掌握Python可以让计算机帮我们做各种各样的事情，而实践是掌握知识的有效方法。本书通过各大编程竞赛网站的真题来讲解Python编程知识，优势体现在： 1. 学习路线清晰，章节目标明确； 2. 由各编程网站上的真题推章节，可自行线上评测。
1.适用于Python 3.7及以上版本,提供配套源代码。 2.16个有趣的项目案例，实用性和趣味性兼备。 3.项目式的学习方法，提升分析和解决实际问题的能力。 本书每章先介绍一个明确的项目目标并讨论问题的解决方法，然后给出一个任务，例如指导海岸警卫队的搜救工作、策划并执行NASA的月球飞行、使用人脸识别保护安全实验室的通道等，让读者像程序员一样思考。在这个过程中，读者将学会如何： ·使用matplotlib、NumPy、bokeh、pandas、requests、Beautiful Soup和turtle等库； ·使用自然语言处理和计算机视觉模块，如NLTK和OpenCV； ·编写程序，探测和跟踪在星域中移动的物体； ·从网上抓取演讲稿，并自动行总结； ·使用火星轨道器激光测高仪（MOLA）地图选择航天器的着陆； ·使用数据绘图和可视化工具，绘制地图并实现人口密度可视化。 本书中的程序对初学者很友好，而且随
《Python Web发从门到精通》从零基础始，提供了Python Web发从门到编程高手所必需的各项知识。无论有没有Python基础，通过本书你都能*终成为Web发高手。 （1）主流技术，全面解析。本书涵盖Flask、Django、Tornado和FastAPI四大技术框架，一本书教你掌握Web发领域的主流核心技术。 （2）由浅深，循序渐。本书引领读者按照基础知识 核心Web框架 项目实战循序渐地学习，符合认知规律。 （3）边学边练，学以致用。64个应用示例 4个行业项目案例 136集Python零基础扫盲课，边学边练，在实践中提升技能。 （4）精彩栏目，贴心提醒。本书设置了很多 注意 说明 技巧 等小栏目，有利于读者在学习过程中更轻松地理解相关知识及概念，并轻松地掌握个别技术的应用技巧。 （5）在线解答，高效学习。在线答疑QQ及技术支持网站，不定期行在线直播课程。
1.Python语法 编程实践 本书由浅深地介绍Python语言，读者可以从头学习Python的语法知识和编程技巧，结合相关代码示例掌握Python编程技术。 2.案例实战 源码提供 作者结合从业经验提供了丰富的期货分析案例，将Python编程融其中，适合业界人士参考，也适合读者参考书中的思路和方法行探索实践。
本书详解深度学习与机器学习基础、神经网络基础、卷积神经网络和循环神经网络、正则化与深度学习优化等内容，并剖析深度学习在计算机视觉、目标检测、文本分析、强化深度学习、TensorFlow模型、Transformer模型等方向的应用。 本书附录还给出机器学习和深度学习中用到的数学基础知识，包括线性代数、概率论和信息论等。 本书配套70个示例源码、PPT课件，所有示例源码都经过测试无误。
1. 涵盖深度学习算法的实际应用和*实践，可从中了解识别和提取信息的方法，提高预测的准确率，并对结果行优化； 2. 涵盖神经网络、无监督特征学习、图像识别以及递归神经网络等多种机器学习的方法和技术； 3. 展示了深度学习在棋盘游戏和电子游戏中的应用； 4. 实现了一个可用于生产环境的侵检测系统； 5. 提供源代码。
Python以其简洁的语法、强大的功能、较低的学习门槛而受到广大编程爱好者的喜爱。但是，学习完Python的基础语法和编程知识后，如何提升Python编程技能呢？ 本书通过15个有趣且富有创造性的编程项目，教你用Python生成图像和音乐、模拟现实世界中的现象，并与树莓派等硬件行交互。 本书项目涵盖绘画、图像处理、3D渲染、树莓派、物联网、AI机器学习等，讲解众多实用的Python库：NumPy、Matplotlib、scipy、PyAudio、Pillow、sqlite3、turtle、math、argparse、OpenGL、tensorflow ● 使用海龟绘图法绘制复杂的分形图案和繁花曲线； ● 模拟弹拨乐器的声音生成音乐； ● 设计引人胜的元胞自动机并实现群体行为模拟； ● 实现二维和三维空间中的康威生命游戏； ● 将普通图像转换为文本图形、照片马赛克和令人惊叹的裸眼立体画； ● 探索3D图形，从基本的形状渲染到MRI和CT扫描数据
