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Python网络爬虫入门到实战
￥59.00
本书介绍了Python3网络爬虫的常见技术。首先介绍了网页的基础知识，然后介绍了urllib、Requests请求库以及XPath、Beautiful Soup等解析库，着介绍了selenium对动态网站的爬取和Scrapy爬虫框架，最后介绍了Linux基础，便于读者自主部署编写好的爬虫脚本。本书所有代码和相关素材可以到GitHub下载获取，地址为https://github.com/sfvsfv/Crawer。 本书主要面向对网络爬虫感兴趣的初学者。
智能制造实战:DeepSeek在制造业的深度实践
￥59.00
本书涵盖DeepSeek原理、技术、落地案例，实战制造企业场景，兑现DeepSeek生产价值，推动企业转型。 本书主要内容如下： 首先，介绍DeepSeek的发展历程、技术路线与定位，澄清一些常见误区。并且，详细解析其核心技术，包括Transformer、MoE等基础架构，以及DeepSeek-MoE、MLA等关键创新，以揭示其性能突破与高速发展的技术根源。 接着，由浅入深地讲解DeepSeek应用方法论。基础模式包括提示词设计、多工具协同的应用能力。进阶模式则围绕垂直大模型的构建展开，涉及各种微调技术、RAG及AI Agent的基础架构与实践路径，为行业实践打下基础。 随后，视角聚焦于制造业场景，实现DeepSeek的部署与应用。先从决策层面，分析制造业的数字化现状、企业对大模型的核心需求及重点落地场景，进一步讨论DeepSeek私有化部署的必要性、成本结构、资源规划（场景、模型、算力、数据）与实施路线。再从实战层面，讲解Ollama、ChatBox本地化部署，基于Dify开发应用，构建知识库问答助手，设计自动化工作流等。 之后，进入案例演示环节。先以“企业超级员工”为主题，展示DeepSeek在制造业典型业务中的落地应用，如基于Dify构建智能生产合规助手、智能办公助手等。再进一步介绍制造业业垂直大模型的构建流程，包括数据集制作，以及基于LLaMA-Factory微调等。 *后，进行总结与展望，为企业提供有效的决策参考。对DeepSeek的能力边界、算力需求、成本效益等关键问题进行系统评估，并展望AI赋能制造业的未来发展方向。
用户画像:全渠道画像方法与实践
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内容简介 这是一本能指导企业对全渠道（公域和私域）用户行画像并实现自动化营销和运营的实战性著作，是作者多年大数据研发和用户画像经验的总结。本书将帮助企业提高数字化营销和运营的水平，通过用户画像提升业绩。 本书核心内容围绕App、企业微信、公众号、小程序、抖音、小鹅通6大用户渠道展，从系统集成、数据、产品功能、发实现、应用场景等多角度详尽地阐述了如何行全渠道的用户画像并构建数字化的客户数据平台，实现营销和运营的数字化和自动化。 除此之外，本书还介绍了全渠道用户画像的整体构建思路，各种营销自动化工具的应用场景、技术实现方案、使用方法、工程案例以及在全渠道画像平台上的实现，以及私域引流和触相关的内容。 这本书既有渠道集成技术方案实现、用户画像功能发、客户数据平台搭建等技术方面的内容，又有针对各渠道的产品功能、应用场景的营销和运营方面的玩法，适合企业的产品经理、数据分析师、营销和运营人员、数据发人员、技术发人员阅读。
分布强化学习
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本书是关于分布式强化学习的*指南，为从概率视角思考决策问题提供了新的数学框架。本书主要介绍分布式强化学习的关键概念及应用，对于重要的结果均给出了数学证明，从而说明分布式强化学习有能力解释在人机交互环境中产生的许多复杂且有趣的现象。读者将了解一系列算法和数学理论的发展过程，在这些过程中依次对随机回报进行特征描述、计算和估计，zui后基于此做出决策。本书就实际问题给出了有效的解决思路，适合机器人学、计算神经科学、心理学、金融（风险管理）等不同领域的技术人员参考，也适合高校计算机、人工智能等相关专业的学生阅读。
CCF 信息学奥赛基础篇
