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Python数据分析实战——从Excel轻松入门Pandas
￥55.30
本书从零始系统讲解了使用Pandas导Excel数据，然后使用Pandas技术对数据做整理和分析，后导出为不同形式的Excel文件。完整实现了数据的导、处理、输出的处理流程。 全书共10章。第1章为Pandas数据处理环境的搭建，第2章为使用Pandas对Excel数据读取与保存，第3章介绍与Pandas底层数据相关的NumPy库，第4章介绍了Pandas中DataFrame表格的增、删、改、查等常用操作，第5章介绍了对Series与DataFrame两种数据的运算、分支、遍历等处理，第6章介绍了字符串的各种清洗技术，第7章介绍时间戳与时间差数据的处理，第8章介绍Pandas中分层索引及与索引相关的操作，第9章介绍了对数据的分组处理及做数据透视表处理，第10章介绍了表格的数据结构转换，以及多表读取与保存。书中包含相应示例，不仅可以学会理论知识还可以灵活应用。 本书可作为Excel爱好者和数据分析初学者的门书籍，以及想提高数据分析效率，拓展数据分析手段相关人员的参考书籍。
Python数据结构与算法(视频教学版)
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数据结构与算法是计算机、软件工程、大数据、人工智能等专业非常重要的一门专业基础和核心课程。本书内容全面，通俗易懂，所选案例典型，结构清晰，重难突出，所有算法均采用Python实现，示例可直运行。本书配套示例源码、PPT课件、教学视频、教学大纲、作者QQ群答疑服务。 本书共分8章，内容包括数据结构与算法概述，线性表，栈和队列，串、数组与广义表，树和二叉树，图，查找，排序。 本书适合Python数据结构与算法的初学者、Python软件发人员，可作为备考计算机专业研究生和软考人员学习数据结构与算法的参考书，也可作为高等院校计算机、软件工程、大数据等相关专业学生学习数据结构与算法的教材。
OpenCV 4.5计算机视觉开发实战:基于Python
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OpenCV是一个跨平台计算机视觉和机器学习软件库，也是计算机视觉领域的发人员必须掌握的技术。本书基于Python 3.8全面、系统地介绍OpenCV 4.5的使用，并配套示例源代码、发环境与答疑服务。 本书共分15章，主要内容包括计算机视觉概述、OpenCV的Python发环境搭建、OpenCV基本作、数组矩阵、图像处理模块、灰度变换和直方图修正、图像平滑、几何变换、图像边缘检测、图像分割、图像金字塔、图像形态学、视频处理，以及停车场车牌识别、物体识别、运动跟踪、人脸检测等案例。 本书既适合计算机视觉与图像处理、人工智能算法的发人员阅读，也适合高等院校和培训机构计算机视觉与图像处理、人工智能等相关专业的师生教学参考。
Vue.js 3.x从入门到精通(视频教学版)
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本书通过应用示例和综合案例的讲解与演练，使读者快速掌握Vue.js 3.x编程知识，提高使用Vue.js发网站和移动App的实战能力。本书配套示例源码、PPT课件、同步教学视频、教学大纲与执行度表、习题与答案、其他超值教学资源。 本书共18章，内容包括快速Vue.js的世界、搭建发与调试环境、熟悉ECMAScript 6的语法、熟悉Vue.js的语法、指令、计算属性、精通监听器、事件处理、class与style绑定、表单输绑定、组件和组合API、过渡和动画效果、精通Vue CLI和Vite、使用Vue Router发单页面应用、数据请求库——Axios、状态管理——Vuex、网上物商城发实战和电影票App发实战等。 本书内容丰富、理论结合实践，可以作为工具书和参考手册，适合Web前端发初学者、网站与移动App设计和发人员，也适合作为高等院校、中职学校和培训机构计算机相关专业的师生教学参考。
Python 3网络爬虫实战
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本书分为8章，内容包括Python的发环境、爬虫的基础原理和概念、数据解析与存贮、简单爬虫的使用、PyQuery模块、Scrapy框架、Beautiful Soup框架发出不同的网络爬虫。用实例显示出不同框架的优缺，供读者学习选择。
编程之美：微软技术面试心得
