一：Python 3.x网络爬虫从零基础到项目实战

      本书通过精选案例引导读者系统学习，系统完整地介绍了网络爬虫的开发知识和技巧。本书主要基于Python 3.7开发网络爬虫，主要内容包括认识爬虫、爬虫需要具备的基础知识、数据提取的方式、如何提高爬虫的效率、数据的存储、动态页面的爬取、机器识别、模拟登陆、设置代理IP、Scrapy爬虫框架和分布式爬虫等知识点。为了让读者更好的掌握这些技术和更多的了解爬虫的功能，本书后提供了九个实战项目，通过大量案例操作，来让读者提高爬虫的反爬和数据提取等爬虫技术实战的能力。本书不仅适合零基础或有部分编码能力并对爬虫技术有兴趣的读者，而且适合准备从事或学习数据科学与人工智能相关行业的读者。

二：机器学习与深度学习算法基础

    本书从机器学习的概念与基本原理开始，介绍了机器学习及近年来流行的深度学习领域的经典模型。阅读本书可以让读者系统地了解机器学习和深度学习领域的基本知识，领会模型算法的思路与策略。

    本书分为两篇，共18章。一篇为经典机器学习模型，主要介绍常用的机器学习经典模型，包括线性回归、支持向量机模型、逻辑斯蒂回归、决策树模型、k近邻、朴素贝叶斯、线性判别分析和主成分分析、流形学习、聚类算法、稀疏编码、直推式支持向量机、集成算法。第二篇为深度学习模型与方法，剖析神经网络的基本要素，并介绍常用的深度学习模型，包括感知机、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络。

    本书试图从初学者的角度对机器学习和深度学习的经典算法进行详细阐述。本书插图丰富，语言通俗易懂，适合初入机器学习领域的“萌新”，也适合希望将机器学习算法应用到日常工作中的其他专业从业者，还可供对人工智能领域感兴趣的读者参考阅读。

三：Python网络编程从入门到精通

    《Python网络编程从入门到精通》从实际应用出发，详细介绍Python网络编程的相关知识与操作技能。全书分为3篇共计12章。1篇为基础篇， 介绍了Python编程的环境搭建、基本模块、数据库编程及测试驱动开发等内容，为读者学习网络编程做了一个很好的知 识铺垫；第2篇为核心篇，讲解了网络编程中HTTP服务器与客户端编程、Socket网络编程、Django框架应用、FTP、Telnet、POP3、SMTP、SNMP等知识，为网络编程奠定基础；第3篇为项目实战，以开发“实时在线互动聊天系统”和 “权限管理系统”两个应用案例介绍了Python网络编程的实战篇，读者可从项目部署出发，实现完整的项目开发。

    本书通过示例进行讲解，每个章节均配有实现代码，便于读者掌握Python编程技术。本书既可作为Python初学者及爱好者技术提高级读物，也可作为广大职业院校、培训班的教材参考用书。