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适读人群 :本书适合从事自动化测试开发技术的广大开发和测试人员使用,也可供产品测试开发管理人员参考。 自动化测试平台测试开发是指开发一个平台系统,结合相关的开源自动化框架进行集成,如Selenium等,然后在该系统 上进行接口自动化测试、App自动化测试、WebUI自动化测试、性能测试等,总体而言,开发出来的自动化平台能使自动化测试更高效、更务实、更可视化、更简洁。
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![Python贝叶斯分析 [阿根廷] 奥斯瓦尔多·马丁(Osvaldo Martin) 著,田俊 译 人民邮电出版社【正版](images/model/guan/url_none.png)
Python贝叶斯分析 [阿根廷] 奥斯瓦尔多·马丁(Osvaldo Martin) 著,田俊 译 人民邮电出版社【正版 【热销推荐,正版现货,全国三仓就近发货,物流快捷,欢迎选购!】
本书介绍了贝叶斯统计中的主要概念,以及将其应用于数据分析的方法。本书采用编程计算的实用方法介绍了贝叶斯建模的基础,使用一些手工构造的数据和一部分简单的真实数据来解释和探索贝叶斯框架中的核心概念,然后在本书涉及的模型中,抽象出了线性模型用于解决回归和分类问题,此外还详细解释了混合模型和分层模型,并单独用一章讨论了如何做模型选择,还简单介绍了非参模型和高斯过程。 本书所有的贝叶斯模型都用PyMC3实现。PyMC3是一个用于概率编程的Python库,其许多特性都在书中有介绍。在本书和PyMC3的帮助下,读者将学会实现、检查和扩展贝叶斯统计模型,从而解决一系列数据分析的问题。 从本书你将学到: 从实用的角度理解基本的贝叶斯概念; 学习如何用PyMC3构建概率模型; 掌握检查和修改模型的技能; 利用分层模型的优势给模型加入结
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当Python程序员在回忆或解释这种开源语言的语法以及它的众多强大但又缺乏文档的模块而需要获得帮助的时候,本书为他们提供了参考。最经常需要的信息在这本全面的参考指南中很容易查找到——不单单关于Python语言本身,还包括标准库中最经常需要使用的部分以及最重要的第三方扩展。
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《Python编程入门经典》(作者James Payne)主要介绍Python3.1。Python3.1发布于2009年,是Python程序语言的主版本。由于Python是一门跨平台的语言,本书中的内容和示例适用于任何平台(除非特别指出的例外情况)。在可能独立于平台的情况下,本书中的示例都尽量设计成跨平台的。此外,由于Python 3.1相对较新,并非所有支持库都被更新到可以在Python3.x下工作。在这种情形下,如果某些理论需要详细解释,本书将使用Python 2.6代替Python 3.1。
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本书教你如何使用流行的Python编程语言来编写计算机游戏,即便你之前没有任何编程经验。 首先,本书带领读者猜数字和Tic Tac Toe这样的经典游戏,然后开始学习更加的游戏的开发,例如基于文本的Sonar Treasure Hunt游戏以及带有音效和动画的Dodger游戏。在此过程中, 我们还会学习关键的编程和数学概念,这些将使得你的游戏开发技能达到更高的层级。 通过本书,你将学习: 使用组合循环、变量和流程控制语句; 选择合适的数据结构来完成任务,例如列表、字典和元组; 使用pygame模块,为游戏添加图形和动画; 处理键盘和鼠标输入; 编写简单的人工智能程序,从而能够和计算机玩游戏; 使用加密技术把文本信息转换为密码; 调试程序并找出常见错误。 随着你编写每一个游戏,你将打下牢固的Python编程基础,并且能够更好地理解计算机科学的基础知识。
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Python是一门很绝妙的编程语言,它快速、灵活且内置了丰富的标准库,已经用于越来越多的不同行业。通常,大多数关于Python的书都会教读者这门语言的基础知识,但是掌握了这些基础知识后,读者在设计自己的应用程序和探索实践时仍需要完全靠自己。本书则不同,它介绍了如何利用Python有效地解决问题,以及如何构建良好的Python应用程序。从本书中读者将学到什么 杰出实践:书中给出了构建应用程序时可参考的方法和建议,帮助读者充分利用Python的特性,构建不会过时的应用程序。如果读者正在做一些东西,可以立刻应用本书中提及的技术去改进自己当前的工作。 解决问题:书中介绍了测试、移植、扩展Python应用程序和库等方面的实际问题并提供了相应的解决方案,还介绍了一些非常好的小技巧,讨论了一些长期维护软件的策略。 语言的内部机制:书中阐述
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Python数据科学指南 (印)Gopi Subramanian著 人民邮电出版社 自动化技术、计算机技术 Python 数据科学指南
本书从讲解如何在数据科学中应用Python开始,陆续介绍了Python的工作环境,如何用Python分析数据,以及数据挖掘的概念,然后又扩展到机器学书还涵盖了缩减原则、集成方法、*森林、旋转森林和超树等方面的内容,这些都是一个的数据科学专家所掌握的。 阅读本书,你将学会:; 揭示数据科学算法的完整范畴; 地掌握和使用numpy、scipy、scikit-learn和matplotlib等Python库;; 了阶回归方法的建模和变量选择;; 一步理解集成方法的潜在含义及实施;; 在各种各样的数值和文本数据集上解决实际问题;; 熟悉的算法,如梯度提升、*森林、旋转森林等。 本书:; 内容明确且易于跟学;; 甄选重要的任务与问题;; 精心组织编排内容,有效解决问题;; 清晰易懂的讲解方式;; 书中呈现的解决方案能够直接应用到实际问题
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