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歡迎學習Python的基礎知識。不僅僅是高級語法和編寫干凈代碼的熟練技巧的集合，您將學習如何通過使用命令行和其他專業工具(如代碼格式化器、類型檢查器、linters和版本控制)來提高您的Python編程技能。

Sweigart帶您通過設置開發環境、命名變量和提高可讀性的最佳實踐，然后處理文檔、組織和性能度量，以及面向對象設計和編程面試中常用的Big-O算法分析。你所學的技能將會提高你編程的能力——不僅僅是用Python，而是用任何語言。

//nostarch.com/beyond-basic-stuff-python

你將學習:

• 編碼風格，以及如何使用Python的黑色自動格式化工具來更簡潔的代碼
• bug的常見來源，以及如何使用靜態分析器檢測它們
• 如何使用Cookiecutter模板工具在你的代碼項目中構造文件
• 函數式編程技術，如lambda和高階函數
• 如何使用Python內置的timeit和cProfile模塊來配置代碼的速度
• Big-O算法分析背后的計算機科學
• 要使您的注釋和文檔字符串提供信息，以及編寫它們的頻率
• 在面向對象編程中如何創建類，以及為什么它們被用于組織代碼
• 在本書的末尾，您將閱讀兩個經典命令行游戲的詳細源代碼分解，它們是河內塔(一個邏輯謎題)和四人一排(一個雙人游戲)，以及它們的代碼是如何遵循本書的最佳實踐的。你可以通過自己實施這個計劃來測試你的技能。
• 當然，沒有哪本書可以使您成為專業的軟件開發人員。但是，在Python的基礎知識之外，當你學習編寫易于調試和完全Python化的可讀代碼時，你會在這條道路上走得更遠，并使你成為一個更好的程序員

準備好學習更輕松更有趣的編程了嗎?那就用懶惰的方式去做吧!對于懶惰的程序員，c++ 20使用幽默和樂趣使您在掌握了流行而強大的c++語言之后，實際上愿意閱讀并渴望執行項目。在此過程中，它包含了來自新c++ 20標準的許多特性，比如范圍、跨度、格式字符串、“spaceship”操作符和概念(模板參數要求)，并提供了模塊和協程的簡要介紹。

使用這種獨特的方法，您將在各種項目中延伸自己的能力，包括您自己的c++街機游戲。您將構造自己的類、模板和抽象數據類型。在閱讀和使用這本書之后，您就可以自己構建真實的c++應用程序和游戲項目了。

你將學到的: 全新的c++ 20標準 用SDL庫編程圖形和游戲，使用SSDL，“簡單的SDL”包裝器庫 如何使用最常見的c++編譯器——Windows的Visual Studio和g++ (Unix或MinGW)——以及它們相關的調試器 “Anti-bugging”可以輕松修復常見問題 成為高效程序員的良好實踐 如何做自己的大項目，包括一個基于c++的街機游戲 內置的標準模板庫(STL)函數和類，便于高效編程 強大的數據類型，包括字符串、堆棧、向量和鏈表——不是通過閱讀它們，而是通過構建它們——為您在編程方面的職業生涯做進一步的準備

這本書是給誰 所有剛接觸c++的人，無論是自學的還是大學課程的學生。

有很多關于傅里葉變換的書; 然而，很少有面向多學科讀者的。為工程師寫一本關于代數概念的書是一個真正的挑戰，即使不是太難的事，也要比寫一本關于理論應用的代數書更有挑戰性。這就是本書試圖面對的挑戰。因此，每個讀者都能夠創建一個“按菜單”的程序，并從語句或計算機程序中提取特定元素，以建立他們在該領域的知識，或將其運用于更具體的問題。

本文敘述是非常詳細的。讀者可能偶爾需要一些關于有限組的高級概念，以及對組行為的熟悉程度。我強調了那些重要的定義和符號。例如，從多個角度(交換群、信號處理、非交換群)研究卷積的概念，每次都要放在它的背景知識中。因此，不同的段落，雖然遵循一個邏輯遞進，有一個真正的統一，但可以根據自己需要選取閱讀。

第一章用群論的語言來解釋主要概念，并解釋后面將用到的符號。第二章將所得結果應用于各種問題，并首次接觸快速算法(例如Walsh 變換)。第三章對離散傅里葉變換進行了闡述。第四章介紹了離散傅里葉變換的各種應用，并構成了對前一章的必要補充，以充分理解所涉及的機制以及在實際情況中使用。第五章圍繞傅里葉變換提出了更多新穎的思想和算法，產生了大量的應用。第六章需要一些更高級的知識，特別是對有限場理論的一些熟悉。它研究了有限域中的值變換，并給出了在校正碼中的應用。最后兩章(最困難的一章)，具有更多的代數性質，并建議推廣已經在有限非交換群的情況下進行的構造。第七章揭示了線性表示的理論。第八章和最后一章將這一理論應用于理論(群的簡潔性研究)和實際(光譜分析)領域。

