Python是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C ）很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C 重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。本书讲述Python技术。
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本书从基础知识开始讲解深度学习的原理和应用，包括该领域的发展、深度学习的入门知识、深度学习模型的理论、代码和实际应用中的优化。 本书共12章，主要内容包括深度学习基础、深度学习的环境准备、深度学习的知识准备、神经网络基础知识、使用Keras构建神经网络、神经网络的进一步优化、卷积神经网络、使用Keras构建卷积神经网络、卷积神经网络可视化、迁移学习、循环神经网络和使用Keras构建循环神经网络等。对于本书中介绍的深度学习模
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amazon热销Python编程书籍，协助你根据编程迅速保持工作中自动化技术在这书中，你将学习培训运用Python编程，在十多分钟内进行手工制作必须几个小时的工作中，而事前却不用具有编程工作经
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《Python数据分析基础》由Facebook数据专家Clinton Brownley编写，适合有一定Python基础的读者。书中详细介绍了如何使用Python处理CSV、Excel文件，执行数据库操作，并生成统计图表。内容实用，但需注意书中存在一些小错误，适合作为Python数据分析的入门书籍。
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在统计数据经营规模极速澎涨的互联网时代，大数据挖掘此项鉴别关键统计数据的关键技术正充分发挥愈来愈关键的功效。它将授予你处理具体难题的战斗力：分折体育比赛結果、广告投放、
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非常精彩，之前一直想要了解内存管理，对象的销毁这些别的书一般都不讲的东西，这下一次性都学习了。作者很有心，有的内容不仅给了自己的实现，而且还有参考书籍或者开源库推荐
好吧。这是一本号称2020年出版，实际上2019年就能买到的穿越书 书很薄，细节很少，但是覆盖面很广，而且内容也挺新。可以看得出来，原著作者还是挺牛逼的，基本上各种算法的精髓都降到了 不过翻译有点外行了。好多名词翻译得很诡异。。。感觉不是业内人士
之前在网上看到有人问 Derby SQL 分页实现的问题，网上有人给出这样的解决方案，SQL 如下：SELECT * FROM ( SELECT ROW_NUMBER() OVER() AS rownum, myLargeTable.* FROM myLargeTable)AS tmpWHERE rownum > 200000 AND rownum <= 200005;其实……
Excel 最重要的应用就是利用公式进行计算。无论输入是纯粹的数字运算，还是引用其他单元格计算，只要在一个单元格中输入公式，就能得到结果。比如说在做工程施工的预结算编写，使用Excel，既要写出工程量的计算式，也要看到它的结果，于是这样相同的公式在Excel里面要填两次，一次在文本格式的单元格中输入公式，一次是在数据格式的单元格中输入公式让Excel计算结果。如何既能看到公式又能看到结果呢?这个问……
1.2 几种常用的数制十进制、二进制、八进制和十六进制是常用的数制。一、 十进制数十进制数每一位有0~9十个数码，计数的基数是10，逢十进一。超过9的数必须用多位数表示。例题1: （143.75）10=1×10^2+4×10^1+3×10^0+7×10^-1+5×10^-2二、二进制数二进制数每一位有0、1两个数码，计数的基数是2，逢二进……
