本书是国内第一本讲述Python语言的图书。Python是一种功能十分强大的面向对象编程语言，可以用于编写独立程序、快速脚本和复杂应用的原型。作为一种开源软伯，Python可以自由获取，而且非常易学易用。它已经在各种平台上实现了移植，包括各种Unix系统、Linux、Windows9x、Windows NT和MacOS。 本书是Python语言的经典入门读本，由两名顶尖的Python技术专家兼培训专家联手撰写，涵盖了该语言的所有核心内容。书中的每一章都包含了众多范例，并附有精心编制的习题。由于Python可以像Basic那样交互地运行，读者可以在任何安装了Python的系统中运行这些范例和练习。所有练习的解答都可在书后找到。
2021-12-25 15:59:14
7.74MB
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强烈推荐！该书适合入门OPENCV3的初学者，全书使用PYTHON实现，超高清版！！！
2021-12-24 10:05:51
23.99MB
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MicroPython顾名思义就是可以在微型控制器上跑的Python，换句话说就是用Python语言控制单片机。所谓Python其实就是一种编程语言，就像非常难学的C语言，非常流行的Java语言，适合初学者的Basic语言，适合网页编程的JavaScript语言等等。
2021-12-18 16:59:37
49KB
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leetcode添加元素使和等于
Coding-Interview-Guide
左程云《程序员代码面试指南》第二版编程题的Python语言实现
牛客网OJ：
LeetCode：
1、故下面除特殊说明，否则OJ链接均默认为LeetCode对应题目链接。因为牛客网OJ在链表、二叉树等相关题目均把题目数据以链表数据结构给出，略掉了二叉树、链表等结构的相关信息。这样不能准确评估是否已经正确解出题目。
2、:check_mark:为已在oj上测试通过的题解.
序号
题目
OJ链接
备注
01
设计一个有getMin功能的栈
:check_mark:
02
由两个栈组成的队列
:check_mark:
03
如何仅用递归函数和栈操作逆序一个栈
:check_mark:
04
猫狗队列
05
用一个栈实现另一个栈的排序
:check_mark:
06
用栈来求解汉诺塔问题
:check_mark:
07
生成窗口最大值数组
:check_mark:
08
单调栈结构
:check_mark:
09
求最大子矩阵的大小
:check_mark:
10
最大值减去最小值小于或等于num的子数组数量
:check_mark:
11
可见山峰对数量
序号
题目
OJ链接
备注
01
打印两个有序链表的公布部分
:check_mark:
02
在单链表和双链表中删除倒数第K个节点
:check_mark:
03
删除链表的中间节点和a/b处节点
:check_mark:
04
翻转单向和双
2021-12-18 16:11:54
111KB
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opencv 3 计算机视觉 python语言实现（原书第二版）（高清中文版）， 相当好的opencv python版 入门及提高教材
2021-12-16 12:35:32
31.62MB
1
【主要内容】基于Python语言的非嵌入式混沌多项式展开方法软件
【适合人群】Python语言开发
【质量保障】任何问题私信我
2021-12-15 17:05:42
23.21MB
Python课程
欢迎来到此Python课程。
该“存储库”包含一组.ipynb文件（可通过Jupyter Notebook / Lab或直接通过github读取），以及图像和其他文件，旨在为从未进行过编程的人们学习Python语言。 请毫不犹豫地向我提出改进建议，并纠正可能出现的任何错误和错别字。 该作品是根据，这意味着您可以根据需要重复使用，修改和共享该作品，但是您需要确认作者，并以相同的许可重新分享您的作品，而不是商业使用它。
未经事先许可，本课程中包含的所有图像均已获许可复制。 除非另有说明，否则所有内容均取自Wikipedia（或wikimedia）。
级别1-编程基础知识和Python语言基础知识
2021-12-13 18:41:49
906KB
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这周讲解了组合数据类型，重点介绍表达和处理一组数据的方法，涉及到多种数据类型，包括：集合类型、序列类型（含元组类型和列表类型）和字典类型；讲解2个颇有用处的实例：基本统计值计算和文本词频统计，其中，即有英文Hamlet的词频统计，也有中文《三国演义》的人物出场统计；进一步讲解用于中文分词的jieba库，从此以后，处理中英文文本、做些统计分析将不再是问题！
练习1：基本统计值的计算（也就是课程中的实例9：基本统计值计算）
描述：
获取以逗号分隔的多个数据输入（输入为一行），计算基本统计值（平均值、标准差、中位数）
2021-12-05 10:43:40
100KB
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case_pyspark
基于Python语言的Spark数据处理分析案例集锦（PySpark）
实验环境
1） Linux： Ubuntu 20.04
2） Python： 3.7.x
3） Spark： 2.4.5（安装教程：
4） Jupyter Notebook： （安装教程和使用方法：
案例
1） yelp: 基于YELP数据集的商业数据分析
2） us_counties: 2020年美国新冠肺炎疫情数据分析
3） ECommerce: 基于零售交易数据的Spark数据处理与分析
4） earthquake: 基于地震数据的Spark数据处理与分析
5） global： 基于Spark的地震数据处理与分析
6） OverDue： 基于信用卡逾期数据的Spark数据处理与分析
7） project： 基于 TMDB 数据集的电影数据分析
2021-12-04 21:30:51
7.04MB
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