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本资源包含历年来计算机二级python真题题库（题目+答案）电子版笔记1，共15套真题，80道习题及2套练习题。计算机二级python考试的大部分内容都十分基础，可以帮助初学者用来入门Python。考试有40分的单选题、60分的操作题。其中单选题是公共基础题（10分，包括计算机基础、数据结构与算法等相关知识）及Python基础相关的题目（30分，包括python基本语法规则、安装方法、第三方库等相关知识）。 最重要的其实就是操作题，操作题就是给定一定的情景环境，让考生编写相应代码。操作题一共有六大题，包括3道基本操作题（各5分）、2道简单应用题（分别10、15分）和一道综合应用题（20分）。其中基本操作提多以填空形式出现较为简单，应用题多考察一些常用函数，综合应用题难度较大，需要重点练习一下！ 如果有小伙伴刚好想要入门这门语言的话，顺带考个证书会是个不错的选择~ 5 1w+浏览免费 - titanic_泰坦尼克数据集.zip 泰坦尼克数据集大小：32KB有个公众号和一些文章用的就是泰坦尼克数据集, 我不知道为什么要用这个，但是我找了很久，还有好多收费的， 我就再次恭喜那一个免费的，让大家的学习门槛低一点。有个公众号和一些文章用的就是泰坦尼克数据集, 我不知道为什么要用这个，但是我找了很久，还有好多收费的， 我就再次恭喜那一个免费的，让大家的学习门槛低一点。 5 5309浏览免费
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Title: Building Machine Learning Systems with Python, 2nd Edition Author: Willi Richert Length: 326 pages Edition: 1 Language: English Publisher: Packt Publishing Publication Date: 2015-03-31 ISBN-10: 1784392774 ISBN-13: 9781784392772 Using machine learning to gain deeper insights from data is a key skill required by modern application developers and analysts alike. Python is a wonderful language to develop machine learning applications. As a dynamic language, it allows for fast exploration and experimentation. With its excellent collection of open source machine learning libraries you can focus on the task at hand while being able to quickly try out many ideas. This book shows you exactly how to find patterns in your raw data. You will start by brushing up on your Python machine learning knowledge and introducing libraries. You’ll quickly get to grips with serious, real-world projects on datasets, using modeling, creating recommendation systems. Later on, the book covers advanced topics such as topic modeling, basket analysis, and cloud computing. These will extend your abilities and enable you to create large complex systems. With this book, you gain the tools and understanding required to build your own systems, tailored to solve your real-world data analysis problems. Table of Contents Chapter 1. Getting Started with Python Machine Learning Chapter 2. Classifying with Real-world Examples Chapter 3. Clustering – Finding Related Posts Chapter 4. Topic Modeling Chapter 5. Classification – Detecting Poor Answers Chapter 6. Classification II – Sentiment Analysis Chapter 7. Regression Chapter 8. Recommendations Chapter 9. Classification – Music Genre Classification Chapter 10. Computer Vision Chapter 11. Dimensionality Reduction Chapter 12. Bigger Data 5 230浏览免费 - python3.12对应的dlib-19.24.99-cp312-cp312-win-amd64 dlib大小：3MBpython3.12对应的dlib-19.24.99-cp312-cp312-win_amd64python3.12对应的dlib-19.24.99-cp312-cp312-win_amd64 5 4734浏览免费
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