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ABAQUS Python二次开发攻略/CAE分析大系
所属分类：数理化学科>>数理化学科>>数学作者：编者:苏景鹤//江丙云出版社：人民邮电
丛书项：CAE分析大系
《ABAQUS Python二次开发攻略》是作者苏景鹤、江丙云结合自己多年Abaqus使用经验，在汲取国内外大量资料的基础上编写的一本Python二次开发知识点笔记。内容涉及开发环境的搭建、Python基础语法知识、Abaqus Python API讲解，并在最后以实例展示的方式详细阐明了二次开发的流程和方法。本书可以帮助正在使用Abaqus进行仿真分析工作的工程师或者科研人员学习Abaqus Python二次开发方法，同时对熟悉Abaqus二次开发流程的读者也有一定的借鉴价值。
售价：23.92

数学要素(全彩图解+微课+Python编程)/鸢尾花数学大系
所属分类：数理化学科>>数理化学科>>数学作者：姜伟生|责编:栾大成出版社：清华大学
丛书项：鸢尾花数学大系
数据科学和机器学习已经深度融合到我们生活的方方面面，而数学正是开启未来大门的钥匙。不是所有人生来都握有一副好牌，但是掌握“数学+编程+ 机器学习”绝对是王牌。这次，学习数学不再是为了考试、分数、升学，而是投资时间、自我实现、面向未来。为了让大家学数学、用数学，甚至爱上数学，在创作这套书时，作者尽量克服传统数学教材的各种弊端，让大家学习时有兴趣、看得懂、有思考、更自信、用得着。本书打破数学板块的藩篱，将算数、代数、线性代数、几何、解析几何、概率统计、微积分、优化方法等板块有机结合在一起。从加、减、乘、除四则运算讲起，主要内容包括：第1、2章讲解向量和矩阵的基本运算；第3章讲解常用几何知识；第4章讲解代数知识；第5、6两章介绍坐标系；第7、8、9三章介绍解析几何；第10章到第14章都是围绕函数展开：第15章到第19章讲解微积分以及优化问题内容；第20、21两章是概率统计入门：本书最后四章以线性代数收尾。本书内容编排上突出“图解+编程+机器学习应用”。讲解一些特定数学工具时，本书会穿插介绍其在数据科学和机器学习领域应用场景，让大家学以致用。本书虽标榜“从加减乘除到机器学习”，但是建议读者至少具备高中数学知识。如果读者正在学习或曾经学过大学数学（微积分、线性代数、概率统计），就更容易读了。本书读者群包括所有在工作中应用数学的朋友，尤其适用于初级程序员进阶，大学本科数学开窍，高级数据分析师，人工智能开发者。
售价：95.20

矩阵力量(线性代数全彩图解+微课+Python编程)/鸢尾花数学大系
所属分类：数理化学科>>数理化学科>>数学作者：姜伟生|责编:栾大成出版社：清华大学
丛书项：鸢尾花数学大系
数据科学和机器学习已经深度融合到我们生活的方方面面，而数学正是开启未来大门的钥匙。不是所有人生来都握有一副好牌，但是掌握“数学+编程+机器学习 ”绝对是王牌。这一次，学习数学不再是为了考试、分数、升学，而是投资时间、自我实现、面向未来。为了让大家学数学、用数学，甚至爱上数学，在创作这套书时，作者尽量克服传统数学教材的各种弊端，让大家学习时有兴趣、看得懂、有思考、更自信、用得着。鸢尾花书有三大板块—— 编程、数学、实践。数据科学、机器学习的各种算法离不开数学，本册《矩阵力量》是“数学”板块的第2本，主要介绍常用线性代数工具。任何数学工具想要从一元推广到多元，比如多元微积分、多元统计，都绕不开线性代数。本书共25章内容，可以归纳为7大板块：向量、矩阵、向量空间、矩阵分解、微积分、空间几何、数据。本书在讲解线性代数工具时，会穿插介绍其在数据科学和机器学习领域的应用场景，让大家学以致用。本书读者群包括所有在工作中应用数学的朋友，尤其适用于初级程序员进阶，大学本科数学开窍，高级数据分析师，人工智能开发者。
售价：103.20

工程数值计算Python教程(普通高等教育新工科系列精品教材)
所属分类：数理化学科>>数理化学科>>数学作者：编者:姚传义|责编:吕尤//徐雅妮出版社：化学工业
《工程数值计算Python 教程》全面介绍了工程设计与计算中常用的数值方法，包括方程求解、插值与回归、数值微分、数值积分、微分方程数值解、最优化方法等，并对Monte Carlo方法及智能优化算法进行了介绍。本书理论联系实际，在阐明算法原理的基础上，着重于数值方法的实现，提供了所有方法的完整Python实现代码。各章节附有适量的例题与习题，并配有全部习题的答案以及拓展阅读资源。《工程数值计算Python 教程》适合于作为理工科各专业数值分析、科学计算、数据处理等相关课程的本科或研究生教材，也可供从事科学计算或工程设计相关的科研人员及工程技术人员参考。
售价：23.60

统计至简(概率统计全彩图解+微课+Python编程)/鸢尾花数学大系
所属分类：数理化学科>>数理化学科>>数学作者：姜伟生|责编:栾大成出版社：清华大学
丛书项：鸢尾花数学大系
数据科学和机器学习已经深度融合到我们生活的方方面面，而数学正是开启未来大门的钥匙。不是所有人生来都握有一副好牌，但是掌握“数学+编程+机器学习 ”的知识绝对是王牌。这一次，学习数学不再是为了考试、分数、升学，而是投资时间、自我实现、面向未来。为了让大家学数学、用数学，甚至爱上数学，在创作时，作者尽量克服传统数学教材的各种弊端，让大家学习时有兴趣、看得懂、有思考、更自信、用得着。本书是“鸢尾花数学大系 ——从加减乘除到机器学习 ”丛书中数学版块——“数学三剑客”的第三册，也是最后一本。“数学”板块的第一本《数学要素》是各种数学工具的“大杂烩”，可谓数学基础；《矩阵力量》专门讲解机器学习中常用的线性代数工具；本册《统计至简》则介绍机器学习和数据分析中常用的概率统计工具。本书的核心是“多元统计”，离不开第二册《矩阵力量》中介绍的线性代数工具。本书内容又可以归纳为7大板块 ——统计、概率、高斯、随机、频率派、贝叶斯派、椭圆。本书在讲解概率统计工具时，会穿插介绍其在数据科学和机器学习领域的应用场景，让大家学以致用。本书读者群包括所有在工作中应用概率统计的朋友，尤其适用于初级程序员进阶、大学本科数学开窍、高级数据分析师、机器学习开发者。
售价：103.20

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