![统计学高级教程：回归分析（原书第8版） [美]威廉·门登霍尔](http://img3m3.ddimg.cn/69/34/29707593-1_l.jpg)
本书通过实例以逻辑直观的方式解释概念。本书强调模型构建 建立适当的统计模型是任何回归分析的基础，还将回归分析作为解决问题的工具。书中大量基于真实数据的示例、练习和案例研究，使读者将关于模型的问题与现实世界的问题联系起来，本书还通过SAS、 SPSS、 MINITAB的输出结果分析模型并解释样本数据。这本书可作为统计或非统计专业本科生统计课程的教材，以及其他工科领域研究生的应用回归分析课程的教材。 br /
本书介绍了如何利用 Python 3 开发网络爬虫。本书为第 2 版，相比于第 1 版，为每个知识点的实战项目配备了针对性的练 台，避免了案例过期的问题。另外，主要增加了异步爬虫、JavaScript 逆向、App 逆向、页面智能解析、深度学习识别验证码、Kubernetes 运维及部署等知识点，同时也对各个爬虫知识点涉及的请求、存储、解析、测试等工具进行了丰富和 新。 本书适合Python 程序员阅读。
本书从管理和技术两个角度，以案例方式阐述了软件项目中与需求分析相关的各种问题，力图让读者能够对需求分析的框架体系和过程形成较为清晰的认识，在实践中准确了解客户的业务需求，正确调配各种资源，更加准确地把握项目的方向，保证整个项目的成功。 本书内容丰富翔实，实用性强，适合作为高等学校本科生和研究生的软件工程类教材，同时也可供软件企业对开发和项目管理人员进行培训使用。
这是一本讲解如何使用Webpack构建现代Web应用的著作。 版豆瓣评分8.6，京东和 好评率近99.9%，是前端领域的畅销书，被读者 为是Webpack领域的标准性著作。 br 全书围绕Webpack的功能特性、工作原理、性能优化、项目实战4个维度全面展开，从基本的使用场景到复杂的应用实例，再到系统性的优化，由浅入深讲解Webpack的各个特性，同时剖析其背后的工作原理，让读者能零基础快速掌握Webpack并轻松实现进阶。 br 作者是 的前端技术专家，是知名开源打包工具YKit的 者和核心开发者，也是Webpack坚定不移的布道者。本书内容全部来自作者的实战经验，尽量避开了网络上已经发表的各种公开资料，思路简洁、深入，原理与实操并重。 br 与 版相比，第2版做了如下 新： br （1）结合WebpackZ新的技术，对全书内容进行了全面 新； br （2）收集并分析了读者对 版的反馈，完善了 版的不
