Python数据分析入门与实战
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本书从数据分析的基本概念和Python的基础语法讲起,然后逐步深到Python数据分析的编程技术方面,并结合实战重讲解了如何使用主流Python数据分析库行数据分析,让读者快速掌握Python的编程基础知识,并对Python数据分析有更加深的理解。 本书分为13章,涵盖的主要内容有数据分析概述、Python的特和编程基础、NumPy数组的基础和阶用法、Pandas数据处理和数据分析、数据的导导出、数据可视化,以及Python网络爬虫和Scikit-learn机器学习的门知识。 本书内容丰富全面,语言简洁、通俗易懂,实用性强,还包含实战案例,特别适合Python的初学者和自学者,以及缺乏编程经验的数据分析从业人员阅读,也适合对数据分析编程感兴趣的爱好者阅读。
Python从入门到精通
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这是一本Python零基础门的实战型教程图书,介绍的是当下计算机编程领域颇为流行的Python语言。全书内容包含快速掌握Python的基础、Python的交互模式、变量/内存地址与命名、数据类型与结构、字符串、列表元祖、字典、集合、控制语句、函数、文件与IO、面向对象/类、异常处理、并发编程、模块、数据库与网络编程、错误调试与单元测试和版本控制工具等内容。另外,为了让读者能学以致用,本书在后一章安排了“项目发实训”,主要包含爬虫和Web搜索系统的发。 书中穿插了“编程小知识”“笔者有话说”等内容,请读者不要略去这些内容,它们可以帮助大家了解和理解编程过程中的一些原理、技巧,甚至冷知识。 本书适用于作为计算机编程专业的教材图书,也可以作为程序发工程师的知识拓展图书。注意,本书的教学环境是基于Windows 10系统(64位)编写的,全书内容均采用Python 3.7编写。
SwiftUI极简开发
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本书从实战应用出发,系统地讲解SwiftUI发的全过程,内容丰富且实用性强,旨在帮助读者快速上手SwiftUI发。 本书共14章,从SwiftUI的基础概念始,逐渐深分析视图、动画、自动布局机制、栏目、代码整理、参数存储、网络请求、架构设计、设备管理、数据存储等主题,为读者提供全面的理论知识和实战技巧。 本书适合对SwiftUI感兴趣的读者阅读。无论你是初学者还是有一定经验的发者,都能够通过本书全面了解SwiftUI的基础知识和实战技巧,并将其应用到实际项目中,发出优秀的iOS应用。
Python金融量化实战
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近年来,固定收益市场规模、产品类别、投资实践等都呈现跨越式发展,相关从业人员的教育需求也与日俱增。固定收益市场是一个重要的投资市场,了解这个市场的规律对成为一个合格的投资与风险管理人员来说至关重要。 本书巧妙地将固定收益市场的相关知识和Python语言的编程实践结合起来,通过12章内容,由浅深地介绍了中国固定收益市场的情况,并给出了具体的 Python 分析案例。全书内容翔实,参考价值较高,涉及中国固定收益市场介绍,债券的计息基准与应计利息的计算,债券的净价、全价与到期收益率的计算,收益率曲线与构建,债券的估值与风险计量,债券的会计与损益归因分析,债券现券交易方式,回与债券借贷,国债期货与标准债券远期,利率互换,利率期权,信用衍生品等内容。 本书内容全面,实战性强,通俗易懂,适合固定收益领域的从业者及想要这一领域工作的读者阅读。
Elasticsearch数据搜索与分析实战
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本书从Elasticsearch的功能和业务场景始介绍,逐步深讲解Elasticsearch在数据搜索和数据分析领域的实战应用,并详细介绍Elasticsearch的Java高级客户端编程方法和整个Elastic Stack技术生态体系。 本书共12章,第1章讲述Elasticsearch的业务场景和安装配置;第2章讲述Elasticsearch内部实现的各种原理;第3章讲述Elasticsearch索引的使用方法;第4章讲述文本分析的过程和文本分析器的使用;第5章讲述Elasticsearch支持的各种搜索方式;第6章讲述使用聚集统计行数据分析的方法;第7章讲述索引之间存在父子关系时的解决方法;第8章讲述Elasticsearch的Java高级客户端编程方法;第9章讲述Elasticsearch集群的搭建、优化、备份方法;第10~12章讲述Elastic Stack各组件的配合使用。 本书内容通俗易懂,易于学习,既讲理论原理又侧重介绍发实战,很适合Java后端发工程师、大数据发工程师、Elasticsearch技术讲师和学员及搜索引擎技术的爱好者阅读。另外,本书也可以作为培训机构的教材,用来指导Elasticsearch新手的门学习。
