Java—从第一步到第一个应用程序

了解Java是任何程序员必须具备的编程技能。它被广泛应用于各种编程项目中——从企业应用和移动应用到大数据、科学和金融应用。根据开发人员的数量、编写的代码行数和实际使用情况,该语言在最流行的语言调查中经常排名第一。它也是美国大学预修计算机科学课程的首选语言

本指南提供了一个易于遵循的路径,从理解编写Java代码的基础知识到将这些技能应用到实际项目中。这本书分为八本涵盖Java核心方面的迷你书,介绍了Java语言和面向对象编程的基础知识,然后开始构建web应用程序和数据库。

  • 了解Java基础知识
  • 探索面向对象编程
  • 学习字符串、数组和集合
  • 了解文件和数据库

一步一步的指导,以确保您不会迷失在任何一点的过程中。

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相关内容

和其他主要语言一样,掌握C语言可以带你去一些非常有趣的新地方。在它首次出现近50年后,它仍然是世界上最流行的编程语言,并被用作全球工业核心系统的基础,包括操作系统、高性能图形应用程序和微控制器。这意味着,在尖端产业的尖端领域,如游戏、应用程序开发、电信、工程、甚至动画制作,都需要熟练的C语言用户来将创新的想法转化为顺利运行的现实。

为了帮助您达到使用C语言的目的,第2版《C Programming For Dummies》涵盖了开始编写程序所需的所有内容,从逻辑上指导您完成开发周期:从最初的设计和测试到部署和实时迭代。到最后,您将熟练地掌握干净的编程应该做什么和不应该做什么,并且能够轻松地生成优雅而高效的源代码的基本(或不那么基本)构建块。

编写和编译源代码 链接代码以创建可执行程序 调试和优化您的代码 避免常见的错误

无论你的目的地是科技行业、初创企业,还是只是为了在家消遣而开发,这本易于遵循、内容丰富、有趣的C编程语言指南都是实现这一目标最快、最友好的方式!

http://file.allitebooks.com/20201014/C%20Programming%20For%20Dummies,%202nd%20Edition.epub

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这本书的前半部分快速而彻底地概述了Python的所有基础知识。你不需要任何以前的经验与编程开始,我们将教你一切你需要知道,一步一步。

第二部分着重于用Python以实用的方式解决有趣的、真实的问题。一旦你掌握了基础知识,你就会通过跟随我们的动手编程练习和项目迅速提高。

我们在书中的每一页都精心安排了漂亮的排版,代码示例的语法高亮显示,以及教学截图,这样你可以有效地处理和记忆信息:

所有材料都是Python 3.9的最新版本,Python编程语言在2020年发布的最新和最好的版本。简而言之,以下是你将学到的Python基础知识:Python 3的实用介绍:

安装和运行Python:在Windows、macOS或Linux上设置Python 3.9编码环境

  • 核心Python 3概念和约定:解释器会话、脚本、查找和修复代码bug、如何组织代码和构造Python程序、如何有效地学习和实践

  • Python 3.9基本原理:变量、基本数据类型、函数和循环、条件逻辑和控制流、字符串格式、列表/元组/字典、文件输入和输出、错误处理。

  • 中级Python概念:面向对象编程(OOP)、正则表达式、名称空间和作用域、异常处理、安装第三方包。

  • Python的实际使用:创建和修改PDF文件、使用数据库、从web下载和抓取内容、数据科学基础(科学计算和绘图)、图形用户界面和GUI编程。

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《数据科学与机器学习概论》的创建目标是为寻求了解数据科学的初学者、数据爱好者和经验丰富的数据专业人士提供从头到尾对使用开源编程进行数据科学应用开发的深刻理解。这本书分为四个部分: 第一部分包含对这本书的介绍,第二部分涵盖了数据科学、软件开发和基于开源嵌入式硬件的领域; 第三部分包括算法,是数据科学应用的决策引擎; 最后一节汇集了前三节中共享的概念,并提供了几个数据科学应用程序示例。

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  1. Introductory Chapter: Clustering with Nature-Inspired Optimization Algorithms 在本章中,读者将学习如何为聚类问题应用优化算法。

By Pakize Erdogmus and Fatih Kayaalp

  1. Best Practices in Accelerating the Data Science Process in Python

By Deanne Larson

数据科学和大数据项目的数量正在增长,当前的软件开发方法受到了挑战,以支持和促进这些项目的成功和频率。关于如何使用数据科学算法以及大数据的好处已经有了很多研究,但是关于可以利用哪些最佳实践来加速和有效地交付数据科学和大数据项目的研究却很少。大数据的数量、种类、速度和准确性等特点使这些项目复杂化。数据科学家可利用的开源技术的激增也会使情况变得复杂。随着数据科学和大数据项目的增加,组织正在努力成功交付。本文讨论了数据科学和大数据项目过程,过程中的差距,最佳实践,以及这些最佳实践如何在Python中应用,Python是一种常见的数据科学开源编程语言。

