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本書建立在基本的Python教程的基礎上，解釋了許多沒有被常規覆蓋的Python語言特性:從通過利用入口點作為微服務扮演雙重角色的可重用控制臺腳本，到使用asyncio高效地整理大量來源的數據。通過這種方式，它涵蓋了基于類型提示的linting、低開銷測試和其他自動質量檢查，以演示一個健壯的實際開發過程。

Python的一些功能強大的方面通常用一些設計的示例來描述，這些示例僅作為一個獨立示例來解釋該特性。通過遵循從原型到生產質量的真實應用程序示例的設計和構建，您不僅將看到各種功能是如何工作的，而且還將看到它們如何作為更大的系統設計過程的一部分進行集成。此外，您還將受益于一些有用的附加說明和庫建議，它們是Python會議上問答會議的主要內容，也是討論現代Python最佳實踐和技術的主要內容，以便更好地生成易于維護的清晰代碼。

高級Python開發是為已經能用Python編寫簡單程序的開發人員準備的，這些開發人員希望了解什么時候使用新的和高級語言特性是合適的，并且能夠以一種自信的方式這樣做。它對于希望升級到更高級別的開發人員和迄今為止使用過較老版本Python的非常有經驗的開發人員特別有用。

你將學習

• 理解異步編程
• 檢查開發插件架構
• 使用類型注釋
• 回顧測試技術
• 探索打包和依賴項管理

這本書是給誰的 -已經有Python經驗的中高級開發人員。

這本書以一種結構化的、直觀的、友好的方式學習c++編程語言。這本書教授現代c++編程語言、c++標準庫和現代c++標準的基礎知識。不需要以前的編程經驗。

c++是一種不同于其他語言的語言，它的復雜性令人驚訝，但在許多方面都非常優美和優雅。它也是一種不能通過猜測來學習的語言，是一種很容易出錯的語言。為了克服這一點，每個部分都充滿了現實世界中逐漸增加復雜性的例子。面向絕對初學者的現代c++教的不僅僅是用c++ 20編程。它提供了一個可在其上進行構建的堅實的c++基礎。

作者帶您了解c++編程語言、標準庫和c++ 11到c++ 20標準基礎知識。每一章都附有適量的理論和大量的源代碼示例。

您將使用c++ 20個特性和標準，同時還將比較和查看以前的c++版本。您將使用大量相關的源代碼示例來實現此目的。

你將學到什么

• 使用c++的基礎:類型、操作符、變量、常量、表達式、引用、函數、類、I/O、智能指針、多態性等等
• 在Windows上設置Visual Studio環境，在Linux上設置GCC環境，這樣就可以編寫自己的代碼
• 聲明和定義函數、類和對象，并將代碼組織到名稱空間中
• 發現面向對象編程:類和對象，封裝，繼承，多態性，以及更多使用最先進的c++特性
• 在組織源代碼和控制程序工作流方面采用最佳實踐
• 熟悉c++語言的dos和donts等等
• 掌握基本的lambdas、繼承、多態性、智能指針、模板、模塊、契約、概念等等

這本書是給誰的

• 希望學習c++編程的初學者或程序員新手。不需要有編程經驗。

Python Workout提供了50個練習，重點是Python 3的關鍵特性。在這本書中，Python專家教練魯文·勒納(Reuven Lerner)通過一系列小項目指導你，練習你處理日常任務所需的技能。你會喜歡每個技巧的清晰解釋，你可以觀看Reuven解決每個練習的視頻。

//www.manning.com/books/python-workout

在過去的幾年中，Python已經進入了許多領域，包括系統管理、數據科學、devops、文本處理和Web開發。因此，現在有許多課程和書籍旨在教授Python。

本書分為10章，每一章涵蓋Python的不同領域。總的來說，隨著本書的發展，問題會變得越來越復雜——但這并不意味著我要等到“函數”一章才開始使用函數，或者等到“函數編程”一章才開始理解函數。你可以使用任何你認為必要的工具。

