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关于“周元哲”检索到   共16种现货商品
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  • Python程序设计基础

    周元哲  /  2015-08-01  /  清华大学出版社
    ¥18.0(7.2折)定价:¥25.0

    《Python程序设计基础》共分14章,内容包括Python编程概述、数据类型和表达式、顺序与选择结构、循环结构、序列与字典、数据结构与算法、函数与模块、面向对象程序设计基础、文件、用户界面设计、绘图、数据库应用、网络编程和异常处理。   本书内容精练、由浅入深,注重学习的连续性和渐进性,章节之间的实例具有关联性。本书适合作为高等院校相关专业Python程序设计的教材或教学参考书,可以供计算机应用开发的各类技术人员参考,亦可作为全国

  • Visual Basic程序设计语言

    周元哲编著  /  2011-06-01  /  清华大学出版社
    ¥18.0(7.2折)定价:¥25.0

    本书共分13章,主要内容包括visual basic:概述、visual basic:6.0开发环境与工程管理、对象与基 本控件、visual basic 6.0语法基础、算法与程序结构、循环结构、数组与自定义类型、过程和函数、用户界 面设计、图形操作、文件操作、数据库应用和计算机认证考试。本书内容精练、由浅入深,注重学习的连续性和渐进性,章节之间的实例具有关联性。   本书对全国计算机等级考试(二级visual basic)从

  • 程序基本算法教程

    ¥24.4(8.4折)定价:¥29.0

    本书内容全面,特色突出,注重基本算法和基本技能,培养和提高程序设计应用开发能力,利于学生领悟编程的真谛。全书内容主要包括程序与算法、程序设计语言、数据结构、查找与排序、穷举法、递归法、分治法、动态规划法、贪心法、回溯法以及附录。 本书适合作为高等院校的计算机相关专业的教材或教学参考书,也可供从事计算机应用开发的各类技术人员应用参考,或用作全国计算机等级考试、软件技术资格与水平考试的培训资料...

  • 软件工程实用教程

    周元哲  /  2015-04-01  /  机械工业出版社
    ¥25.9(7.2折)定价:¥36.0

    明确定位面向初、中级读者,由“入门”起步,侧重“提高”;介绍软件开发生命周期的各阶段所需完成的图表以及如何完成这些图表;介绍软件工程新进展、软件工程案例和软件工程实验指导...

  • Visual Basic 程序设计习题与实验指导

    周元哲  /  2012-10-01  /  清华大学出版社
    ¥16.0(8.4折)定价:¥19.0

    《basic程序设计习题与实验指导》是《visualbasic程序设计语言》(周元哲编著)的配套教材,针对《visualbasic程序设计语言》的visualbasic集成开发环境及工程管理、窗体与基本控件、数据类型、运算符及表达式、算法及程序结构、循环结构、数组与自定义类型、过程和函数、用户界面设计、图形操作、文件、vb数据库编程、小规模实用软件的设计等相关内容,介绍了学习要求、重点和难点知识,并精心设计和安排了习题解析,给出

  • 软件测试(第2版)

    周元哲  /  2021-01-01  /  清华大学出版社
    ¥19.3(5.5折)定价:¥35.0

    《软件测试(第2版)》较全面涵盖了当前软件测试领域的专业知识,追溯了软件测试的发展史,反映了当前新的软件测试理论、标准、技术和工具,展望了软件测试的发展趋势。  《软件测试(第2版)》分为主、辅教材,《软件测试》为主教材,包括软件测试概论、软件测试基本知识、黑盒测试、白盒测试、软件测试流程、性能测试、软件测试自动化和软件测试管理等内容。  《软件测试(第2版)》为辅教材,给出了习题解析,并对软件测试实验进行了指导操作。  《软件测

  • 软件项目管理实用教程

    ¥22.8(6折)定价:¥38.0

    1.满足当前高校软件工程教学改革要求。 2.案例丰富,可操作性强,充分体现理论与实践相结合。 3.介绍业界开发一线先进理论、技术和方法,实用性强...

  • Python测试技术

    周元哲  /  2019-12-01  /  清华大学出版社
    ¥28.8(7.2折)定价:¥40.0

    本书讲述了与Python语言有关的三大测试--单元测试、网络测试和移动测试, 主要包括教件测试基础、自动测试技术、Python与软件测试、Python与unittest单元测试、Python与Selenium网络测试Python与DDT数据驱动测试、Python与 UIAutomator测试、Python与Appium移动测试等相关内容。附录介绍了前端测试、Jest和 Monkey等相关知识...