本书的着重在于机器学习与预测分析的实战思路，其中加算法或模型的理论知识介绍，让读者在学习如何行运用的同时，更加深的学习到为何在该实践场景下使用特定算法或模型。书中侧重讲解实操中常用、回报率高的算法。内容明了易懂，图文搭配，借鉴实际例子让学习过程更具实用感。
精讲358个经典离散数学与组合数学例题的Python实现过程，提供完整代码下载；搭建编程与高等数学的桥梁，融合计算思维与数学思想；全面提高科学计算能力、高等数学应用能力和使用Python解决复杂问题的能力
Python作为编程语言俨然成为了一种信仰，岂止是IT从业人员，上至80岁老年大学老太，下至6岁课外班的娃娃，左至AI算法专家，右至编程无基础的设计师 。在全民Python的状态下，尤其是编程基础比较差的人群中，找到一本真正适合门的书事关重大！洪老师这本书，首先用全彩印刷奠定了与真实发场景一模一样的阅读体验，所有代码均为编辑器截图，各种标记、颜色、加粗等细节一目了然，在此基础上所有程序语法按照特性分类，同时以实用的程序范例行解说，让读者可以事半功倍地轻松掌握相关知识。
1.《Python编程快速上手 让繁琐工作自动化》（第1版和第2版）作者力作。 2.通过81个趣味小项目带你快速上手Python编程，项目实践性强、涉及各种类型，给你带来趣味性和启发性。 3.项目代码短小精悍，大部分少于256行，并设计成独立源文件，便于分享。
Python语言拥有大量可用于存储、操作和洞察数据的程序库，已然成为深受数据科学研究人员推崇的工具。本书以IPython、NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-Learn这5个能完成数据科学大部分工作的基础工具为主，从实战角度出发，讲授如何清洗和可视化数据、如何用数据建立各种统计学或机器学习模型等常见数据科学任务，旨在让各领域与数据处理相关的工作人员具备发现问题、解决问题的能力。 IPython和Jupyter:为使用Python提供计算环境 NumPy：用ndarray实现高维数组的高效存储与操作 Pandas：用DataFrame实现带标签/列式数据的高效存储与操作 Matplotlib：实现各种数据可视化 Scikit-Learn：用高效整洁的Python实现重要的机器学习算法
9787302695035
清晰解释Python运行代码，深浅出讲解机器学习原理，精选商业建模实践案例，演绎常用机器学习算法，精准解读运行结果。
1. 涵盖从问题识别到模型部署的预测分析全过程 2. 基于Python语言实现，辅以实例，侧重于实战 3. 用Python实现高性能预测分析方案 4. 用Keras构建可实现预测的神经网络模型
本书是中国产业发展研究院、中关村智能硬件产业联盟、中关村大数据产业联盟联袂推荐用书！全书包含10万行源代码、300个经典案例，适合读者轻松门Python。配套完整的源代码可到清华大学出版社网站本书页面下载。
本书详解深度学习与机器学习基础、神经网络基础、卷积神经网络和循环神经网络、正则化与深度学习优化等内容，并剖析深度学习在计算机视觉、目标检测、文本分析、强化深度学习、TensorFlow模型、Transformer模型等方向的应用。 本书附录还给出机器学习和深度学习中用到的数学基础知识，包括线性代数、概率论和信息论等。 本书配套70个示例源码、PPT课件，所有示例源码都经过测试无误。
这本书教大家如何利用Python撰写爬虫程序，清洗和组织数据，解析网页的内容，并将数据储存于数据库中，内容非常详细，帮助大家节省时间，是值得一读的好书！
1. Python语言讲解：容易上手，适合金融从业者学习； 2. 机器学习：热技术，结合Python语言，在IT市场具有吸引力，结合风险管理，适应国家强监管政策； 3. O'reilly图书，品质上乘，值得信赖
