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100 条"Python性能分析与优化"搜索结果
Python性能分析与优化
Python性能分析与优化
Android性能优化入门与实战 电子书
Android性能优化入门与实战
  • 张世欣
  • 全面剖析AndroidApp性能优化技术。
Oracle性能优化与诊断案例精选 电子书
Oracle性能优化与诊断案例精选
  • 盖国强
  • Oracle数据库是关系型数据库领域重要的产品之一，在市场上赢得了广大用户和技术爱好者的信赖。在使用数据库产品的过程中，如何通过优化提升性能，通过诊断分析解决问题，一直是这个领域重要的议题。随着Oracle12c版本的深入使用和云技术的蓬勃发展，关于12c的版本特性也备受关注。本书汇聚了Oracle数据库领域的一批技术专家，通过成长历程分享、技术经验讲解、诊断和优化案例分析，将其独特的经验和视角分
Python算法设计与分析 电子书
Python算法设计与分析
  • 王硕 董文馨 张舒行 张洁 李秉伦
  • 本书内容包括：算法初步、排序算法、查找、双指针问题、哈希算法、深度优先搜索算法、广度优先搜索算法、回溯算法、动态规划、贪心算法、分治算法、并查集、最短路径算法和数论算法等常见算法。
Python数据分析与应用 电子书
Python数据分析与应用
  • 张良均
  • 本书采用了以任务为导向的教学模式，按照解决实际任务的工作流程路线，逐步展开介绍相关的理论知识点，推导生成可行的解决方案，后落实在任务实现环节。全书大部分章节紧扣任务需求展开，不堆积知识点，着重于解决问题时思路的启发与方案的实施。通过从任务需求到实现这一完整工作流程的体验，帮助读者真正理解与消化Python数据分析与应用。书中案例全部源于企业真实项目，可操作性强，引导读者融会贯通，并提供源代码等相关学习资源，帮助读者快速掌握大数据相关技能。
Python数据分析与挖掘 电子书
Python数据分析与挖掘
  • 杨玲
  • 本书面向大数据应用型人才，以任务为导向，系统地介绍Python数据分析与挖掘的常用技术与真实案例。全书共7章，第1、2章介绍Python数据分析的常用模块及其应用，涵盖NumPy数值计算模块、pandas数据分析模块，较为系统地阐述Python数据分析的方法；第3、4章介绍轻量级的数据交换格式JSON和连接MySQL数据库的pymysql模块，并以此进行数据综合案例的分析；第5章介绍Matplot
超分辨测向理论及其性能优化技术 电子书
超分辨测向理论及其性能优化技术
  • 甄佳奇
  • 本书系统地论述了超分辨测向的理论、算法以及一些提高测向精度和测向速度的技术，总结了作者从博士阶段开始至今的研究成果以及国际上这一领域的研究进展。全书共由10章组成，主要内容有：空间谱估计的研究进展、典型的阵列信号模型、信号个数估计算法、常规的超分辨测向算法、虚拟阵列测向算法、极化敏感阵列下的循环平稳信号测向算法、宽带聚焦类测向算法、阵列误差校正算法、远近场混合信号超分辨测向算法以及超分辨测向的快速
复杂网络传输容量分析与优化 电子书
复杂网络传输容量分析与优化
  • 蒋忠元等
  • 自从小世界与无标度网络模型问世以来，复杂网络研究进入了快速发展的阶段，研究成果不断涌现。复杂网络研究存在于许多学科当中，数学、生物学、工程与科学技术基础等诸多学科领域内的研究者们已经对复杂网络展开了一系列的研究，计算机科学技术学科也不例外。该学科领域内的研究者们主要针对计算机复杂网络中存在的问题，比如复杂网络拥塞展开了研究。本书重点剖析了优化网络传输容量的瓶颈，从复杂网络角度定义了网络传输容量，重
Python数据分析入门与实战 电子书
Python数据分析入门与实战
  • 开课吧组编 杨国俊 张植皓 潘海超 等编著
  • 本书系统地描述了如何利用Python语言进行数据分析。由浅入深的编写方式可以帮助读者轻松愉快地进入数据的世界。全书从理论到实践、从基础语法到科学计算库，循序渐进地讲解了Python数据分析所需要学习的技能。搭配项目实战帮助读者更好、更快地掌握Python数据分析知识点。此外，还全面介绍了数据分析的必知必会技能。本书提供代码资源下载服务，每章均配有重要知识点串讲视频。本书不仅适合零基础喜欢数据分析的
Python大数据处理与分析 电子书
Python大数据处理与分析
  • 编著
  • 本书介绍利用Python进行大数据处理与分析的详细方法和步骤。全书共9章，主要内容包括搭建开发环境、Numpy库、Pandas库、Matplotlib库、数据预处理以及多个案例分析。
Python商务数据分析与实战 电子书
Python商务数据分析与实战
  • 何伟，张良均　主编
  • |a本书以Python数据分析常用技术与真实案例相结合的方式，介绍Python商务数据分析应用的重要内容。全书共10章，内容包括：商务数据分析概述、Python数据分析简介、数据获取、探索性分析、数据预处理等。