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本书是“CCF全国青少年信息学奥林匹克竞赛教程”丛书的第二册，旨在普及计算机科学与程序设计知识。书中遵循由浅深、逻辑严密的编写思路，辅以丰富的实例解析，引领读者逐步提升计算思维能力。全书共四章，涉及C++程序设计阶、数据结构及其应用、算法设计、数学运用等内容，全面覆盖NOI竞赛大纲所要求的基础知识。根据竞赛的特，书中还对一些常见的难和易错行了深的解析。 本书可作为信息学奥林匹克竞赛的教学用书，也可作为青少年学习计算机科学知识、了解信息学奥赛的参考资料。
基于DeepSeek的工业智能设备实战:设计、部署与优化
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这是一本为技术人员打造工业智能系统的实用指南。本书条理清晰地介绍了从AI基础到大语言模型在工业中的应用知识，并且围绕DeepSeek，深入讲解了多模态数据处理、模型训练与部署、智能设备集成和垂直系统构建方法。 本书通过多个实战案例，展示如何以AI赋能工业应用场景，帮助工程师与开发者快速掌握模型应用与系统实现的完整流程。适合智能制造、工业AI、嵌入式开发等领域的技术人员阅读学习。 本书内容丰富、知识体系完整，具有以下优势： ?系统*：从DeepSeek切入，覆盖AI基础、深度学习、多模态融合与垂直系统构建，从0到1建设工业智能系统。 ?工程落地：基于真实企业项目，覆盖典型的工业应用场景，推动AI在工业领域的全流程落地。 ?注重实战：附随书源码，通过多个完整实战案例，兼顾个人与企业级的大模型部署应用。 ?多模态融合：强调图像、传感器、文本等数据源的融合，提升模型的泛化能力。
Python之光:Python编程入门与实战
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《Python之光：Python编程门与实战》将重新定义Python学习，它避了现有Python门书知识杂而不精、内容脱离实际发需求、详略设置不合理、学习曲线过于陡峭、案例过于炫技等弊端，它将带领读者快速掌握Python语言的新特性、新编程方法和好的实践，让读者学完《Python之光：Python编程门与实战》后具备项目实战能力，能用Python解决实际工作中的问题。 主要内容： （1）Python门：Python基础知识庞杂，但很多知识并不常用，《Python之光：Python编程门与实战》对初学者基础知识精挑细选，以很大限度降低读者的学xi负荷。 （2）Python阶：详细且有针对性地讲解了Python的阶知识，主要包括类、模块和各种常用内置库的原理和使用。学到这里，读者基本具备解决Python编程中各种常见问题的能力。 （3）Python应用：讲解了如何用Python解决数据科学、办公自动化、图形及界面、Web发4大领域的问题，它将让读者掌握Python项目的完整实现过程和常见第三方库的用法。 内容特色： （1）人人可零基础门，不论年龄，不分职业，不需要任何背景知识。 （2）结构设计合理，学习曲线平滑，轻松牢Python基础。 （3）图解书中难和重，清晰直观，一图胜千言。 （4）代码简洁，变量命名简单，代码逻辑清晰，避免晦涩难懂的术语。 （5）知识全面，详略得当，涵盖新的语言特性。 （6）面向应用，讲解第三方库，配有经典、实用案例。 附加价值： 配套视频：100个视频，近10个小时，边看边学，轻松愉快 实战案例：1600个小案例，30个综合案例，边练边学，举一反三 案例源码：提供全书大小案例源代码，边敲边学，实践导向 配套习题：提供大量的高品质练习题，边学边练，强化提高 在线答疑：纸书、社群、网站可答疑，边问边学，事半功倍 思维导图：一张图呈现全书知识精华，先看后学，窥斑知豹 PPT课件：针对性配套完整教学PPT，边教边学，教学相长 图解表达：图形化表示书中难重，看图学习，直观易懂
AI赋能:企业智能化应用实践