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这本书收集了约60道算法和程序设计题目。作者试图从书中各种有趣的问题出发，引导读者发现问题，分析问题，解决问题，寻找更优的解法。本书的内容分为下面几个部分：（1）游戏之乐：从游戏和其他有趣问题出发，化繁为简，分析总结。（2）数字之魅：编程的过程实际上就是和数字及字符交道的过程。这一部分收集了一些好玩的对数字行处理的题目。（3）结构之法：汇集了常见的对字符串、表、队列，以及树等行操作的题目。（4）数学之趣：列举了一些不需要写具体程序的数学问题，锻炼读者的抽象思维能力。书中绝大部分题目都提供了详细的解说。 每道题目后面还有一至两道扩展问题，供读者一步钻研。书中还回答了读者关于IT业面试，招聘，职业发展的疑问。这本书的很多题目会出现在IT 行业的各种笔试、面试中，但这本书更深层的意义在于引导读者思考，和读者共享思考之乐，编程之美。
从AI模型到智能机器人：基于 Python 与 TensorFlow
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随着AI(人工智能)技术及应用范围不断地扩大，Python程序代码的复杂度也逐步增高，这就要求Python发者需要具备面向对象(Object-Oriented)思维和基本技术。本书的*部分，从OOP Python出发，由浅深，循序渐，帮读者建立扎实的AI软件发的技术根基。本书的第二部分，以AI技术为起，以"老鼠学习”为范例，讲解如何以Python来撰写简单的AI模型(如Perceptron模型)，并实际训练使用，让读者了解AI机器学习的原理、以及如何以Python程序来行实践。本书的*后一部分，以AI专业的TensorFlow平台为例，说明如何善用这种专业的AI平台来设计专业NN(神经网络)模型，孰悉其训练及应用过程。将您在TensorFlow环境所训练好的AI模型，移植到Android手机或机器人(如华硕Zenbo)上，大大提升终端设备的智能化、扩大应用，为用户来创造更大商机。
UG NX 12.0产品设计、模具设计与数控编程从新手到高手
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《UG NX 12.0产品设计、模具设计与数控编程从新手到高手》综合考虑模具企业一线工作岗位中UG 软件常用的知识，精心安排了15 章内容行详细讲解，其中包括NX 设计门、UG 装配、工程图设计、简单零件设计、复杂零件设计、参数式零件设计、从上往下零件设计、常用曲面设计、PMI 标注、钣金设计、模具设计（包括两板模设计和三板模设计）、电极设计、数控编程和逆向工程设计等。书中内容既能引起初学者的学习兴趣，又符合实际工作的具体要求，希望读者阅读本书后，能基本达到一线工程师的要求。 《UG NX 12.0产品设计、模具设计与数控编程从新手到高手》既可以作为普通高校的教材，也可以作为本科、硕士毕业生创作毕业论文的参考书，还可以作为普通爱好者的自学读物。
Spring Boot应用开发实战
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随着移动互联网的发展，对Web发的需求日益上升。Spring Boot作为Web发领域中的利器，无论是单体应用，还是用于面向服务架构或者微服务架构，都有不错的表现。本书面向准备在Web发领域一展拳脚的读者，详细介绍了Spring Boot 2.3应用发的相关知识。 本书共10章，第1~2章介绍了Spring Boot 2.3发基础，包括环境搭建、依赖引以及如何从零到一地构建一个基础Spring Boot应用；第3~7章以章为单位聚焦不同技术领域，包括Web服务、数据持久化、服务安全性、测试验证以及部署运维，结合详细示例讲解各领域内通用的解决方案；第8~10章为实战内容，包括三种类型项目的实战：聊天服务、在线商城、个人云盘。 本书内容全面、实例丰富，非常值得广大Web发从业者作为案头的参考书，也可作为高等院校计算机及相关专业的教材或课程设计参考书。
R语言数据分析从入门到实践
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R语言是一种自由、免费且源的高级编程语言和发环境，它提供了强大的数据分析功能和丰富的数据可视化工具。随着数据科学的快速发展，R语言已成为数据分析领域中备受青睐的通用语言。 《R语言数据分析从门到实践》共分为15章，主要内容包括R语言简介、数据读写、从流程控制到自定义函数、绘图功能及基本统计、数据分析和常用包、监督式学习、非监督式学习、演化式学习、混合式学习、关联性规则、文本挖掘、推荐系统、可视化数据分析、探索性数据分析以及深度学习等。 《R语言数据分析从门到实践》内容通俗易懂，案例丰富，实用性强，特别适合R语言的初学者和阶读者阅读，同时也适合数据分析人员、数据挖掘工程师等相关数据科学从业者参考。
