Python是一种通用的解释型编程，主要用于Web开发、机器学习和复杂数据分析。Python对初学者来说是一种完美的语言，因为它易于学习和理解，随着这种语言的普及，Python程序员的机会也越来越大。
关于Python的入门书籍，之前和大家分享过很多了，今天再和大家分享一本在美亚上影响力超高的一本Python 3入门书——《Python编程无师自通》
导读 Sharp Sight Labs 近日在 r-bloggers 上发表了一篇文章，论述了为什么当今的数据科学工作者应该学习 R 语言的原因。为了给大家提供一个明晰的对比，我们在后面补充了 2016 年初的一篇文章：R vs.Python。 在前一段时间的博客中，我解释了为什么你应该掌握 R 语言（即便它最终可能过时）。我写这篇文章是为了向那些声称掌握 R 语言浪费时间的人致辞。（因为它最终会变得过时）。 但是当我认为 R 语言最终会变得过时时，这似乎引起了恐惧——仿佛 R 语言已经过时了。 我想要消除
我写这篇文章是为了向那些声称掌握 R 语言浪费时间的人致辞。(因为它最终会变得过时)。但同时，我想要消除你的恐惧： R 语言仍然很流行。 当我认为 R 语言 最终会变得过时时，这似乎引起了恐惧——仿佛 R 语言 已经过时了。 我想要消除你的恐惧： R 语言 仍然很流行。 R 语言 是过去十年中发展最快的编程语言之一。 事实上，如果你开始学习数据科学，我仍然推荐从 R 语言开始。 所以，我想向你保证。R 语言绝对没有过时的。事实上，R 语言是非常受欢迎的而且是最好的数据语言。 为此，我想解释为什么我
点击上方蓝色字体关注「顶级程序员」 转自机器之心 Sharp Sight Labs 近日在 r-bloggers 上发表了一篇文章，论述了为什么当今的数据科学工作者应该学习 R 语言的原因。为了给大家提供一个明晰的对比，我们在后面补充了 2016 年初的一篇文章：R vs.Python。 在前一段时间的博客中，我解释了为什么你应该掌握 R 语言（即便它最终可能过时）：http://sharpsightlabs.com/blog/master-r-obsolete/。我写这篇文章是为了向那些声称掌握 R 语言
Sharp Sight Labs 近日在 r-bloggers 上发表了一篇文章，论述了为什么当今的数据科学工作者应该学习 R 语言的原因。为了给大家提供一个明晰的对比，我们在后面补充了 2016 年初的一篇文章：R vs.Python。
欢迎来到《Python技术周刊》这是第5期,每周六发布,让我们直接进入本周的内容。由于微信不允许外部链接,你需要点击页尾左下角”阅读原文“,才能访问文中的链接。
本文与大家分享一些Python编程语言的入门书籍，其中不乏经典。我在这里分享的，大部分是这些书的英文版，如果有中文版的我也加上了。有关书籍的介绍，大部分截取自是官方介绍。 Python基础教程（Beg
Python 是用于各种任务和领域的顶级编程语言之一。 Python的用户友好性，高级特性以及对简单性和增强代码可读性的强调使其成为全球许多开发人员的理想选择。 如果那不能把Python卖给您，我相信它的超过25.5万个第三方软件包的详尽的生态系统将会实现。
Python相对于其他的编程语言来说，更加的经典，简单，实用。但是再简单的编程语言，不懂得如何学习，也会事倍功半。
这是一个非常难写的文章，因为我希望它是真正有价值的。
【导语】本文对学习 Python 的最佳书籍、视频、课程进行了汇总，并解答了初学者及早中级人员在工作中面临的问题。在作者看来，这些问题即便通过 Stack Overflow 也很难解决。
