Python Data Science Handbook

自動化測試是軟件測試領域的一個重要分支，其歷史可以追溯到軟件開發的早期階段。隨著軟件行業的快速發展和需求的不斷增長，傳統的手工測試方法已經難以滿足項目週期和質量的要求，因此自動化測試應運而生。進入21世紀，自動化測試工具和框架開始大量湧現。這些工具和框架提供了豐富的功能和靈活的定制選項，使得測試人員能夠更容易地實現自動化測試。例如，Selenium、Appium、JMeter等工具在Web、移動和性能測試領域得到了廣泛應用。隨著技術的不斷進步和需求的不斷變化，自動化測試將繼續發揮重要作用，為軟件行業的快速發展提供有力支持。本書全面地介紹了自動化測試基礎知識以及主流自動化測試技術。全書共分為9章，內容包括自動化測試基本概念、Python語言基礎、unittest單元測試框架、WEB接口設計概念、Postman接口測試、JMeter接口測試、RobotFramework測試框架、Selenium測試技術。

本書以“數據管理—數據挖掘—知識發現”為主線，將智能數據處理及分析的理論方法與Python程序實現相結合。作者開發了基於Git的在線編程平臺和案例庫，旨在構建智能數據工程“思想—模型—技術—實現”四位一體的知識學習框架。本書圍繞數據處理及分析的典型任務，從不同類型數據的特點出發，介紹架構、模型及算法，注重智能數據處理及分析理念的傳遞。本書介紹智能數據工程的經典方法和前沿技術，包括數據管理篇、數據挖掘和智能分析篇、知識表示和知識推理篇三部分。數據管理篇（第1～3章）介紹關系數據庫查詢優化、經典信息檢索、數據組織和架構技術；數據挖掘和智能分析篇（第4～7章）介紹高維數據挖掘、視覺數據分析、文本數據分析和圖數據分析技術；知識表示和知識推理篇（第8～9章）介紹知識圖譜和貝葉斯網模型及相應的知識推理技術。學習本書，讀者需要具有計算機程序設計、數據庫技術、深度學習的基礎知識，以及使用開源平臺的基本能力。本書可作為計算機和電子信息類相關專業研究生、高年級本科生數據工程、人工智能或機器學習等相關課程的教材，也可作為數據科學及人工智能等相關學科研究和開發人員的參考書。教師可根據學生類別、課程性質、學分設置和學習目標選擇不同篇（或章）開展教學。

本書是教育部計算機領域本科教育教學改革試點工作（“101計劃”）核心課程“計算概論（計算機科學導論）”之配套教材，也是面向所有大學生的第一門計算機課程的配套教材，由哈爾濱工業大學牽頭，東南大學、南京航空航天大學、湖南大學、北京大學等五所高校的優秀教師組成的課程建設組共同編寫。大學生的第一門計算機類專業核心課程應是計算機類專業的一門綱領性課程，也是所有專業學生必修的計算思維教育課程，旨在培養學生的科學與工程思維——計算思維，為學生今後深入學習設計、構造和應用各種計算系統求解學科問題奠定思維基礎。關於如何培養計算思維，本書試圖通過進階化的程序實踐項目，為讀者提供可研讀、可體驗、可實踐的實現計算思維的程序，使其能夠構建關於計算系統/工具的思維體系,是通過程序實踐培養計算思維的一種新探索。本書由16章內容構成：第1章介紹計算思維教育教學內容體系以及進階化程序實踐項目的總體設計方法；第2章簡要介紹程序設計語言Python及其編程實踐環境；第3—16章，每章介紹一個程序實踐項目，包括項目涉及的典型計算思維、項目總體設計方案、編程任務分解及其說明、關鍵編程任務的源代碼等。本書的實踐項目包括函數曲線繪製、曲線擬合、掃雷、CPU仿真、文件存儲仿真、分形圖案繪製、二十四點計算、數獨、旅行商問題求解、五子棋、網絡構建、網絡數據傳輸、應用數據庫、神經網絡建模與訓練。本書中所有項目的編程任務源代碼以開源的形式供讀者索取和研究。本書可作為不同類型高校計算機類專業第一門計算機教育課程的教材，也可作為各層次高校所有專業學生第一門計算機教育課程的教材。對於各類計算機教育工作者、從事計算機各領域工作的人員，本書也是一本極具價值的參考書。

