本書旨在幫助讀者掌握如何用Python有效地處理Excel數據，實現辦公自動化。本書首先介紹開發環境的搭建和Excel模塊的安裝，接著講解編寫代碼前的準備，然后介紹如何使用openpyxl和pandas這兩個模塊編寫員工信息表查詢案例，最后介紹PyInstaller模塊與.py文件的編譯，以及如何快速移植本書案例的代碼。本書不僅適合辦公人員閱讀，還適合想要了解openpyxl模塊和pandas模塊的初級開發人員閱讀。
本書以零基礎讀者為對象，用范例引導讀者學習，深入淺出地介紹了Python的相關知識和實戰技能。 本書從Python基礎入手，介紹了Python的開發環境、各種數據類型的操作方法、流程控制、函數等Python內核技術，以及使用Python處理文件、處理錯誤與異常等各種應用，最后列舉了Python在重要領域的項目實戰，內容全面且深入。 本書提供與內容同步的教學錄像。此外，本書還贈送大量相關學習資料，以便讀者擴展學習。 本書適合任何想學習Python的讀者，無論讀者是否從事計算機相關行業、是否接觸過P
本書主要介紹如何使用Python處理Excel數據。本書內容分為三大部分：第一部分主要介紹數據分析的概念和Python基礎；第二部分通過蜂蜜電商數據分析案例詳細介紹數據分析的技術要點，包括讀寫Excel文件所需的xlwings庫和openpyxl庫、數據分析的pandas核心庫，以及數據可視化常用的Matplotlib庫和Seaborn庫；第三部分包括個人消費貸款數據分析和螺螄粉連鎖店銷售數據分析兩個實踐案例，通過實踐案例幫助讀者回顧理論知識并提高實踐能力。 本書適合Python零基礎且
本書系統介紹推薦系統的技術理論和實踐。首先介紹推薦系統的基礎知識；然后介紹推薦系統常用的機器學習和深度學習模型；接著重點介紹推薦系統的4層級聯架構，包括召回、粗排、精排和重排，以及谷歌、阿里巴巴等大型互聯網公司在4層級聯架構中的模型設計和實現原理；緊接其后介紹多目標排序在推薦系統中的應用，具體介紹阿里巴巴、谷歌等大型互聯網公司的實踐；最后從不同角度審視推薦系統，介紹公平性問題、知識蒸餾、冷啟動等各種前沿實踐。本書基于一線研發人員的視角向讀者分享推薦系統的實踐經驗，所有模型結構和前沿實踐都在業務場
本書以“案例制作+技術回顧”為脈絡組織內容，幫助讀者掌握After Effects 2022的使用方法，并快速上手視頻剪輯和特效制作。 全書包含85個實戰案例和6個商業項目實戰，對After Effects 2022的基礎操作、動畫、表達式、視頻效果、視頻過渡、粒子特效、摳圖、調色、文字和渲染輸出等功能與操作技巧進行重點解析，配合常見類型的實戰案例進行講解，幫助讀者在學習后能夠融會貫通、舉一反三。 本書附贈的學習資源包括所有實戰案例和商業項目實戰的源文件，技術回顧
本書從實用的角度出發，全面介紹了Photoshop的使用方法。全書分為兩部分，第一部分為基礎知識講解，主要介紹Photoshop的基本操作和主要功能，包括認識Photoshop2023、文件和圖像的基礎操作、創建與使用選區、使用圖層技術合成圖像、文字輸入與設計、照片色彩與色調調整、繪畫與修圖、使用濾鏡制作圖像特效、矢量工具與路徑編輯、通道與蒙版的應用、動作與批處理等內容。第二部分為實戰應用案例，主要介紹Photoshop在各個領域中的應用實例，主要包括數碼照片后期處理、圖像合成與特效應
本書共13章，依次講述程序設計基礎、算法基礎、排序、查找、搜索、字符串匹配、圖論、動態規劃、高級數據結構、數論、組合數學、計算幾何基礎、博弈論。書中提供了大量習題和答案供讀者學習使用。本書可作為高等學校計算機相關專業算法設計類課程的教材，也可供對算法設計、程序設計競賽感興趣的讀者自學使用。
本書從C#開發的理論知識與開發時間相結合的方式，由簡單到復雜介紹C#的開發，共包含六個篇章。篇是基礎篇，包含1-8，介紹C#語言的基礎知識，其中：章介紹C#語言的特點和開發工具使用。第二章介紹C#項目的介紹，可以自己開發一個小程序。第三章介紹C#中常量和變量的基本語法。第四章介紹C#表達式和運算符的用法。第五章介紹C#中常用到的流程控制語句。第六章介紹C#中數組與結合的用法。第七章介紹C#中屬性
每個代碼庫都包含一些錯誤和低效之處，你需要將其找出并完成修正。以正確的方式進行重構，代碼就會變得優雅、易讀和易維護。在本書中，你將學習一種獨特的重構方式，可以在5行或更少的代碼中實現任何方法。你還會發現大多數資深開發人員都知道的一個秘密：:有時敲定代碼并在稍后進行修復會更快。 對所有技術水平的開發人員來說，本書是以全新視角審視重構。在本書中，你將掌握作者的創新方法，學習一些具體的規則，將任何方法簡化為5行或更少。你將了解重構的時機、適用于大多數常見問題的特定重構模式，以及應該完全刪除的代碼特征。
新書資訊 新書推薦