  1. Software Design for Success By Laura M. Castro

正如人们所期望的那样,技术书籍的大部分时间都集中在技术方面。然而,这造成了一种错觉,即技术在某种程度上是没有偏见的,总是中性的,因此适合每个人。后来,当产品已经存在时,现实会证明我们不是这样的。包含和表示在设计和建模阶段是至关重要的。在本章中,我们将从架构的角度分析,哪些非功能性需求是最敏感的,以及如何开始讨论它们以最大限度地提高我们的软件产品成功的可能性。

  1. Embedded Systems Based on Open Source Platforms By Zlatko Bundalo and Dusanka Bundalo

  2. The K-Means Algorithm Evolution By Joaquín Pérez-Ortega, Nelva Nely Almanza-Ortega, Andrea Vega-Villalobos, Rodolfo Pazos-Rangel, Crispín Zavala-Díaz and Alicia Martínez-Rebollar

  3. “Set of Strings” Framework for Big Data Modeling By Igor Sheremet

  4. Investigation of Fuzzy Inductive Modeling Method in Forecasting Problems By Yu. Zaychenko and Helen Zaychenko

  5. Segmenting Images Using Hybridization of K-Means and Fuzzy C-Means Algorithms By Raja Kishor Duggirala

  6. The Software to the Soft Target Assessment By Lucia Mrazkova Duricova, Martin Hromada and Jan Mrazek

  7. The Methodological Standard to the Assessment of the Traffic Simulation in Real Time By Jan Mrazek, Martin Hromada and Lucia Duricova Mrazkova

  8. Augmented Post Systems: Syntax, Semantics, and Applications By Igor Sheremet

  9. Serialization in Object-Oriented Programming Languages By Konrad Grochowski, Michał Breiter and Robert Nowak

本章描述了将对象状态转换为一种格式的过程,这种格式可以在当前使用的面向对象编程语言中传输或存储。这个过程称为序列化(封送处理);相反的称为反序列化(反编组)进程。它是一种低级技术,应该考虑一些技术问题,如内存表示的大小、数字表示、对象引用、递归对象连接等。在本章中,我们将讨论这些问题并给出解决办法。我们还简要回顾了当前使用的工具,并指出满足所有需求是不可能的。最后,我们提供了一个新的支持向前兼容性的c++库。

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如果您是用Python编程的新手,并且正在寻找可靠的介绍,那么这本书就是为您准备的。由计算机科学教师开发,在“为绝对初学者”系列丛书通过简单的游戏创造教授编程的原则。您将获得实际的Python编程应用程序所需的技能,并将了解如何在真实场景中使用这些技能。在整个章节中,你会发现一些代码示例来说明所提出的概念。在每一章的结尾,你会发现一个完整的游戏,展示了这一章的关键思想,一章的总结,以及一系列的挑战来测试你的新知识。当你读完这本书的时候,你将非常精通Python,并且能够将你所学到的基本编程原理应用到你要处理的下一种编程语言。

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题目

Python编程与解决问题

简介

“用Python编程和问题解决”这本书给我们带来了极大的乐趣。 本书适用于工程和数学入门的学生,他们可以使用这种高级编程语言作为解决数学问题的有效工具。 Python用于开发任何流的应用程序,它不仅限于计算机科学。 我们相信,任何具有计算机基础知识和逻辑思维能力的人都可以学习编程。 出于这种动机,我们以清醒的方式编写了这本书。 读完本书,您将了解编程语言有多么简单,同时您还将学习python编程的基础知识。 您将有足够的动力去使用python开发应用程序。

由于本书是在考虑读者没有python编程知识的前提下编写的,因此在通读所有章节之前,读者应该了解学习python编程的好处。 以下是一些为什么要学习python语言的原因。

•Python语言简单易学。 例如,与其他编程语言相比,它具有简单的语法。
•Python是一种面向对象的编程语言。 它用于开发桌面,独立和脚本应用程序。
•Python还是免费开源软件的示例。 由于其开放性,因此无需更改原始程序就可以编写程序并可以在任何平台(即Windows,Linux,Ubuntu和Mac OS)上进行部署。

本书的组织本书分为两个部分。 第一部分介绍了计算机编程的基础知识,而第二部分介绍了与面向对象编程有关的主题以及有关数据结构的一些基本主题。

在本书的第一部分中,读者将学习计算机的基础知识,python编程的基础知识,在各种操作系统上执行python程序的知识(第1章),python中使用的数据类型,赋值,格式化数字和字符串(第2章)。 )运算符和表达式(第3章),决策语句(第4章),循环控制语句(第5章)和函数(第6章)。

在第二部分中,将向读者介绍类和对象的创建。 使用类创建列表和字符串的概念将在第7章和第8章中讨论。读者还将了解数据结构的基本主题,即搜索和排序(第9章),因为它是最重要的概念之一,并且几乎用在了其中。 所有实际应用。 第10章介绍了面向对象编程的各种概念和功能,例如继承,可访问性(即封装)。第11章详细介绍了python的主要重要数据结构之一,即元组,集合和字典,而第12章介绍了Python。 使用乌龟创建图形。 最后,第13章将帮助读者理解文件处理的需求,并以此为基础开发实时应用程序。 因此,在阅读本书的第二部分之后,读者将可以通过考虑灵活性和可重用性来创建软件应用程序。