本書以計算思維為主線介紹計算機科學的入門知識，主要針對計算機類專業一年級本科生的“計算機科學導論”“大學計算機基礎”等課程。全書共8章，主要內容包括計算機概述、計算機中信息的表示、操作系統、Python編程基礎、算法與數據結構、數據庫原理及應用、計算機網絡技術、計算機新技術等。本書參考了《計算課程體系規範》（CC2020），更加系統地聚焦如何通過計算機相關基礎知識的學習培養計算思維，同時注重讓讀者通過計算思維認識世界、提出問題、解決問題，內容的組織更加注意循序漸進地培養讀者的創造性學習能力。本書的特點是取材新穎、內容豐富、重點突出、適用性強，注重引導計算思維和自我提升。同時，注意與後續課程的分工與銜接，為後續課程的學習奠定基礎。本書適合作為高等院校計算機類相關專業的本科生教材，也可以作為計算思維愛好者的參考書。

本書主要介紹模式識別的基礎知識、基本方法、原理實現和典型工程應用，全書共10章。第1章介紹模式識別的基礎知識：第2章介紹貝葉斯決策理論；第3章介紹概率密度函數的參數估計；第4章介紹非參數判別分類方法；第5章介紹聚類分析；第6章介紹特徵提取與選擇；第7章介紹模糊模式識別；第8章介紹神經網絡在模式識別中的應用；第9章介紹典型深度學習模型及應用；第10章介紹模式識別的工程應用。每章的內容安排從問題背景引人，系統講述基本原理、方法和實踐應用(通過Python軟件編程)。本書內容傳統與前沿結合，理論與實踐並重，做到基本理論、實際編程與工程應用的統一。本書已人選“武漢理工大學本科教材建設專項基金項目”。本書可作為高等院校電子信息類、計算機類、自動化類等相關專業本科生的教材，以及信息與通信工程、控制科學與工程、計算機科學與技術等專業研究生的教材；也可作為從事人工智能相關研究與開發的工程技術人員的參考書。

本書根據編者多年講授公共計算機課程的經驗，同時徵求開設“數字素養與技能”這門課程的部分院校的意見和建議，並參考國內相關教材，結合自身教學科研實踐編寫而成。本書力求做到體系完整、通俗易懂、簡明扼要。本書基於 WindOws 10+Office 2021，講解操作系統和Office辦公軟件的使用技巧；基於PyCharm 3.10，講解PythOn程序開發的流程和計算機中問題求解的過程；基於各類多媒體軟件，講解圖像、音頻、視頻的編輯過程。全書共9章，主要內容包括計算機信息技術基礎、計算機系統的構成、計算機網絡與信息安全、文字處理軟件 WOrd 2021、電子表格軟件 Excel 2021、演示文稿軟件 PowerPOint 2021、程序設計與問題求解、多媒體技術及應用、計算機發展前沿技術。本書內容的設計以培養和提升學生的信息技能和信息素養為目標，使學生通過本書的學習，進一步培養分析問題和解決問題的能力，為繼續學習其他的計算機課程和把計算機應用到其他課程的學習中做好準備。本書適合作為高等院校及各類培訓學校計算機基礎課程的教材，也可作為高等學歷繼續教育和全國計算機等級考試MSOffice應用科目的參考用書，還可作為國家機關、企事業單位辦公人員提升計算機辦公應用水平的自學參考用書。

