本书根据软件测试教学的需要? 结合软件测试未来的职业要求和定
位? 除了尽量全面地阐述软件测试技术的基本概念外? 还按照软件测试递
进的职业能力要求来组织本书的内容? 使学生的学习能够循序渐进? 并且
符合软件测试职业发展的一般过程? 同时在书中注重按照工程步骤来介绍
软件测试的相关知识? 使学生在学习软件测试的知识时? 能够获得工程化
思维方式的训练?
本书共６ 章? 第１ 章介绍软件测试的基本知识? 第２ 章介绍如何快速
进行系统测试并提交错误报告?

本书是零基础读者学习Photoshop软件的教学书籍。通过本书，读者可从零认识Photoshop，了解其中主界面及术语、概念；学会使用基本工具，包括图层、选区、填充、蒙版、图层样式、智能对象、混合模式、多种调色命令、抠图、滤镜等，本书提供了一系列精彩案例，使理论与实践相结合。本书内容详尽，讲述严谨而不失生动，条理清晰。通过基本理论让读者了解原理，通过基本操作让读者学会软件使用技能，通过案例实战让读者灵活掌握软件用法。本书将知识系统化并进行综合应用，能让读者高效地完成软件学习。 本书既适合P

C++是近年来国内外广泛使用的现代计算机语言。它既支持基于过程的程序设计，也支持面向对象的程序设计。国内许多高校开设了“C++程序设计”课程。但是，由于C++涉及概念很多，语法比较复杂，内容十分广泛，使不少人感到学习难度较大，难以入门。
作者深入调查了大学的程序设计课程的现状和发展趋势，参阅了国内外数十种有关C++的教材，认真分析了读者在学习中的困难和认识规律，设计了读者易于学习的教材体系，出版了《C++程序设计》一书。广大师生用后反映该书定位准确，概念清晰，深入浅出，取舍合理，以通俗易懂

本书旨在提高学生的信息素养水平，增强个体在信息社会的适应力与创造力。全书分 8 个单元，内容组织采用案例引导、任务驱动、知识链接的编排方式，共设置了 6 个学习案例、54 项训练任务，重点介绍认识与使用计算机、Windows 10的使用、Word 2019的应用、Excel 2019的应用、PowerPoint 2019 的应用、新媒体、信息检索与信息素养和新一代信息技术。本书紧跟信息技术、信息社会发展动态，内容丰富、实用，通俗易懂，结构清晰，具有很强的实用性。同时本书在内容设计上兼顾思政要素融

《Adobe Animate CC课堂实录》以Animate软件为载体，以知识应用为中心，对二维动画设计知识进行了全面阐述。书中每个案例都给出了详细的操作步骤，同时还对操作过程中的设计技巧进行了描述。
《Adobe Animate CC课堂实录》共13章，遵循由浅入深、循序渐进的思路，依次对Animate入门知识、Animate基础操作、图形的绘制与编辑、时间轴与图层、元件、库与实例、文本工具、逐帧动画、补间动画、遮罩动画、交互动画、音视频的应用、组件的应用等内容进行了详细讲解。最后通过绘

本书以数学为切入点，以Python编程语言为工具，介绍大量流行的编程题目的解题思路，并且提供了多种解题方案。本书涉及的编程题目领域广泛，包括数字类题目、图形类题目、字符串类题目、数据结构类题目以及游戏类题目等，由浅入深地训练读者的编程思维能力。通过本书的学习，读者可以掌握使用编程工具解决问题的核心思路，并能够独立思考和解决各种场景下的编程问题。 对于从未接触过编程的人员来说，本书以问题驱动的教学方法，因为有趣且强调动手实践，非常适合初学者快速入门。对于编程人员来说，本书介绍的解题思路和算法

主要内容 :

安装和配置Linux，包括Fedora、Ubuntu、CentOS、openSUSE、Debian和RHEL的**发行版。

设置及管理核心系统服务、守护进程、用户和组。

从源代码或二进制包管理软件应用程序。

定制、构建或修补Linux内核。

理解和管理Linux网络栈和网络协议，包括TCP/IP、ARP、IPv4和IPv6。

小化安全威胁并使用Netfilter(iptables和nftabl

《零基础学Python项目开发》采取项目基础篇项目实战篇项目拓展篇智能项目篇项目管理篇的结构和由浅入深，由深到精的学习模式进行讲解。《零基础学Python项目开发》共16章，首先讲解了设计模式、事件驱动编程、软件数据库架构以及Python Web框架等内容；接着深入介绍了坦克大战小游戏开发、贪吃蛇小游戏开发、画图小工具开发以及你画我猜小程序开发等项目；然后详细探讨了爬取查询火车票信息、腾讯动漫数据分析以及可视化股票分析等项目；再重点介绍了车牌自动识别收费系统、人脸识别系统、智能聊天机器人；

本书详细介绍了Kotlin语言方方面面的特性，包括各种类型的函数，贯彻本书始终的Lambda表达式，有别于Java的委托、泛型，灵活、简洁的DSL，常用的语法糖，相比线程更加轻量级的协程，参考RxJava实现的Flow，等等。本书还提供了大量涉及移动端、服务端甚至桌面端的案例，这些案例都是编者使用Kotlin之后的实践和心得，同时包含很多编者封装的library，供读者参考、借鉴和使用。 本书适合有一定Kotlin语法基础的读者使用，尤其适合移动端和服务端的开发人员使用，也可以用作大专院校

本书由一线的资深数据分析师精写，以新版Python 3.10作为数据分析与挖掘的编程语言，循序渐进地介绍了Python数据分析的方法与技巧以及机器学习算法及其应用案例。全书首先讲解Python基础语法，以便于从未接触过编程的读者能够快速上手，然后介绍了当前流行的常用数据分析工具，如数值计算工具NumPy、数据处理工具Pandas、数据可视化工具Matplotlib和数据挖掘工具Sklearn等，后介绍了10大常用机器学习算法及其在数据挖掘中的应用，针对每一个算法均给出了案例实现，以便于读者