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适读人群 :供入门Python应用开发,适合课程设计或大学毕业设计的读者借鉴与参考阅读 本书是结合股票交易大数据分析范例为主线来教学Python编程的应用开发,适合计算机、数学或金融等相关专业的师生作为课程设计的教学用书,对毕业设计辅导也具有的参考借鉴价值。
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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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像计算机科学家一样思考 Python第2版 python语言编程入门开发程序设计零基础自学编程计算机网络教程教材
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适读人群 :软件功能测试人员、软件自动化测试人员,以及 Web开发人员。 《Selenium3自动化测试实战——基于Python语言》重要知识点总结如下: (1) Python3 编程语言基础精讲 (2) 通过20个例子展示WebDriver API 的使用场景 (3) unittest & pytest 两大单元测试框架全面介绍 (4) 数据驱动模型在项目中的应用 (5) 通过自动化项目串联所有知识点 (6) Jenkins持续集成的安装与配置 (7) appium 移动测试工具的应用
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正版书籍 接口自动化测试开发实战教程(Python版)(微课版) 蜗牛学院,陈南,邓强 人民邮电出版社 正版图书支持发票 七天无理由退货让您购物无忧
1.本书对接口测试的相关技术进行了较为完整的阐述,涉及面广,通俗易懂。 2.结合大量实践代码进行讲解,根据接口测试的工作要求进行编写。 3.配备微课视频。
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![Numpy数据处理详解—Python机器学习和数据科学中的高性能计算方法 [日]吉田拓真,尾原飒著,陈欢 译 中国水利水](images/model/guan/url_none.png)
Numpy数据处理详解—Python机器学习和数据科学中的高性能计算方法 [日]吉田拓真,尾原飒著,陈欢 译 中国水利水
适读人群:NumPy经常作为Python的基础软件库使用,任何学Python编程的读者几乎都需要掌握NumPy的使用方法,是机器学习工程师、数据科学家、数据分析师和科研人员都需要掌握的Python软件库。 内容丰富:全面系统地讲解NumPy的使用方法,涵盖NumPy数组操作、NumPy数学函数应用和NumPy机器学习编程等知识。读者可将此书作为案头手册,随时查阅。 通俗易懂:用通俗易懂的语言、详细介绍了大数据时代,NumPy在机器学习和数据科学中的高性能计算方法,读者可快速学会。 代码演示:用大量代码对知识点进行演示,Ipython交互式执行环境让结果可视化,可让学习更简单。最后还以案例的形式介绍了NumPy在机器学习中的应用,包括基础篇、理论篇、实践篇,以及深度学习篇、文字识别篇和强化学习篇。 装帧讲究:全文双色印刷,让学习过程不枯燥,版面设计精美
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Numpy数据处理详解—Python机器学习和数据科学中的高性能计算方法
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![少儿编程趣学指南:Scratch3.0篇+Python篇 [美]肖恩·麦克马纳斯(Sean McManus) 著;网易有](images/model/guan/url_none.png)
少儿编程趣学指南:Scratch3.0篇+Python篇 [美]肖恩·麦克马纳斯(Sean McManus) 著;网易有 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
本系列书是一套面向青少年的图文并茂的编程入门书,作者用新奇又有趣的方式带你熟悉 Scratch 3.0 和 Python 等时下流行的编程语言,学习简单又有代表性的程序,熟悉编程技巧,创造属于你自己的游戏项目和APP应用。深入学习本系列书,你将成为一名编程小行家!
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ROS 2机器人编程实战:基于现代C++和Python 3 徐海望 高佳丽 著 9787111715504 机械工业出版 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
本书介绍了基于ROS 2编程所需的各方面知识,并通过结合基本概念、设计思想、工程实践、编程调试和应用技巧等多面一体进行阐述,使读者可以更加快速地掌握ROS 2机器人编程的核心思想。书中包含大量的代码和实战案例,同时还会讲述开源项目及其相关规范和注意事项,结合作者实际的工程经验、与时俱进的 ROS 2设计思想和源码案例,读者可以学习到不拘泥于软件版本与软件环境的编程知识。此外,本书的*后一章还给出了ROS 2在实际项目中落地的应用策略和实用建议。书中所有源码都已按照ROS 2的相关规范进行开源,并与读者共同维护。 本书为读者提供了全部案例源代码下载和高清学习视频,读者可以直接扫描二维码观看。 本书适合机械、自动化、机器人、计算机、自动驾驶和人工智能等行业的从业者、学生和研究人员,以及 DIY 爱好者和极客等阅读学习。
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本书是一本以Python语言为工具,融合数学、信息科学与经济学等多领域知识的交叉学科教材。本书有以下特点: · 将机器学习建模思想分散融入各类数学模型中。例如,将“模型拟合”融入线性回归,将“模型评估”融入逻辑回归,将“核函数”融入支持向量机,将“集成学习”融入决策树????帮助读者体会隐藏于模型背后的机器学习建模核心思想,有效提高学习效率。 · 注重模型原理、代码实现与应用场景的紧密结合。对于每个机器学习模型,先以一个简洁例子引入其应用场景,再通过数学建模介绍算法内在逻辑并辅以核心代码实现,最后结合实际场景展示模型应用效果,达到理论、技术、应用的融会贯通。 · 配备丰富数字资源。各章均配有习题答案、插图原图以及教辅资源,既便于教师备课和授课,也有利于学生课后进一步领会和练习书中内容。此外,
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