本書為新專標計算機類課程“雙高計劃”建設成果系列教材之一。本書圍繞當前的科學可視化、信息可視化等數據可視分析領域，為計算機、統計、大數據處理及相關專業開設“數據可視化”課程而編寫，採用實際案例由淺入深地展示了數據可視化在不同領域（如商業智能、健康信息學、社交網絡分析等）的應用。全書共分為10個項目：項目1介紹大數據可視化工程實戰；項目2介紹電影數據可視化項目實戰；項目3介紹共享單車可視化項目實戰；項目4介紹學生成績數據可視化項目實戰；項目5介紹企業銷量數據可視化項目實戰；項目6介紹疾病數據可視化項目實戰；項目7介紹金融數據可視化項目實戰；項目8介紹學生一卡通數據可視化項目實戰；項目9介紹租房信息數據可視化項目實戰；最後項目10介紹全球智慧城市平臺可視化綜合項目實戰。本書既可作為高等職業教育大數據技術等計算機類相關專業的教材，也可作為數據可視化技術愛好者的入門書籍。

在社會安全領域，人群異常行為成為各類嚴重群體性安全事故的根本致因。研究和開發人群異常行為識別技術，成為破解人群踩踏難題的重要技術途徑。為此，《人群行為識別理論與視覺AI技術研究》從計算機視覺角度，闡述了行人異常行為姿態、人群異常行為、恐慌行為、人群穩定性和計算機視覺技術等方面的發展與研究現狀，系統地介紹了國際上人群異常行為視頻數據資源；循序漸進地闡述了人體姿態特徵識別模型、行人運動學質心模型和動力學質心模型、恐慌行為識別模型、廣義異常行為識別方法、異常行為擾動與人群穩定性分析等核心理論；深入淺出地論述了計算機視覺檢測技術相關的開發資源、異常行為檢測程序設計、人群行為分析工具與軟件、其他輔助檢測技術和應用案例。文末附各章核心模型和算法的Java、MATLAB、Python等代碼。《人群行為識別理論與視覺AI技術研究》為廣大讀者提供人群異常行為分析和識別理論基礎，並為相關計算機視覺開發提供技術借鑒。

本書旨在展示大資料與智慧技術目前在鐵道工程領域的應用，重在理論與實踐相結合，不僅系統地介紹了相關理論知識，還通過豐富的案例分析和實踐操作，幫助讀者深入理解和掌握這一領域的技術方法。第一章介紹了智慧鐵道工程的發展背景和重要意義，從全域角度闡述了大資料與智慧技術在鐵道工程中的應用前景，並對鐵道工程資料進行了綜述。第二章至第七章依次介紹了Python程式設計、統計學基本知識、資料採擷基礎、線性回歸、資料分類與聚類、神經網路與深度學習等基本知識。第八章至第十四章取材於實際科研與工程項目，探討了不平順時空資料分析、巡檢圖像資料分析、鐳射點雲資料處理與軌道智慧運維、振動資料分析、文本資料分析、鐵路縱斷面重構資料處理以及地鐵音訊資料分析等內容。​

本書以電商網站中的用戶行為數據作為數據源，系統介紹了使用Spark生態系統進行離線分析和實時分析的方法。全書共6章，分別講解了項目概述、搭建集群環境、使用Flume實現數據采集、使用Hive構建數據倉庫、使用Spark進行數據分析以及使用FineBI實現數據可視化。本書附有教學PPT、教學設計等資源，同時，為了幫助初學者更好地學習書中內容，還提供了在線答疑，歡迎讀者關注。本書適合作為高等學校數據科學與大數據技術及相關專業的教材，也適合數據分析、數據可視化等領域的從業者閱讀。

