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资源名称：Python程序设计（第3版） 内容简介： 本书是面向大学计算机科学专业第一门程的教材。本书以Python语言为工具，采用相当传统的方法，强调解决问题、设计和编程是计算机科学的核心技能。 全书共13章，包含两个附录。第1章到第5章介绍计算机与程序、编写简单程序、数字计算、对象和图形、字符串处理等基础知识。第6章到第8章介绍函数、判断结构、循环结构和布尔值等话题。第9章到第13章着重介绍一些较为高级的程序设计方法，包括模拟与设计、类、数据集合、面向对象设计、算法设计与递归等。附录部分给出了Python快速参考和术语表。每一章的末尾配有丰富的练习，包括复习问题、讨论和编程联系等多种形式，帮助读者巩固该章的知识和技能。 本书特色鲜明、示例生动有趣、内容易读易学，是美国颇受欢迎的教程，适合Python入门程序员阅读，也适合高校计算机专业的教师和学生参考。 资源目录： 内容提要 序 前言 第1章　计算机和程序 第2章　编写简单程序 第3章　数字计算 第4章　对象和图形 第5章　序列：字符串、列表和文件 第6章　定义函数 第7章　判断结构 第8章　循环结构和布尔值 第9章　模拟与设计 第10章　定义类 第11章　数据集合 第12章　面向对象设计 第13章　算法设计与递归 附录A Python快速参考 附录B 术语表 资源截图：

资源名称：深入浅出深度学习：原理剖析与python实践 内容简介： 《深入浅出深度学习：原理剖析与Python实践》介绍了深度学习相关的原理与应用，全书共分为三大部分，第一部分主要回顾了深度学习的发展历史，以及Theano的使用；第二部分详细讲解了与深度学习相关的基础知识，包括线性代数、概率论、概率图模型、机器学习和最优化算法；在第三部分中，针对若干核心的深度学习模型，如自编码器、受限玻尔兹曼机、递归神经网络和卷积神经网络等进行详细的原理分析与讲解，并针对不同的模型给出相应的具体应用。 《深入浅出深度学习：原理剖析与Python实践》适合有一定高等数学、机器学习和Python编程基础的在校学生、高校研究者或在企业中从事深度学习的工程师使用，书中对模型的原理与难点进行了深入分析，在每一章的最后都提供了详细的参考文献，读者可以对相关的细节进行更深入的研究。最后，理论与实践相结合，《深入浅出深度学习：原理剖析与Python实践》针对常用的模型分别给出了相应的应用，读者也可以在Github中下载和查看《深入浅出深度学习：原理剖析与Python实践》的代码（https://github.com/innovation-cat/DeepLearningBook）。 作者简介： 黄安埠，2012年毕业于清华大学，获硕士学位，在校期间活跃于TopCoder等编程竞赛社区。现为腾讯基础研究高级工程师，研究领域包括个性化推荐、自然语言处理和大规模的相似度优化计算，特别是对于深度学习在推荐系统的应用有深入的研究，并申请了国内十余项相关专利。 本书的配套代码，读者也可以在作者的Github主页中下载查看： https://github.com/innovation-cat/DeepLearningBook) 资源目录： 第1 部分 概要 1 1 绪论 2 1.1 人工智能、机器学习与深度学习的关系 3 1.1.1 人工智能——机器推理 4 1.1.2 机器学习——数据驱动的科学 5 1.1.3 深度学习——大脑的仿真 8 1.2 深度学习的发展历程 8 1.3 深度学习技术概述 10 1.3.1 从低层到高层的特征抽象 11 1.3.2 让网络变得更深 13 1.3.3 自动特征提取 14 1.4 深度学习框架 15...

