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本書詳細地闡述了軟件測試領(lǐng)域的基本理論、基本技術(shù)及專門測試領(lǐng)域的測試技術(shù)。從軟件測試的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)入手，介紹了和軟件測試相關(guān)的基礎(chǔ)知識；然后全面深入地介紹了靜態(tài)測試技術(shù)和動態(tài)測試技術(shù)；在了解這些基礎(chǔ)技術(shù)的基礎(chǔ)上，本書從單元測試、集成測試、系統(tǒng)測試及驗收測試4個層面分析了如何進行測試的計劃、用例分析和設(shè)計等過程；本書還會涉及

現(xiàn)在，大部分公司已經(jīng)將Spring作為企業(yè)級應(yīng)用程序開發(fā)的主要框架。本書的主要目的是討論Spring框架使用的設(shè)計模式，以及在Spring框架中如何實現(xiàn)。本書能夠幫助讀者學(xué)習(xí)并理解Spring框架所使用的設(shè)計模式以及它如何解決企業(yè)級應(yīng)用程序中常見的設(shè)計問題，同時也能夠幫助讀者了解Spring5的增強特性及其引入的許多新

本書主要通過對Excel爬蟲和Python爬蟲的對比，介紹使用Excel和Python實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)爬取的相關(guān)內(nèi)容和方法。書中按照學(xué)習(xí)的遞進層次分為基礎(chǔ)篇、Excel爬蟲篇和Python爬蟲篇三部分內(nèi)容，基礎(chǔ)篇包括網(wǎng)絡(luò)爬蟲基礎(chǔ)、網(wǎng)頁和網(wǎng)站基礎(chǔ)、網(wǎng)頁開發(fā)者工具和Python編程基礎(chǔ)等內(nèi)容，Excel爬蟲篇包括使用Excel

本書首先簡要回顧了Python語言的基礎(chǔ)知識和程序設(shè)計的基本原則，然后依次介紹線性表、棧、隊列、樹、二叉樹、圖等常見的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的基本概念、特點、存儲表示、基本操作的算法實現(xiàn)及應(yīng)用場合，最后介紹計算機中最常見的查找、排序等操作的算法原理、實現(xiàn)方法，并對算法的時間、空間性能等進行綜合分析。 本書可作為高等學(xué)校計算機科

本書分為25章，內(nèi)容包括：開發(fā)環(huán)境、API簡介、使用Node和Express開發(fā)Web應(yīng)用、數(shù)據(jù)庫、CRUD操作、用戶賬戶和身份驗證、用戶操作、細節(jié)優(yōu)化、用戶界面和React、裝飾應(yīng)用、Web應(yīng)用驗證和狀態(tài)管理、部署Web應(yīng)用、部署Electron應(yīng)用、移動應(yīng)用shell、移動應(yīng)用身份驗證等。

本書主要介紹了應(yīng)用SQLServer2017數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)庫管理與開發(fā)的知識。本書共10章，主要包括：職業(yè)崗位需求分析、課程定位、教學(xué)案例綜述，數(shù)據(jù)庫應(yīng)用系統(tǒng)概述，數(shù)據(jù)庫概念模型及關(guān)系模型，SQLServer2017的安裝、配置與管理，管理數(shù)據(jù)庫，管理數(shù)據(jù)表，數(shù)據(jù)庫高級對象操作和管理，數(shù)據(jù)庫的日常維護，數(shù)據(jù)庫的

從Python基礎(chǔ)入門開始，到應(yīng)用Python進行科學(xué)計算、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)可視化、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)，再到利用Python進行金融、地理信息、交通、文本、圖像等具體領(lǐng)域數(shù)據(jù)挖掘與分析，并最終利用Python進行項目GUI可視化應(yīng)用開發(fā)。本書深入淺出地介紹了如何學(xué)習(xí)Python數(shù)據(jù)分析技能及應(yīng)用于具體領(lǐng)域，實踐性強。本書

本書是在第1版的基礎(chǔ)上經(jīng)結(jié)構(gòu)調(diào)整和內(nèi)容增減而成，主要內(nèi)容包括4部分：JavaEE技術(shù)基礎(chǔ)（第1章）、JavaEE技術(shù)規(guī)范（第2章~第6章）、JavaEE輕型框架（第7章~第9章）、框架整合（第10章）詳細介紹了13種技術(shù)規(guī)范和3種常用輕型框架的原理、組成和應(yīng)用開發(fā)方法，最后通過一個實戰(zhàn)案例綜合運用各章知識學(xué)以致用，掌握

全書工12章，主要內(nèi)容包括：商業(yè)數(shù)據(jù)分析概論、Python商業(yè)數(shù)據(jù)存取、Python商業(yè)數(shù)據(jù)的圖形繪制與可視化、Python描述性統(tǒng)計、Python參數(shù)估計、Python參數(shù)假設(shè)檢驗、Python相關(guān)分析、Python一元線性回歸分析、Python多元線性回歸分析、Python時間序列分析應(yīng)用、Python量化金融數(shù)據(jù)