流式系统
促销价:¥31.99|¥99.80
这是一本理论高度概括的书,讲解流式处理核心、本质的概念、特性、设计和方法。本书分为两部分:第一部分以Beam的编程模型为抓手讨论流处理的种种核心问题,重是相对高层次地讨论批处理模型以及流处理模型;第二部分讨论流与表的二象性,即两者之间的类比与差异,对概念行深探讨,并讨论关于流处理的“流与表”的思考方式。本书还概要浏览大数据处理系统的家族历史,深讨论流式系统发展领域的一些重要贡献。此外,本书配有大量的动画示意图,读者可以在线查看相关动图示例。 本书覆盖流式系统的核心理论和本质概念,适合大数据系统爱好者、相关专业学生、数据工程师、数据科学家和发人员阅读和参考。尽管本书只是流式系统的导论读物,但是仍然需要读者了解大数据处理系统的基本原理并具备相关的使用经验。
具身智能数据工程:标准、技术与实践指南
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本书聚焦于具身智能数据工程领域的标准、技术和实践,全面且系统地阐述了具身智能机器人数据生产的关键技术与所面临的挑战。篇详细介绍了具身智能技术的发展现状、应用领域及产业发展,继而深讲解了机器人数据采集基础知识,涵盖采集系统的硬件与软件系统架构、数据集构建方法,以及真实世界数据采集和仿真环境数据生成技术。书中通过对工业、服务业等不同场景下机器人数据采集的具体案例行深分析,展现了各应用场景独特的需求与面临的难题。此外,作者还着重介绍了通用具身智能数据生产平台 AIRSPEED 在解决数据采集瓶颈问题上的卓越表现,并对机器人数据采集的未来趋势与技术创新方向行了前瞻性的展望。 本书内容丰富、实用性强,适合具身智能机器人研究人员、人工智能与机器学习工程师、机器人系统发人员与企业家、数据隐私与安全专业人士,以及广大学生和爱好者阅读,是了解和掌握具身智能数据工程的实用资料。
Python编程快速上手2
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本书旨在以“短小精悍的代码+丰富的创造力”的方式向读者展示81个简单、有趣的实践项目。如果你已经掌握了基本的Python语法,并且准备始编写程序,那么阅读本书会让你觉得既有趣又很受启发。 本书给出的81个Python项目,可以助你快速上手Python编程完成数字艺术、游戏、动画、计数程序等方面的任务。一旦了解了代码是如何工作的,你就可以动手重新编写程序,并通过添加自定义的内容来不断实践。需要说明的是,书中这些项目涉及的程序大多是用少于256行的代码实现的,如蜗牛赛跑、诱饵标题生成器、DNA可视化,而且每个项目都被设计成独立的Python源文件,可供读者轻松地在网上分享。 本书适合所有想通过Python学习编程的读者,尤其适合有Python基础、需要快速实现编程的读者
软件开发中的决策:权衡与取舍
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本书详细阐述如何在设计、规划和实现软件时做出更好的决策,通过真实的案例,以抽丝剥茧的方式分析那些失误的决策,探讨还有哪些可能的解决方案,并对比各种方案的优缺,摸索软件设计的常青模式。本书通过实例来说明某些决策的后果,例如代码重复如何影响系统的耦合与演速度,以及如何在日期和时间信息方面隐藏细微差别。本书还介绍如何根据帕累托法则有效地缩小优化范围,确保分布式系统的一致性。 通过阅读本书,读者很快就可以将作者来之不易的经验应用到自己的项目中,以预防错误并采取更合适的编程决策。
C语言*佳实践
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本书是魏永明近30年来发和维护MiniGUI、HVML等源项目的经验总结,旨在帮助有一定C程序编写经验的软件工程师在短时间内有效提高设计能力和编码水平。全书分为?3?篇。基础篇从可读性和可维护性出发,阐述了如何提高代码的可读性、用好写好头文件、正确理解编译警告并消除潜在问题、定义和使用常量等,介绍了如何有效利用构建系统生成器(CMake)来维护项目;模式篇阐述了常见的C程序口设计模式,说明了如何在C程序中解耦代码和数据、利用子驱动程序实现模型、设计可加载模块等,介绍了状态机的概念以及在C程序中如何利用状态机实现分词器、解析器等;质量篇从性能和单元测试出发,阐述了如何在C程序中避免编写低效代码、行单元测试、使用常见的单元测试框架等,介绍了高效调试C程序的若干技巧和工具。 本书适合从事系统软件、嵌式或物联网发的C程序员、计算机相关专业高年级本科生和研究生阅读。
