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《软件工程技术与实用开发工具(安全型)》全面系统地阐述了软件工程基本原理与方法,突出了软件工程技术在软件项目开发实践中的应用。全书以软件生命周期为主线,以结构化方法的传统软件工程和面向对象方法的现代软件工程为指导,主要介绍了软件项目开发需求分析、结构化软件设计、面向对象软件设计、程序编码的实现、软件测试与维护、软件项目管理,并分别介绍了统一建模语言uml与ibm rational rose建模工具、microsoftvisio 200
本书的写法非常独特。它一反常规软件工程教材难以避免的枯燥风格,用非常通俗、非常平易的语言,讲出了软件系统开发一系列深刻的道理和实际的经验。作者把大型软件系统的成功归纳为20条基本原则,并向读者介绍了现代信息技术给人类思维带来的新理念。本书不只是适合技术人员阅读,它的读者范围非常广,只要是具有一般科学知识的读者都可以使用本教材。以这样的角度来讲解软件工程的书,国内还是第一本...
《软件测试技术与项目实训》根据高等职业技术教育的教学特点,结合教学改革和市场、行业应用需求编写而成。《软件测试技术与项目实训》是软件测试动手操作实战教材,结合了作者多年的教学经验和培训经验,通过真实的项目测试活动,主要介绍了软件测试各阶段的操作和应用。本书充分体现任务引领、项目主导的教学思路,使初学者容易快速入门,易于动手实际操作。《软件测试技术与项目实训》以项目为载体,每章开始都设有教学重点和教学难点,按照企业的测试流程进行各
本书基于数据驱动的思维,以R和Python作为编程工具对大量实际案例做了分析。介绍了回归、分类及各种多元分析方法(包括主成分分析、因子分析、聚类分析、典型相关分析、二元及多元对应分析、多维尺度变换分析)的概念、应用及可能的误区。 本书并不要求读者有数理统计的预备知识,而且本书在一开始为读者提供了为理解概念而必要的代数知识,并附有学习编程语言的练习。读者可以通过本书学到机器学习的*重要内容并同时学习编程语言,打下数据科学的基础...
数据主导的学习方式有助于读者理解数据科学的本质,读者可以通过分析数据学会多种统计方法的应用。本书以数据形式为导向,对应不同的数据形式介绍可能使用的一些统计方法。这些统计方法可能属于不同的模型和统计方向,但只要适用于同一类数据,本书就尽量都予以介绍,以此启发读者探索及创新。本书初版以来,在广大读者的支持和鼓励下,10年间不断更新。第4版在第3版的基础上做了增补及修正,并且重新安排了部分章节。本书始终坚持以下特色:(1)用实际数据做案例,
非参数统计是统计学和数据科学的重要分支领域。本书作为该领域的基础教材,其特点体现在以下几方面: 1.针对性强。本书针对数据分析专业的特点和需要,阐述非参数统计的基本概念、理论、方法和编程,重点从非受控观察数据对参数推断知识的需要角度出发,将统计推断知识、理论和方法与反事实复杂场景因果关系的解读与判断问题相结合,应用于稳健估计、局部模式、严格证据的信息提取任务中。 2.通用性强。适用于Python技术数据管理人才培养。增加P
本书以R语言为实现工具,以数据可视化分析为导向,结合实际数据介绍可视化方法。全书共10章,内容包括数据可视化的基本问题以及R语言数据处理的基本方法、传统绘图包graphics和ggplot2包简介、类别数据可视化、数据分布可视化、变量间关系可视化、样本相似性可视化、时间序列可视化、概率分布可视化、一些特殊的可视化图形及可视化相的关主题和注意事项等。本书有以下特色。◆不同的可视化视角。与其他可视化书籍不同,本书根据数据类型和可视化目的对
强化学习是机器学习的重要组成部分。本书采用理论与实践相结合的写法,从强化学习的基本概念开始,详细介绍了强化学习的算法理论和实践操作,配有Python代码实现,完整呈现强化学习算法的实践细节。通过这本书你将会:(1)理解强化学习最关键方面的问题。(2)探索马尔可夫决策过程及动态规划的过程。(3)深入理解强化学习的各种方法,包括MC方法,TD方法,深度学习Q方法,SARSA方法等。(4)通过大量的现实例子及Python实现程序,不断地实践
编程语言是数据科学最重要的工具,编程不是目的,编程是为数据科学服务的。我们希望通过处理数据来学习编程语言,本书以目标导向的编程训练方式,引导读者在使用软件完成任务的过程中学会编程。当然,我们的目标是数据分析而不是诸如漫游、动画、生成网页等其他实践,因此,这里的训练内容也是基于数据处理及相关画图的需要。我们的训练是从简单的数字及逻辑运算、线性代数运算到机器学习模型拟合的由简入繁、循序渐进的过程。 本书为没有专门学过计算机软件编程
本书专注于编程本身,但以智能生活为主题,为图书的使用者预留了一个广泛的实现空间。搭配各种外延的设备,大家可以亲自动手,制作一件属于自己的智能生活产品。让编程从虚拟世界走向现实世界。 本书覆盖范围广,既适合低年级学生长期使用,也适合高年级低基础的学生入门使用,并给高、低年级的学生提供了一个交流的机会。各种配套资料,配合网站上音视频材料,构成系统化的学习交流辅助平台。所以此书不仅可作为学校、培训机构的教学书,也可以作为学生和学生家
本书是一本基于Python实现全部例题计算和分析的数据分析教材,书中例题解答均给出了详细的实现代码和结果。全书共11章。第1章介绍数据分析的相关概念以及Python的初步使用方法。第2~3章介绍数据的描述性分析方法,包括数据可视化分析和描述统计量分析。第4~6章介绍数据推断分析的基本理论和方法,包括概率分布、参数估计和假设检验。第7~11章介绍实际中常用的一些数据分析方法,包括类别变量分析、方差分析、回归分析、时间序列分析等。本书可作
在大数据和人工智能时代,大数据对科学研究的重要性日益显现。本书基于Python这一学习难度较小的编程语言,选取劳动科学这一视角,系统介绍了如何对大数据进行收集、处理及分析。由浅入深是本书的一个特点。全书分为四个部分共 20 章,第一部分介绍了Python基础知识,第二部分介绍了Python数据处理,第三部分介绍了爬虫基础知识,第四部分介绍了爬虫技术应用的具体例子。内容丰富、易于理解是本书的另一个特点。本书以应用为目的,每部分内容都给出
缪哲 著
林奕含
宋瑞祥 著
[美]艾玛·克莱因 著,韩冬 译
[日]熊田千佳慕 著,张勇 译
梁实秋
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