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Java并发编程深度解析与实战

谭锋（Mic）
本书涵盖Java整个并发程序体系的核心库和核心类，详解大量的设计思想，并与实际案例结合。

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图解Java并发编程

汪建
《图解Java并发编程》采用图文并茂外加大量案例代码的方式讲解了Java并发编程机制的运行原理。《图解Java并发编程》分为12章，内容涵盖了线程机制、线程I/O模型、Java内存模型、并发知识、AQS同步器、常见的同步器、原子类、阻塞队列、锁、任务执行器、其他并发工具等内容。此外，还在最后一章介绍了如何使用C++来模拟实现Java线程。《图解Java并发编程》适合Java中高级开发人员、对Jav

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Java高级特性编程及实战

肖睿主编
一站式实战型大数据应用开发学习指导，玩转Java高级特性。

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Python深度学习：逻辑、算法与编程实战

何福贵编著
机器学习是人工智能领域一个极其重要的研究方向，而深度学习则是机器学习中一个非常接近AI的分支，其思路在于建立进行分析学习的神经网络，模仿人脑感知与组织的方式，根据输入数据做出决策。深度学习在快速的发展过程中，不断有与其相关的产品推向市场，显然，深度学习的应用将会日趋广泛。《Python深度学习：逻辑、算法与编程实战》是关于深度学习的理论、算法、应用的实战教程，内容涵盖深度学习的语言、学习环境、典型

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Java编程技术与项目实战（第2版）

王诚梅霆李琴王峰朱书眉
本书从Java语言的基本特点入手，全面介绍了Java语言的基本概念和编程方法，并扼要介绍了Java的高特。全书内容涉及Java基本语法、数据类型、异常、界面设计、小应用程序、I/O数据流、线程等内容，这些内容基本覆盖了Java的实用技术，是进一步使用Java进行技术开发的基础。

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Java编程动手学

汪建
本书共12章，首先介绍Java语言的基本情况；然后介绍如何在Windows、Linux和macOS三种操作系统中安装Java和集成开发环境以及JShell交互式编程；接着讲解Java的一些常见概念和数据类型以及Java的八大类运算符、各种表达式和语句；之后介绍类和对象这两个核心概念，数组与集合的概念和使用，Java常用工具类，以及Java的异常处理、注解以及泛型机制；最后讲解Java的文件与I/O

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Keras与深度学习实战

张良均　主编
本书以Keras深度学习的常用技术与真实案例相结合的方式，深入浅出地介绍使用Keras进行深度学习的重要内容。全书共7章，内容包括深度学习概述、Keras深度学习通用流程、Keras深度学习基础、基于RetinaNet的目标检测、基于LSTM网络的诗歌生成、基于CycleGAN的图像风格转换、基于TipDM大数据挖掘建模平台实现诗歌生成等。本书大部分章包含实训和课后习题，通过练习和操作实践，读者可

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PyTorch与深度学习实战

胡小春
本书以PyTorch深度学习的常用技术与真实案例相结合的方式，深入浅出地介绍使用PyTorch实现深度学习应用的重要内容。本书共7章，内容包括深度学习概述、PyTorch深度学习通用流程、PyTorch深度学习基础、手写汉字识别、文本生成、基于CycleGAN的图像风格转换、基于TipDM大数据挖掘建模平台实现文本生成等。本书大部分章包含实训和课后习题，希望通过练习和操作实践，帮助读者巩固所学的内

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深度学习与TensorFlow实战

李建军王希铭潘勉等
本书主要讲解深度学习和TensorFlow的实战知识，全书分为10章，主要内容如下：第1章为深度学习概述，包括深度学习的基础知识、深度学习的生产力实现—TensorFlow、数据模型、TensorFlow项目介绍、TensorFlow工作环境的安装与运行；第2章为机器学习概述，讲解机器学习的定义、任务、性能、经验、学习算法、线性回归实例和TensorFlow的完整运行脚本；第3章介绍从生物神经元到