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Programming_And_Problem_Solving_With_Phython_20bb.pdf
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有兴趣的数据科学专业人士可以通过本书学习Scikit-Learn图书馆以及机器学习的基本知识。本书结合了Anaconda Python发行版和流行的Scikit-Learn库,演示了广泛的有监督和无监督机器学习算法。通过用Python编写的清晰示例,您可以在家里自己的机器上试用和试验机器学习的原理。

所有的应用数学和编程技能需要掌握的内容,在这本书中涵盖。不需要深入的面向对象编程知识,因为工作和完整的例子被提供和解释。必要时,编码示例是深入和复杂的。它们也简洁、准确、完整,补充了介绍的机器学习概念。使用示例有助于建立必要的技能,以理解和应用复杂的机器学习算法。

对于那些在机器学习方面追求职业生涯的人来说,Scikit-Learn机器学习应用手册是一个很好的起点。学习这本书的学生将学习基本知识,这是胜任工作的先决条件。读者将接触到专门为数据科学专业人员设计的蟒蛇分布,并将在流行的Scikit-Learn库中构建技能,该库是Python世界中许多机器学习应用程序的基础。

你将学习

  • 使用Scikit-Learn中常见的简单和复杂数据集
  • 将数据操作为向量和矩阵,以进行算法处理
  • 熟悉数据科学中使用的蟒蛇分布
  • 应用带有分类器、回归器和降维的机器学习
  • 优化算法并为每个数据集找到最佳算法
  • 从CSV、JSON、Numpy和panda格式加载数据并保存为这些格式

这本书是给谁的

  • 有抱负的数据科学家渴望通过掌握底层的基础知识进入机器学习领域,而这些基础知识有时在急于提高生产力的过程中被忽略了。一些面向对象编程的知识和非常基本的线性代数应用将使学习更容易,尽管任何人都可以从这本书获益。
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从设计和原型设计到测试、部署和维护,Python在许多方面都很有用,它一直是当今最流行的编程语言之一。这本实用的书的第三版提供了对语言的快速参考——包括Python 3.5、2.7和3.6的突出部分——它庞大的标准库中常用的区域,以及一些最有用的第三方模块和包。

本书非常适合具有一些Python经验的程序员,以及来自其他编程语言的程序员,它涵盖了广泛的应用领域,包括web和网络编程、XML处理、数据库交互和高速数字计算。了解Python如何提供优雅、简单、实用和强大功能的独特组合。

这个版本包括:

  • Python语法、面向对象的Python、标准库模块和第三方Python包
  • Python对文件和文本操作、持久性和数据库、并发执行和数值计算的支持
  • 网络基础、事件驱动编程和客户端网络协议模块
  • Python扩展模块,以及用于打包和分发扩展、模块和应用程序的工具
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简介: 深度学习无处不在。例如,当在线使用许多应用程序甚至在购物时,都会看到它。我们被深度学习所包围,甚至根本没有意识到这一点,这使学习深度学习变得至关重要,因为可以利用它做很多事情,这远远超出了您的想象。当您学习本书时,您可以在Mac,Linux或Windows系统上运行的许多示例代码。您也可以使用Google Colab之类的工具在线运行代码。 本书的第一部分为您提供了一些入门信息,除了安装一些必备软件,还会了解一些基本数学知识。

目录:

  • 说明

  • Chapter 1:深度学习介绍

    • 深度学习的意义
    • 真实世界中的深度学习
    • 深度学习项目的环境
  • Chapter 2:机器学习介绍

    • 机器学习定义
    • 思考学习的不同方法
    • 机器学习的正确使用
  • Chapter 3:使用python

    • anaconda
    • 下载数据集与代码
    • 创建应用
    • 云端使用
  • chapter 4:利用深度学习看框架

    • 框架介绍
    • 了解tensorflow
  • chapter 5:回顾数学与优化

    • 矩阵介绍
    • 理解向量,scalar等
    • 优化介绍
  • chapter 6:线性回归基础

    • 组合变量
    • 混合变量类型
    • 概率
    • 特征介绍
  • chapter 7:神经网络

    • 感知机
    • 神经网络复杂度
    • 过拟合
  • Chapter 8:构建基础神经网络

    • 理解神经网络
    • 神经网络的核心
  • Chapter 9:深度学习

    • 数据
    • 提升速度
    • 解释深度学习的不同
  • Chapter 10:解释卷积神经网络

  • Chapter 11:循环神经网络

  • Chapter 12:图片分类

  • Chapter 13:循环神经网络

  • Chapter 14:语言处理

  • Chapter 15:生成音乐和虚拟艺术

  • Chapter 16:生成对抗网络

  • Chapter 17:深度强化学习

  • Chapter 18:深度学习的应用

  • Chapter 19:十个必备的深度学习工具

  • Chapter 20:十个使用深度学习的场景

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