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计算机网络与通信——原理与实践
全书分为两个部分，第一部分依照计算机网络经典的5层模型，以物理层、数据链路层、网络层、运输层和应用层自下而上逐层详细介绍了计算机网络的基本原理和技术； 简要介绍了网络安全相关的基本理论； 第二部分则以网络工程师的基本要求为目标设计了大量的综合性实验项目，所有实验项目均在虚拟机环境下实现，解决了真实实验环境下很多无法解决的难题。各章后面还附有大量来自历年网络工程师认证考试的真题，在附录中给出了绝大部分习题的参考答案。 本书的特点是概念准确、论述严谨、内容新颖、图文并茂、突出基本原理和基本概念的阐述，同时各实验项目均有详细实验指导过程，真正做到了理论与实践相结合，利于学以致用。 本书可供电气信息类和计算机类专业的高职、专科和本科生使用，对有志于参加网络工程师认证考试的读者以及从事计算机网络工作的工程技术人员也有一定的参考价值。
大数据基础与Python机器学习
本书全面介绍与大数据和人工智能相关的数据采集、数据存储、并行计算等技术体系，以及Python编程基础、数据处理分析和可视化、机器学习算法和深度学习模型的原理与应用。 全书共分4部分：第1部分（第1章）为大数据基础，主要介绍与大数据应用相关的数据采集、数据存储、并行计算等技术体系；第2部分（第2章）为Python编程基础，主要介绍Python的基本语法，为读者学习后续的数据处理分析、可视化、机器学习算法和深度学习模型等内容提供基础知识；第3部分（第3、4章）为数据处理分析和可视化，主要介绍基于Pandas的数据处理分析方法和基于Matplotlib的数据可视化方法；第4部分（第5～9章）为机器学习和深度学习，其中，第5～8章主要介绍回归、聚类、分类等机器学习算法及应用，第9章主要介绍深度学习模型及建模应用。各章都有配套的思考题、自测习题和教学视频等资源。 本书适合作为高等学校数据科学与大数据技术、计算机科学与技术、网络工程、软件工程、物联网工程等专业的大数据导论、Python编程技术、数据处理及可视化、Python数据科学导引以及机器学习等课程的教材，也可作为IT开发人员、非计算机专业师生和科研工作者的参考书。
软件测试与质量保证
本书通过基础理论知识的讲解，带领读者快速掌握软件测试与质量保证的概念、方法、技术和常用工具。通过案例和综合项目实践深入讲解软件业界在软件全生命周期中进行软件测试与质量保证工作的方法。本书全面讲解常用黑盒测试用例设计方法、白盒测试方法和覆盖准则，以及测试管理过程和软件问题追踪方法、技术和工具，并通过案例帮助读者理解方法、技术和工具的应用之道;阐述性能测试的概念、技术和工具，并通过案例帮助读者获得性能测试基本技能;同时,介绍软件质量的概念，从软件质量标准、质量度量、质量控制和改进方法和技术等多方面深入介绍软件质量保证技术，并通过典型案例帮助读者熟练掌握配置管理和软件评审等方法和技术;最后,通过综合项目实践，将本书的软件质量保证方法、技术和工具等应用于软件全生命周期的质量保证中，以便使读者理论联系实际，全面掌握软件测试及质量保证技术。 本书可以作为软件从业人员、软件质量保证和测试人员的参考书，亦可作为软件工程、计算机科学与技术等相关专业本科生、研究生的教学参考书。
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