零基础入门Python游戏
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本书内容主要介绍如何基于*的 Python 3.6 版本发小游戏，全书分为 4 个相对独立的小游戏，难度上由浅深。每一章节介绍一个游戏的完整发过程，包括游戏介绍、文字说明、代码实现。同时，本书还会穿插对现有常用 Python 游戏第三方模块的介绍。本书语言活泼、形式新颖、寓教于乐，是一本可以让读者边玩边学的编程门级科普书。
CCF CSP轮认证一本通
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《CCF CSP轮认证一本通》根据CSPJ1/S1考试题型，并综合了近两年CSPJ1/S1考试真题和近10年信息学奥赛初赛考试真题编写而成。在编写过程中，所有题目都完全模拟CSPJ1/S1考试的题型，在对题目行分析的同时，也对考试知识行了梳理，能够更好地帮助考生理清考试思路和把握重难。 《CCF CSP轮认证一本通》共8章，前4章对选择题的知识行了梳理，后4章对阅读程序题和完善程序题的知识行了梳理。针对每章知识，首先介绍这一章的知识，让考生有大体把握，然后对该知识的题目行详细分析，后提供有针对性的习题供考生复习巩固。通过知识、分析、练习等多种形式让考生轻松掌握CSPJ1/S1考试的知识内容，帮助考生更好地通过考试。 《CCF CSP轮认证一本通》主要供广大考生作为CSPJ1/S1轮认证考试之用，也可作为相关人士学习信息学的辅导书。
Python全栈开发——数据分析
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Python全栈系列包括4册书，分别为《Python全栈发——基础门》《Python全栈发——高阶编程》《Python全栈发——数据分析》和《Python全栈发——Web编程》。 本书是Python全栈发系列的第3册，共分为7章，将重讲解数据分析的相关知识，即数据搜集、数据清洗、数据分析和数据可视化，并搭配近400个示例代码，理论知识与实战发并重，可以帮助读者快速、深地理解和应用相关技术。 本书可以作为广大计算机软件技术人员的参考用书，也可以作为大中专，以及高等院校计算机科学与技术、自动化、软件工程、网络工程、人工智能和信息管理与信息系统等专业的教学参考用书。
视觉大数据智能分析算法实战
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本书详细讲解了大数据应用案例（含可运行程序），涉及计算机视觉基础案例分析、视觉大数据检索及识别相关的工程应用，包含了音视频处理、目标检测、图像识别等行业应用案例，作者从项目实战出发，对视觉大数据工程应用的算法设计、程序实现、部署实施行详细叙述，可方便读者行相关知识的程序化调试及工程复用。 本书以案例为基础，结构布局紧凑，内容深浅出，实验简捷高效，适合计算机、信号通信和自动化等相关专业的教师、本科生、研究生，以及广大从事大数据处理的工程研发人员阅读参考。
Python全栈开发——基础入门
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Python全栈系列包括4册，分别为《Python全栈发——基础门》《Python全栈发——高阶编程》《Python全栈发——数据分析》和《Python全栈发——Web编程》。 本书是Python全栈发系列丛书的第1册，将重讲解与Python相关的基础门知识，搭配近600个示例代码，可以帮助读者快速、深的理解和应用相关技术，为之后的阶学习下夯实的基础。 本书共18章。