资源名称：Python和Pygame游戏开发指南 PDF 内容简介： Python语言和Pygame都是开发图形化的计算机游戏的得力工具。Pygame使得开发2D图形程序变得很容易，而且它可以免费下载和安装使用。 本书是一本中级编程图书，教读者如何用Python语言和Pygame库，来编写图形化的计算机游戏。本书共包括10章。本书首先从Python和Pygame基础知识开始，简要地介绍了Pygame库是如何工作的，以及它提供了哪些功能。然后，结合7款不同的游戏实例的开发过程，详细介绍了应用的技能和技巧。本书针对一些真实的游戏给出了完整的源代码，并且详细说明了这些代码如何工作，以便读者能够理解真正的游戏是如何使用Pygame的。 本书适合有一定Python基础知识的读者阅读和学习，进而掌握基本的游戏开发知识和技能，对于Python初学者来说，本书也可以作为通过游戏学习Python开发的实践教程。 资源目录： 作者简介 版权声明 内容提要 前言 第1章　安装Python和Pygame 第2章 Pygame基础知识 第3章 Memory Puzzle游戏 第4章 Slide Puzzle 第5章　Simulate 第6章　Wormy 第7章　Tetromino 第8章　Squirrel Eat Squirrel 第9章　Star Pusher 第10章　4款其他游戏 术语表 资源截图：

资源名称：WEB接口开发与自动化测试 基于PYTHON语言 PDF 内容简介：《Web接口开发与自动化测试——基于Python语言》以接口测试为主线，以Web开发为切入点，全面介绍了Web接口开发与自动化测试过程中使用的相关技术。《Web接口开发与自动化测试——基于Python语言》分为15章，第1章介绍了Python的基础知识，解答初学Python的同学都会遇到的一些问题；第2章到第5章以开发发布会签到系统为需求，介绍了Django Web开发技术；第6章介绍了unittest单元测试框架，以及在Django中如何编写单元测试；第7章到第10章主要围绕接口的相关概念，Web接口开发，接口测试工具和接口自动化测试框架的开发；第11介绍了安全接口的开发与测试；第12、13章介绍了Web Services技术；第14、15章介绍了Django Web项目的部署和接口性能测试。 资源目录： 第 1章 Python学习必知 1 1.1 Python 2.x与 Python 3.x选择 1 1.2 Python的安装 2 1.2.1 在 Windows下安装 Python 2 1.2.2 安装 Python 2和 Python 3两个版本 3 1.2.3 “python”不是内部或外部命令 5 1.3扩展库的安装 6 1.3.1 pip安装扩展库 6 1.3.2 tar.gz文件安装 9 1.3.3 whl文件安装...

资源名称：Python数据处理 PDF  内容简介： 本书采用基于项目的方法，介绍用Python完成数据获取、数据清洗、数据探索、数据呈现、数据规模化和自动化的过程。主要内容包括：Python基础知识，如何从CSV、Excel、XML、JSON和PDF文件中提取数据，如何获取与存储数据，各种数据清洗与分析技术，数据可视化方法，如何从网站和API中提取数据。 作者简介： Jacqueline Kazil 数据科学家，资深软件开发者。活跃于Python软件基金会、PyLadies等社区。曾参与美国总统创新伙伴项目，是美国政府技术组织18F的联合创始人。曾担任《华盛顿邮报》数据记者。 Katharine Jarmul 资深Python开发者，PyLadies联合创始人。喜欢数据分析和获取、网页抓取、教人学习Python以及Unix，期望通过教育和培训来促进Python和其他开源语言的多元化。 译者简介： 张亮（hysic） 毕业于北京大学物理学院，爱好机器学习和数据分析的核安全工程师。 吕家明 2016年毕业于哈尔滨工业大学，现就职于腾讯，从事搜索、Query分析等相关工作，熟悉大规模数据下的数据挖掘和机器学习实践。 资源目录： 前言　　xiii 第1章　Python 简介　　1 1.1　为什么选择Python　　4 1.2　开始使用Python　　4 1.2.1　Python 版本选择　　5 1.2.2　安装Python　　6 1.2.3　测试Python　　9 1.2.4　安装pip　　11 1.2.5　安装代码编辑器　　12 1.2.6　安装IPython（可选）　　13 1.3　小结　　13 第2章　Python 基础　　14 2.1　基本数据类型　　15 2.1.1　字符串　　15 2.1.2　整数和浮点数　　15 2.2　数据容器　　18 2.2.1　变量　　18 2.2.2　列表　　21 2.2.3　字典　　22 2.3　各种数据类型的用途　　23 2.3.1　字符串方法：字符串能做什么　　24 2.3.2　数值方法：数字能做什么　　25 2.3.3　列表方法：列表能做什么　　26 2.3.4　字典方法：字典能做什么　　27 2.4　有用的工具：type、dir 和help　　28...

