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在不同的編程環境中理解和使用高級C#最重要的特性。這本書教你高級C#的基本特性，以及如何使用Visual Studio 2019將它們合并到不同的編程技術中。

這本書分為兩部分。第一部分介紹了c#高級編程的基本原理和要點。您將了解委托和事件，然后轉向lambda表達式。第二部分將介紹如何用不同的編程技術實現這些特性，首先從泛型編程開始。之后，您將學習線程編程和異步編程，以便從多線程環境中獲益。最后，您將學習使用ADO進行數據庫編程。你將知道如何通過你的c#應用程序執行SQL語句和存儲過程。

你將學到什么

• 在高級編程中使用委托、事件和lambda表達式
• 利用泛型使應用程序更加靈活
• 創建一個使用多線程和異步編程的快速應用程序
• 在Visual Studio Community Edition中工作，這是使用c#最常見的IDE
• 理解替代實現及其優缺點

這本書是給誰的

• 已經在使用c#的開發人員和程序員

這本書的目標是介紹自動微分的基本算法，以及流行的數學和統計函數的自動微分規則的百科全書式的集合。

自動微分是一種通用的技術，用于將函數的計算值轉換為可計算導數的值。導數計算只給用于計算函數值的每個操作增加一個常數的開銷，因此可微函數與原始函數具有相同的復雜度階數。在描述了自動微分的標準形式之后，這本書提供了一個百科全書收集的正切和伴隨規則的前向模式和后向模式自動微分，涵蓋了最廣泛使用的標量，向量，矩陣和概率函數。附錄包含正向模式、反向模式和混合模式自動區分的工作示例代碼。

機器學習已經成為許多商業應用和研究項目中不可或缺的一部分，但這一領域并不僅限于擁有廣泛研究團隊的大公司。如果您使用Python，即使是初學者，這本書也會教你構建自己的機器學習解決方案的實用方法。今天，有了所有可用的數據，機器學習應用程序只受限于你的想象力。

您將學習使用Python和scikit-learn庫創建成功的機器學習應用程序所需的步驟。兩位作者安德烈亞斯?穆勒(Andreas Muller)和薩拉?圭多(Sarah Guido)關注的是使用機器學習算法的實踐層面，而不是背后的數學。熟悉NumPy和matplotlib庫將有助于您從本書獲得更多信息。

通過這本書，你會學到 :

• 機器學習的基本概念和應用
• 廣泛應用的機器學習算法的優缺點
• 如何表示機器學習處理過的數據，包括關注哪些數據方面
• 先進的模型評估和參數調整方法
• 用于鏈接模型和封裝工作流的管道概念
• 處理文本數據的方法，包括特定于文本的處理技術
• 提高機器學習和數據科學技能的建議

從設計和原型設計到測試、部署和維護，Python在許多方面都很有用，它一直是當今最流行的編程語言之一。這本實用的書的第三版提供了對語言的快速參考——包括Python 3.5、2.7和3.6的突出部分——它龐大的標準庫中常用的區域，以及一些最有用的第三方模塊和包。

本書非常適合具有一些Python經驗的程序員，以及來自其他編程語言的程序員，它涵蓋了廣泛的應用領域，包括web和網絡編程、XML處理、數據庫交互和高速數字計算。了解Python如何提供優雅、簡單、實用和強大功能的獨特組合。

這個版本包括:

• Python語法、面向對象的Python、標準庫模塊和第三方Python包
• Python對文件和文本操作、持久性和數據庫、并發執行和數值計算的支持
• 網絡基礎、事件驅動編程和客戶端網絡協議模塊
• Python擴展模塊，以及用于打包和分發擴展、模塊和應用程序的工具

Python程序員將使用這些有用的單行程序來提高他們的計算機科學技能。

Python單行程序將教會您如何閱讀和編寫“單行程序”:將有用功能的簡明語句封裝到一行代碼中。您將學習如何系統地解包和理解任何一行Python代碼，并像專家一樣編寫雄辯、強大的壓縮Python。

