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全书内容分为计算机 ABC、程序设计的方法学基础、程序设计的问题求解基础，以及程序设计的算法和数据结构基础四部分，共 13 章。其中，程序设计的方法学基础包括基本输入和输出、基本运算、基本控制结构，以及程序设计的基本方法等四章内容，程序设计的算法和数据结构基础包括用一般线性表保存数据、排序查找算法、数据的间接寻址、文本数据的保存与处理、用抽象数据类型封装数据、结构设计的艺术，以及用文件保存数据等七

英文版地址：Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and Tensorflow 3rd Edition (Third)《机器学习实战（原书第 3 版）：基于 Scikit-Learn、Keras 和 TensorFlow》是全球畅销的机器学习入门经典，由 Aurélien Géron 编写，全面介绍了使用 Python 进行机器学习

Python已成为数据驱动AI、金融优先选择的编程语言。现在，一些大型的投资银行和对冲资金均使用Python及其生态系统来构建核心交易与风险管理系统。在本书中，作者向开发人员和量化分析人员介绍了使用Python程序库与工具，完成金融数据科学、算法交易和计算金融任务的方法。Python与金融：Python交互式金融分析与程序开发入门。基本知识：学习Python数据类型与结构、NumPy、pandas

《数据有道 : 数据分析 图论与网络 微课 Python编程》是“鸢尾花数学大系—从加减乘除到机器学习”丛书的第三板块 ( 实践板块 ) 中的一本关于数据 科学的分册。“实践”这个板块，我们将会把学到的编程、可视化， 特别是数学工具应用到具体的数据科学、 机器学习算法中，并在实践中加深对这些工具的理解。《数据有道 : 数据分析 图论与网络 微课 Python编程》可以归纳为 7 大板块—数据说、数

金融风险管理已经成为各个金融机构必备的职能部门。特别是随着全球金融一体化不断地深入发展，金融风险管理越发重要，也日趋复杂。金融风险管理师（FRM）就是在这个大背景下推出的认证考试，FRM现在已经是金融风险管理领域顶级权威的国际认证考试。本丛书以FRM考试第一、二级考纲内容为中心，并且突出介绍实际工作所需的金融建模风险管理知识。本丛书将金融风险建模知识和Python编程有机地结合在一起，配合丰富的彩

本书以 AI 发展的宏观视角切入其起源、哲学基础和技术发展，从达特茅斯会议讲到深度学习的复兴与 AGI（通用人工智能）的未来，重点阐释了我们用来理解未来世界的四大核心概念：“涌现”“人类当量”“算法审判”“文明契约”。 作者认为，我们相对于 AI，就是史前动物。在 AI 文明降临之前，我们必须做好安全声明，签订文明契约，才能让 AI 文明成为人类文明的延续。 因此，本书带我们站在 AI 文明的视角

本报告综合调度并协同使用了 OpenClaw、Grok、Gemini、ChatGPT、Notebook LM 等多种智能体工具，在先前一人公司工作流所带来的操作、范式、原则下，组织开展了多轮交叉审核与迭代修订。报告的资料检索、初步整理、结构优化、文字润色及部分排版工作由人工智能辅助完成，并由人工进行关键内容把关与最终确认。

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