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人生苦短,我用python。好书在手,天下我有

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    初窥python,入门学习

          1. Python编程:从入门到实践


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Python编程:从入门到实践

     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Python 2D 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。
     适合零基础入门,讲的很细,很简单
          2. Python编程快速上手


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Python编程快速上手

     如今,人们面临的大多数任务都可以通过编写计算机软件来完成。Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。通过Python编程,我们能够解决现实生活中的很多任务。
     本书适合任何想要通过Python学习编程的读者,尤其适合缺乏编程基础的初学者。通过阅读本书,读者将能利用强大的编程语言和工具,并且会体会到Python编程的快乐。

     这本入门书比较新,图文并茂适合基础较弱的读者

    登堂入室,这边风景独好

          1. Python Cookbook


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Python Cookbook

     本书介绍了Python应用在各个领域中的一些使用技巧和方法,从最基本的字符、文件序列、字典和排序,到进阶的面向对象编程、数据库和数据持久化、 XML处理和Web编程,再到比较高级和抽象的描述符、装饰器、元类、迭代器和生成器,均有涉及。书中还介绍了一些第三方包和库的使用,包括 Twisted、GIL、PyWin32等。本书覆盖了Python应用中的很多常见问题,并提出了通用的解决方案。书中的代码和方法具有很强的实用性,可以方便地应用到实际的项目中,并产生立竿见影的效果。尤为难得的是,本书的各位作者都具有丰富的业界实践经验,因此,本书不仅给出了对各种问题的解决方案,同时还体现了很多专家的思维方式和良好的编程习惯,与具体的细节性知识相比,这部分内容无疑是本书的精华。
     一本python菜谱,很多值得参考的例子,适合有一定基础的读者,可以作为一本工具书放在手边
          2. 流畅的Python


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流畅的Python

     本书致力于帮助Python开发人员挖掘这门语言及相关程序库的优秀特性,避免重复劳动,同时写出简洁、流畅、易读、易维护,并且具有地道Python风格的代码。本书尤其深入探讨了Python语言的高级用法,涵盖数据结构、Python风格的对象、并行与并发,以及元编程等不同的方面。
     真正展现python的语言之美,详细讲解python语言特性,充满了实用编程技巧

网络编程,扬帆起航

          1. Flask Web开发:基于Python的Web应用开发实战


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Flask Web开发:基于Python的Web应用开发实战

     本书不仅适合初级Web开发人员学习阅读,更是Python程序员用来学习高级Web开发技术的优秀参考书。
     狗书,web开发必备!

数据结构

          1. 数据结构与算法:Python语言描述


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数据结构与算法:Python语言描述

     本书基于Python语言介绍了数据结构与算法的基本知识,主要内容包括抽象数据类型和Python面向对象程序设计、线性表、字符串、栈和队列、二叉树和树、集合、排序以及算法的基本知识。本书延续问题求解的思路,从解决问题的目标来组织教学内容,注重理论与实践的并用。
          一本普通的大学教材,有些啰嗦但是很细腻,看完功力大增,配合PAT食用风味更佳

人工智能

          1. Tensorflow:实战Google深度学习框架


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Tensorflow:实战Google深度学习框架

     TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架,目前已在谷歌、优步(Uber)、京东、小米等科技公司广泛应用。《Tensorflow实战》为使用TensorFlow深度学习框架的入门参考书,旨在帮助读者以最快、最有效的方式上手TensorFlow和深度学习。书中省略了深度学习繁琐的数学模型推导,从实际应用问题出发,通过具体的TensorFlow样例程序介绍如何使用深度学习解决这些问题。《Tensorflow实战》包含了深度学习的入门知识和大量实践经验,是走进这个最新、最火的人工智能领域的首选参考书。
     快速熟悉Tensorflow的一本书
          2. 机器学习


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机器学习

     机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域. 本书作为该领域的入门教材,在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面。 为了使尽可能多的读者通过本书对机器学习有所了解, 作者试图尽可能少地使用数学知识. 然而, 少量的概率、统计、代数、优化、逻辑知识似乎不可避免. 因此, 本书更适合大学三年级以上的理工科本科生和研究生, 以及具有类似背景的对机器学 习感兴趣的人士. 为方便读者, 本书附录给出了一些相关数学基础知识简介.
     不很深入,但作为概念普及算是够用了

数据分析

          1. 利用Python进行数据分析


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利用Python进行数据分析

     还在苦苦寻觅用Python控制、处理、整理、分析结构化数据的完整课程?本书含有大量的实践案例,你将学会如何利用各种Python库(包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等)高效地解决各式各样的数据分析问题。
由于作者Wes McKinney是pandas库的主要作者,所以本书也可以作为利用Python实现数据密集型应用的科学计算实践指南。本书适合刚刚接触Python的分析人员以及刚刚接触科学计算的Python程序员。
     Pandas的最佳工具书

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