本書共分五章，內容包括技巧和技巧、正則表達式、機器學習、核心數據科學主題和有用的算法。對一行程序的詳細解釋將介紹關鍵的計算機科學概念，并提高您的編碼和分析技能。您將了解高級Python特性，如列表理解、切片、lambda函數、正則表達式、映射和縮減函數以及切片分配。您還將學習如何:

?利用數據結構來解決現實世界的問題，比如使用布爾索引來查找污染水平高于平均水平的城市

?使用NumPy基礎，如數組、形狀、軸、類型、廣播、高級索引、切片、排序、搜索、聚合和統計

?計算多維數據數組的基本統計量和無監督學習的K-Means算法

?使用分組和命名組、負查找頭、轉義字符、空白、字符集(和負字符集)和貪婪/非貪婪操作符創建更高級的正則表達式

?了解廣泛的計算機科學主題，包括字謎、回文、超集、排列、階乘、質數、斐波納契數、混淆、搜索和算法排序

在本書的最后，您將了解如何以最精煉的方式編寫Python，并僅用一行代碼就創建簡潔、漂亮的“Python藝術”片段。

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改進您的編程技術和方法，成為一個更有生產力和創造性的Python程序員。本書探索了一些概念和特性，這些概念和特性不僅將改進您的代碼，而且還將幫助您理解Python社區，并對Python哲學有深入的了解和詳細的介紹。

專業的Python 3，第三版給你的工具寫干凈，創新的代碼。它首先回顧了一些核心的Python原則，這些原則將在本書后面的各種概念和示例中進行說明。本書的前半部分探討了函數、類、協議和字符串的各個方面，描述了一些技術，這些技術可能不是常見的知識，但它們共同構成了堅實的基礎。后面的章節涉及文檔、測試和應用程序分發。在此過程中，您將開發一個復雜的Python框架，該框架將整合在本書中所學到的思想。

這個版本的更新包括Python 3中迭代器的角色、用Scrapy和BeautifulSoup進行web抓取、使用請求調用沒有字符串的web頁面、用于分發和安裝的新工具等等。在本書的最后，您將準備好部署不常見的特性，這些特性可以將您的Python技能提升到下一個級別。

你將學習

• 用各種類型的Python函數實現程序
• 使用類和面向對象編程
• 使用標準庫和第三方庫中的字符串
• 使用Python獲取web站點數據
• 通過編寫測試套件來自動化單元測試
• 回顧成像、隨機數生成和NumPy科學擴展
• 理解Python文檔的精髓，以幫助您決定分發代碼的最佳方式

這本書是給誰看的 熟悉Python的中級程序員，希望提升到高級水平。您應該至少編寫了一個簡單的Python應用程序，并且熟悉基本的面向對象方法、使用交互式解釋器和編寫控制結構。

 創建健壯的軟件需要使用高效的算法，但是程序員在問題出現之前很少考慮這些算法。這個更新版的算法簡而言之描述了大量現有的算法，用于解決各種各樣的問題，并幫助您選擇和實現適合您需要的正確算法—只需足夠的數學知識就可以讓您理解和分析算法的性能。

本書的重點是應用，而不是理論，它提供了幾種編程語言的高效代碼解決方案，您可以輕松地適應特定的項目。每個主要算法都以設計模式的形式呈現，其中包含幫助您理解為什么以及何時使用該算法的信息。

有了這本書，你將: 解決特定的編碼問題或改進現有解決方案的性能 快速定位與您想要解決的問題相關的算法，并確定為什么使用特定的算法是正確的 通過實現技巧獲得C、c++、Java和Ruby中的算法解決方案 了解一個算法的預期性能，以及它需要在最佳狀態下執行的條件 發現相似的設計決策對不同算法的影響 學習先進的數據結構，提高算法的效率

