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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787302581079 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 352页 Publisher 出版社 清华大学出版社 Publication Date 出版日期 2021-07-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 Python是当前常用的编程语言之一，是软件开发领域的领军开发语言。本书以通俗易懂的语言、翔实生动的操作案例、精挑细选的使用技巧，指导初学者快速掌握Python开发的基础知识与使用方法。本书主要内容包括Python强势来袭，基础语法知识介绍，运算符和表达式，使用条件语句，使用循环语句，数据结构，使用函数，类和对象，模块、迭代器和生成器，文件操作，异常处理，标准库函数，正则表达式，开发网络程序，多线程技术，tkinter图形化界面开发，使用数据库实现数据持久化，使
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Python Web自动化测试入门与实战 从入门到入行、 一线测试工程师 手把手教学
本书主要分三篇14章，主要内容概述如下： 基础篇（第1章~第7章） 自动化测试基础知识。 本篇主要讲述自动化测试人员需要掌握的基本知识，从代码使用层面进行介绍，包括Python基础、WebDriver API的使用及单元测试框架UnitTest、Pytest等知识。基础篇主要是为自动化测试实践打下牢固基础，适合初学自动化测试的人员学习。 实践篇（第8章~第10章） 自动化测试项目实战。 本篇主要介绍自动化测试项目的应用。首先以数据驱动模型和PO模型为基础进行实战练习，然后介绍持续集成在自动化测试中的应用。项目实战篇适合具有一定基础的自动化测试人员学习。学完实践篇读者会对项目解析、自动化框 架搭建、模块封装、用例组织、测试报告生成和持续集成有一定程度的认知，并运用于自己的项目。 卓异篇（第11章~第14章） 拓展知识面并提高项目质量。 一个完整的自动
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计算机视觉与PyTorch项目实战：基于深度学习框架的端到端产品级模型设计与开发 一本书，助力数据科学家、机器学习工程师以及Python软件工程师迅速掌握新技能
如爱因斯坦所说： 提出问题往往比解决问题更重要。 李飞飞认为，关键问题的提出会推进计算机视觉，甚至整个AI领域的发展。 本书针对计算机视觉领域尤为重要的业务问题，结合实例，重点阐述了如何基于深度学习框架来设计和开发端到端的产品级商用视觉模型。 通过本书的阅读，读者将能够使用迁移学习和PyTorch来搭建产品级别的计算机视觉模型。 使用PyTorch来解决计算机视觉问题 实现迁移学习和执行图像分类、对象检测、图像分割和其他计算机视觉应用 面向现实世界中的行业问题设计和开发产品级计算机视觉项目 解释计算机视觉模型并解决业务问题
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Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts实战 活用Python、Pandas、Matplotlib、PyEcharts快速绘制 专业图表
适合新手快速上手：本书首先从认识一个Python程序开始，介绍 Python程序的构成、编程环境搭建与程序编写规范，以及Python 的数据类型、运算符、程序结构与数据结构，然后介绍了数据可 视化的热门工具Matplotlib与Pyecharts，并给出超过30余种常用 见图形的绘制技巧，很适合从未接触过Python编程的读者快速上 手。 可视化流程全解析：本书从数据准备到数据清洗、整理，再到数 据呈现和展示，各部分分别介绍相关概念和工具的使用技巧，并 结合丰富案例进行步骤阐述，可以帮助建立数据可视化整体思路 ，也能够尽快提升基本的实操技能。 工具与项目相结合：书中既介绍了数据可视化常用工具，包括 Pandas、Matplotlib与Pyecharts，又给出了项目案例，可以帮助 读者解决实际工作中遇到的数据可视化问题，提升职场竞争力。 配套资源丰富：本书还提供了源代码、PPT和教学
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Python数据分析与可视化项目实战 Python数据分析与可视化项目实战，全案例呈现，内容丰富实用，读者可以即学即用。扫码看视频，学习更高效。免费赠送案例代码。
《Python数据分析与可视化项目实战》专注于Python数据分析与可视化的实战指导，打破了传统的理论框架，注重实践和项目实战，适合有一定编程基础、想要深入学习数据分析和可视化的读者。 在内容设计上，采用了循序渐进的方式，逐步引导读者掌握数据分析和可视化的技能。每章以一个具体的项目示例为主线，详细讲解相关的理论知识和基本技巧，并提供实用的代码示例。读者在阅读过程中可以通过实际操作来加深对书中知识的理解和掌握。 书中每个项目案例都选取了具有代表性和实用性的主题，包括股票市场走势预测、城市自行车共享需求预测、电商客户数据分析等，这些项目案例不仅让读者理论与实践相结合，更让读者从不同领域的数据问题中受益良多，将理论知识应用于实际项目中。
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