每一章都以一個參考表開始，包括鏈接，指向可能幫助你更好地理解你已經忘記或從未學過的主題的資源。我希望這些將幫助您加強對Python的理解，而不僅僅是本書本身。

除了練習和解決方案，還有視頻，在其中我演示如何解決每個問題，并添加到我在書中的討論。解決方案和你在書中讀到的一樣，但對很多人來說，視頻讓整個過程更加生動;你會在我的現場培訓課程中得到更多的感覺。此外，查看編碼和解決過程的時間變化通常很有幫助，而不是在頁面上一次性查看所有內容。使用視頻片段的最佳方法是同時打開該書和視頻(在Manning的liveVideo平臺中)。對于每個練習，從書開始，完成每個練習，如果你喜歡，閱讀解決方案和討論。然后點擊相應的視頻片段，看我演示解決方案，并為討論提供進一步的見解。

首先加速介紹R生態系統、編程語言和工具，包括R腳本和RStudio。通過使用許多例子和項目，這本書教你如何將數據導入R，以及如何使用R處理這些數據。一旦基礎扎實，《實用R 4》的其余部分將深入具體的項目和例子，從使用R和LimeSurvey運行和分析調查開始。接下來，您將使用R和MouselabWeb執行高級統計分析。然后，您將看到在沒有統計信息的情況下R如何工作，包括如何使用R自動化數據格式化、操作、報告和自定義函數。

本書的最后一部分討論了在服務器上使用R;您將使用R構建一個腳本，該腳本可以運行RStudio服務器并監視報表源的更改，以便在發生更改時向用戶發出警報。這個項目包括定期電子郵件提醒和推送通知。最后，您將使用R創建一個定制的個人最重要信息的每日綱要報告，例如天氣報告、每日日歷、待辦事項等等。這演示了如何自動化這樣一個過程，以便用戶每天早上導航到相同的web頁面并獲得更新的報告。

你將學到什么

• 設置并運行R腳本，包括在新機器上的安裝以及下載和配置R
• 使用RStudio Server將任何機器變成可從任何地方訪問的強大數據分析平臺
• 編寫基本的腳本并修改現有的腳本以滿足自己的需要。
• 在R中創建基本的HTML報告，根據需要插入信息
• 構建一個基本的R包并發布它

這本書是給誰的

• 建議您之前接觸過統計學、編程和SAS，但不是必需的。

使用高級架構開發和優化深度學習模型。這本書教你錯綜復雜的細節和微妙的算法，是卷積神經網絡的核心。在高級應用深度學習中，您將學習CNN的高級主題和使用Keras和TensorFlow的對象檢測。

在此過程中，您將了解CNN中的基本操作，如卷積和池化，然后了解更高級的架構，如inception networks、resnets等等。當這本書討論理論主題時，你會發現如何有效地與Keras工作，其中有許多技巧和提示，包括如何用自定義回調類自定義Keras登錄，什么是迫切執行，以及如何在你的模型中使用它。最后，您將學習對象檢測是如何工作的，并在Keras和TensorFlow中構建YOLO(只查看一次)算法的完整實現。在書的最后，你將實現各種各樣的模型在Keras和學習許多高級技巧，將把你的技能到下一個水平。

你將學到什么

• 看看卷積神經網絡和目標檢測是如何工作的
• 在磁盤上的權值和模型
• 暫停訓練，在稍后的階段重新開始
• 在代碼中使用硬件加速
• 使用數據集TensorFlow抽象和使用預先訓練的模型和遷移學習
• 刪除和添加層到預先訓練的網絡，使其適應您的特定項目
• 將預先訓練好的模型(如Alexnet和VGG16)應用到新的數據集

這本書是給誰的

• 擁有中級到高級Python和機器學習技能的科學家和研究人員。此外，還需要Keras和TensorFlow的中級知識。

理解并實施panda的大數據分析解決方案，強調性能。本書通過探索其底層實現和數據結構，增強了您使用Python數據分析庫pandas的直覺。

《Pandas 編程思想》介紹了大數據的主題，并通過觀看pandas幫助解決的激動人心和有影響力的項目來展示概念。從那里，您將學習按大小和類型評估您自己的項目，以確定pandas是否適合您的需要。作者Hannah Stepanek解釋了如何在pandas中有效地加載和規范化數據，并回顧了一些最常用的加載器和它們的幾個最強大的選項。然后，您將了解如何有效地訪問和轉換數據，應該避免哪些方法，以及何時使用更高級的性能技術。您還將學習基本的數據訪問、學習panda和直觀的字典語法。此外，還討論了如何選擇正確的DataFrame格式、使用多層次的DataFrame以及將來如何改進panda。