python作为一种不受局限、 跨平台的源编程语言， 广泛应用于数据分析、 人工智能、 网络爬虫、 运维测试等多个领域。 利用 python行项目发与科研实践不失为明智之举。 本书适用于具备一定 python基础并希望通过在项目中应用实践和新的发技术来提升自己 的 python发人员。 本书力求帮助 python发人员挖掘和掌握这门语言及相关程序库的高级特性， 涵盖函数、 数据结构、 python风格的对象、 python与数据库交互、 多线程、 异常、 数据分析及可视化、 图形用户界面发， 以及 Ｗｅｂ 应用创建等内容， 并帮助读者解决常见编程问题和困惑。 本书特如下。 （１） 内容全面， 涵盖高级 python的核心技术的方方面面。 （２） 由浅深讲解实例， 帮助读者逐步掌握高级 python的核心编程方法。 （３） 图文并茂， 让读者及时了解每一步的操作结果， 帮助读者更好地检验学习
了解交易的规则与数据指标，学习正确的金融算法 基于真实的数据行回测和分析，了解期货交易的内涵 循序渐的案例式教学，按部就班地操作就能上手 基于Python 3.7行分析，提供示例代码，可在异步社区轻松下载 如今要想在金融领域保持竞争力，只是精通电子表格和计算器已经远远不够，传统的工具和数据集已经无法满足我们的需要，Python已经成为金融从业者需要掌握的又一个强大工具。 本书从数据分析的角度切，以案例的形式深数据背后，从基本的交易规则讲起，引导读者了解技术指标，并配合丰富的Python代码示例，教读者掌握期货量化交易技巧。
近年来，深度学习在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了非凡的展。从机器翻译和文本生成到自动驾驶和虚拟助手，我们受益于深度学习技术的逐渐普及。然而，深度学习还远未发挥全部潜力。欢迎来到深度学习的世界！在这个规模呈爆发式增长的领域，仍有许多“宝藏”等待你去发掘。 本书由流行深度学习框架Keras之父弗朗索瓦·肖莱执笔，不用数学公式，而用Python代码帮助你直观理解深度学习的核心思想。本书在第1版的基础上行了大幅更新和增补，以体现深度学习领域的快速发展。 - Keras和TensorFlow门：详解实践深度学习所需的全部知识 - 神经网络门：分类与回归 - 计算机视觉、时间序列预测、生成式深度学习 - 新增Transformer架构的原理及用法 - 新增机器学习的工作流程 - 随书提供Jupyter notebook，采用TensorFlow 2.6
1.概率编程库PyMC3和可视化库ArviZ的核心发者Osvaldo Martin多年的经验总结，内容可靠实用 2.应用广泛的统计学模型与计算机方法的巧妙结合，知识丰富，易学易懂 3.帮助读者建立灵活的贝叶斯思维，有效提高数据可靠性，提升数据分析效率
1. 全书紧扣任务需求展，不堆积知识 2. 随书附带源代码，方便读者系统学习并动手实践 3. 案例丰富 4. 配有微课视频 学习更方便 5. 大数据分析与应用1+X证书配套教材
Python数据可视化开发实战:统信UOS下的Flask 与Pyecharts应用
1.技术聚焦实用：专注于 Flask 与 Pyecharts，深度讲解在统信 UOS 系统中搭建数据可视化 Web 应用，贴合实际发需求。2. 2.内容系统多维：从环境搭建、框架基础到高级技巧，再到应用构建、优化部署及案例分析，形成完整知识体系3.。 3.发流程全解：详细阐述从本地发到服务器部署的全流程实战，为读者提供清晰的操作指南4.。 4.案例丰富多样：通过不同行业实际案例，如金融、教育等，展示数据可视化应用场景，增强知识运用能力。 5.适用群体广泛：既适合高校计算机专业教学，也为软件发人员提供宝贵参考
