《软件工程/普通高等院校计算机类专业规划教材·精品系列》依据典型的软件开发过程，以软件生命周期为主线组织内容。全书共分9章，第1章介绍软件工程相关的基本概念，第2、3章介绍结构化分析和设计，第4～6章介绍面向对象分析和设计，第7、8章介绍软件测试及软件质量保证，第9章介绍软件项目管理。《软件工程/普通高等院校计算机类专业规划教材·精品系列》的组织在一定程度上兼顾了面向过程、面向对象、软件工程管理的视角。
　　《软件工程/普通高等院校计算机类专业规划教材·精品系列》内容丰富、循序渐进，注

随着大数据技术的发展及Python在人工智能领域的火热应用，Python得到越来越多的应用。本书就是在这个背景下编写的，是一本Python 3.6入门教材，特别适合想直接切入爬虫编程及大数据分析处理的读者学习使用。本书赠送示例源代码与教学视频。 本书分为16章，主要内容包括开发环境、数据结构、函数、面向对象、多线程、模块、包、GUI模块、图形模块、正则模块、文件处理模块、网络编程模块和爬虫模块等，并且为每个模块提供了实战示例，*后用两章来介绍数据库编程实战和爬虫框架实战。 本书内容详尽、示例丰富

　　《Python数据分析基础（第2版）/“十三五”全国统计规划教材》通过真实案例，全面介绍python3编程基础及其数据分析工具的应用，培养读者通过数据提出问题、分析问题、解决问题以及对分析结果评价的能力。全书内容包括：python3基本配置和编程基础、面向对象编程及并行处理、数据预处理、数据描述与可视化、统计推断、相关分析、关联分析、回归分析、主成分和因子分析、聚类、判别与分类、列联分析、对应分析、定性数据分析、时间序列分析、神经网络与深度学习等，将数据分析工作中的基本理论、方法和应用进行深

本书系统地介绍了目前流行的常用工具软件的用途和使用技巧，主要包括系统维护工具、音频视频工具、文档翻译工具、办公社交工具、图像处理工具、磁盘光盘工具6类。本书内容全面、语言流畅、实例丰富、图文并茂、实用性强。通过本书的学习，读者可以迅速、轻松地掌握常用工具软件的用法。

本书主要内容包括：网络爬虫概述、 requests库入门、xapth语法详解、认识和应对反爬虫、模拟登录和验证码的处理、动态页面的分析方法、scrapy框架基础、 应对反爬虫策略、scrapy数据存储、提交数据和保持登录、crawlspider模板、图片下载和文件下载、分布式爬虫、增量式爬虫、

　　本书共14章，前12章主要介绍Python基础知识，即从“Python的安装及基础知识”→“Pvthon条件、循环语句、列表和函数”→“字符串、元组和字典”→“面向对象设计和异常处理”→“Python文件读、写”→“图形用户界面”→“数据分析和可视化”→“数据库增、删、读和写”→“Python网络编程”→“web应用”→“多线程和多进程”等多个方面介绍Python的使用。通过对Pyth叽的介绍，使学生掌握Python的安装和基本使用。后两章通过Python与桌面应用开发、网络爬虫等实际案例相

人工智能极简历史、开发环境准备、初识TensorFlow、简化神经网络模型、用神经网络解决非线性问题、从文件中载入训练数据、多层全连接神经网络、保存和载入训练过程、查看图形化的模型、用训练好的模型进行预测、用高层工具简化建模和训练过程、在其它语言中调用TensorFlow模型、用卷积神经网络进行图像识别、循环神经网络初步、下一步学习方向指南

本书共19章，第1章介绍数据科学中涉及的基本领域；第2～3章介绍与数据工作紧密相关的Python语言基础；第4章讲解描述性统计分析在宏观业务领域的分析；第5章讲解数据规整、清洗的重要技能；第6章介绍数据科学领域实用的四大统计检验；第7章讲解当被解释变量为连续变量时，如何使用线性回归作预测；第8章讲解使用逻辑回归作评分卡模型；第9章讲解另外一个可解释模型决策树。第10～12章分别讲解了BP神经网络、朴素贝叶斯、近邻域、支持向量机的原理和在决策类模型中的运用；第13～14章作为一个整体讲解商业分析场

本书共十二章，内容包括：Python基础知识、数据类型、程序结构、字符串与正则表达式、函数、文件操作、异常与异常处理、面向对象编程、GUI编程、数据库编程等。

本书是基于校级精品资源共享课程项目编写的教材，是作者从事十余年软件测试课程教学的经验积累。本书以服务高校软件测试课程教学为目的，尽量在知识的系统性和学习的连贯性上作出平衡，以案例为中心，遵循够用为度的课堂原则，采用提出问题分析问题解决问题的思路，很多时候采用了手把手教学的方式，目的是帮助初学者入门，提高学习者学习兴趣，终具备软件测试工程师所需的职业技能。全书共分9章，主要介绍软件测试的理论知识、方法、技术和常用工具，包括：软件测试概论、软件测试基本概念、软件测试与软件质量、黑盒子测试、软件