《大數據管理會計（微課版）》是一本以讀者為中心、融合理論與實踐的教材，旨在適應信息時代企業數據量爆炸增長的需求，提升企業競爭力。該教材通過大數據技術，對企業的財務和非財務數據進行深人分析，提高決策質量和效率。教材分為三大模塊：理論模塊、技術模塊和實踐應用模塊。理論模塊包括大數據的起源、定義和特徵和其對管理會計的影響，以及大數據管理會計的數據基礎，包括財務數據、業務數據和關聯數據和數據來源和類型。技術模塊包括大數據管理會計的Python基礎，包含數據清洗、數據分析和數據可視化技術。實踐應用模塊包括大數據管理會計在戰略分析、預算分析、全面質量管理、績效評價、風險管理、企業價值評估和財務報表分析等領域的應用，幫助讀者掌握數據收集、預處理、模型構建、訓練、測試和可視化的各個環節。本書可作為普通高等院校會計學、財務管理等專業用書，也可供企業相關職業人員使用。

本書面向人工智能相關專業(智能科學與技術、控制科學與工程、計算機科學與技術)的本科生，以“從人工智能角度理解模式識別”和“用模式識別原理解決工程問題”為目標，將內容分為基礎知識、模式分類和模式聚類三大部分，突出簡明和實用的特點。書中穿插大量案例，可以幫助學生在掌握基本概念的基礎上理解基本原理，熟悉典型方法，做到“知其然，知其所以然”。本書注重引導學生充分利用樣本數據庫和算法庫等各種網絡資源，通過課程學習、案例計算和算法實現，分析來自生產和生活實際中的模式識別問題，採用合適的模式識別算法和技術，通過Python和MATLAB編程實現用自己的模式識別系統來解決這些問題，並能夠評估模式識別系統的性能和不足，理解不同模式識別算法的針對性和局限性，從而提高學生理論和實踐相結合、綜合運用所學知識解決具體模式識別問題的能力，培養學生深入學習更新、更先進的模式識別知識的興趣。

《貝葉斯統計》是科學出版社“十四五”普通高等教育本科規劃教材，系統地介紹貝葉斯統計的概念、方法和實踐案例，旨在培養學生的貝葉斯統計思維和統計建模能力，以及將理論知識運用於實踐的能力。《貝葉斯統計》結合豐富的實際案例和計算機實驗，幫助學生深入理解貝葉斯統計的原理，並強調貝葉斯統計在不同領域中的應用價值。《貝葉斯統計》共九章，涵蓋貝葉斯統計的基礎知識和應用技巧，包括貝葉斯統計的簡介、概率論基礎、貝葉斯推斷基礎、先驗分佈的確定、貝葉斯計算、貝葉斯線性模型、貝葉斯神經網絡、模型選擇與診斷、實際案例與應用等。《貝葉斯統計》配有Python、R和Julia編程語言的實踐指導，並提供了一定數量的習題，以幫助讀者鞏固和應用所學知識，培養讀者思考和解決問題的能力。《貝葉斯統計》大部分章節都有程序資源，掃描章末二維碼即可查看。

本書為示範性軟件學院聯盟建設的首批軟件工程系列教材之一。本書以實用導向為原則，介紹將openGauss數據庫應用於實際項目的方法。 全書共分10章，主要內容如下：介紹openGauss數據庫、標準SQL技術及應用；以實際業務為例，講解數據庫設計的方法和技巧；分析不同隔離級別下的事務處理與併發控制；以Java和Python為例，介紹openGauss的應用開發；從網絡安全等級保護的視角，闡述openGauss數據庫的安全配置和實現；描述openGauss的管理及運維技巧，包括備份與恢復技術等；簡述openGauss在安全及高性能方面的一些高級特性。 本書的特色在於從原理到應用、從基礎到高階的漸進式內容設計；基於SQL的使用，通過實例引導讀者深入理解openGauss，實現了理論與實踐的有機結合。本書可作為高等學校軟件工程及計算機類專業數據庫課程的教學用書,也可作為業界人員和自學人員的參考書。