本书结合作者的项目经验，从实际工程需求出发，循序渐地介绍了大数据预处理相关技术、流行工具与应用案例，全书分为三部分，核心内容概要如下： *部分 数据预处理的基础知识。包括数据预处理的基本概念、工作流程、应用场景、发环境、门演练和Python科学计算工具包Numpy、SciPy、Pandas的实际应用等。 第二部分 数据预处理的实战阶。内容包括： 数据采集与存储，主要涉及数据结构类型和采集方式，着重介绍了爬虫技术以及不同格式的文本信息抽取和文件读取。 高效读取文件、正则清洗文本信息、网页数据清洗和文本批量清洗。 中文分词精讲、封装分词工具包、NLTK词频处理、命名实体抽取和批量分词处理。 特征向量化处理，涉及数据解析、缺失值处理、归一化处理、特征词文本向量化、词频-逆词频、词集模型、词袋模型和批量文本特征向量化。 基于Gensim
敬告读者朋友： （1）下载配套视频的读者请注意，Windows自带播放器会黑屏，需要使用迅雷/暴风/QQ专业播放器播放视频。 （2）本书配套的爬虫教程、课后练习答案，请加前言部分提到的交流群，在群文件内获取。 一本书包含3大板块的内容：基础、范例、综合实战 技术讲解 - 范例演练 - 技术解惑 - 课后练习 贯穿全书，全面掌握Python发 用 纸质图书 视频和源程序 网络答疑 的方式，实现了 门 范例演练 项目实战 的完美呈现，帮助读者从门顺利过渡到适应项目实战的角色 扫描书中二维码，观看同步教学视频 325个实例，更多的时间演练机会 650个拓展范例，真正地举一反三 1980分钟视频讲解，降低学习难度 63个技术解惑，破解学习难 77个课后练习，巩固学习成效 2大综合实例，达到学习以致用
这是一本专门针对中学生和中专、中技、中职、大专等院校学生的编程学习用书。作者选用真实问题为课例，能够有效地激起学习者的兴趣。书中介绍的图像识别、人脸识别、语音识别等人工智能技术均应用实例，以求由浅深地帮助学习者轻松学习Python编程，从认识Python、了解语法，到编程门，再到了解人工智能应用的发，把学习Python编程变成好玩的事情。通过本书的学习，学生可以爱上编程、学会编程，甚至*后成为一位真正的编程高手。
1.本书在内容上，数据挖掘模型理论原理与数据挖掘实现并重，实现二者有机结合。 2.本书基于Python语言介绍模型的实现方法，案例丰富，图文并茂，适合本科数据挖掘课程的教学。
1.专业：基于GitHub人气源文章 Python工匠 系列，基于Python 3.8，广受读者喜爱。 2.稀缺：源自本土一线项目案例，融互联网大厂工程实践经验。 3.专注：聚焦真实项目中高频使用的Python编程核心知识。 4.实用：14个项目案例，60多个编程技巧与建议，立等可用，提供源代码下载。
《Python面试通关宝典》包括 100 多个问答题和 300 多个程序实例，全面、系统地帮助读者快速掌握 Python 语法与算法的知识。本书适合立志成为 Python 程序员或即将参加 Python 程序员面试的读者阅读，也可作为计算机相关专业毕业生的求职指导用书。
1.Python数据科学指南，结合数据科学的具体应用场景，由浅深的引导读者学习。 2.以问题为导向，用具体应用场景讲明白如何选择、使用合适的数据科学工具。 3.以生动的案例引出问题解决方法，提供完整代码和步骤流程，可参考，可上手。 4.深浅出，对新手友好，本书尽量不使用数学公式和晦涩的术语。 5.提供同步讲解视频，帮助读者加深对书中难、重的理解。
本书详解网络爬虫的技术基础、Python常用IDE的使用、Python数据的存储、Python爬虫常用模块、Scrapy爬虫、BeautifulSoup爬虫、PyQuery模块、Selenium模拟浏览器、PySpider框架图片验证识别、爬取App、爬虫与反爬虫等内容。本书内容通俗易懂，方便读者快速掌握Python 3网络爬虫技术。
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发门。 基本知识：学习Python数据类型与结构、NumPy、pandas及其DataFrame类、面向对象编程。 金融数据科学：探索用于金融时间序列数据、I/O操作、推断统计学和机器学习的Python技术与程序库。 算法交易：使用Python来验证和部署自动算法交易策略。 衍生品分析：发灵活、强大的Python期权、衍生品定价和风险管理程序库。
