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Mastering Unit Testing Using Mockito and JUnit
更新时间：2021-12-08 12:38:51
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Apracticalandeasy-to-follow,yetcomprehensive,guidetolearningadvancedJUnittesting.Eachtopicisexplainedandplacedincontext,andforthemoreinquisitive,therearemoredetailsoftheconceptsused.ThisbookisforyouifyouareadeveloperwithsomeexperienceinJavaapplicationdevelopmentaswellasabasicknowledgeofJUnittesting.ButforthosewhoseskillsetisvoidofanypriorexperiencewithJUnittesting,thebookalsocoversbasicfundamentalstogetyouacquaintedwiththeconceptsbeforeputtingthemintopractise.
品牌：中图公司
上架时间：2014-07-15 00:00:00
出版社：Packt Publishing
本书数字版权由中图公司提供，并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
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数据挖掘竞赛实战：方法与案例
本书围绕数据挖掘竞赛，讲解了各种类型数据挖掘竞赛的解题思路、方法和技巧，并辅以对应的实战案例。全书共11章。第1章介绍数据挖掘竞赛的背景、意义和现状。从第2章开始，介绍了各种不同类型的数据挖掘竞赛包括结构化数据、自然语言处理、计算机视觉（图像）、计算机视觉（视频）、强化学习。每种类型的数据挖掘竞赛包含理论篇和实战篇：理论篇介绍通用的解题流程和关键技术；实战篇选取比较有代表性的赛题，对赛题的优秀方案计算机6.7万字 - 会员
数字IC设计入门（微课视频版）
本书旨在向广大有志于投身芯片设计行业的人士及正在从事芯片设计的工程师普及芯片设计知识和工作方法，使其更加了解芯片行业的分工与动向。本书共分9个章节，从多角度透视芯片设计，特别是数字芯片设计的流程、工具、设计方法、仿真方法等环节。凭借作者多年业内经验，针对IC新人关心的诸多问题，为其提供了提升个人能力，选择职业方向的具体指导。本书第1章是对IC设计行业的整体概述，并解答了IC新人普遍关心的若干问题。计算机29.9万字 - 会员
深入理解InfluxDB：时序数据库详解与实践
时序数据库是一种新型技术，主要用于工业互联网软件建设中。近年来，伴随着物联网技术在智能制造、交通、能源、智慧城市等领域的发展，时序数据库也发展迅速，成为搭建应用的必备数据库之一。《深入理解InfluxDB》从InfluxDB的安装开始，一步步详细介绍InfluxDB的功能及原理，带领读者深入理解以InfluxDB为代表的时序数据库。计算机7.6万字 - 会员
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达梦数据库开发实战
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分布式数据库基础与应用
本书是一本介绍分布式数据库基础内容与应用的大数据专业类图书，力求培养读者对分布式数据库的应用技能。本书共11章，采用原理＋代码实例+综合案例的编写形式，清晰明了地介绍分布式数据库的原理、基础应用、进阶应用及主流工具的使用方法、应用场景，以理实结合为编写要求，让读者能够轻松学习和掌握分布式数据库的内容。本书可以作为高等院校计算机、网络技术等相关专业的教材，也可以作为数据库相关工作的从业人员的参考用书计算机14万字 - 会员
数据库原理及应用实验：基于GaussDB的实现方法
本书是《数据库原理——GaussDB技术及应用》一书配套的辅助教材。全书共分3部分：第一部分为实验指导，共有13个综合实验，每一个实验都是根据教学目标而设计，详细讲述了每一个实验的实验目的、实验任务及实验步骤，从而培养学生掌握关系数据库管理软件技术与应用的技能；第二部分为习题集，是根据主教材各章节内容编写的习题及习题答案，内容广泛，有填空、选择、简答、设计及实验题等多种形式，利求通过对这些习题的训计算机6.9万字 - 会员
数据指标体系：构建方法与应用实践
这是一套数据指标体系全流程构建（从规划、框架设计、数据采集加工到应用）方法论与实践指南。它不仅深入浅出地分享了通用的数据指标体系构建策略，还通过多个行业实例展示了具体操作方法。书中从数据采集入手，借助BI工具Superset实践构建过程。本着“一切技术都是为业务服务的”这一宗旨，本书除了包含数据指标体系构建相关内容外，还结合统计学原理及Excel、Python等工具，深入剖析数据指标波动对业务的影计算机12.7万字 - 会员
PySpark大数据分析与应用
本书以Python作为开发语言，系统介绍PySpark开发环境搭建流程及基于PySpark进行大数据分析的相关知识。本书条理清晰、重点突出，理论叙述循序渐进、由浅入深。本书共7章，第1？5章包括PySpark大数据分析概述、PySpark安装配置、基于PySpark的DataFrame操作、基于PySpark的流式数据处理、基于PySpark的机器学习库，内容介绍注重理论与实践相结合，通过典型示例计算机10.4万字