最近公司来了一个实习生妹子，在读商科硕士，平时我会让她做做数据清洗的工作，她工作倒是贼认真，但对计算机属于一窍不通，不会写SQL，Ecxel也很菜，对于很简单的取数往往会花很多的时间。
如果你是一个对编程毫无经验的小白，那么首先你应该掌握一定的编程基础（尤其像从其它行业转行到IT行业的朋友们）。对于新手来说，博主认为Python语言是最佳的选择。作为一个解释型的动态高级语言，Python易于理解，上手简单，非常适合初学者学习。一本快速入门Python语言的书籍推荐：简明Python。这本书英文原版为《A Byte of Python》，经翻译变为《简明Python》。博主也给好多人推荐过，大家看过之后基本上都很认同，是入门Python最快效果最好的书籍。
从零开始实现机器学习算法的好处 我推广了从零开始实现机器学习算法的观念。 我认为你可以学到很多关于算法是如何工作的。我也认为，作为一名开发者，它提供了一个学习用于机器学习的数学符号、描述以及直觉的桥梁。 在“从零开始实现机器学习算法的好处”这篇文章里，我已经讨论了从零实现机器学习算法的好处。 在那篇文章，我列出的好处如下： 你获取了知识； 它提供了一个起点； 拥有算法和代码的所属权。 在这篇文章中，我对如何利用现有的教程和书籍来缩短这个学习过程表达了一些个人看法。有一些用于初学的丰富资源，但也要堤防一些绊脚
推荐理由：本书用诙谐有趣的讲述方式为大家介绍了python的基本语法，非常适合非计算机专业的初学者作为入门书来看。在这个过程中，该书会让你完成一系列习题，而你则可以通过反复练习来学到技能，这些习题也是专为反复练习而设计的。对于一无所知的初学者来说，在能理解更复杂的话题之前，这可以说是最有效的学习方式。
1.《fluent python》（中文版：《流畅的python》） 这本书来源于某个公众号的推荐（忘了是哪个了），在读这本书之前，已经阅读了市面上很多python书籍，比如《python核心编程》，《python学习手册》，《python源码剖析》，这些书籍在一定程度上写的很不错，但给你的感觉就像是读官方文档，没有注入作者自己的想法，直到遇上了《流畅的python》，这本书从数据模型开始讨论，从python的基础数据结构开始引入整个python的设计哲学，对！这本书灌输给你的就是python是如何设计它的语言特性的，一般的书你读了可能就是对的，就应该这么写，作者不会去剖析为什么要这么写，这本书不然，处处体现了python的为什么要这么设计，而不是告诉你要怎么写。不剧透了，如果要进阶python，这本书是不二之选。（注：如果有可能可以去读读英文原版，因为我读了翻译版后，找了原版再去复习了一遍，感觉目前的翻译版本翻译的不怎么好，有些细节在翻译的过程中丧失了。） 2.《designing data-intensive application》（暂无翻译版） 这本书是有关数据系统设计的书，可以这么说，读完这本书再去读大数据的相关论文就是事半功倍，很后悔之前没读这本书就读了那些大数据的相关论文，现在慢慢的回过头再去回味那些论文，很多疑惑都解开了。全书以数据库评价指标开头，从单机的数据模型，存储、搜索、文件格式、传输慢慢聊到分布式系统下的一致性和共识，最后再整合，让你拍案叫绝。唯一的遗憾在于它至今没有中文版。 3.《programming in Scala》（中文版：《Scala编程》） 这本书的作者就是Scala的设计者，显然书籍的含金量不容置疑。全书充满着书生的学究气，不把一件事挖到底决不罢休。作为语言的设计者，除了描述Scala的使用，也会讲述Scala这门语言为什么要这么设计。如果你是初学者，我觉得这本书不适合你，虽然这本书也包含了入门，但是作者显然没把你当作初学者看待。 其实还读了一些网上书单推荐的书，例如《高可用架构》，《clean architecture》等，这些书感觉都像是一种描述性的语气讲述着知识点，知其然而不知其所以然，读读即可。