  • 普通高等教育系列教材数据结构与算法(Python版)

    周元哲 编著  /  2020-09-01  /  机械工业出版社
    ¥43.1(7.3折)定价:¥59.0

    《数据结构与算法(Python版)》讲述了Python语言与数据结构。主要内容包括数据结构与算法、Python开发环境、Python数据类型、Python三大结构、函数、线性表、树和二叉树、图、查找、排序、异常处理与调试等。《数据结构与算法(Python版)》内容精炼、由浅入深,注重学习的连续性和渐进性,适合作为高等院校相关专业教材或教学参考书,也可作为计算机技术人员的应用参考书,还可作为全国计算机等级考试、软件技术资格与水平考试的培

  • 软件测试案例教程

    周元哲[等]编著  /  2020-01-01  /  机械工业出版社
    ¥35.8(7.3折)定价:¥49.0

    本书较为全面、系统地涵盖了当前软件测试领域的理论和实践知识, 反映了当前最新的软件测试理论、标准、技术和工具, 展望了软件测试的发展趋势。主要包括: 软件测试概述、软件测试基本知识、黑盒测试、白盒测试、性能测试等内容...

  • 软件测试习题解析与实验指导

    周元哲  /  2017-10-01  /  清华大学出版社
    ¥28.4(7.2折)定价:¥39.5

    本书对软件测试的习题和实验进行了详细编制,特别适合作为高等院校软件测试教学辅导书,也可作为全国计算机软件测试师考试和软件技术资格与水平考试的培训资料。 ...

  • Python自然语言处理(微课版)

    周元哲  /  2021-11-01  /  清华大学出版社
    ¥52.4(7.5折)定价:¥69.8

    本书内容包括自然语言处理概述、Python语言简述、Python数据类型、Python流程控制、Python函数、Python数据科学、Sklearn和NLTK、语料清洗、特征工程、中文分词、文本分类、文本聚类、评价指标、信息提取和情感分析。附录给出教学大纲。 本书采用基于Python语言的Sklearn平台和NLTK实现,便于学生更快地掌握自然语言处理的基本思想。实践是**的学习方法,本书的所有程序都在Anaconda下调试和运行。

  • 软件测试习题解析与实验指导

    周元哲  /  2022-02-05  /  清华大学出版社
    ¥31.9(5.8折)定价:¥55.0

    本书与《软件测试(第2版)》相配套,内容包括两部分。第1部分是习题解析,针对主教材的8章内容,给出每章的知识重点,精心设计了相应的习题,并给出了详细的解析和参考答案。第2部分是实验指导,主要包括黑盒测试(等价类划分法、边界值分析法、因果图)、白盒测试(逻辑覆盖、路径分析)以及JUnit、TestDirector、LoadRunner、FindBugs、Bugzilla、Appium等软件工具的使用。附录包括实验报告格式、软件测试相关文

  • PYTHON数据分析与应用

    周元哲  /  2023-08-01  /  西安电子科技大学出版社
    ¥33.3(7.4折)定价:¥45.0

    本书分为基础篇和应用篇,共13章。其中,基础篇包括Python编程概述、Python编程基础、序列、流程控制、函数和模块等5章;应用篇包括Python网络爬虫、Python与数据分析、NumPy、Matplotlib、Pandas、SciPy、Seaborn和Sklearn 8章。 本书可作为高等院校本科层次Python程序设计课程的教材,也可供从事计算机应用开发的各类技术人员参考,亦可作为全国计算机等级考试、软件技术资格与水平考试的

  • Python数据分析与机器学习(面向新工科普通高等教育系列教材)

    周元哲 编著  /  2022-06-01  /  机械工业出版社
    ¥52.5(7折)定价:¥75.0

    本书包括两部分内容,第一部分重点介绍了与Python语言相关的数据分析工具,包括NumPy、Matplotlib、Pandas、Scipy、Seaborn和Sklearn。第二部分介绍数据处理、特征工程、评价指标、线性模型、支持向量机、K近邻算法、朴素贝叶斯、决策树、K-Means算法和文本分析实例。附录提供了课程教学大纲和部分课后习题答案。 本书内容精练、文字简洁、结构合理、实训题目经典实用、综合性强、定位明确,面向初、中级

  • 机器学习入门——基于Sklearn

    周元哲  /  2022-02-01  /  清华大学出版社
    ¥41.9(8.4折)定价:¥49.9

    本书以Python为基础,使用Sklearn平台,逐步带领读者熟悉并掌握机器学习的经典算法。全书共12章,主要内容包括人工智能概述、Python科学计算、数据清洗与特征预处理、数据划分与特征提取、特征降维与特征选择、模型评估与选择、KNN算法、决策树、线性模型、朴素贝叶斯算法、支持向量机和k均值聚类算法,附录介绍了课程教学大纲和Sklearn数据集。 本书内容精练,文字简洁,结构合理,案例经典且实用,综合性强,面向机器学习入门读者,侧

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