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本书真正为软件测试人员考虑，在有限的篇幅内既讲解了必需的Python语言知识，也设计了很多演示案例、项目等，内容翔实，代码可以拿来即用。 本书作者具有丰富的实战经验，均具有多年测试开发经验，长期从事自动化测试框架、分布式测试平台设计与开发工作。 颠覆传统，循序渐进落地自动化测试项目，在项目中学会Selenium自动化与Python语言。 此外还介绍了平台建设相关一些实用技术，如平台搭建维护、项目部署以及运用Docker容器技术进行测试等。
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从Excel到Python：用Python轻松处理Excel数据 Python办公自动化|Excel|数据分析|用Python操控Excel
在实战中学，学完即用 轻松实现办公自动化 写给非IT 领域职场人员的Pyhton数据处理指南 学习门槛更低，操作讲解更细致，数据处理速度更快
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（1）介绍机器学习、深度学习等基础知识，阐述与TensorFlow互补的深度学习模型技术，探讨TensorFlow流行的原因； （2）使用Flask轻量级框架在Web上提供已训练的深度学习模型，给出建立浅神经网络的实用案例； （3）介绍数据增强和批处理规范化方法，给出使用MNIST数据集训练卷积神经网络的实用案例； （4）介绍序列数据与递归神经网络，基于IMDB影评系统给出递归神经网络的实用案例； （5）研究自然语言处理与推荐系统，给出深度自然语言处理及深度协同过滤的实用案例； （6）详细介绍自动编码器的理论应用以及使用tf-agent模型的强化学习，给出基于Fashion MNIST数据集的图像降噪实用案例； （7）详细介绍生成对抗网络，基于MNIST数据集实现生成对抗网络生成文本、图像或声音等应用。
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Python简单易用，已经成为主流的编程语言之一。它提供了丰富的API和工具，无论是Windows、Mac还是Linux，均可轻松地跨平台运行Python。Python是面向对象的语言，可轻松实现集成封装、继承和多态的编程。Python不仅能完成基础编程，还可帮助解决如智能交通、生物信息、物理、建筑、地理信息、图像可视化、生命科学等领域复杂的数值计算问题。此外，在数字化时代，使用Python进行数据搜索与处理，将会越来越普遍。为便于读者高效学习Python编程理论与方法，本书涵盖以下读者关心的主题： ? Python编程基础知识； ? Python组合数据类型及使用； ? Python函数及调用规则； ? Python程序设计结构与算法； ? 面向对象的程序设计方法； ? 文件操作与异常处理； ? Python的GUI设计； ? Python绘图方法； ? Python网络爬虫。
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针对性强。全书内容紧密结合高中信息技术课程，围绕课程中的内容进行深入讲解，并进行适当的扩展，同样也适用于高年级初中生阅读。代码紧跟Python很新版本。书中所有代码适用于Python 3.4.x、Python 3.5.x和Python 3.6.x，以及将要发布的Python 3.7.x。例题丰富、代码纯正、讲解透彻。书中所有例题都配有相应的解析和源代码，并且对重要的源代码都加了注释来说明代码思路以方便理解。形式多样化、内容立体化。书中重点内容通过圆点进行了标记，并通过小技巧、小提示、注意等多种形式方便阅读和理解；另外，书中所有例题和案例都配有相应的，通过扫描可以快速下载源代码，减少代码输入时间，节约宝贵的学习时间。
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适读人群 ：主要面向数据分析师群体以及想要从事数据分析师的大学生。 “入职数据分析师系列”丛书 4年，深受读者好评 总超过20万册 《对比Excel，轻松学习Python数据分析》 连续三年稳居各大网店榜前列 出版有繁体版、韩语版 荣获中国工信出版集团2020年出版物二等奖 荣获电子工业出版社2020年书奖 荣获博文视点公司2019年震撼力图书奖
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"用图解的方式直观地讲述常用经典算法的核心思想和要点。 结合大量的代码示例剖析算法的设计原理与逻辑构建思想 。图解教学：专门绘制327幅示意图，将抽象的算法原理用形象、直观的方式展现出来，读者理解起来更加容易，学习效果更好。 算法典型：深入分析常见的36种经典算法，涵盖排序、图和字符串等算法，并深入剖析9种经典算法思想，帮助读者深入理解相关算法的构建逻辑。 示例丰富：详解70个算法示例，并用Python语言实现，每个算法至少对应一个示例，便于读者将算法理论与编程实践结合起来，从而提高编程水平和对算法的理解。 注释详细：对所有算法示例中的核心程序代码都进行详细的注释，便于读者更加清晰、直观、深入地理解程序的运行逻辑。 循序渐进：按照“算法基础?排序算法?图算法?字符串算法?经典算法思想”的学习顺序安排内容，讲
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三步学Python（全彩印刷） 预习-体验-理解，3个步骤带你入门Python！基于python 3.9，385幅全彩插图，附带练习题和参考答案，提供本书示例程序下载，全彩印刷
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Python强化学习：算法、核心技术与行业应用 AI和ML领域的知名专家和博主重磅作品，囊括行业前沿技术
强化学习(RL)是用于创建自学习自主智能体的人工智能方法。本书基于强大的理论基础，采用实用的方法来研究强化学习，并使用受现实世界中商业和行业问题启发的实际示例来教授先进的强化学习知识。 本书首先介绍老虎机问题、马尔可夫决策过程和动态规划，带你深入了解经典强化学习技术，包括蒙特卡罗方法和时间差分学习方法。然后，你将了解深度Q-学习、策略梯度方法、Actor-Critic算法、基于模型的方法以及多智能体强化学习。接下来，本书将介绍一些成功的强化学习实现背后的关键方法，例如，域随机化和好奇心驱动的强化学习。 随着学习的深入，你将使用现代Python库（例如，TensorFlow和Ray的RLlib包）探索许多具有高级实现的新颖算法。你还将了解如何在机器人、供应链管理、市场营销、金融、智慧城市与网络安全等领域应用强化学习技术，同时评估不
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正版书籍 Python从菜鸟到高手（第2版） 李宁 清华大学出版社 正版图书支持发票 七天无理由退货让您购物无忧
李宁 “私房菜谱” Python语法基础 Python编程 PythoWeb开发 PythoGUI开发 Python爬虫技术 Python游戏开发 Python办公自动化 Python项目实战 李宁“实战项目” PyQt6游戏项目实战：俄罗斯方块 Pygame游戏项目实战：塔防 Python爬虫项目实战：抓取数据并存档 PythoWeb项目实战：基于Django的58同城项目设计
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●本书按照构建一个真实软件的顺序，通过一个贯穿全书的示例，解释其他教程中一般不会讲解的各种Python语言特性：从利用入口点让可重用的控制台脚本成为微服务，一直到高效使用asyncio整理来自多个数据源的数据。在此过程中，本书将介绍基于类型提示的linting、低开销的测试，以及其他自动执行的质量检查，以演示真实的开发过程。 ●通过阅读本书，你将了解以下内容： Python异步编程。 插件架构。 如何使用类型注解。 Python相关测试技术。 打包和依赖项管理。 ●具体而言： 第1章和第2章介绍开发环境和相关的工具； 第3~6章涵盖代码打包和依赖项分发、插件架构、接口、聚合服务器等实用内容； 第7章与第8章讨论线程和异步编程相关内容，以及一些高级主题； 第9~12章涉及可视化、调优、错误处理以及数据分析相关主题。 ●本书提供示例代码下
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