并非所有的开发者都有机器学习算法的基础知识，那么开发者如何从零入门来学习好机器学习算法呢？本文总结推荐了一些从零开始学习机器学习算法的办法，包括推荐了一些合适的书籍，如何克服所面临的各种障碍，以及快速获得更多知识的窍门。 从零开始实现机器学习算法似乎是开发者理解机器学习的一个出色方式。或许真的是这样，但这种做法也有一些缺点。 在这篇文章中，你会发现一些很好的资源，可以用来从零开始实现机器学习算法。你也会发现一些看似完美的方法的局限性。你已经从零开始实现机器学习算法并努力学习留下的每一条评论了么？我很乐意听到
【编者按】并非所有的开发者都有机器学习算法的基础知识，那么开发者如何从零入门来学习好机器学习算法呢？本文总结推荐了一些从零开始学习机器学习算法的办法，包括推荐了一些合适的书籍，如何克服所面临的各种障碍，以及快速获得更多知识的窍门。 从零开始实现机器学习算法似乎是开发者理解机器学习的一个出色方式。或许真的是这样，但这种做法也有一些缺点。 在这篇文章中，你会发现一些很好的资源，可以用来从零开始实现机器学习算法。你也会发现一些看似完美的方法的局限性。你已经从零开始实现机器学习算法并努力学习留下的每一条评论了么？我
《Think Python》是很多Python初学者的不二入门教材，受到广泛好评。该书原作者是美国Olin工程学院的教授Allen B. Downey，目前该书的原版和中文版本都已免费开源。
《计算机程序的结构和解释》（在业界也称为SICP）是一本经典的书，它教编程的基础知识。
ChatGPT 还可以协助你进行更好的在线学习。假设你正在观看在线课程的讲座，但视频中显示的内容不正常。不必等到忙碌的在线讲师解决问题，可以让 ChatGPT 分析课程中提供的整个代码脚本以查看问题所在。
这次主页君蒙电子工业出版社赞助，为大家准备了6个三本：包含OpenCV类书籍四本，机器学习类书籍两本，每本书送出三份，一共十八个名额。这六种书籍都是干货满满的书籍，而且都是根据大家的需求挑出来的，力求符合大家需要的书籍。这六种书分别是： 《OpenCV3编程入门》 《OpenCV算法精解：基于Python与C++》 《OpenCV编程案例详解》 《OpenCV图像处理编程实例》 《机器学习——Python实践》 《机器学习之路——Caffe、Keras、scikit-learn实战》 非常符合大家的需求有
前段时间推荐了几本基础的Python学习书籍，可是没过两天就有人找我，说我介绍那几本入门书籍都看完，有没有可以学更多的Python书。
Python爬虫要学多久? 初学Python有哪些建议?个人学习能力不同，掌握的时间也不同。建议先熟悉python的基础语法，再深入练习。如果用python写爬虫是为了满足“抓数据”的需求，使用爬虫软
这是一篇非常难写的文章，同时我希望这篇文章对于入门学习的朋友是真正有价值、有帮助的。
本周，我们提供一个初学者最好的Python书籍列表。Python是一个初级程序员可以学习编程的最友好语言之一。为了帮助您开始使用Python编程，我们分享此列表。泡一杯茶，选一本书阅读，开始使用Python编程！
最近"瑞丽模特学Python"的热点牵动了大江南北程序员的心，有人说这是炒作，也有人说这是推广Python的爆点。。。我嘿嘿一笑，美女就是美女，眼光那是杠杠的，不仅人美，学的语言也美。那咱也不能藏私，必须得把我读过的Python好书向女神推荐一下......