第1章Python简介，主要包括Python的历史、设计哲学、特和应用前景等知识；第2章Python发环境，主要包括Python解释器、Python编辑器和IDE工具的安装等知识；第3章基本语法，主要包括变量、常量、模块和包的定义等知识；第4章编码规范，主要包括命名规范、注释规范、导规范和代码排版等知识；第5章变量类型，主要包括整数、浮数、复数、布尔值、空值、字符串、列表、元组、字典和集合等类型；第6章数据类型转换，主要包括int()、float()、bool()、str()、list()、tuple()、set()和dict()等函数；第7章运算符，主要包括算术、赋值、位、逻辑、比较、成员和身份等运算符；第8章流程控制，主要包括顺序结构、选择结构和循环结构；第9章函数，主要包括函数的创建、函数的调用、函数的嵌套、函数式编程、迭代器和生成器等知识；第10章面向对象，主要包括类和对象、封装、继承、多态和枚举类等知识；第11章异常处理，主要包括异常的分类、捕获异常、异常堆栈和自定义异常等知识；第12章常用模块，主要包括math、random、datetime、logging、pickle和configparser等模块；第13章文件，主要包括文件内容操作、文件和目录操作等知识；第14章正则表达式，主要包括普通字符、转义字符、字符类、量词、分组、断言和re模块等知识；第15章数据交换格式，主要包括CSV、XML和JSON等格式；第16章数据库编程，主要包括SQLite、MySQL、MongoDB和Redis等数据库；第17章网络编程，主要包括网络基础和Socket编程等知识；第18章多程和多线程，主要包括程守护、程阻塞、程池、程间的消息队列、线程守护、线程阻塞、互斥锁、事件、条件变量、信号量、障碍对象、线程定时器、线程池和线程间的消息队列等知识。 本书可以作为广大计算机软件技术人员的参考用书；也可以作为大中专，以及高等院校计算机科学与技术、自动化、软件工程、网络工程、人工智能和信息管理与信息系统等专业的教学参考用书。
Python游戏编程项目开发实战
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Python是一种面向对象的源高级程序语言，其语法简单、程序易读，扩展性高，代码可跨平台运行的特使其已经成为广受欢迎的游戏编程语言。 本书通过精心设计的游戏案例帮助读者掌握Python游戏编程。书内提到的每个游戏案例都提供源代码和视频讲解，相信读者通过线下阅读和线上视频学习相结合的方式可掌握游戏编程的原理，从而可以举一反三，设计出卓越的游戏。 全书共分基础篇和提高篇两大部分，基础篇通过3个控制台游戏的编写介绍了Python数据类型、模块使用、文件操作等游戏编程涉及的基础知识领域；提高篇通过4个图形界面游戏设计的综合案例，介绍了Pygame模块使用、动画制作、多线程网络编程、棋类AI设计等阶知识，帮助读者综合运用所学知识，提高游戏编程能力。 本书适合对Python游戏编程感兴趣的初学者，同时也可为熟悉Python游戏编程的读者做参考所用。
动手学推荐系统——基于PyTorch的算法实现(微课视频版)
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本书从理论结合实践编程来学习推荐系统。由浅深，先基础后阶，先理论后实践，先主流后推导。 第1章较为简单，仅初步带领大家了解什么是推荐系统及推荐系统的简史。第2章到第5章介绍的是主流的推荐算法及推荐算法的推导过程，这部分是本书的核心，每个算法都描述的非常详细且有具体代码帮助大家理解，深度学习的框架将采用PyTorch。第6章介绍的是商业及推荐系统的组成结构，第7章系统地介绍了推荐系统的评估指标及方式。第8章则介绍整个推荐工程的生命周期。第6~8章可随时抽取出来提前看。本书配套示例代码及微课视频，帮助读者快速门推荐算法及系统。 本书可作为高等院校、科研机构或从事推荐系统工作的工程师的参考书籍，也可作为高年级本科生和研究生的学习参考书籍。
Python数据分析
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本系统讨论Python数据分析基础与案例实战的教程。全书共分为上下两篇：上篇Pandas数据分析基础（第1章～第10章），首先介绍了什么是数据分析、数据分析的基本流程、如何构建基于Python的数据分析发环境，之后上篇深讨论了如何利用Python中的Pandas库行基本的数据操作、数据清洗、数据整理，以及如何对数据行可视化，*后第10章用一个电商销售数据的分析案例对上篇的知识行了总结。下篇Python数据分析实战（第11章～第21章）目的是让读者体会到数据分析能干什么，目标是尽可能多的为读者展示各种数据分析应用。下篇中将讨论数据分析在企业中的应用案例，例如客户群组分析、客户细分、A/B测试，客户物篮分析等；同时下篇也介绍了数据分析在生活中的应用，例如利用数据分析找工作、行房价分析、行股票投资的案例。此外下篇也对时间序列数据，大规模数据分析等行了讨论。通过这些案例希望读者能够理解数据分析是没有边界的，只要能提出问题，就能找到它的用武之地。随着人类正从信息时代走向数据时代，大数据可视化应用的火爆发展，地理信息数据可视化也受到了越来越多的重视。作为地理数据应用的*后一步，地理信息数据的可视化，不仅是为了酷炫好看，还是为了将空间分布上的规律更加简洁直观的展示出来，同时挖掘更深层次的信息，因此本书也额外提供了如何利用Basemap库和Folium库完成地理信息数据的可视化教程供读者单独下载。
