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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

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。

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

通過機器學習的實際操作指南深入挖掘數據

機器學習: 為開發人員和技術專業人員提供實踐指導和全編碼的工作示例，用于開發人員和技術專業人員使用的最常見的機器學習技術。這本書包含了每一個ML變體的詳細分析，解釋了它是如何工作的，以及如何在特定的行業中使用它，允許讀者在閱讀過程中將所介紹的技術融入到他們自己的工作中。機器學習的一個核心內容是對數據準備的強烈關注，對各種類型的學習算法的全面探索說明了適當的工具如何能夠幫助任何開發人員從現有數據中提取信息和見解。這本書包括一個完整的補充教師的材料，以方便在課堂上使用，使這一資源有用的學生和作為一個專業的參考。

機器學習的核心是一種基于數學和算法的技術，它是歷史數據挖掘和現代大數據科學的基礎。對大數據的科學分析需要機器學習的工作知識，它根據從訓練數據中獲得的已知屬性形成預測。機器學習是一個容易理解的，全面的指導，為非數學家，提供明確的指導，讓讀者:

• 學習機器學習的語言，包括Hadoop、Mahout和Weka
• 了解決策樹、貝葉斯網絡和人工神經網絡
• 實現關聯規則、實時和批量學習
• 為安全、有效和高效的機器學習制定戰略計劃

通過學習構建一個可以從數據中學習的系統，讀者可以在各個行業中增加他們的效用。機器學習是深度數據分析和可視化的核心，隨著企業發現隱藏在現有數據中的金礦，這一領域的需求越來越大。對于涉及數據科學的技術專業人員，機器學習:為開發人員和技術專業人員提供深入挖掘所需的技能和技術。

這本教科書解釋的概念和技術需要編寫的程序，可以有效地處理大量的數據。面向項目和課堂測試，這本書提出了一些重要的算法，由例子支持，給計算機程序員面臨的問題帶來意義。計算復雜性的概念也被介紹，演示什么可以和不可以被有效地計算，以便程序員可以對他們使用的算法做出明智的判斷。特點:包括介紹性和高級數據結構和算法的主題，與序言順序為那些各自的課程在前言中提供; 提供每個章節的學習目標、復習問題和編程練習，以及大量的說明性例子; 在相關網站上提供可下載的程序和補充文件，以及作者提供的講師資料; 為那些來自不同的語言背景的人呈現Python的初級讀本。

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。

 Manning2020新書《Practices of the Python Pro》，250頁pdf

專業開發人員知道編寫干凈、組織良好、易于維護的應用程序代碼的許多好處。通過學習和遵循已建立的模式和最佳實踐，您可以將您的代碼和您的職業生涯提升到一個新的水平。

通過Python Pro的實踐，您將學習如何使用非常流行的編程語言Python來設計專業級別的、干凈的、易于維護的軟件。您會發現一些容易理解的示例，它們使用偽代碼和Python來介紹軟件開發的最佳實踐，以及許多即時有用的技術，可以幫助您像專業人員一樣編寫代碼。

Python Pro的實踐教會您設計和編寫可理解、可維護和可擴展的專業質量的軟件。Dane Hillard是一名Python專業人員，他幫助許多開發人員完成了這一步，并且他知道這需要什么。通過一些有用的示例和練習，他可以告訴您何時、為什么以及如何模塊化代碼，如何通過減少復雜性來提高質量，等等。接受這些核心原則，您的代碼將變得更容易閱讀、維護和重用。