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本书是一本介绍AI技术在企业生产和运营过程中实践应用的图书，全书共6章：智能化应用的概念，智能化应用的价值、挑战及发展趋势，智能化技术概述，多行业智能化应用业务场景分析，智能化应用的项目化实施和智能化应用的实践案例。 本书旨在为企业提供实用的AI应用指南，深介绍了智能化应用的发和实施过程，包括技术架构、数据管理、算法选择、模型训练和评估等内容，并结合实际案例分享经验和方法论，帮助读者在实践中掌握建立智能化应用的关键技术和管理能力。 本书读者对象为：数据分析、人工智能、机器学习等领域的从业人员；对于企业数字化转型和智能化应用感兴趣的企业管理者和决策者；对于智能化应用感兴趣，希望深了解智能化技术和应用场景的读者。
平台工程:技术、产品与团队
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本书作者拨平台工程的浮夸迷雾，直面构建和管理内部平台的现实。他们结合自身的实践经验，分享了规避常见失败模式的方法，以及如何造一个令人信赖且备受喜爱的内部平台。本书分为三部分：第一部分介绍了平台工程的定义、意义以及核心要素，旨在帮助读者理解平台工程的核心内容；第二部分深探讨了平台领域中的各种常见挑战，为读者提供关于领导力和执行实践等重要概念与方法的全面概述；第三部分分享了很多成功案例，向读者展示成功的平台工程。本书的目标读者是组织中负责软件平台设计和运维的技术、产品及团队领导者，包括资深工程师、架构师、产品经理、项目经理和工程经理。
数据建模与数据分析:基于Power Query与Power Pivot
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本书共15章，分四部分。*部分是“数据准备与清洗”（第1～4章），首先介绍自助式数据分析的六大应用场景（第1章），然后详解Power Query在数据清洗、表格结构管理以及数据转换方面的全流程操作（第2～4章），为后续分析奠定规范的数据基础。第二部分是“数据整合与高级查询”（第5～7章），深入探讨数据管理（第5章）、数据查询（第6章）以及多表合并技术（第7章），涵盖同一工作簿内、跨文件、跨文件夹的自动化模板设计，并通过M函数实现动态路径管理，以应对数据源变更带来的复杂性。第三部分是“数据建模与DAX实战”（第8～14章），首先分析Power Pivot在数据加载（第8章）、数据建模（第9章）以及数据模型的管理与优化（第10章）方面的应用，然后系统讲解DAX函数体系（第11～13章），并进阶至VAR变量、通用日期表构建等数据模型的改进与完善技术（第14章），从而打造*的数据建模、计算与分析引擎。第四部分是“综合案例：看板搭建”（第15章）。通过企业级销售分析的全景案例串联多表合并、动态度量值、交互图表与KPI看板设计，完整呈现从原始数据到决策支持的落地闭环。
大模型RAG实战:RAG原理、应用与系统构建
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内容简介这是一本全面讲解RAG技术原理、实战应用与系统构建的著作。作者结合自身丰富的实战经验，详细阐述了RAG的基础原理、核心组件、优缺以及使用场景，同时探讨了RAG在大模型应用发中的变革与潜力。书中不仅揭示了RAG技术背后的数学原理，还通过丰富的案例与代码实现，引导读者从理论走向实践，轻松掌握RAG系统的构建与优化。无论你是深度学习初学者，还是希望提升RAG应用技能的发者，本书都将为你提供宝贵的参考与指导。通过阅读本书，你将掌握以下知识：?透彻理解RAG的召回和生成模块算法?高级RAG系统的技巧?RAG系统的各种训练方式方法?深了解RAG的范式变迁?实战0基础搭建RAG系统?实战高级RAG系统微调与流程搭建
数据空间探索与实践
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内容简介 这是一部系统梳理和总结华为在数据空间领域的研究成果与实践经验的著作，*讲解了如何构建可信、可控、可证的数据流通体系，旨在为跨主体、跨边界数据共享这一难题提供完整的解决方案。 华为致力于数据空间理论与架构的研究近8年，积极参与国际数据空间协会（IDSA）、 Gaia-X 等国际组织的生态共建与标准制定，并与欧洲的相关科研机构在研究项目上开展了大量的合作。华为成功研发了自己的数据空间服务产品EDS（交换数据空间），并在鲲鹏昇腾生态率先得到验证，如今已经在华为内部的4大类20多个场景和外部的大量客户中得到广泛应用。在此基础上，华为将自己在数据空间理论框架、工程实践、落地原则等方面的认知、经验、教训凝结成了这本书。 