《Python OpenCV从门到精通》以门为主、阶为辅，提供了从Python OpenCV门到编程高手所必需的各项知识。 （1）主流技术，全面解析。本书内容丰富，涵盖OpenCV图像处理技术的方方面面，包括图像的几何变换、阈值处理、图像运算、模板匹配、滤波器、腐蚀与膨胀、图形检测、视频处理、人脸检测和人脸识别等。一本书教你掌握计算机视觉发领域的主流核心技术。 （2）由浅深，循序渐。本书引领读者按照基础门 核心框架 项目实战循序渐地学习，符合认知规律。 （3）边学边练，学以致用。130个应用实例 1个行业项目案例 136集Python零基础扫盲课，边学边练，在实践中提升技能。 （4）精彩栏目，贴心提醒。本书设置了很多 注意 说明 技巧 等小栏目，有利于读者在学习过程中更轻松地理解相关知识及概念，并轻松地掌握个别技术的应用技巧。 （5）在线解答，高效学习。
本书特色 ? 《Python数据可视化从门到项目实践:超值版》主要包括使用Python内置对象以及NumPy和Pandas中的核心对象为图表构建数据的方法、Matplotlib图表的整体组成、创建图表的基本流程和两种编程方式、设置Matplotlib默认选项、使用Matplotlib库创建图形和坐标系、设置图形外观、设置坐标轴、为数据添加注释、添加图表标题和图例、添加网格线和参考线，以及将图表保存为图片文件、使用Matplotlib/Seaborn/Pyecharts三个库创建不同类型的图表，以及使用它们行数据可视化项目实战等。 ? 《Python数据可视化从门到项目实践:超值版》结构系统，内容细致，概念清晰，注重技术细节的讲解，通用操作和特定操作相辅相成，使读者可以在最短的时间内学会Python数据可视化编程。 ? 《Python数据可视化从门到项目实践:超值版》赠送示例源代码、重内容的多媒体视频教程和教学课件。
引导测试人员攻克Python门难 提供可落地的HTTP协议口自动化脚本、实实在在的可运行环境 拥有《Python 口自动化测试》，就拥有整套的源码，按照本书的环境设置，整套源码是完全可运行的
随着人们对优化软件架构和设计的关注度的不断提高，软件架构师也愈发认识到在架构和设计层面，对象创建、代码结构和对象之间的交互优化的重要性。因为这样不仅能够降低软件的维护成本，而且还能确保代码的可重用性，提高代码适应变化的能力。在上一版成功的基础上，本书的第2版将利用Python 3.5来帮助读者实现现实世界的各种场景。本书首先从Python的角度对各种设计模式行了介绍。然后，逐步带领读者深学习单例模式、工厂模式和门面模式。之后，还介绍了如何使用代理模式来控制对象访问。此外，本书还讲解了观察者模式、命令模式和复合模式。通过阅读本书，读者能够一步提高其在软件架构、设计和发方面的专业技能。 本书的目标读者本书适用于软件架构师以及热衷于软件设计的Python应用发人员。对于具有初级Python编程技能并且喜欢使用Python 3.5的工
1.做中学，从代码来理解深度学习的数学 从本质上讲，这是一本数学书。但是，本书将使用代码来说明概念，而不是证明和练习。深度学习是一门应用学科，作者认为做中学，你才能理解它。因此，本书将使用代码来弥合纯数学知识和动手实践之间的差距。 2.循序渐，从基础到阶，从门到精通 本书各章内容相辅相成，基础章节后面紧跟阶的数学主题，最后讲解深度学习算法，涉及前面章节中涵盖的所有内容。一般而言，读者可以从前向后通读本书，对于熟悉的主题，则可以跳过。
Python漫游数学王国——高等数学、线性代数、数理统计及运筹学
搭建编程与高等数学的桥梁，融合计算思维与数学思想；全面提高科学计算能力、高等数学应用能力和使用Python解决复杂问题的能力。
1. 从基础讲起，适合零基础学习Python运维的读者 为了便于读者理解本书内容，从基础知识始讲述，并结合实际应用，激发学习兴趣，提高学习效率。 2. 涵盖自动化运维的主流源工具 本书涵盖Ansible、APScheduler、Paramiko、Celery、Airflow、Docker等主流运维工具的架构、原理及详细使用方法。 3. 项目案例典型，实战性强，有较高的应用价值 本书每一篇都提供了大量的实战案例，这些案例来源于作者发的实际项目，具有很高的应用价值和参考性，而且分别使用不同的框架组合实现。这些案例稍加修改，便可用于实际项目发中。