Python机器学习之金融风险管理
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近年来,人工智能技术得到了快速发展,并在金融风险管理领域逐渐渗透。本书旨在引导读者了解金融风险建模背后的理论,学会在金融风险管理业务中运用Python语言和一系列机器学习模型。 本书分为三部分,第一部分(第1~3章)介绍风险管理的基础知识,第二部分(第4~8章)通过一系列案例将机器学习模型运用到市场风险管理、信用风险管理、流动性风险管理和运营风险管理等场景,第三部分(第9章、第10章)讲解如何对其他金融风险类型行建模。 本书案例丰富、实战性强,适合金融行业的工程师、财务分析师、风险分析师等群体阅读。通过阅读本书,读者将发现人工智能技术的强大魅力,并学会运用Python语言驾驭多种高效率的机器学习模型,一步重塑自己的风险管理思维。
Python数据科学零基础一本通
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《Python数据科学零基础一本通》是一本专为没有编程基础的读者编写的Python门书籍,全书包含800多个程序实例及200多道实践习题,一步一步详细讲解Python语法的基础知识,同时也将应用范围拓展至图形界面设计、影像处理、图表绘制、文字识别、词云、股市资料摘取与图表制作、线性代数、基础统计以及与数据科学相关的Numpy、Scipy、Pandas。
深入解析C#(第4版)
¥63.50
C#语言简洁优雅,精妙强大,是当今编程语言的集大成者,功能不断推陈出新,受到众多发人员的推崇。本书是C#领域不可多得的经典著作,新版重磅升级,不仅重新组织了内容,还全面更新并细致剖析了C#6和C#7的新增特性,为读者奉上知识盛宴。作者在详尽展示C#各个知识的同时,注重从现象中挖掘本质,解读语言背后的设计思想,深探究了C#的核心概念和经典特性,并将这些特性融代码示例,帮助读者顺畅使用C#,享受使用C#编程的乐趣。
C#经典实例(第4版)
¥63.50
本书共分为13章,每一章侧重于特定主题的C#解决方案。具体内容包括:类和泛型,集合、枚举器和迭代器,数据类型,语言集成查询和lambda表达式,调试和异常处理,反射和动态编程,正则表达式,文件系统I/O,网络和Web,XML,安全,线程、同步和并发,工具箱。本书使用大量范例,帮助发人员快速理解并解决现实中的问题。
学Python,不加班——轻松实现办公自动化
¥63.36
这是一本关于如何利用Python提高日常办公效率的书,书中凝聚了作者多年的实践经验和独特思考,旨在帮助读者准确、高效地完成大量高重复度的工作。 《学Python,不加班:轻松实现办公自动化》汇集了日常办公和处理文档时常见的问题,通过实例的演示与讲解,帮助读者灵活有效地使用Python处理工作中遇到的问题。全书共11章,涵盖Python的各种应用场景,具体包括文件管理自动化,网络信息自动获取,TXT、XLS/XLSX、DOC/DOCX、PPT、PDF、图片文件的自动化处理,模拟鼠标、键盘操控本地软件,自动化运行管理等。本书力图淡化编程中的抽象概念,贴合工作场景,注重实战效果,通过对Python技术的巧妙讲解,帮助读者成为高效率的办公室“超人”。 《学Python,不加班:轻松实现办公自动化》适合任何想要学习Python编程的读者,尤其适合缺乏编程经验的初学者。同时本书提供所有案例的源代码文件,方便读者边学边练,爱上Python编程。
C和指针
¥63.36
《C和指针》提供与C语言编程相关的全面资源和深讨论。本书通过对指针的基础知识和高级特性的探讨,帮助程序员把指针的强大功能融到自己的程序中去。 全书共18章,覆盖了数据、语句、操作符和表达式、指针、函数、数组、字符串、结构和联合等几乎所有重要的C编程话题。书中给出了很多编程技巧和提示,每章后面有针对性很强的练习,附录部分则给出了部分练习的解答。 《C和指针》适合C语言初学者和初级C程序员阅读,也可作为计算机专业学生学习C语言的参考。
深度学习与围棋
¥63.36
