(深入浅出python量化交易)(python量化交易教程)

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最近【清华大学出版社】

联系了11 家技术公众号,

送出110本Python书籍

内容涉及

Python自动化开发、爬虫数据分析、

深度学习、人工智能等

相信总有一本,是你需要的!

01 书怎么送

在下面的公众号后台回复「读书」,扫描弹出的小程序二维码后点击参与。每个公众号全部参与,中奖概率变 10 倍。先到先得,优先有选择权,每种书只送十本,送完为止(11种书籍,每种十本)。

开奖时间是 5 月 17 号 20:00 ,一定要留意微信消息,如果你中奖了,请尽快在中奖页面提交收件人信息并备注书籍名称,或者留言到公众号,告诉号主你想要的书和快递信息。一天之内没有回复,送书名额就转给其他人了。

本次赠送书籍的公众号如下:

扫码回复读书

「Python爱好者社区」送10

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「曾少贤」送10

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「机器学习算法与自然语言处理」送10

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「CU技术社区」送10

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「小詹学Python」送10

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「计算机视觉life」送10

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「AINLP」送10

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「编程派」送10

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「邢不行python量化投资」送10

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「恋习Python」送10

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「王的机器」送10

再次感谢本次活动赞助者【清华大学出版社】

02 送什么书

书籍内容特别丰富,主要涉及Python爬虫、数据分析、人工智能、大数据以及深度、机器学习等

书籍详情介绍如下:

Python自动化开发实战

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本书由浅入深,注重实战,适用于从零开始学习开发自动化程序和系统的初学者,或者已经有一些自动化程序开发经验,但希望更加全面、深入理解Python自动化开发的人员。

从零开始学Python数据分析与挖掘

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本书以Python 3版本作为数据分析与挖掘实战的应用工具,从Pyhton的基础语法开始,陆续介绍有关数值计算的Numpy、数据处理的Pandas、数据可视化的Matplotlib和数据挖掘的Sklearn等内容。

轻松学Python 爬虫游戏与架站

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本书以Python 3.6为蓝本,以图文并茂的方式深入浅出地引导读者学习Python开发技术,主要内容包括Python基础、Python数据结构、Python模块、文件读写、异常处理、MySQL数据库操作、爬虫开发、游戏编程、Django架站等。

深度学习实践:计算机视觉

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本书主要介绍了深度学习在计算机视觉方面的应用及工程实践,以Python 3为开发语言,并结合当前主流的深度学习框架进行实例展示。主要内容包括:OpenCV入门、深度学习框架介绍、图像分类、目标检测与识别、图像分割、图像搜索以及图像生成等。

OpenCV+TensorFlow深度学习与计算机视觉实战

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本书旨在掌握深度学习基本知识和特性的基础上,培养使用TensorFlow+OpenCV进行实际编程以解决图像处理相关问题的能力。强调理论联系实际,着重介绍TensorFlow+OpenCV解决图像识别的应用,提供大量数据集供读者使用,并以代码的形式实现深度学习模型实例供读者参考。

人工智能与大数据技术导论

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本书全面讲述人工智能与大数据涉及的技术,学完本书后,读者将对人工智能技术有全面的理解,并能掌握AI整体知识架构。

JavaScript编程思想从ES5到ES9

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本书从基础到高级,主要阐释JavaScript编程各层面的语法、观念、实战示例与习题。含有充足且具有创意的实战示例,利于读者学习、理解和实际运用。另外,各章末的习题也是用来演练学习成果的良方,可起到事半功倍的奇效。

Node.js 10实战

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本书以实战开发为原则,以Node.js 10原生知识和框架为主线,详细介绍Node.js开发的基础知识和相应案例实践,包括Node.js的原生模块http、net、fs、dns、path、assert等,以及主流的Express框架、Meteor框架、Koa框架的项目实际使用。

Spring Boot+Vue全栈开发实战

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Spring Boot致力于简化开发配置并为企业级开发提供一系列非业务性功能,而Vue则采用数据驱动视图的方式将程序员从烦琐的DOM操作中解救出来。利用Spring Boot+Vue,我们可以快速开发出大型SPA应用。

Android 9编程通俗演义

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本书严格参考Android 9官方开发文档的逻辑,全面讲解Android开发中的各种技术,章节内容循序渐进,精心安排,翔实全面,且又通俗易懂,既不是术语的罗列,也不是不知所云的翻译。

精通Oracle 12c 数据库管理

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本书以引导读者快速实践Oracle 12c数据库为原则,由浅入深,涵盖Oracle 12c数据库管理的主要实践活动,内容非常贴合实际管理需要。内容丰富,范例精典,实用性强,适合初级、中级层次想要精通Oracle数据库技术的人员阅读,尤其适合数据库进阶人员或高校相关专业的师生阅读。

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本文标题:(深入浅出python量化交易)(python量化交易教程)
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