本书将为您揭示数据流通的破局之道，从理论到实践、从架构到落地，*解析数据空间这一创新方案。阅读本书，您将收获： （1）一套完整的数据空间知识体系： 全书共11章，系统覆盖了数据流通的时代背景与世界性难题、欧洲数据空间的*新实践、数据空间的4大设计原则和五层三维参考架构、数据连接器的6大关键能力，以及如何构建“可信、可控、可证”的数据流通保障机制。 （2）一套可落地的企业实践方法： 详细阐述了企业在部署和运营数据空间时需要解答的3个关键问题（谁来用、谁来管、怎么用），并提供了4大类企业应用场景的实操指南，涵盖企业内部、集团内、产业链上下游以及与外部组织间的数据交换模式。 （3）一套面向未来的前瞻性思考： 深入探讨了在AI大模型时代，数据空间如何应对数据流通的新挑战，以及如何支撑AI场景下的数据可控利用，展望了数据空间成为未来国家数据要素流通基础设施的宏伟蓝图。 本书将为您的数据战略规划和数字化转型实践提供极具价值的参考与指引，帮助您在数据浪潮中占得先机。
巧用ChatGPT进行数据分析与挖掘
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内容简介这既是一本引导读者如何使用ChatGPT低门槛、高效率学习Python数据分析与挖掘方法的著作，又是一本指导读者如何使用ChatGPT精准、高效地行Python数据分析与挖掘实操的著作。从读者对象的角度看，本书既大大降低了没有编程经验的读者学习Python数据分析的门槛，又为有经验的Python数据分析师提供了大量实用的AI数据分析技巧，帮助他们快速转型为具备AI能力的数据分析师。从核心内容的角度看，本书不仅讲解了如何在数据预处理、数据清洗、数据可视化等基础的数据分析环节使用AI工具，而且还讲解了如何在聚类分析、预测分析等高级的数据建模环节使用AI工具。阅读完本书，你将掌握以下知识：（1）数据分析、数据挖掘以及机器学习算法的基础知识。（2）ChatGPT等AI工具的注册及使用，以及如何使用这些AI工具学习Python。（3）使用ChatGPT辅助各种常见的数据操作和数据预处理。（4）使用ChatGPT辅助静态数据可视化和数据交互可视化。（5）使用ChatGPT辅助聚类分析、关联规则分析、回归分析。（6）使用ChatGPT辅助学习降维算法、决策树算法、随机森林、k近邻算法、支持向量机算法、神经网络算法。（7）使用ChatGPT辅助数据建模以及对模型的性能行评估和优化。本书采用由浅深的写作方式，既确保了内容的可理解性，又保持了足够的深度，配有详细的代码示例和实践指导，确保每位读者能够轻松上手并从中获益，提升自己的分析效率和洞察能力。本书采用案例驱动的写作方式，通过实际业务案例详细拆解AI技术在各个场景中的应用步骤和技巧。语言简洁易懂，理论与实践结合，注重实用性和可操作性，帮助读者快速掌握核心知识。提供丰富的实际案例和操作指南，涵盖多种AI工具和交互技巧，确保读者能够学以致用。
ROS 2机器人开发:从入门到实践
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机器人发是一项复杂的系统工程，ROS 2为智能机器人发提供了强有力的支持，极大地提高了机器人软件发效率。本书首先对ROS 2的基础概念、通信机制、常用库和工具行介绍，带领读者门ROS 2机器人发；着引导读者完成移动机器人的建模和仿真、建图和导航、自定义控制器和规划器等一系列实践；然后在真机实战环节，通过制作一个基于ROS 2的真实机器人，帮助读者通仿真与真机之间的壁垒；最后，本书深讲解了ROS 2阶使用的相关知识，为读者一步在实战中使用ROS 2行机器人发下夯实基础。考虑读者基础，书中示例均以C 和Python两种语言实现，同时加了关于C 新特性、Git工具、多线程和回调函数等基础知识的讲解。
基于NLP的内容理解