这是一本深入浅出且极富趣味的深度学习入门书。本书选取深度学习近年来重大的突破之一 AlphaGo,将其背后的技术和原理娓娓道来,并配合一套基于 BetaGo 的开源代码,带领读者从零开始一步步实现自己的“AlphaGo”。本书侧重实践,深入浅出,庖丁解牛般地将深度学习和AlphaGo这样深奥的话题变得平易近人、触手可及,内容非常精彩。 全书共分为3个部分:部分介绍机器学习和围棋的基础知识,并构建一个简围棋机器人,作为后面章节内容的基础;第二部分分层次深入介绍AlphaGo背后的机器学习和深度学习技术,包括树搜索、神经网络、深度学习机器人和强化学习,以及强化学习的几个高级技巧,包括策略梯度、价值评估方法、演员-评价方法 3 类技术;第三部分将前面两部分准备好的知识集成到一起,并终引导读者实现自己的AlphaGo,以及改进版AlphaGo Zero。读完本书之后,读者会对深度学习这个学科以及AlphaGo的技术细节有非常全面的了解,为进一步深入钻研AI理论、拓展AI应用打下良好基础。 本书不要求读者对AI或围棋有任何了解,只需要了解基本的Python语法以及基础的线性代数和微积分知识。
Spring源码深度解析(第2版)
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《Spring源码深度解析(第2版)》从核心实现、企业应用和Spring Boot这3个方面,由浅深、由易到难地对Spring源码展了系统的讲解,包括Spring 整体架构和环境搭建、容器的基本实现、默认标签的解析、自定义标签的解析、bean的加载、容器的功能扩展、AOP、数据库连JDBC、整合MyBatis、事务、SpringMVC、远程服务、Spring消息、Spring Boot体系原理等内容。 《Spring源码深度解析(第2版)》不仅介绍了使用Spring框架发项目必须掌握的核心概念,还指导读者使用Spring框架编写企业级应用,并针对在编写代码的过程中如何优化代码、如何使得代码高效给出了切实可行的建议,从而帮助读者全面提升实战能力。 《Spring源码深度解析(第2版)》语言简洁,示例丰富,可帮助读者迅速掌握使用Spring行发所需的各种技能。本书适合于已具有一定Java编程基础的读者,以及在Java平台下行各类软件发的发人员、测试人员等。
Selenium自动化测试完全指南:基于Python
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本书共有19章。第1~10章介绍Selenium IDE、Selenium WebDriver、Selenium Grid、Appium等工具的应用。第11~16章介绍自动化测试实战的组织及模式优化,包括如何通过Selenium行功能测试和非功能测试,如何完善功能测试驱动,如何设置功能测试的逻辑组织结构,如何优化功能测试的物理组织结构,如何增强功能测试的运行反馈机制。第17~19章讲述自动化实战的落实及实践优化。 本书适合测试人员和发人员阅读。
百面深度学习 算法工程师带你去面试
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深度学习是目前学术界和工业界都非常火热的话题,在许多行业有着成功应用。本书由Hulu的近30位算法研究员和算法工程师共同编写完成,专门针对深度学习领域,是《百面机器学习:算法工程师带你去面试》的延伸。全书内容大致分为两个部分,*部分介绍经典的深度学习算法和模型,包括卷积神经网络、循环神经网络、图神经网络、生成模型、生成式对抗网络、强化学习、元学习、自动化机器学习等;第二部分介绍深度学习在一些领域的应用,包括计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、计算广告、视频处理、计算机听觉、自动驾驶等。本书仍然采用知识问答的形式来组织内容,每个问题都给出了难度级和相关知识,以督促读者行自我检查和主动思考。书中每个章节精心筛选了对应领域的不同方面、不同层次上的问题,相互搭配,展示深度学习的“百面”精彩,让不同读者都能找到合适的内容。 本书适合相关专业的在校学生检查和加强对所学知识的掌握程度,求职者快速复习和补充相关的深度学习知识,以及算法工程师作为工具书随时参阅。此外,非相关专业、但对人工智能或深度学习感兴趣的研究人员,也可以通过本书大致了解一些热门的人工智能应用、深度学习模型背后的核心算法及其思想。
精通数据科学:从线性回归到深度学习
¥63.36
本书全面讲解了数据科学的相关知识,从统计分析学到机器学习、深度学习中用到的算法及模型,借鉴经济学视角给出模型的相关解释,深探讨模型的可用性,并结合大量的实际案例和代码帮助读者学以致用,将具体的应用场景和现有的模型相结合,从而更好地发现模型的潜在应用场景。 本书可作为数据科学家和数据工程师的学习用书,也适合对数据科学有强烈兴趣的初学者使用,同时也可作为高等院校计算机、数学及相关专业的师生用书和培训学校的教材。

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