//mathematical-tours.github.io/daft/

和其他主要語言一樣，掌握C語言可以帶你去一些非常有趣的新地方。在它首次出現近50年后，它仍然是世界上最流行的編程語言，并被用作全球工業核心系統的基礎，包括操作系統、高性能圖形應用程序和微控制器。這意味著，在尖端產業的尖端領域，如游戲、應用程序開發、電信、工程、甚至動畫制作，都需要熟練的C語言用戶來將創新的想法轉化為順利運行的現實。

為了幫助您達到使用C語言的目的，第2版《C Programming For Dummies》涵蓋了開始編寫程序所需的所有內容，從邏輯上指導您完成開發周期:從最初的設計和測試到部署和實時迭代。到最后，您將熟練地掌握干凈的編程應該做什么和不應該做什么，并且能夠輕松地生成優雅而高效的源代碼的基本(或不那么基本)構建塊。

編寫和編譯源代碼 鏈接代碼以創建可執行程序 調試和優化您的代碼 避免常見的錯誤

無論你的目的地是科技行業、初創企業，還是只是為了在家消遣而開發，這本易于遵循、內容豐富、有趣的C編程語言指南都是實現這一目標最快、最友好的方式!

//file.allitebooks.com/20201014/C%20Programming%20For%20Dummies,%202nd%20Edition.epub

這本書的前半部分快速而徹底地概述了Python的所有基礎知識。你不需要任何以前的經驗與編程開始，我們將教你一切你需要知道，一步一步。

第二部分著重于用Python以實用的方式解決有趣的、真實的問題。一旦你掌握了基礎知識，你就會通過跟隨我們的動手編程練習和項目迅速提高。

我們在書中的每一頁都精心安排了漂亮的排版，代碼示例的語法高亮顯示，以及教學截圖，這樣你可以有效地處理和記憶信息:

所有材料都是Python 3.9的最新版本，Python編程語言在2020年發布的最新和最好的版本。簡而言之，以下是你將學到的Python基礎知識:Python 3的實用介紹:

安裝和運行Python:在Windows、macOS或Linux上設置Python 3.9編碼環境

• 核心Python 3概念和約定:解釋器會話、腳本、查找和修復代碼bug、如何組織代碼和構造Python程序、如何有效地學習和實踐

• Python 3.9基本原理:變量、基本數據類型、函數和循環、條件邏輯和控制流、字符串格式、列表/元組/字典、文件輸入和輸出、錯誤處理。

• 中級Python概念:面向對象編程(OOP)、正則表達式、名稱空間和作用域、異常處理、安裝第三方包。

• Python的實際使用:創建和修改PDF文件、使用數據庫、從web下載和抓取內容、數據科學基礎(科學計算和繪圖)、圖形用戶界面和GUI編程。

如果您是用Python編程的新手，并且正在尋找可靠的介紹，那么這本書就是為您準備的。由計算機科學教師開發，在“為絕對初學者”系列叢書通過簡單的游戲創造教授編程的原則。您將獲得實際的Python編程應用程序所需的技能，并將了解如何在真實場景中使用這些技能。在整個章節中，你會發現一些代碼示例來說明所提出的概念。在每一章的結尾，你會發現一個完整的游戲，展示了這一章的關鍵思想，一章的總結，以及一系列的挑戰來測試你的新知識。當你讀完這本書的時候，你將非常精通Python，并且能夠將你所學到的基本編程原理應用到你要處理的下一種編程語言。

有興趣的數據科學專業人士可以通過本書學習Scikit-Learn圖書館以及機器學習的基本知識。本書結合了Anaconda Python發行版和流行的Scikit-Learn庫，演示了廣泛的有監督和無監督機器學習算法。通過用Python編寫的清晰示例，您可以在家里自己的機器上試用和試驗機器學習的原理。

所有的應用數學和編程技能需要掌握的內容，在這本書中涵蓋。不需要深入的面向對象編程知識，因為工作和完整的例子被提供和解釋。必要時，編碼示例是深入和復雜的。它們也簡潔、準確、完整，補充了介紹的機器學習概念。使用示例有助于建立必要的技能，以理解和應用復雜的機器學習算法。

對于那些在機器學習方面追求職業生涯的人來說，Scikit-Learn機器學習應用手冊是一個很好的起點。學習這本書的學生將學習基本知識，這是勝任工作的先決條件。讀者將接觸到專門為數據科學專業人員設計的蟒蛇分布，并將在流行的Scikit-Learn庫中構建技能，該庫是Python世界中許多機器學習應用程序的基礎。

你將學習

• 使用Scikit-Learn中常見的簡單和復雜數據集
• 將數據操作為向量和矩陣，以進行算法處理
• 熟悉數據科學中使用的蟒蛇分布
• 應用帶有分類器、回歸器和降維的機器學習
• 優化算法并為每個數據集找到最佳算法
• 從CSV、JSON、Numpy和panda格式加載數據并保存為這些格式

