《自动化测试实战宝典：Robot Framework Python从小工到专家》以自动化测试技术为主线，循序渐进地介绍了自动化测试所涉及的知识体系，通过不同端的实战项目，综合运用了所介绍的技术，旨在提高测试人员的综合技术能力并扩展知识体系。 《自动化测试实战宝典：Robot Framework Python从小工到专家》从对测试行业现状及未来几年趋势的分析开始，呼吁大家在时不我待的当今社会中，找准定位并建立自身的职场核心竞争力。然后围绕自动化测试技术应用结合多端（后端、Web端、Android端、iOS端、H5端、小程序端）实例来引导读者快速上手。本书涵盖了绝大部分自动化测试知识，不但内容充实、逻辑严密，且图文并茂、语言生动。对Robot Framework使用者来说，本书更是一部难得的工具宝典。 《自动化测试实战宝典：Robot Framework Python从小工到专家》适合对测试技术感兴趣或者

本书首先对Arduino的用法进行了简单的介绍；然后详细解说了电子制作的基础知识、各种传感器的用法、电子电路的搭建方法和Sketch等；接着介绍了将Arduino连接网络的两种方法：一是难度稍高的使用ArduinoM0Pro和ESP-WROOM-02的方法，二是更为方便的使用Web服务BaaS的方法；后介绍了4个电子制作的具体例子。

本书从基础的知识开始，讲解Web开发的整个流程，展示如何使用Python做测试驱动开发。本书由三个部分组成。靠前部分介绍了测试驱动开发和Django的基础知识，并在每个阶段进行严格的单元测试。第二部分讨论了Web开发要素，探讨了Web开发过程中不可避免的问题，以及如何通过测试解决这些问题。第三部分探讨了一些话题，如模拟技术、集成第三方认证系统、Ajax、测试固件以及持续集成等。第2版全部使用Python3，并针对新版Django全面升级，介绍了由外而内的测试驱动开发流程。本书适合Web开发人员阅读。

本书主要讲解如何利用Python进行量化投资，包括对数据的获取、整理、分析挖掘、信号构建、策略构建、回测、策略分析等。本书也是利用Python进行数据分析的指南，有大量的关于数据处理分析的应用，并将重点介绍如何高效地利用Python解决投资策略问题。本书分为Python基础和量化投资两大部分：Python基础部分主要讲解Python软件的基础、各个重要模块及如何解决常见的数据分析问题；量化投资部分在Python基础部分的基础上，讲解如何使用优矿（uqer.io）回测平台实现主流策略及高级定制策略等。本书可作为专业金融从业者进行量化投资的工具书，也可作为金融领域的入门参考书。在本书中有大量的Python代码、Python量化策略的实现代码等，尤其是对于量化策略的实现代码，读者可直接自行修改并获得策略的历史回测结果，甚至可将代码直接实盘应用，进行投资。

《Python语言科研绘图与学术图表绘制从入门到精通》系统介绍了使用Python语言进行数据处理、分析和科研绘图的相关知识和技能。 全书共11章，章讲解Python基础，第2章讲解数据处理与分析，第3章讲解科研绘图与学术图表绘制库，第4章讲解绘制单变量图形，第5章讲解绘制双变量图形，第6章讲解绘制多变量图形，第7章讲解绘制其他2D图形，第8章讲解绘制3D图形，第9章讲解地理信息可视化，0章讲解数据学术报告、论文和出版，1章讲解实战训练营。 《Python语言科研绘图与学术图表绘制从入门到精通》包含大量实例，内容由浅入深，循序渐进，既可作为Python与数据科学相关技能的教材，也可作为研究人员的实用手册，尤其适合需要绘制高质量科研图表的研究人员和在读研究生。