《Python渗透测试编程技术：方法与实践》由资深的网络安全教师撰写，内容围绕如何使用目前备受瞩目的Python语言行网络安全编程展。《Python渗透测试编程技术：方法与实践》从Python的基础讲起，系统讲述了网络安全的作用、方法论，Python在网络安全管理上的应用，以及Python在实现这些应用时相关的网络原理和技术。结合实例讲解了使用Python行网络安全编程的方法，以及在实际渗透中的各种应用，包括安全工具的发、自动化报表的生成、自定义模块的发等，将Python变成读者手中的编程利器。
面向机器学习新手的门书，透彻掌握机器学习基础知识 341个公式：推导过程全公 175段代码：边试边学效率高 167张插图：以图配文好理解 支持Jupyter Notebook 配套源码 资源可下载 1.Jupyter Notebook交互式编程环境，让学习过程不枯燥 使用Jupyter Notebook，你可以在线编码、运行，并将结果绘图，还可以记笔记、随时修改代码并查看运行效果，在不断探索中掌握实战能力。 2.公式和代码一一对应，让理解更深 通过一步一步地推导公式，手把手教你代码实践，一行行公式与一行行代码相结合，帮助你直观、透彻地理解算法流程。 3.循序渐近，真正适合初学者 从环境搭建讲起，然后介绍Python和数学基础知识，再介绍有监督学习中的回归和分类问题、神经网络模型和手写数字识别，以及无监督学习中的聚类问题，对每个知识都有细致解释，力求通俗易懂。读完本书，你将掌握足以
1、本书使用Python 3版本的数据分析，如数据分析基础工具的Numpy、数据可视化工具的Matplotlib和Seaborn、数据处理工具的Pandas、数据统计工具的Scipy、机器学习工具的Sklearn以及自然语言处理的相关库。 2、本书代码采用基于Python的各类库实现，全部程序都通过上机调试和运行。在讲解基本理论的基础上加强动手实践能力的培养，让学生在操作中学会Python编程。 3、本书针对机器学习、数据分析、Python相关技术和自然语言处理的初、中级读者，从零始逐行讲解代码，使其熟悉并实现自然语言处理的基本内容。 4、本书逻辑严谨，内容精练，文字简洁，通俗易懂，实训题目经典实用，综合性强。 5、本书配套资源，读者可登录清华大学出版社官网或扫描书中二维码获取。
? 有趣的手绘插图：文字说不清楚的事情咱们来看图说。 ? 丰富的编程案例：不再干巴巴地讲理论，用示例和项目说明一切。 ? 涉及内容广泛：覆盖Python Web、Python爬虫、游戏编程三大热应用，总有一个是你关注的。 ? 配合视频教学：为便于读者掌握本书内容，笔者专门录制了相关视频教学课程，读者可以登录网站观看本书的视频教学，也可扫描下方的二维码用手机观看。若使用过程中出现问题，可以发送邮件至，主题为 Python轻松学：游戏、爬虫与架站配书文件 。 ? 技术交流：可以加笔者的QQ群行技术交流，并获得技术支持。
本书采用了以任务为导向的教学模式，按照解决实际任务的工作流程路线，逐步展介绍相关的理论知识，推导生成可行的解决方案，*后落实在任务实现环节。 全书大部分章节紧扣任务需求展，不堆积知识，着重于解决问题时思路的启发与方案的实施。通过从任务需求到实现这一完整工作流程的体验，帮助读者真正理解与消化Python网络爬虫技术。 书中案例全部源于企业真实项目，可操作性强，引导读者融会贯通，并提供源代码等相关学习资源，帮助读者快速掌握大数据相关技能。
本书面向零基础起的学习者，以面向对象发思想为核心，讲授Python语言的基本语法及其应用。 书中特别强调掌握学习Python的基本方法 阅读帮助文档。所以，在很多地方提示读者查阅。 本书代码全部实际运行通过，都放在如下地址：https://github.com/qiwsir/PythonCourse/tree/master/first
京公网安备11010502037644号|经营许可证编号：合字B2-20160011|互联网药品信息服务资格证
购物车