這本書是給誰的

• 有抱負的數據科學家渴望通過掌握底層的基礎知識進入機器學習領域，而這些基礎知識有時在急于提高生產力的過程中被忽略了。一些面向對象編程的知識和非常基本的線性代數應用將使學習更容易，盡管任何人都可以從這本書獲益。

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

這本書在對算法工作原理的高層次理解和對優化模型的具體細節的了解之間找到一個平衡點。這本書將給你的信心和技能時，開發所有主要的機器學習模型。在這本Pro機器學習算法中，您將首先在Excel中開發算法，以便在用Python/R實現模型之前，實際了解可以在模型中調優的所有細節。

你將涵蓋所有主要的算法:監督和非監督學習，其中包括線性/邏輯回歸;k - means聚類;主成分分析;推薦系統;決策樹;隨機森林;“GBM”;和神經網絡。您還將通過CNNs、RNNs和word2vec等文本挖掘工具了解最新的深度學習。你不僅要學習算法，還要學習特征工程的概念來最大化模型的性能。您將看到該理論與案例研究，如情緒分類，欺詐檢測，推薦系統，和圖像識別，以便您得到最佳的理論和實踐為工業中使用的絕大多數機器學習算法。在學習算法的同時，您還將接觸到在所有主要云服務提供商上運行的機器學習模型。

你會學到什么？

• 深入了解所有主要的機器學習和深度學習算法
• 充分理解在構建模型時要避免的陷阱
• 在云中實現機器學習算法
• 通過對每種算法的案例研究，采用動手實踐的方法
• 學習集成學習的技巧，建立更精確的模型
• 了解R/Python編程的基礎知識和Keras深度學習框架

這本書是給誰看的

希望轉換到數據科學角色的業務分析師/ IT專業人員。想要鞏固機器學習知識的數據科學家。

Python是世界上最流行的編程語言之一，人們從不同的背景成為Python程序員。有些人受過正規的計算機科學教育。其他人則將Python學習作為一種愛好。還有一些人在專業環境中使用Python，但他們的主要工作不是做軟件開發人員。這本中級書中的問題將幫助經驗豐富的程序員在學習語言的某些高級功能的同時，從他們的CS教育中重新了解自己的想法。自學成才的程序員將通過學習所選語言（例如Python）中的經典問題來加速CS教育。本書涵蓋了各種各樣的問題解決技術，以至于每個人都有真正的收獲。

這本書不是對Python的介紹。相反，這本書假設您已經是一名中級或高級的Python程序員。盡管這本書需要Python3.7，但我們并不認為它能夠精通最新版本的Python的每一個方面。事實上，這本書的內容是建立在這樣一個假設上的：它將作為學習材料，幫助讀者達到這樣的掌握。另一方面，這本書不適合完全不熟悉Python的讀者。

目錄：

介紹

1. 小問題

   • 斐波那契序列

   • 簡單的壓縮

   • 牢不可破的加密

   • 計算圓周率

   • 漢諾塔

   • 實際應用

   • 練習

2. 搜索問題

   • DNA搜索

   • 迷宮求解

   • 傳教士和野人問題

   • 實際應用

   • 練習

3. 約束滿足問題

   • 構建約束-滿足問題框架

   • 澳大利亞的地圖著色問題

   • 八皇后問題

   • 單詞搜索

   • SEND+MORE=MONEY

   • 電路板布局

   • 實際應用

   • 練習

4. 圖論問題

   • 地圖作為圖

   • 構建圖框架

   • 最短路徑查找

   • 最小化網絡建設成本

   • 求加權圖中的最短路徑

   • 實際應用

   • 練習

5. 遺傳算法

   • 生物背景

   • 一種通用遺傳算法

   • 一個天真的測試

   • SEND+MORE=MONEY revisited

   • 優化列表壓縮

   • 遺傳算法的挑戰

   • 實際應用

   • 練習

6. k-means聚類

   • 預備工作

   • k-means聚類算法

   • 按年齡和經度對州長進行聚類

   • 按長度聚集邁克爾·杰克遜的專輯

   • K-means聚類的問題和擴展

   • 實際應用

   • 練習

7. 相當簡單的神經網絡

   • 生物學基礎？

   • 人工神經網絡

   • 預備工作

   • 構建網絡

   • 分類問題

   • 加速神經網絡

   • 神經網絡問題和擴展

   • 實際應用

   • 練習

8. 對抗搜索

   • 基本棋盤游戲組件
     

   • 井字游戲

   • 四子棋

   • 除了α-β剪枝之外的極大極小改進

   • 實際應用

   • 練習

9. 其他問題

   • 背包問題

   • 旅行推銷員問題

   • 電話號碼助記符

   • 練習

附錄A 詞匯表

附錄B 更多資源

附錄C 類型提示簡介