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?暢銷圖書篇
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?《Python編程快速上手》
[美] Al Sweigart 斯維加特 著
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本書是一本面向實踐的Python編程實用指南。本書的目的,不僅是介紹Python語言的基礎知識,而且還通過項目實踐教會讀者如何應用這些知識和技能。本書的首部分介紹了基本Python編程概念,第二部分介紹了一些不同的任務,通過編寫Python程序,可以讓計算機自動完成它們。第二部分的每一章都有一些項目程序,供讀者學習。每章的末尾還提供了一些習題和深入的實踐項目,幫助讀者鞏固所學的知識。附錄部分提供了所有習題的解答。本書適合任何想要通過Python學習編程的讀者,尤其適合缺乏編程基礎的初學者。
?《Python程序設計(第3版)》
【美】John Zelle(策勒)著
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?《數據結構 Python語言描述》
【美】Kenneth A. Lambert(蘭伯特) 著
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在計算機科學中,數據結構是一門進階性課程,概念抽象,難度較大。Python語言的語法簡單,交互性強。用Python來講解數據結構等主題,比C語言等實現起來更為容易,更為清晰。
?《Linux就該這么學》
劉遄 著
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?《深入理解Spring Cloud與微服務構建》
方志朋 著
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本書共分16章,全面涵蓋了Spring Cloud構建微服務相關的知識點。 1、2章詳細介紹了微服務架構和Spring Cloud。第3、4章講解了用Spring Cloud構建微服務的準備工作。第5~12章以案例為切入點,講解了Spring Cloud構建微服務的基礎組件,包括Eureka、Ribbon、Feign、Hystrix、Zuul、Config、Sleuth、Admint等組件。 13~15章講述了使用Spring Cloud OAuth2來保護微服務系統的相關知識。16章用一個綜合案例,全面講解了如何使用Spring Cloud構建微服務,可以作為實際開發的樣例工程。
本書既適合Spring Cloud初學者入門使用,又適合正在做微服務實踐的架構師或打算實施微服務的團隊作為參考用書,同時也可作為高等院校計算機相關專業的師生用書和培訓學校的教材。少兒編程篇
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?《教孩子學編程(Python語言版)》
【美】Bryson Payne
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本書
旨在為家長和老師提供一個叫孩子學會編程和用Python語言解決問題的的指南,書中還包括一些非常典型且實用的案例,來促進學習效果。通過一步步的指導,讓學生了解計算機思維,并能夠掌握變量、循環、函數等基礎概念,以此來提升孩子的動腦動手能力。無論是有一定編程經驗的人,還是零基礎的讀者,你都將成為孩子在計算機編程方面最棒的第一任老師。?《趣學Scratch——教孩子學編程》
高慧君 著
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Scratch是由MIT美國麻省理工學院所開發的一套圖形化程序設計開發平臺,采用各種積木方塊,借由堆迭積木方塊,讓學習程序語言的初學者,能直覺性地判斷程序的邏輯架構。
本書使用Scratch范例學習邏輯判斷,全書共分五大篇,由Scratch范例中,了解各種程序結構及運算方式,再輔以完整游戲項目實作,讓初學者也能融會貫通程序設計的架構。?
?《Scratch 2.0趣味編程指南》
[美] Jerry Lee Ford,Jr 李福特 著
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少兒編程入門書 全彩色印刷十多個精彩游戲項目寓教于樂適合青少年快速上手 不可多得的親子編程讀本 激發少兒想象力,培養孩子邏輯思維。通過Scratch 2.0,我們可以更容易、更有趣地學習計算機編程。
本書中包含的精彩Scratch 2.0項目和游戲有: +Wiggly 先生的舞蹈 +Scratch 虛擬魚缸 +家庭影集 +NBA 知識問答游戲 +猜數字游戲 +小貓追球游戲 +瘋狂的8 號球游戲 +家庭照片電影 +涂鴉繪圖應用程序 +小貓釣魚應用程序 +Scratch Pong游戲 。機器學習篇
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?《文本上的算法——深入淺出自然語言處理 》
路彥雄 著
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?《Python機器學習實踐指南》
【美】Alexander T. Combs 著
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機器學習是近年來漸趨熱門的一個領域,同時Python 語言經過一段時間的發展也已逐漸成為主流的編程語言之一。
本書結合了機器學習和Python 語言兩個熱門的領域,通過利用兩種核心的機器學習算法來將Python 語言在數據分析方面的優勢發揮到極致。 全書共有10 章。第1 章講解了Python 機器學習的生態系統,剩余9 章介紹了眾多與機器學習相關的算法,包括各類分類算法、數據可視化技術、推薦引擎等,主要包括機器學習在公寓、機票、IPO 市場、新聞源、內容推廣、股票市場、圖像、聊天機器人和推薦引擎等方面的應用。 本書適合Python 程序員、數據分析人員、對算法感興趣的讀者、機器學習領域的從業人員及科研人員閱讀。?《Python機器學習——預測分析核心算法》
【美】Michael Bowles(鮑爾斯) 著
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在學習和研究機器學習的時候,面臨令人眼花繚亂的算法,機器學習新手往往會不知 所措。本書從算法和Python 語言實現的角度,幫助讀者認識機器學習。
本書專注于兩類核心的“算法族”,即懲罰線性回歸和集成方法,并通過代碼實例來 展示所討論的算法的使用原則。全書共分為7 章,詳細討論了預測模型的兩類核心算法、預測模型的構建、懲罰線性回歸和集成方法的具體應用和實現。 本書主要針對想提高機器學習技能的Python 開發人員,幫助他們解決某一特定的項目或是提升相關的技能。
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總結
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