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Python游戏趣味编程
11人今日阅读 推荐值 81.7%
本书把趣味游戏开发应用于Python编程教学,通过介绍12个由易到难的趣味游戏案例的编写过程,带领读者从零基础开始学习。本书共13章,系统讲解了Python语言基本概念、开发环境搭建、循环、列表、数据类型、条件、复合运算符、字符串拼接、布尔变量、数组、函数、列表操作、面向对象编程等基础知识,还介绍了图片操作、文件读写、声音播放、异常处理等较为实用的编程技能。所有这些知识和技能,都通过游戏案例讲解和展示,贯穿各章,还给出了一些练习,帮助读者巩固所学的知识。附录A给出了这些练习题的答案,附录B给出了Python语法知识在书中相关章节的索引。 本书适合不同年龄层次的Python编程初学者阅读和自学,也可以作为中学生、大学生学习程序设计的教材和少儿编程培训机构的参考教材。
Python编程:从入门到实践
655人今日阅读
推荐值 86.2%
本书是一本针对所有层次的Python读者而作的Python入门书。全书分两部分:第一部分介绍用Python编程所必须了解的基本概念,包括matplotlib、NumPy和Pygal等强大的Python库和工具介绍,以及列表、字典、if语句、类、文件与异常、代码测试等内容;第二部分将理论付诸实践,讲解如何开发三个项目,包括简单的Python2D游戏开发,如何利用数据生成交互式的信息图,以及创建和定制简单的Web应用,并帮读者解决常见编程问题和困惑。本书适合对Python感兴趣的任何层次的读者阅读。
Python编程:从入门到实践(第2版)
228人今日阅读 推荐值 77.8%
本书是针对所有层次Python读者而作的Python入门书。全书分两部分:第一部分介绍用Python编程所必须了解的基本概念,包括强大的Python库和工具,以及列表、字典、if语句、类、文件与异常、代码测试等内容;第二部分将理论付诸实践,讲解如何开发三个项目,包括简单的2D游戏、利用数据生成交互式的信息图以及创建和定制简单的Web应用,并帮助读者解决常见编程问题和困惑。第2版进行了全面修订,简化了Python安装流程,新增了f字符串、get()方法等内容,并且在项目中使用了Plotly库以及新版本的Django和Bootstrap,等等。
数学要素(全彩图解 + 微课 + Python编程)
69人今日阅读 推荐值 85.3%
数据科学和机器学习已经深度融合到我们生活的方方面面,而数学正是开启未来大门的钥匙。不是所 有人生来都握有一副好牌,但是掌握“数学 + 编程 + 机器学习”绝对是**。这次,学习数学不再是为了考试、分数、升学,而是投资时间、自我实现、面向未来。为了让大家学数学、用数学,甚至爱上数学, 在创作这套书时,作者尽量克服传统数学教材的各种弊端,让大家学习时有兴趣、看得懂、有思考、更自信、用得着。 《数学要素:全彩图解 + 微课 + Python编程》打破数学板块的藩篱,将算数、代数、线性代数、几何、解析几何、概率统计、微积分、优化方法等板块有机结合在一起。从加、减、乘、除四则运算讲起,主要内容包括:第 1、2 章讲解向量和矩阵的基本运算;第 3 章讲解常用几何知识;第 4 章讲解代数知识;第 5、6 两章介绍坐标系;第 7、8、9 三章介绍解析几何;第 10 章到第 14 章都是围绕函数展开;第 15 章到第 19 章讲解微积分以及优化问题内容;第20、21 两章是概率统计入门;《数学要素:全彩图解 + 微课 + Python编程》最后四章以线性代数收尾。 《数学要素:全彩图解 + 微课 + Python编程》内容编排上突出“图解 + 编程 + 机器学习应用”。讲解一些特定数学工具时,《数学要素:全彩图解 + 微课 + Python编程》会穿插介绍其在数据科学和机器学习领域应用场景,让大家学以致用。 《数学要素:全彩图解 + 微课 + Python编程》虽标榜“从加减乘除到机器学习”,但是建议读者至少具备高中数学知识。如果读者正在学习或曾经学过大学数学 ( 微积分、线性代数、概率统计 ),就更容易读了。
Python神经网络编程
62人今日阅读
推荐值 87.9%
本书首先从简单的思路着手,详细介绍了理解神经网络如何工作所必须的基础知识。第一部分介绍基本的思路,包括神经网络底层的数学知识,第2部分是实践,介绍了学习Python编程的流行和轻松的方法,从而逐渐使用该语言构建神经网络,以能够识别人类手写的字母,特别是让其像专家所开发的网络那样地工作。第3部分是扩展,介绍如何将神经网络的性能提升到工业应用的层级,甚至让其在RaspberryPi上工作。
矩阵力量:线性代数全彩图解+微课+Python编程
54人今日阅读 推荐值 86.6%