Python现在非常火，语法简单而且功能强大，很多同学都想学Python！所以小的给各位看官们准备了高价值Python学习视频教程及相关电子版书籍，欢迎前来领取！
是否非常想学好 Python，一方面被琐事纠缠，一直没能动手，另一方面，担心学习成本太高，心里默默敲着退堂鼓？ 幸运的是，Python 是一门初学者友好的编程语言，想要完全掌握它，你不必花上太多的时间和精力。 Python 的设计哲学之一就是简单易学，体现在两个方面： 语法简洁明了：相对 Ruby 和 Perl，它的语法特性不多不少，大多数都很简单直接，不玩儿玄学。 切入点很多：Python 可以让你可以做很多事情，科学计算和数据分析、爬虫、Web 网站、游戏、命令行实用工具等等等等，总有一个是你感兴趣并且
为什么要学习Python？为什么要选择Python，而不是其他别的20多种编程语言？当你开始走上开发者之路时，这个问题会可能会一天在你的脑海里出现多次。
AI 科技评论按：目前人工智能和数据科学等领域的技术的火热，让作为这些领域研究的首选语言 python 成为了非常受欢迎的编程语言。作为当前最热门的编程语言之一，现在有关于 python 学习的书籍等资源特别多，但是这些资源良莠不齐，适合的读者群里也不一样。
你可能在各种应用中听说过机器学习machinelearning（ML），比如垃圾邮件过滤、光学字符识别（OCR）和计算机视觉。
导读：《Think Python》是很多Python初学者的不二入门教材，受到广泛好评。该书原作者是美国Olin工程学院的教授Allen B. Downey，目前该书的原版和中文版本都已免费开源。
“PDFMV框架是问题-数据-特征-模型-价值五个英文字母的首字母组合而成，它是以问题为导向，数据为驱动，利用特征和模型从数据中学习到知识，以创造价值的系统化过程。”
平时有不少读者朋友问，有没有学习书籍网上课程推荐？今天结合自己学习经历与身边几个朋友的经历总结了一份程序员相关的书籍和网课。
《Think Python》是很多计算机初学者的不二入门教材，受到广泛好评。该书原作者是美国 Olin 工程学院的教授 Allen B. Downey，目前该书的原版和中文版本都已免费开源。
在这篇博客中，我们将深入探讨"YOLO（You Only Look Once）"——一种先进的计算机视觉算法。我们将讨论如何入门、学习门槛、是否容易学习等方面。本文将涵盖从基础知识到实际操作的各个方面，适合各级读者，无论是编程小白还是AI大佬。我们还会提供丰富的代码案例和资源链接，助你一臂之力！关键词：YOLO, 计算机视觉, 对象检测, 深度学习, Python, 神经网络, 编程, 数学基础, GPU, 实践操作。👀
本文对知乎上关于Python入门方面的问答、文章、专栏做了一定的收集和整理，希望对各位Python学习者能有帮助，至少可以节省大家一点时间。
这是一篇 Python 入门指南，针对那些没有任何编程经验，从零开始学习 Python 的同学。不管你学习的出发点是兴趣驱动、拓展思维，还是工作需要、想要转行，都可以此文作为一个参考。 在这个信息爆炸的时代，以 “Python入门” 为关键字搜索出的结果成千上万。不少小白选手难免会东一榔头西一棒槌，最终看了很多文章，却仍没跨过新手那道门槛。 结合自身的学习经验以及与很多自学者的沟通了解，我们整理出一条可操作性较强的自学路线，同时收集了多种形式的 Python 优质学习资源，供诸位尚未入门或刚入门不久的同学参
Python以语法简单、关键字少著称，因此经常被各大媒体忽悠其是一门非常容易入门的编程语言。他的特定描述自然不言而喻，但其是否容易入门却饱受争议。因为每个人的基础都不一样。
选自 arXiv 作者：Aleksander Molak 机器之心编译 编辑：陈萍 想要掌握因果关系，读哪些书最好？ 近年来，研究界和工业界对因果关系相关算法表现出了浓厚的兴趣。不过，初学者想要进入这一领域还面临诸多挑战，他们缺乏诸如对基本术语的了解等基础知识。 几十年来，关于因果关系的研究一直是分散的，它们被划分为多个子领域，从而导致一个不好的结果，即许多新手在进入这个领域时会感到「不知所措」和「困惑」。 书籍在传播知识方面担当了重要的角色，它们通俗易懂，可以让初学者更快、更好、更省时地入门因果科学领域
今天我们来分享零基础入门 Python，应该如何自学，自学的路径是怎么样的，内容是从入门到进阶，既有教程，也有经典书籍推荐，还有众多类库介绍，不要错过哦
上次在群里有同学又在问基础的问题，我不反感基础问题，就是比较反感不动脑子就贴图出来求解答的问题。有时我干脆不说话，有时我会给个地方让他去搜索。前两天突然冒出个想法，始终有一部分人会花费大量时间在低水平的重复上，得不到进阶的法门。于是我冒出一句：“Python进阶最简单的方式：搞清楚你所写代码文件的每一行，每一个字符的意义。”
在学习C++之前，你需要掌握一些基础知识，如计算机科学和编程方面的基础概念。你可以通过阅读相关书籍、观看视频教程或参加在线课程来学习这些知识。这些资源应该涵盖以下主题：
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