Linear algebra permeates mathematics,perhaps more so than any other single subject.It plays an essential role in pure and applied mathematics,statistics,computer science,and many aspects of physics and engineering.This book conveys in a user-friendly way the basic and advanced techniques of linear algebra from the point of view of a working analyst.The techniques are illustrated by a wide sample of applications and examples that are chosen to highlight the tools of the trade.In short,this is material that many of us wish we had been taught as graduate students.Roughly the first third of the book covers the basic material of a first course in linear algebra.The remaining chapters are devoted to applications drawn from vector calculus,numerical analysis,control theory,complex analysis,convexity and functional analysis.In particular,fixed point theorems,extremal problems,matrix equations,zero location and eigenvalue location problems,and matrices with nonnegative entries are discussed.App

本書是面對當前科學可視化、信息可視化、可視分析研究和應用的新形勢，專門為計算機、統計、大數據處理及相關專業開設的“數據可視化”課程而編寫的。全書分為兩篇： 原理篇和應用篇。其中，原理篇從數據可視化發展歷程、可視化數據的度量和可視化組件、可視化流程等方面講解可視化基礎理論和概念，針對實際應用中遇到的不同類型的數據（包括時空數據、地理信息數據、文本數據、層次數據）介紹相應的可視化方法；應用篇著重介紹可視化工具ECharts的綜合應用，同時介紹流行語言Python在可視化方面的應用，最後一章用實例講解一個ECharts在微信公眾號輿情系統中可視化應用的實例。本書可作為高等學校計算機、統計、大數據處理及相關專業高年級本科生和研究生的教學用書，也適用於ECharts學習者、可視化設計人員和數據分析人員，對於從事數據可視化、數據分析、視覺藝術開發和應用人員也有較大的參考價值。

本書內容全面、細緻、通俗易懂，涵蓋線性表、棧和隊列、樹和二叉樹、堆、哈夫曼樹、並查集、AVL樹、紅黑樹、B-樹和B+樹、串、圖、哈希表等數據結構，以及枚舉、二分、遞歸、分治、動態規劃、深搜、廣搜、最短路、最小生成樹、拓撲排序、關鍵路徑、內外排序等算法。對各類數據結構和算法，不但要掌握理論，還應熟練地編程實現。本書的最大特點是高標準的實踐性。除了少數幾個特別複雜的數據結構外，其餘數據結構和算法，都給出了完整可運行的代碼，並且這些代碼幾乎都出現在具體的例題中。本書的例題和編程習題，可以在北京大學在線程序評測平臺OpenJudge上提交解題程序並自動評判對錯。本書內容和習題按難度做了明確分級，因此不論高等學校計算機專業還是非計算機專業的師生，都可以從中各取所需用於教學。本書既可以用作高等學校數據結構和算法的入門教材，又可以作為考研、找工作面試的秘籍，還可以用於程序設計競賽的基礎培訓。

本書共含15個“崗位導向、能力遞進”階梯式項目，分別介紹了網絡規劃設計、構建小型局域網、虛擬局域網的應用與配置、生成樹協議的應用與配置、鏈路聚合的應用與配置、靜態路由的應用與配置、OSPF路由協議的應用與配置、虛擬路由器冗余協議的應用與配置、訪問控制列表的應用與配置、網絡地址轉換的應用與配置、局域網交換機安全防護、構建無線園區網絡、構建IPv6園區網絡、網絡項目綜合實踐、Python自動化運維等內容的知識與技能。書中全部項目緊密結合崗位要求，與真實的工作過程一致，符合企業需求。本書有機融入HCIA-Datacom（Huawei Certified ICT Associate-Datacom，華為認證網絡通信工程師數據通信方向）職業資格證書考試內容，以華為技術有限公司的交換機、路由器和無線控制器等產品為平臺，在內容的選取、組織與編排上強調先進性、技術性和實用性，突出理論和實踐相結合的特點。

