- 以“从入门到精通”的写作方法构建内容，让读者入门容易。
为了使读者能够完全看懂本书的内容，本书遵循“从入门到精通”基础类图书的写法，循序渐进地讲解算法的知识。
- 破解语言难点，以“技术解惑”贯穿全书，绕过学习中的陷阱。
为了帮助读者学懂算法，每章都会有“技术解惑”模块，让读者知其然又知其所以然。
- 书中包含大量典型实例。
书中有195个实例，通过这些实例的练习，读者有更多的实践演练机会。
- 通过QQ群和网站论坛实现教学互动，形成互帮互学的朋友圈。
本书作者为了方便给读者答疑，特地提供了网站论坛、QQ群等技术支持，并且随时在线与读者互动。让大家在互学互帮中形成一个良好的学习编程的氛围。网站名称和群号，详见本书前言部分。
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基于Python 3.6，详解测试开发技术大趋势。
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介绍了Python编程基础及其相关知识的应用，解决部分实际问题。
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本书系统地介绍了Python程序开发相关的基础知识与项目开发技巧，涉及Python应用基础编程、用户界面设计和网络爬虫分析相关内容。全书以案例讲解与分析为导向，以培养读者能力为宗旨，理论结合实际，让读者能轻松掌握Python程序开发相关内容。全书共11章，内容包括Python概述、Python基础语言应用、Python序列结构、程序控制结构、函数、正则表达式、面向对象程序设计、HTML标签和CSS
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Python语言是当前最活跃的开发语言之一，在数据科学领域、网络爬虫领域、Web开发领域、服务器自动化运维及游戏领域都有着非常广泛的应用。尤其是在数据科学领域，越来越多的数据科学家开始将Python语言作为主要的工具。本书以Windows操作系统为平台，系统讲解Python3的基础知识。全书共10章，首先介绍了Python语言的基础入门，开发环境搭建，必备的基础语法，如变量与数据类型、流程控制语句
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《Python深度学习》以深度学习框架为基础，介绍机器学习的基础知识与常用方法，全面细致地提供了机器学习操作的原理及其在深度学习框架下的实践步骤。全书共16章，分别介绍了深度学习基础知识、深度学习框架及其对比、机器学习基础知识、深度学习框架（以PyTorch为例）基础、Logistic回归、多层感知器、卷积神经网络与计算机视觉、神经网络与自然语言处理以及8个实战案例。本书将理论与实践紧密结合，相信