IntelliJ IDEA入门与实战
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本书蕴含的知识体系甚广。第1章主要介绍IDEA的安装、更新、注册和卸载。第2章主要介绍IDEA基础配置和高级配置。第3章介绍如何通过IDEA创建*个Java项目、配置项目和模块、发工具包以及库相关信息。第4章主要介绍IDEA编辑器、源码导航、搜索/替换、代码操作、实时模板、文件比较、拼写检查、语言注、暂存文件、模块依赖图 UML类图、版权、宏、文件编码等内容。第5章介绍IDEA运行/调试/测试应用程序、代码覆盖率、连服务器、分析应用。第6章介绍IDEA启动/管理/配置VCS、Git代码分支管理、提交、合并、解决冲突、暂存和取消代码修改。第7章介绍IDEA的Terminal终端仿真器、JShell控制台、连并操作数据库、连Docker、发Groovy语言、创建Spring Boot项目等。 本书适用于所有Java编程语言发人员、IDEA爱好者以及所有计算机专业的学生等。
Vue.js+Node.js全栈开发实战
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《Vue.js Node.js全栈发实战》以掌握Web全栈发技术为目标，以Node.js和Vue.js原生发和项目实战为主线，详细介绍Node.js Vue.js全栈发技术。本书内容丰富、实例典型、实用性强，配套示例源码、PPT课件。 《Vue.js Node.js全栈发实战》共分14章，内容包括Node.js基础与环境搭建，Vue.js基础介绍与环境搭建，Node.js语法基础，Node.js中的包管理，Node.js文件操作，Node.js网络发，Node.js数据库发，Vue.js数据、方法与生命周期，Vue.js模板语法，Vue.js样式绑定，Vue.js组件基础，Vue.js路由，基于Vue.js Node.js MySQL实现学生成绩管理系统发，基于Vue.js Node.js jsonp实现城市信息查询系统发。 《Vue.js Node.js全栈发实战》适合Node.js Vue.js全栈发的初学者、Node.js后端发人员、Vue前端发人员、Web应用后端发人员、Web全栈发人员，也适合作为高等院校或高职高专Web全栈发课程的教材和教学参考书。
Java系统分析与架构设计
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《Java系统分析与架构设计》面向软件工程项目实战，内容按照软件项目的生命周期展，分别为软件项目需求分析、软件项目架构设计（发架构模式为主）、软件项目模块设计、软件项目的持久层设计（关系型物理表设计、Redis设计、MongoDB设计）、软件项目的部署等。 《Java系统分析与架构设计》共7章，第1章以大型企业项目“中国石油物资采管理信息系统”为例，详细讲解需求分析技术，如流程图分解、UML用例图设计、UML状态图设计、概念模型分析等；第2章为“软件架构设计”，讲解架构设计五视图、Java EE架构模式、微服务架构模式、Dubbo 3架构模式、MOM架构模式等内容，同时结合大型分布式项目“电影院综合票务管理平台”行详细的架构设计示范；第3章为“项目模块设计”，讲解UML类图、UML时序图设计方法，同时结合项目“新闻系统”与“物流管理系统”行模块设计的项目实战示范；第4章为“持久层物理表设计”，讲解“三范式与反范式”设计方法，并总结13个真实企业级软件项目，行物理表设计示范；第5章为“持久层Redis数据库设计”，结合“当当书城”项目行Redis项目实战示范；第6章为“持久层MongoDB数据库设计”，结合“新浪微博”系统，行MongoDB项目实战示范；第7章为“项目部署”，讲解了Nginx反向代理、Docker虚拟化部署以及Web服务器集群、MySQL集群部署、Redis集群部署、MongoDB集群部署。 《Java系统分析与架构设计》提供大量项目实战代码示例，具体程序代码见本书配套资源，获取方式见前言。 《Java系统分析与架构设计》适合作为高等院校计算机、软件工程专业高年级本科生、研究生的教材，也可供有一定编程经验的软件发人员、广大科技工作者和研究人员参考使用。