资源名称：Python数据分析与挖掘实战 PDF 内容简介： 10余位数据挖掘领域资深专家和科研人员，10余年大数据挖掘咨询与实施经验结晶。从数据挖掘的应用出发，以电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业真实案例为主线，深入浅出介绍Python数据挖掘建模过程，实践性极强。 本书共15章，分两个部分：基础篇、实战篇。基础篇介绍了数据挖掘的基本原理，实战篇介绍了一个个真实案例，通过对案例深入浅出的剖析，使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验，同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论。读者在阅读过程中，应充分利用随书配套的案例建模数据，借助相关的数据挖掘建模工具，通过上机实验，以快速理解相关知识与理论。 基础篇（第1～5章），第1章的主要内容是数据挖掘概述；第2章对本书所用到的数据挖掘建模工具Python语言进行了简明扼要的说明；第3章、第4章、第5章对数据挖掘的建模过程，包括数据探索、数据预处理及挖掘建模的常用算法与原理进行了介绍。 实战篇（第6～15章），重点对数据挖掘技术在电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业的应用进行了分析。在案例结构组织上，本书是按照先介绍案例背景与挖掘目标，再阐述分析方法与过程，最后完成模型构建的顺序进行的，在建模过程的关键环节，穿插程序实现代码。最后通过上机实践，加深读者对数据挖掘技术在案例应用中的理解。 作者简介： 张良均 ，资深大数据挖掘专家和模式识别专家，高级信息项目管理师，有10多年的大数据挖掘应用、咨询和培训经验。为电信、电力、政府、互联网、生产制造、零售、银行、生物、化工、医药等多个行业上百家大型企业提供过数据挖掘应用与咨询服务，实践经验非常丰富。此外，他精通Java EE企业级应用开发，是广东工业大学、华南师范大学、华南农业大学、贵州师范学院、韩山师范学院、广东技术师范学院兼职教授，著有《神经网络实用教程》、《数据挖掘：实用案例分析》、《MATLAB数据分析与挖掘实战》《R语言数据分析与挖掘实战》等畅销书。 资源目录： 前言 基础篇 第1章　数据挖掘基础2 1.1　某知名连锁餐饮企业的困惑2 1.2　从餐饮服务到数据挖掘3 1.3　数据挖掘的基本任务4 1.4　数据挖掘建模过程4 1.4.1　定义挖掘目标4 1.4.2　数据取样5 1.4.3　数据探索6 1.4.4　数据预处理7 1.4.5　挖掘建模7 1.4.6　模型评价7 1.5　常用的数据挖掘建模工具7 1.6　小结9 第2章　Python数据分析简介10 2.1　搭建Python开发平台12 2.1.1　所要考虑的问题12 2.1.2　基础平台的搭建12 2.2　Python使用入门13 2.2.1　运行方式14 2.2.2　基本命令15 2.2.3　数据结构17 2.2.4　库的导入与添加20 2.3　Python数据分析工具22 2.3.1　Numpy23 2.3.2　Scipy24 2.3.3　Matplotlib24 2.3.4　Pandas26 2.3.5　StatsModels27 2.3.6　Scikit-Learn28 2.3.7　Keras29 2.3.8　Gensim30 2.4　配套资源使用设置31...