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本书共有19章。第1~10章介绍Selenium IDE、Selenium WebDriver、Selenium Grid、Appium等工具的应用。第11~16章介绍自动化测试实战的组织及模式优化,包括如何通过Selenium进行功能测试和非功能测试,如何完善功能测试驱动,如何设置功能测试的逻辑组织结构,如何优化功能测试的物理组织结构,如何增强功能测试的运行反馈机制。第17~19章讲述自动化实战的落实及实践优化。 本书适合测试人员和开发人员阅读。
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为了帮助读者更好地使用本书,本书提供配套的原始数据文件、Python程序代码,读者可以从 华章计算机 公众号,回复64002免费获取。为方便教师授课,本书还提供了PPT课件,教师可到网址http://www.tipdm.org/tj/840.jhtml咨询获取。 (1)畅销书全新升级,第1版销售超过10万册,被国内100余所高等院校采用为教材,同时被广大数据科学工作者奉为经典,是该领域公认的事实标准。 (2)作者在大数据挖掘与分析等领域有10余年的工程实践、教学和创办企业的经验,不仅掌握行业的技术和实践方法,而且洞悉学生和老师的需求与痛点。 (3)本书提供丰富的配套资源,含上机环境、Python源代码、案例建模数据、教学PPT。
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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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