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这是一本讲述如何用NLP技术行文本内容理解的著作，也是一本系统讲解NLP算法的著作，是作者在NLP和内容理解领域多年经验的总结。 本书结合内容理解的实际业务场景，系统全面、循序渐地讲解了各种NLP算法以及如何用这些算法高效地解决内容理解方面的难题，主要包括如下几个方面的内容： （1）文本特征表示 文本特征表示是NLP的基石，也是内容理解的基础环节，本书详细讲解了离散型表示方法和分布型表示方法等特征表示方法及其应用场景，还讲解了词向量的评判标准。 （2）内容重复理解 详细讲解了标题重复、段落重复、文章重复的识别方法和去重算法。 （3）内容通顺度识别及纠正 详细讲解了内容通顺度的识别方法以及纠正不通顺内容的方法。 （4）内容质量 详细讲解了多种内容质量相关的算法，以及如何搭建高质量的知识问答体系的流程。 （5）标签体系构建 详细讲解了针对内容理解的标签体系的建设流程和方法，以及多种相关算法。 （6）文本摘要生成 详细讲解了抽取式文本摘要和生成式文本摘要两种流行的文本摘要生成方法，以及文本摘要的常用数据集和文本摘要评价方法。 （7）文本纠错 详细讲解了文本纠错的传统方法、深度学习方法、工业界解决方案，以及常用的文本纠错工具的安装和使用。
Python 跨平台应用软件开发实战
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这是一本讲解如何使用Python基于工具化流程行跨平台应用软件发的书籍。《Python 跨平台应用软件发实战》从简单的计算器软件手，通过一系列由浅深的工程案例，让发者一步步掌握应用软件的发流程和设计方法，熟悉常用的界面控件、功能组件和包工具，并在这个过程中同步掌握PyMe的可视化发流程，而有能力基于Python语言行跨平台软件的发工作。本书结构紧凑，内容由浅深，是学习掌握可视化流程行Python应用软件发的实战型书籍。 《Python 跨平台应用软件发实战》为读者提供了全部案例源代码下载和高清学习视频，读者可以直扫描二维码观看。 《Python 跨平台应用软件发实战》适合Python初学者、希望使用Python行应用软件发的工程师、希望快速提升Python发能力的初级程序员，以及在校相关专业师生阅读。
一本书讲透MCP:AI Agent互联网新纪元
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内容简介 这是一本系统介绍和深度解读MCP的著作，旨在为不同背景、不同需求的各类读者提供全面、实用的指导。本书由MCP领域的5位技术专家、布道者撰写，他们各自发挥所长，从10余个维度对MCP行了全面、透彻、深的讲解。 全书共11章，从技术、生态、商业3大维度，深解析MCP如何重塑AI应用生态。 第1章回顾AI Agent的发展历程，揭示传统Agent的局限性及互联化挑战，提出MCP是突破瓶颈的最优解。第2章深度拆解MCP的技术内核，涵盖设计目标、Function Call与RAG等关键概念，以及MCP的架构实现原理。第3章构建MCP生态的系统全景图，分析参与者角色、合作模式及多场景应用案例。 第4章和第5章提供完整的发指南：从MCP主机端部署、代码运行器/邮件服务器等核心组件发，到客户端构建方法；结合Cherry Studio、腾讯云等平台实战案例，演示AI Agent应用发全流程。第6章聚焦行业变革，剖析MCP对Agently等主流Agent框架的重构效应，以及对AI Agent平台架构的颠覆性影响。 第7~9章从宏观角度揭示MCP的产业价值：MCP驱动AI Agent从辅助工具向独立参与者化；MCP改变大模型公司商业模式，促技术普惠；规划MCP客户端发展路径与商业化策略。 第10~11章展望AI Agent互联网未来，探讨MCP在智能社会中的核心地位，并前瞻性分析MCP与A2A等协议的竞争融合趋势，揭示智能系统演的底层逻辑。 本书兼具技术深度与产业视野，既是发者构建MCP应用的实操手册，也是从业者理解智能生态变革的战略指南。通过揭示AI Agent互联网的技术基座与商业图景，为读者提供参与下一代人工智能浪潮的关键认知框架。
现代CPU性能分析与优化
￥59.00
本书旨在指导大家优化运行在现代CPU上的应用程序的性能。具体来说，主要分为两部分内容： 部分介绍性能分析，包括对CPU微架构、术语和指标的简要概述，还探讨了分析性能的不同方法和现代平台上可用的硬件监控功能。 第二部分展示如何发现优化机会，以及可以做哪些转换来提高程序的性能。此外，还提供了一份可应用于用户应用程序的优化清单，包括循环优化、向量化、函数内联等，并讨论了有助于消除CPU微架构层面的问题（如缓存未命中、分支预测错误等）的代码转换。 本书对于从事性能关键型应用程序发和行系统底层优化的技术人员来说是不可或缺的。对于任何想更好地了解应用程序性能并探索其诊断和改方法的发者来说，这本书也很有用。