数字化转型背景下，Python作为一门简单、易学、速度快、免费、开源的主流编程语言，广泛应用于大数据处理、人工智能、云计算等各个领域，是众多高等院校学生的必修基础课程，也是堪与Office办公软件应用比肩的职场人士的技能。同时随着数据存储、数据处理等大数据技术的快速进步，机器学习的各种算法在各行各业得以广泛应用，同样成为高校师生、职场人士迎接数字化浪潮、与时俱进提升专业技能的必修课程。本书将“Python课程学习”与“机器学习课程学习”有机结合，推动数字化人才的培养，提升人才的实践应用能力。 全书内容共17章。、2章介绍Python的入门知识和进阶知识；第3章介绍机器学习的概念及各种术语及评价标准；第4~10章介绍相对简单的监督式学习方法，包括线性回归算法、二元Logistic回归算法、多元Logistic回归算法、判别分析算法、朴素贝叶

本书首先讲解量化交易的基础知识，即量化交易的定义、特点、作用、主要内容、历史、与传统交易的区别、注意事项、JoinQuant（聚宽）量化交易平台；然后讲解量化交易开发语言Python，即讲解Python语言的开发环境、基本语法、基本流程控制、特征数据类型、函数及应用、面向对象程序设计；接着讲解如何利用Python语言编写量化策略、Python量化策略的常用库和模块、获取数据函数、回测、因子分析；很后讲解Python量化策略的技术指标实例和Python量化交易策略实例。在讲解过程中既考虑读者的学习习惯，又通过具体实例剖析讲解量化交易过程中的热点问题、关键问题及各种难题。本书适用于各种不同的投资者，如股民、期民、中小散户、职业操盘手和专业金融评论人士，更适用于那些有志于在这个充满风险、充满寂寞的征程上默默前行的征战者和屡败屡战、愈挫愈勇

本书使用在世界范围内拥有超多玩家的游戏《我的世界》（Minecraft）作为主线，让孩子在游戏的过程中体验编程的快乐，并学习到一些编程的基本技巧，包括重复执行、条件分支等，培养孩子的逻辑思考能力。书中结合大量的图片和卡通形象，对编程过程的每一步都有详细的介绍，轻松易懂。内容由浅入深，引导孩子一步步挑战难度更高的任务。

本书采用大量图片，通过详细的分步讲解，以直观、易懂的方式展现了7个数据结构和26个基础算法的基本原理。章介绍了链表、数组、栈等7个数据结构；从第2章到第7章，分别介绍了和排序、查找、图论、安全、聚类等相关的26个基础算法，内容涉及冒泡排序、二分查找、广度搜索、哈希函数、迪菲-赫尔曼密钥交换、k-means算法等。本书没有枯燥的理论和复杂的公式，而是通过大量的步骤图帮助读者加深对数据结构原理和算法执行过程的理解，便于学习和记忆。将本书作为算法入门的步，是很好不错的选择。

为预训练和微调寻找合适的用例和数据集 使用定制的加速器和GPU,为大规模训练做好准备 配置AWS和SageMaker环境,限度地提高性能 根据模型和约束条件选择超参数 使用多种并行方式分发模型和数据集 利用作业重启、间歇性健康检查等方式避开陷阱 定性和定量地评估模型 部署模型，在运行时进行改进和监控

本书是Python用户的一本百科式学习指南，由Python社区数百名成员协作奉献。全书内容分为部分。靠前部分是关于如何配置使用Python编辑工具的；第二部分深入学习地道Python风格的代码范例；第三部分研究Python社区常用的一些代码库。本书适合有Python基础的人员学习，帮助你迅速从小工修炼成专家，编写出高质量的代码！

《计算机程序设计艺术》系列被公认为计算机科学领域的杰出之作，深入阐述了程序设计理论，对计算机领域的发展有着极为深远的影响。本卷为系列的第2卷，全面讲解了半数值算法，分“数”和“算术”两章。书中总结了主要算法范例及这些算法的基本理论，广泛剖析了计算机程序设计与数值分析间的相互联系。