目前源软件社区有不少优秀的Python自动化运维软件，如Ansible、Airflow、Celery、Paramiko等，甚至一些大型商用的自动化部署系统也用Python发。本书以实战为主旨，通过Python运维发中常见的典型应用，让读者系统地掌握Python在自动化运维领域的各种热门技术及主流源工具的使用，并提高Python自动化运维技能。
1. 涵盖从问题识别到模型部署的预测分析全过程 2. 基于Python语言实现，辅以实例，侧重于实战 3. 用Python实现高性能预测分析方案 4. 用Keras构建可实现预测的神经网络模型
近年来，深度学习在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了非凡的展。从机器翻译和文本生成到自动驾驶和虚拟助手，我们受益于深度学习技术的逐渐普及。然而，深度学习还远未发挥全部潜力。欢迎来到深度学习的世界！在这个规模呈爆发式增长的领域，仍有许多“宝藏”等待你去发掘。 本书由流行深度学习框架Keras之父弗朗索瓦·肖莱执笔，不用数学公式，而用Python代码帮助你直观理解深度学习的核心思想。本书在第1版的基础上行了大幅更新和增补，以体现深度学习领域的快速发展。 - Keras和TensorFlow门：详解实践深度学习所需的全部知识 - 神经网络门：分类与回归 - 计算机视觉、时间序列预测、生成式深度学习 - 新增Transformer架构的原理及用法 - 新增机器学习的工作流程 - 随书提供Jupyter notebook，采用TensorFlow 2.6
Python实现Web UI自动化测试实战——Selenium 3/4+unittest/Pytest+GitLab+J
1.详细解读Python与自动化测试基础知识 2.深讲解自动化测试使用原理及项目实战 3.解析自动化测试效率提高方案 4.详细讲解官方推荐框架unittest及pytest 5.扩展持续集成、提升自动化效率等内容拓展读者视野 6.提供图书中的源代码及学习资料
Android自动化测试实战:Python+Appium +unittest
1.详细讲解 Android 自动化测试的基础知识 2.深讲解 Android 自动化测试的使用原理和项目实战 3.全面解析 提高 Android 自动化测试效率的测试框架 4.提供源码和答疑服务。作者在QQ群里不定期答疑
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