一本书读懂大模型:技术创新、商业应用与产业变革
￥59.00
内容简介这是一本人人都能读懂的大模型综合指南，既是一本大模型的科普书，又是一本大模型的商业书。由中国电信研究院天翼智库官方出版，从核心技术、基础设施、商业应用、产业体系、安全治理5个维度全面讲解了大模型。语言上通俗易懂，内容上深浅出，呈现上图文并茂，给读者良好阅读体验的同时，让读者对大模型的理解事半功倍！无论你是AI工程师，还是完全没有IT技术背景的爱好者；无论你是一线的从业人员，还是企业的管理者和决策者，你都能通过本书系统理解和掌握大模型，从而深刻认识大模型的核心价值和应用潜力，把握住大模型带来的变革和商机。通过阅读本书，我们每个人都能从中收获以下知识：（1）AI的本质和AI发展的4个阶段；（2）大模型的核心技术和大模型的技术化路线；（3）大模型的算力基础设施和数据基础设施；（4）基座模型的智能涌现和3大应用模式；（5）大模型对互联网行业的影响以及带来的机会；（6）大模型的应用全景，以及医疗、媒体、金融、政务、工业等领域的大模型解决方案；（7）大模型的产业图谱和商业模式，以及大模型产业的发展趋势；（8）大模型带来的风险及其治理思路；（9）大模型未来在经济发展、社会治理、科技创新、AI治理等方面能发挥的作用和价值。希望这本书能实现人工智能和大模型普惠，帮助我们每个人、每一家企业把握住大模型的时代机遇，成为时代的引领者和弄潮儿。
微课学人工智能Python编程
￥59.00
本书以Python编程语言为载体，以微课为媒介，从基本编程应用到综合项目设计逐级推、衍化，通过221个实例详细介绍了Python编程语言的基础知识和语法操作规范，同时还剖析了18个综合应用案例，从而培养读者解决人工智能应用问题的编程能力，完成Python算法库的建构与应用，终用程序来模拟或实现人类的学习行为。 本书可以作为高职院校计算机类、自动化类、电子信息类、数字经济类等专业Python编程课程的参考教材，也可作为广大Python编程语言爱好者自学的参考书。
Python数据挖掘:入门、进阶与实用案例分析
￥59.00
内容简介这是一本以项目实战案例为驱动的数据挖掘著作，它能帮助完全没有Python编程基础和数据挖掘基础的读者快速掌握Python数据挖掘的技术、流程与方法。在写作方式上，本书与传统的“理论与实践结合”的门书不同，它以数据挖掘领域的知名赛事“泰迪杯”数据挖掘挑战赛（已举办10届）和“泰迪杯”数据分析技能赛（已举办5届）（累计1500余所高校的10余万师生参赛）为依托，精选了11个经典赛题，将Python编程知识、数据挖掘知识和行业知识三者融合，让读者在实践中快速掌握电商、教育、交通、传媒、电力、旅游、制造等7大行业的数据挖掘方法。本书不仅适用于零基础的读者自学，还适用于教师教学，为了帮助读者更加高效地掌握本书的内容，本书提供了以下10项附加价值：（1）建模平台：提供一站式大数据挖掘建模平台，免配置，包含大量案例工程，边练边学，告别纸上谈兵（2）视频讲解：提供不少于600分钟Python编程和数据挖掘相关教学视频，边看边学，快速收获经验值（3）精选习题：精心挑选不少于60道数据挖掘练习题，并提供详细解答，边学边练，检查知识盲区（4）作者答疑：学习过程中有任何问题，通过“树洞”小程序，纸书拍照，一键发给作者，边问边学，事半功倍（5）数据文件：提供各个案例配套的数据文件，与工程实践结合，箱即用，增强实操性（6）程序代码：提供书中代码的电子文件及相关工具的安装包，代码导平台即可运行，学习效果立竿见影（7）教学课件：提供配套的PPT课件，使用本书作为教材的老师可以申请，节省备课时间（8）模型服务：提供不少于10个数据挖掘模型，模型提供完整的案例实现过程，助力提升数据挖掘实践能力（9）教学平台：泰迪科技为本书提供的附加资源提供一站式数据化教学平台，附有详细操作指南，边看边学边练，节省时间（10）就业推荐：提供大量就业推荐机会，与1500+企业合作，包含华为、京东、美的等知名企业通过学习本书，读者可以理解数据挖掘的原理，迅速掌握大数据技术的相关操作，为后续数据分析、数据挖掘、深度学习的实践及竞赛下良好的技术基础。
