本書共分為三篇:基礎(chǔ)篇(包括自動(dòng)化測(cè)試、自動(dòng)化測(cè)試的分類及技術(shù)基礎(chǔ)、Selenium安裝使用及常用方法等),提高篇(包括Selenium高級(jí)技術(shù),結(jié)合Python解決一些具體的測(cè)試需求等),擴(kuò)展篇(包括接口安全、接口自動(dòng)化測(cè)試等常用實(shí)際案例)。

本書介紹數(shù)字邏輯電路和數(shù)字系統(tǒng)的基礎(chǔ)理論和方法。全書共8章,系統(tǒng)地闡述數(shù)字邏輯基礎(chǔ)、組合邏輯電路、觸發(fā)器、時(shí)序邏輯電路、可編程邏輯器件、硬件描述語(yǔ)言VHDL、現(xiàn)代數(shù)字系統(tǒng)設(shè)計(jì)以及數(shù)字電路的硬件安全問(wèn)題。

本書聚焦大規(guī)模數(shù)據(jù)的可視化需求,以“空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)可視化平臺(tái)”項(xiàng)目為主線,通過(guò)對(duì)項(xiàng)目實(shí)施全過(guò)程的介紹,使讀者掌握數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用開發(fā)的全棧技術(shù)體系。全書內(nèi)容共14章,包括數(shù)據(jù)可視化概述、項(xiàng)目概述、技術(shù)基礎(chǔ)、ECharts詳解、條形圖、折線圖、儀表盤、熱力圖、平行坐標(biāo)圖、雷達(dá)圖、餅圖、散點(diǎn)圖、聯(lián)動(dòng)圖表和一個(gè)綜合項(xiàng)目--數(shù)

本書包括數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)概念、數(shù)據(jù)庫(kù)操作、數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化和管理、數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)庫(kù)編程5篇17章。

本書主要內(nèi)容包括Windows11操作系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)、WPS文字軟件實(shí)驗(yàn)、WPS表格軟件實(shí)驗(yàn)、WPS演示軟件實(shí)驗(yàn)、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)、WPS繪制流程圖實(shí)驗(yàn)、Python語(yǔ)言上機(jī)指導(dǎo)、常用工具軟件的使用、MATLAB應(yīng)用基礎(chǔ)。重要實(shí)驗(yàn)配有相應(yīng)的視頻講解操作,通過(guò)掃描二維碼即可獲得實(shí)驗(yàn)的對(duì)應(yīng)視頻。書后提供了一套測(cè)試題,供學(xué)生進(jìn)行自我

本書主要內(nèi)容包括計(jì)算機(jī)與信息技術(shù)概述、信息在計(jì)算機(jī)中的表示,計(jì)算機(jī)硬件、計(jì)算機(jī)軟件系統(tǒng),計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算機(jī)程序、數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)處理,常用辦公軟件和計(jì)算機(jī)應(yīng)用實(shí)例。與本書配套的《大學(xué)計(jì)算機(jī)實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)(第5版)》提供相應(yīng)的教學(xué)資源。

本書共7章,詳細(xì)講解了VMwareWorkstation、VMwareESXi、OracleVirtualBox、Xen、KVM虛擬化技術(shù)、Docker容器,以及Kubernetes容器編排技術(shù)。從虛擬化技術(shù)的發(fā)展和分類到目前主流的虛擬化技術(shù),包括容器的基本安裝、配置和使用,由淺入深地介紹服務(wù)器虛擬化技術(shù)的原理和實(shí)際運(yùn)

本書共分3部分:第一部分(第1-3章)介紹嵌入式系統(tǒng)的概念、ARMCortex-M3處理器的體系結(jié)構(gòu)、STM32F103微控制器工作原理等,介紹KeilVision5結(jié)合Proteus8.17對(duì)STM32F103微控制器進(jìn)行開發(fā)和仿真的方法。第二部分(第4-8章)講述STM32F103片上外設(shè)的原理及應(yīng)用,包括GPIO

本書主要內(nèi)容包括算法概述、貪心算法、分治算法,動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法、回溯算法、分支限界算法、圖算法,、概率分析和隨機(jī)算法等。

本書分為11章。第1、2章為數(shù)據(jù)挖掘概述和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基本概念;第3、4章分別為數(shù)據(jù)預(yù)處理和可視化,培養(yǎng)學(xué)生的數(shù)據(jù)處理技能;第5、6章從分類、預(yù)測(cè)和聚類角度培養(yǎng)學(xué)生的數(shù)據(jù)歸納技能;第7~10章分別為關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、文本抽取算法、推薦算法和網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘,通過(guò)常見案例啟發(fā)學(xué)生的數(shù)據(jù)底層規(guī)律發(fā)掘技能;第11章為綜合案例。