数据科学和机器学习已经深度融合到我们生活的方方面面,而数学正是开启未来大门的钥匙。不是所 有人生来都握有一副好牌,但是掌握“数学 + 编程 + 机器学习”绝对是**。这一次,学习数学不再是为了考试、分数、升学,而是投资时间、自我实现、面向未来。为了让大家学数学、用数学,甚至爱上数学, 在创作这套书时,作者尽量克服传统数学教材的各种弊端,让大家学习时有兴趣、看得懂、有思考、更自信、用得着。 鸢尾花书有三大板块——编程、数学、实践。数据科学、机器学习的各种算法离不开数学,本册《矩阵力量》是“数学”板块的第 2 本,主要介绍常用线性代数工具。任何数学工具想要从一元推广到多元,比如多元微积分、多元统计,都绕不开线性代数。 《矩阵力量:线性代数全彩图解 + 微课 + Python编程》共 25 章内容,可以归纳为 7 大板块:向量、矩阵、向量空间、矩阵分解、微积分、空间几何、数据。《矩阵力量:线性代数全彩图解 + 微课 + Python编程》在讲解线性代数工具时,会穿插介绍其在数据科学和机器学习领域的应用场景,让大家学以致用。《矩阵力量:线性代数全彩图解 + 微课 + Python编程》读者群包括所有在工作中应用数学的朋友,尤其适用于初级程序员进阶,大学本科数学开窍,高级数据分析师,人工智能开发者。
Python工匠:案例、技巧与工程实践
33人今日阅读 推荐值 88.3%
本书基于受欢迎的“Python工匠”系列开源文章。全书从工程实践角度出发,通过剖析核心知识、展示典型案例与总结实用技巧,帮助大家系统进阶Python,写好工程代码,做好实践项目。 本书共计13章,分为五大部分:变量与基础类型、语法结构、函数与装饰器、面向对象编程、总结与延伸,涵盖Python编程的方方面面。本书的写作方式别具一格,核心知识点都会通过三大板块来阐述:基础知识、案例故事、编程建议。其中基础知识帮助大家快速回顾Python基础;案例故事由作者经历的编程项目与案例改编而来,兼具实战性与趣味性;编程建议以大家喜闻乐见的条目式知识点呈现,短小精悍,可直接应用于自己的编程实践中。
AI辅助编程Python实战
21人今日阅读
本书系统地介绍了如何利用AI助手Copilot和ChatGPT来提升Python编程的效率和质量。本书从AI助手的基础概念讲起,逐步深入到代码组织、阅读、测试、提示工程等关键技能,并引导读者通过实践掌握如何拆解复杂问题、查找和修复bug、自动化任务处理及开发计算机游戏。本书不仅提供了丰富的实例和练习,还探讨了AI助手的潜力和局限,以及未来的发展趋势,是希望在编程领域融入AI技术的读者的理想选择。 本书适合对编程感兴趣,希望借助AI技术提升编程能力的初学者和中级程序员阅读。
统计至简(概率统计全彩图解 + 微课 + Python编程)
17人今日阅读
数据科学和机器学习已经深度融合到我们生活的方方面面,而数学正是开启未来大门的钥匙。不是所有人生来都握有一副好牌,但是掌握“数学 + 编程 + 机器学习”的知识绝对是**。这一次,学习数学不再是为了考试、分数、升学,而是投资时间、自我实现、面向未来。为了让大家学数学、用数学,甚至爱上数学,在创作时,作者尽量克服传统数学教材的各种弊端,让大家学习时有兴趣、看得懂、有思考、更自信、用得着。 《统计至简:概率统计全彩图解 + 微课 + Python编程》是“鸢尾花数学大系—从加减乘除到机器学习”丛书中数学版块—“数学三剑客”的第三册,也是最后一本。“数学”板块的第一本《数学要素》是各种数学工具的“大杂烩”,可谓数学基础;《矩阵力量》专门讲解机器学习中常用的线性代数工具;本册《统计至简》则介绍机器学习和数据分析中常用的概率统计工具。《统计至简:概率统计全彩图解 + 微课 + Python编程》的核心是“多元统计”,离不开第二册《矩阵力量》中介绍的线性代数工具。《统计至简:概率统计全彩图解 + 微课 + Python编程》内容又可以归纳为 7 大板块——统计、概率、高斯、随机、频率派、贝叶斯派、椭圆。《统计至简:概率统计全彩图解 + 微课 + Python编程》在讲解概率统计工具时,会穿插介绍其在数据科学和机器学习领域的应用场景,让大家学以致用。
高性能Linux服务器运维实战:shell编程、监控告警、性能优化与实战案例
10人今日阅读 推荐值 71.3%
《高性能Linux服务器运维实战:shell编程、监控告警、性能优化与实战案例》以Linux运维平台下的开源应用软件为中心,涉及Linux运维的各个方面,主要从系统基础运维、系统性能调优、智能运维监控、运维实战案例4个方面展开介绍。本书贯穿实战、实用、通俗、易懂的特点,在内容上注重实战化,通过真实的生产环境从多个方面介绍运维工作中的方方面面。通过真实案例的学习,可以使读者深入地掌握Linux运维技术的各种经验和技巧,从而真正提高企业的实战能力。