在本書結束時，您將對pandas庫的底層工作原理有一個牢固的理解。準備好用正確的方法在你自己的項目中做出自信的決定。

你將學到什么

• 理解pandas的底層數據結構，以及為什么在某些情況下它會這樣執行
• 了解如何使用pandas正確地提取、轉換和加載數據，重點關注性能
• 選擇正確的數據格式，使數據分析簡單有效。
• 使用其他Python庫提高pandas操作的性能

這本書是給誰的

• 具有基本Python編程技能的軟件工程師熱衷于在大數據分析項目中使用pandas。Python軟件開發人員對大數據感興趣。

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

簡單易懂，讀起來很有趣，介紹Python對于初學者和語言新手都是理想的。作者Bill Lubanovic帶您從基礎知識到更復雜和更多樣的主題，混合教程和烹飪書風格的代碼配方來解釋Python 3中的概念。章節結尾的練習可以幫助你練習所學的內容。

您將獲得該語言的堅實基礎，包括測試、調試、代碼重用和其他開發技巧的最佳實踐。本書還向您展示了如何使用各種Python工具和開放源碼包將Python用于商業、科學和藝術領域的應用程序。

• 學習簡單的數據類型，以及基本的數學和文本操作
• 在Python的內置數據結構中使用數據協商技術
• 探索Python代碼結構，包括函數的使用
• 用Python編寫大型程序，包括模塊和包
• 深入研究對象、類和其他面向對象的特性
• 檢查從平面文件到關系數據庫和NoSQL的存儲
• 使用Python構建web客戶機、服務器、api和服務
• 管理系統任務，如程序、進程和線程
• 了解并發性和網絡編程的基礎知識

Python是一種多范式編程語言，已經成為數據科學家進行數據分析、可視化和機器學習的首選語言。有沒有想過如何成為有效處理數據分析問題的專家，解決這些問題，并從數據中提取所有可用信息?好了，別再找了，這就是你要的書!

通過這個全面的指南，您將探索數據，并以一種有意義的方式展示統計分析的結果和結論。您將能夠快速準確地執行實際操作的排序、縮減和后續分析，并充分理解數據分析方法如何支持業務決策。

您將首先了解Python中可用的數據分析工具，然后探索用于識別數據模式的統計模型。漸漸地，您將使用Python、panda和SciPy回顧統計推斷。在此之后，我們將集中于使用計算工具執行回歸，您將了解如何用算法的方式識別數據中的集群。最后，我們將深入探討使用貝葉斯方法量化因果關系的高級技術，您將發現如何使用Python的工具進行監督機器學習。

你會學到什么

• 將各種數據讀入、排序并映射到Python和panda中
• 識別模式，以便理解和研究數據
• 使用統計模型來發現數據中的模式
• 回顧使用Python、panda和SciPy的經典統計推斷
• 使用聚類檢測數據中的相似性和差異性
• 清理數據，使其有用
• 在Jupyter筆記本生產出版準備工作數據納入

C語言深度指南《Modern C》第二版上線，內容更新，加入插圖，是新視角指南的非常好書

地址： //www.manning.com/books/modern-c

Modern C關注現代C編程的新特性和獨特之處。本書是基于最新的C標準，并提供了一個最新的視角，關于這個久經考驗的真實的語言。

對這項技術

對于一門有50年歷史的編程語言來說，C語言是非常現代的。無論您是在編寫嵌入式代碼、低級系統例程還是高性能應用程序，C語言都能應對挑戰。這本獨特的書，基于最新的C標準，揭示了這一可靠語言的現代視角。

關于這本書

Modern C向您介紹了現代C編程，強調了這種強大語言的獨特和新特性。對于新的C程序員，它從基礎開始，比如結構、語法、編譯和執行。在此基礎上，您將進一步了解控制結構、數據類型、操作符和函數，從而更深入地了解底層所發生的事情。在最后幾章中，您將探索性能考慮因素、可重入性、原子性、線程和類型泛型編程。在進行概念強化練習和技能磨練挑戰的過程中，您將編寫代碼。

里面有什么

• 運算符和函數
• 指針、線程和原子性
• C的內存模型
• 動手練習