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本書詳細介紹如何使用Python語言實現辦公自動化，幫助讀者顯著提高辦公效率，減輕重復工作帶來的負擔。本書在講解知識點時結合112個典型案例帶領讀者動手實踐，從而幫助他們更好地理解和應用Python，實現自動化辦公，并加深他們對Python編程的理解。本書共12章，分為2篇。第1篇Python編程基礎知識，主要介紹Py

本書結合大量實例詳細介紹機器學習的相關算法原理并利用Python語言進行實踐，內容涵蓋機器學習的完整知識體系和深度學習的基礎知識，如多層感知器和卷積神經網絡等。本書除了項目實戰(zhàn)外的各章均提供大量習題并給出參考答案和解題代碼。通過閱讀本書，讀者可以較為全面、系統(tǒng)地掌握機器學習和深度學習的相關知識。本書共18章，分為3篇。

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本書專注于傳統(tǒng)計算機視覺處理技術，以Python為工具，實戰(zhàn)為向導，從基礎概念、基本原理、典型算法、代碼復現、實用技術等多維度詳細講解OpenCV常用的計算機視覺算法。本書從初學者的角度出發(fā)盡可能清楚地表達原理的含義，并用代碼復現算法，幫助讀者不僅知其然，還知其所以然。此外，通過實戰(zhàn)案例加強讀者對相關知識點的理解。全書

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本書共9章。第1章對數據結構時間、空間效能的評判標準進行講解。第2章對數組和鏈表及其引申結構進行講解。第3章對棧和隊列兩種基于數組和鏈表的邏輯結構講解。第4章對常見的搜索、排序算法進行講解。第5章對字符串結構及字符串匹配算法進行講解。第6章對多種常見樹形結構及相關算法進行講解。第7章對堆結構進行講解。第8章對散列表結構

本書圍繞大數據采集與挖掘，對采集技術的相關基礎、技術原理、Python實現技術、大數據挖掘與應用方法進行了系統(tǒng)介紹。書中全面、完整地覆蓋了各種類型的網絡爬蟲及相關的信息處理挖掘技術，并提供了42個與爬蟲技術和應用相關的Python程序。全書共分為四大部分，即概述、基礎篇、技術與實現篇、大數據挖掘與應用篇。第一部分是概述

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