簡介：

探索用Python編寫代碼的正確方法。這本書提供的技巧和技術，你需要生產更干凈，無錯誤，和雄辯的Python項目。

要獲得更好的代碼，首先要理解對代碼進行格式化和編制文檔以獲得最大可讀性的重要性，利用內置的數據結構和Python字典來提高可維護性，并使用模塊和元類來有效地組織代碼。然后，您將深入了解Python語言的新特性，并學習如何有效地利用它們。接下來，您將解碼關鍵概念，如異步編程、Python數據類型、類型提示和路徑處理。學習在Python代碼中調試和執行單元測試和集成測試的技巧，以確保您的代碼可以投入生產。學習旅程的最后一段為您提供了版本管理、實時代碼管理和智能代碼完成的基本工具。 在閱讀和使用這本書之后，您將熟練地編寫干凈的Python代碼，并成功地將這些原則應用到您自己的Python項目中。

目錄：

• Pythonic思維
• 數據結構
• 編寫更好的函數和類
• 使用模塊和元類
• 裝飾器和上下文管理器
• 生成器和迭代器
• 利用新的Python特性
• 附錄:一些很棒的Python工具

作者：

Sunil Kapil在過去十年一直從事軟件行業，用Python和其他幾種語言編寫產品代碼。 他曾是一名軟件工程師，主要從事網絡和移動服務的后端工作。他開發、部署并維護了數百萬用戶喜愛和使用的從小型到大型的生產項目。他與世界各地知名軟件公司的大小團隊在不同的專業環境中完成了這些項目。他也是開源的熱情倡導者，并不斷為Zulip Chat和Black等項目貢獻力量。Sunil經常在各種會議上發表關于Python的演講。

簡介：

科學專業人員可以通過本書學習Scikit-Learn庫以及機器學習的基礎知識。該書將Anaconda Python發行版與流行的Scikit-Learn庫結合在一起，展示了各種有監督和無監督的機器學習算法。通過Python編寫的清晰示例向讀者介紹機器學習的原理，以及相關代碼。

本書涵蓋了掌握這些內容所需的所有應用數學和編程技能。不需要深入的面向對象編程知識，因為可以提供并說明完整的示例。必要時，編碼示例很深入且很復雜。它們也簡潔，準確，完整，是對引入的機器學習概念的補充。處理示例有助于建立理解和應用復雜機器學習算法所需的技能。

本書的學生將學習作為勝任力前提的基礎知識。讀者將了解專門為數據科學專業人員設計的Python Anaconda發行版，并將在流行的Scikit-Learn庫中構建技能，該庫是Python領域許多機器學習應用程序的基礎。

本書內容包括：

• 使用Scikit-Learn通用的簡單和復雜數據集
• 將數據處理為向量和矩陣以進行算法處理
• 熟悉數據科學中使用的Anaconda發行版
• 通過分類器，回歸器和降維應用機器學習
• 調整算法并為每個數據集找到最佳算法
• 從CSV，JSON，Numpy和Pandas格式加載數據并保存

內容介紹：

這本書分為八章。 第1章介紹了機器學習，Anaconda和Scikit-Learn的主題。 第2章和第3章介紹算法分類。 第2章對簡單數據集進行分類，第3章對復雜數據集進行分類。 第4章介紹了回歸預測模型。 第5章和第6章介紹分類調整。 第5章調整簡單數據集，第6章調整復雜數據集。 第7章介紹了預測模型回歸調整。 第8章將所有知識匯總在一起，以整體方式審查和提出發現。

作者介紹：

David Paper博士是猶他州立大學管理信息系統系的教授。他寫了兩本書-商業網絡編程：Oracle的PHP面向對象編程和Python和MongoDB的數據科學基礎。他在諸如組織研究方法，ACM通訊，信息與管理，信息資源管理期刊，AIS通訊，信息技術案例與應用研究期刊以及遠程計劃等參考期刊上發表了70余篇論文。他還曾在多個編輯委員會擔任過各種職務，包括副編輯。Paper博士還曾在德州儀器（TI），DLS，Inc.和鳳凰城小型企業管理局工作。他曾為IBM，AT＆T，Octel，猶他州交通運輸部和空間動力實驗室執行過IS咨詢工作。 Paper博士的教學和研究興趣包括數據科學，機器學習，面向對象的程序設計和變更管理。

目錄：