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本书与《软件测试技术基础教程--理论、方法与工具》是姐妹篇，本书则以实际案例结合流行的商用测试管理工具ALM、自动化测试工具UFT、性能测试工具LoadRunner详细介绍了软件测试理论、测试方法及测试工具在项目中的具体应用。
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本书从软件测试工作岗位技能要求分析着手，详细剖析软件测试工作所需的理论知识，帮助读者从基础测试思想、理论入手，进而掌握软件测试工作核心技能，构建系统的测试知识体系。全书共11章，从IT行业介绍，到软件测试工作常见的测试技术、测试工具，以软件测试工作流程为经，以技术案例为纬，全面深入地讲解软件测试职业所需的理论知识及常用技能。作为修订版，本书在原版基础上，增加了移动应用测试、软件测试工具（如Sele
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本书系统介绍了机器学习的基本内容及其代码实现，是一本着眼于机器学习教学实践的图书。本书包含4个部分：第一部分为机器学习基础，介绍了机器学习的概念、数学基础、思想方法和简单的机器学习算法；第二部分为参数化模型，讲解线性模型、神经网络等算法；第三部分为非参数化模型，主要讨论支持向量机和决策树模型及其变种；第四部分为无监督模型，涉及聚类、降维、概率图模型等多个方面。本书将机器学习理论和实践相结合，以大量
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本书共12章，首先介绍Java语言的基本情况；然后介绍如何在Windows、Linux和macOS三种操作系统中安装Java和集成开发环境以及JShell交互式编程；接着讲解Java的一些常见概念和数据类型以及Java的八大类运算符、各种表达式和语句；之后介绍类和对象这两个核心概念，数组与集合的概念和使用，Java常用工具类，以及Java的异常处理、注解以及泛型机制；最后讲解Java的文件与I/O
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.名家作品：上海交通大学ACM班创始人俞勇教授、博士生导师张伟楠副教授、APEX实验室博士生沈键编写；.理论扎实：基于上交大ACM班的人工智能专业课程构建强化学习的学习体系；.配套资源丰富：在线代码运行环境+在线视频课程+在线讨论区+在线习题+配套课件；.多位业内大咖力荐：字节跳动人工智能实验室总监李航、1986年图灵奖得主JohnHopcroft、北京大学数学科学学院统计学教授张志华、伦敦大学学院计算机科学系讲席教授汪军、亚马逊资深科学家、《动手学深度学习》作者李沐