Python数据分析与挖掘实战 电子书
Python数据分析与挖掘实战
  • 翟世臣，张良均　主编
  • 本书共11章，分为基础篇(第1-5章)和实战篇(第6-11章)，基础篇包括数据挖掘基础、Python数据挖掘编程基础、数据探索、数据预处理、数据挖掘算法基础等基础知识：实战篇包括6个案例，分别为信用卡高风险客户识别、餐饮企业菜品关联分析、金融服务机构资金流量预测、O2O优惠券使用预测、电视产品个性化推荐，以及基于TipDM大数据挖掘建模平台实现金融服务机构资金流量预测。本书大部分章节包含实训和课后
Python数据分析入门与实战 电子书
Python数据分析入门与实战
  • 刘麟 编著
  • 掌握数据分析技巧，运用强大的Python工具，解决工作中繁琐的数据问题。
Python数据分析 电子书
Python数据分析
  • 吴道君,朱家荣
  • 本书全面讲解Python数据分析的相关知识和技术，内容包括Python数据分析概述、NumPy数值计算、Matplotlib数据可视化、Pandas数据分析、数据预处理、Sklearn机器学习。　　本书以培养学生编程能力和数据分析能力为目标，注重技术应用能力的培养。　　本书内容充实、结构合理、实用性强，具有明确的应用能力培养目标，易于接受和理解，学完本书后，可以具备数据分析的基本能力。　　本书适合
Python数据分析与可视化 电子书
Python数据分析与可视化
  • 主编
  • 本书采用理论分析和Python编程实战相结合的形式，按照数据分析与可视化的基本步骤，数据分析与可视化的基本理论知识和相应的Python库进行了详细的介绍，让读者能够在了解基本理论知识的同时快速上手实现数据分析与可视化的程序。
Python数据分析基础与案例实战 电子书
Python数据分析基础与案例实战
  • 张良均　主编
  • 本书以Python数据分析的常用技术与交通行业真实案例相结合的方式，深入浅出地介绍了Python数据分析与挖掘技术的重要内容。全书共10章，内容包括绪论、Python数据分析简介、数据获取、数据探索、数据预处理、构建模型、运输车辆驾驶行为分析、公交车站点设置优化分析、铁路站点客流量预测，以及基于TipDM大数据挖掘建模平台实现运输车辆驾驶行为分析。本书大部分章节包含课后习题，通过练习和操作实践，读
Python金融数据分析与挖掘实战 电子书
Python金融数据分析与挖掘实战
  • 黄恒秋
  • 深入浅出地为你介绍如何使用Python进行金融数据分析、挖掘和量化投资的全过程。
Python数据分析与可视化 电子书
Python数据分析与可视化
  • 高晓燕
  • 本书共3章。第1章讲述Python基础知识，包括Python语言基本语法、内置数据类型、Python控制语句、函数和文件操作；第2章讲述Python数据分析，包括Numpy数值计算基础、Numpy数学与算术函数、Numpy中的数据统计与分析、pandas统计分析基础、pandas数据运算、pandas数据载入与预处理；第3章讲述数据可视化，包括matplotlib绘图基础、使用pandas和Sea
Python数据分析与可视化 电子书
Python数据分析与可视化
  • 宋丽丽
  • 本书主要内容如下：第一部分Python编程基础。第二部分：Python数据分析（Pandas，Numpy等简介、数据收集、数据清洗、数据挖掘、数据分析）。第三部分：Python数据可视化（数据可视化Matplotlib，seaborn等可视化库、财务会计案例、大数据分析案例）。第四部分：Python与自动化控制（简介、正则表达式、文件处理、Python与excel、PythonGUI控制鼠标和键盘
Python商业数据分析 电子书
Python商业数据分析
  • 编著
  • 全书共12章，主要内容包括：商业数据分析概论、Python商业数据存取、Python商业数据图形绘制与可视化、Python描述性统计、Python参数估计、Python参数假设检验、Python相关分析、Python一元线性回归分析、Python多元线性回归分析、Python时间序列分析、Python量化金融数据分析、Python机器学习。
Python数据分析（项目式） 电子书
Python数据分析（项目式）
  • 主编
  • 本书紧跟数据分析的最新发展趋势，基于Python的数据分析平台和工具，介绍数据分析的相关知识与技能。本书共7个项目，分为3部分：基础部分、数据分析部分、机器学习实战部分。基础部分包括项目一和项目二，介绍数据分析环境的搭建，以及NumPy的理论和实践知识；数据分析部分包括项目三~项目六，结合案例介绍数据检查、数据呈现、数据多维化等，涵盖真实数据分析工作的完整流程；机器学习实战部分只包括项目七，利用一
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