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Java编程技术大全

张玉宏主编
本书内容全面、知识结构安排合理、以实例驱动学习，更以项目实战来总结书中所讲内容，易学、易用。

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TensorFlow技术解析与实战

李嘉璇
TensorFlow是谷歌公司开发的深度学习框架，也是目前深度学习的主流框架之一。

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PaddlePaddleFluid深度学习入门与实战

潘志宏
本书全面讲解PaddlePaddleFluid框架在深度学习领域的应用。

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Python深度学习与项目实战

著
本书基于Python以及两个深度学习框架Keras与TensorFlow，讲述深度学习在实际项目中的应用。本书共10章，首先介绍线性回归模型、逻辑回归模型、Softmax多分类器，然后讲述全连接神经网络、神经网络模型的优化、卷积神经网络、循环神经网络，最后讨论自编码模型、对抗生成网络、深度强化学习。

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Java编程详解（微课版）

季久峰
多年行业积累，让你在边学边练中熟练编写Java代码。

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Java编程从入门到精通

胡平刘涛
本书共14章，主要内容包括Java概述，基本类型与运算符，程序流程控制，数组，类与对象，抽象类、接口与嵌套类，GUI编程，Swing高级组件，异常与处理，I/O流与文件，多线程与并发，容器框架与泛型，字符串与正则表达式，反射与注解。

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Java修炼指南.高频源码解析

开课吧组编曹子方杨富杰刘常凯等编著
本书通过图文结合的讲解方式帮助读者理解JDK源码，完成多线程并发编程从入门到实践的飞跃，全书分为7章：第1章主要讲解Java基础类的源码实现；第2章主要剖析了常用集合类的原理源码；第3章讲解了常用原子类AtomicLong和LongAdder的用法和原理；第4章主要剖析了JUC独占锁ReentrantLock的原理源码，ReentrantLock是学习其他并发类的基础；第5章剖析了两种常用并发容器

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Python机器学习编程与实战

林耀进张良均
本书共8章，内容包括Python概述、NumPy数值计算、pandas基础、pandas进阶、Matplotlib绘图、scikit-learn、餐饮企业综合分析与预测、通信运营商客户流失分析与预测。前6章设置了选择题、填空题和操作题，后两章设置了操作题，希望通过练习和操作实践，读者可以巩固所学的内容。

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PyTorch深度学习实战

[美]伊莱·史蒂文斯（Eli,Stevens），[意]卢卡·安蒂加（Luca Antiga），等
1.PyTorch核心开发者教你使用PyTorch创建神经网络和深度学习系统的实用指南。2.详细讲解整个深度学习管道的关键实践，包括PyTorch张量API、用Python加载数据、监控训练以及对结果进行可视化。3.PyTorch核心知识+真实、完整的案例项目，快速提升读者动手能力：a.全面掌握PyTorch相关的API的使用方法以及系统掌握深度学习的理论和方法；b.快速从零开始构建一个真实示例：肿瘤图像分类器；c.轻松学会使用PyTorch实现各种神经网络模型来解决具体的深度学习问题；d.章尾附有“练习题”，巩固提升所学知识；更有配套的代码文件可下载并动手实现。4.PyTorch联合创作者SoumithChintala作序推荐！5.书中所有代码都是基于Python3.6及以上的版本编写的，提供源代码下载。

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曲直：笛卡尔沉思集深度解析与启示

高鹏
清华大学博士，知名投资人，中央电视台、山西卫视等多个栏目嘉宾导师高鹏，深度解读西方经典。

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Java零基础实战

宁楠
Java从入门到精通，更好理解、更易上手、更适合新手的Java入门宝典。

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深度学习与飞桨PaddlePaddle Fluid实战

于祥
飞桨PaddlePaddle是百度推出的深度学习框架，不仅支撑了百度公司的很多业务和应用，而且随着其开源过程的推进，在其他行业得到普及和应用。本书基于2019年7月4日发布的飞桨PaddlePaddleFluid1.5版本（后续版本会兼容旧版本），以真实案例介绍如何应用飞桨PaddlePaddle解决主流的深度学习问题。本书适合对人工智能感兴趣的学生、从事机器学习相关工作的读者阅读，尤其适合想要通过飞桨PaddlePaddle掌握深度学习应用技术的研究者和从业者参考。本书包括以下内容：●飞桨PaddlePaddle的核心设计思想；●PaddlePaddle在MNIST上进行手写数字识别；●图像分类网络实现案例；●“天网”中目标检测和像素级物体分割的实现；●NLP技术应用案例：word2vec、情感分析、语义角色标注及机器翻译；●Paddle-Mobile与Anakin框架等高级主题；●飞桨PaddlePaddle与TensorFlow、Caffe框架的常用层对比。

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