總結

對象是Java、Python、c#等語言的核心概念。應用對象設計的最佳實踐意味著您的代碼將易于讀、寫和維護。對象設計風格指南捕捉了幾十種創建高質量的OO代碼的技術，這些代碼可以經受住時間的考驗。這些例子都是非常熟悉的偽代碼，您可以將這些教學技術應用于任何OO語言，從c++到PHP。

對這項技術

編寫良好的OO代碼是閱讀、修改和調試的樂趣。通過掌握本書中介紹的對象設計的通用最佳實踐來提升您的編碼風格。這些清晰呈現的規則適用于任何OO語言，最大限度地提高代碼庫的清晰度和持久性，并提高您和您的團隊的生產力。

關于這本書

對象設計風格指南提供了幾十種編寫面向對象代碼的專業技術。在其中，經驗豐富的開發人員Matthias Noback列出了構造對象、定義方法、更改和公開狀態等方面的設計規則。所有示例都使用非常熟悉的偽代碼，因此您可以按照自己喜歡的語言進行學習。在您探索對象設計的重要場景和挑戰時，您將一個案例一個案例地研究，然后通過一個簡單的web應用程序演示不同類型的對象如何有效地協同工作。

里面有什么

• 廣泛對象的通用設計規則

• 測試對象的最佳實踐

• 常見對象類型的目錄

• 每個章節的練習來測試你的對象設計技能

【導讀】Python現在是編程首選語言，但是面向數據科學家的Python的教程并非那么好上手。最近Wenqiang Feng, Xu Gao and Upendra Madam三位數據科學家撰寫了一本《給數據科學家的Python技能秘籍》，簡明扼要，非常實用，使用與數據科學家相關的詳細演示代碼和示例來共享一些用于數據科學家工作的有用python技巧，值得放在身旁學習查看！

地址： //runawayhorse001.github.io/PythonTipsDS/pd.html

為什么寫這本筆記？

不管你喜歡與否，Python一直是最流行的編程語言之一。我已經使用Python將近4年了。坦白地說，在第一次使用Python時，我并沒有被它所吸引。在開始工作后，我不得不使用Python。漸漸地，我認識到了Python的優雅之處，并將其作為我的主要編程語言之一。但我相信:

• 大多數強調編程的Python書籍或教程會淹沒新入門的用戶。

• 雖然大多數用于數據科學家或數據分析的Python書籍或教程都沒有涵蓋工程師方面的一些基本技能。

所以我想保留一些有價值的建議，這些建議在我的日常工作中得到了廣泛的應用。

主題： C++ Primer Plus

摘要： 本書的第五版描述了ISO C++標準中所提出的語言，非正式地稱為C++99和C++03。或者，有時作為C++99／03。（2003版本在很大程度上是對1999標準的技術修正，沒有添加任何新的特征。）此后，C++繼續發展。國際C++標準委員會剛剛批準了一個新版本的標準。這個標準在開發過程中有C++0x的非正式名稱，現在它將被稱為C++11。大多數現代編譯器都支持C++99／03。本書中的大多數例子都符合這一標準，但是新標準的許多特征已經在一些實現中出現了，而這個版本的C++Primer-Plus探究了這些新特性。C++Primer-Plus討論了C語言的基本原理，并給出了C++的特點，使這本書可以自如。它給出了C++的基本原理，并用簡單的、易于復制和實驗的點程序來說明它們。學習輸入/輸出（I/O），如何使程序執行重復的任務和做出選擇。處理數據的許多方法，以及如何使用函數。您了解C++中添加到C的許多特性，包括以下內容：n類和對象n繼承n多態性、虛擬函數和運行時類型標識（RTTI）n函數重載n引用變量n泛型或與類型無關的編程，由模板和標準模板庫（STL）提供n處理錯誤條件的異常機制n用于管理名稱的命名空間函數、類和變量的。