目前，微分方程課程改革已經成為高校培養高層次應用型人才的一個重要方面。《微分方程數學模型及其數值方法》將從微分方程數學模型的基礎出發，分兩個篇章介紹常微分方程和偏微分方程數學模型及其數值解。通過具體的實際問題和數學建模方法，培養學生的數學建模能力，幫助他們理解如何將現實問題抽象為數學模型，並應用微分方程方法進行求解和分析。將數學理論與實際應用結合起來，通過具體的案例和實例，讓學生深入理解微分方程在科學、工程、生物醫學等領域的應用，培養學生的數學建模思維，增強他們對數學的實際應用能力。《微分方程數學模型及其數值方法》引入了部分大學生數學建模賽題作為例題和課後習題，鼓勵大學生參加各類大學生數學建模競賽，學以致用。此外，《微分方程數學模型及其數值方法》通過Python軟件講授求解微分方程的解析解和數值解的方法，培養學生解決實際問題的能力，讓他們學會應用微分方程理論解決工程、科學領域中的實際問題，提高他們的綜合素質。

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本書以幫助學生全面瞭解人工智能安全知識並進行實踐。全書共16章，分別為人工智能安全概述、生成對抗網絡的安全應用、卷積神經網絡的安全應用、對抗樣本生成算法的安全應用、隨機森林算法的安全應用、貝葉斯和SVM分類算法的安全應用、長短期記憶網絡的安全應用、梯度下降算法的安全應用、深度偽造原理與安全應用、成員推理攻擊原理與實踐、屬性推理攻擊原理與實踐、模型公平性檢測及提升原理與實踐、水印去除原理與實踐、語音合成原理與實踐、視頻分析原理與實踐、代碼漏洞檢測原理與實踐。全書提供了18個人工智能安全領域代表性的Python編程實踐，所有編程實踐都提供源代碼和詳細的實踐步驟。讀者只需要按照書中列出的步驟，一步步編程，就可以達到預期的實踐目的。本書絕大部分編程實踐內容可以在普通筆記本計算機上實現。

“The Science of Why”系列是加拿大著名科普節目主持、科學傳播人物傑‧英格拉姆的科普類代表作品。它以詼諧幽默的方式解答孩子提出的“奇葩問題”，講述妙趣橫生的科學故事，充分尊重孩子的認知發展規律和有趣、好玩的閱讀偏好。本書不是詞條式的知識類科普書，而是著墨於某領域問題的來龍去脈，讓孩子有機會窺探解決問題的過程，欣賞並體會科學博士們處理問題的智慧、邏輯嚴密的思維和鍥而不捨的探索精神。本書為"越問越聰明"系列的第五冊，包括“神奇的動物”“有關身體的腦筋急轉彎”“稀奇古怪的問題”“令人困惑的現象”四個部分，共計38篇問答。

本書以滿足智能交通領域對數字圖像處理技術的需求為宗旨，採用數字圖像處理理論知識、算法講解與Python編程相結合的方法，突出在智能交通領域的應用，具有較強的實用性。本書共12章，包括基礎和應用兩部分：基礎部分為第1～8章，涵蓋數字圖像處理技術的基礎知識和理論算法，主要內容有緒論、圖像處理基礎、傅裡葉變換與圖像卷積、圖像增強、圖像復原、形態學圖像處理、圖像分割、圖像特徵提取；應用部分為第9～12章，是數字圖像處理技術在智能交通領域的應用實例，主要內容有車牌識別、道路交通標誌檢測與識別、車道線檢測與識別、行人目標檢測。本書既可作為高等院校智能交通和智能車輛工程等專業的圖像處理相關課程教材，也可作為從事智能交通領域圖像研究和應用的工程技術人員的參考讀物。本書配有PPT課件，以及原始圖像和圖像處理代碼，採用本書作為教材的教師，可以登錄www.cmpedu.com免費註冊並下載。