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《深度撞击》套装

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TensorFlow深度学习项目实战（深度学习系列）

[美] 卢卡·马萨罗
本书用TensorFlow框架针对现实场景设计深度学习系统，实现有趣的深度学习项目。

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深度学习与医学图像处理

陈峰蔚编著
一本介绍“如何使用深度学习方法解决医学图像处理问题”的入门图书。

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深度学习原理与 TensorFlow实践

黄理灿
本书介绍了深度学习原理与TensorFlow实践。着重讲述了当前学术界和工业界的深度学习核心知识：机器学习概论、神经网络、深度学习。着重讲述了深度学习的实现以及深度学习框架TensorFlow：Python编程基础、TensorFlow编程基础、TensorFlow模型、TensorFlow编程实践、TensorFlowLite和TensorFlow.js、TensorFlow案例--医学应用和S

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深度学习从入门到精通

谢佳标　主编
本书基于当前流行的深度学习框架之一——Keras，从新手的角度出发，详细讲解Keras的原理，力求帮助读者实现Keras从入门到精通。全书共9章，主要内容包括初识深度学习、深度学习的数据预处理技术、使用Keras开发深度学习模型、卷积神经网络及图像分类、循环神经网络在文本序列中的应用、自编码器、生成式对抗网络、模型评估及模型优化，以及深度学习实验项目。本书内容由浅入深、语言通俗易懂，从基本原理到案

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清明上河图深度游

余辉著
本书作若用导览的方式，以独特的观察视角带您走进北宋张择端《清明上河图》卷中的世界，作者在十二讲里分七个自然段现娓娓道来，所揭开的一系列细节让您感受到当时的社会生活。无论是上船查看货物、进店细赏物品和登楼观察建筑、还是宏观比较、俯瞰全图和艺术赏析，都会让您沉湿在当时的政治、经济、科技和文化艺术的氛围里，在纵确连贯中给您带来别样的心灵启迪和深刻的思想感悟。

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Spring源码深度解析（第2版）

郝佳
一本实践与理论并重、广度与深度兼顾的Spring源码开发指南。

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深度学习自然语言处理实战

开课吧组编张楠苏南王贵阳等编著
近年来，基于深度学习方法的自然语言处理（NLP）已逐渐成为主流。本书共8章，主要介绍自然语言处理任务中的深度学习技术，包含深度学习理论基础、深度学习的软件框架、语言模型与词向量、序列模型与梯度消失/爆炸、卷积神经网络在NLP领域的应用、Seq2Seq模型与Attention机制、大规模预训练模型、预训练语言模型BERT，还给出了自然语言处理技术的高级应用和开发实例，并收录了基于PyTorch深度学

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深度学习经典案例解析（基于MATLAB）

赵小川
《深度学习经典案例解析（基于MATLAB）》分为“基础篇”“应用篇”和“实战篇”。通过17个案例循序渐进地介绍了深度学习网络的构建、训练、应用，以及如何基于MATLAB快速生成可执行的C、C++代码并在硬件上部署实现，内容讲解由浅及深、层层递进。本书所讲解的案例均配有代码实现，并对代码进行了详细注解，读者可通过阅读代码对本书讲解的内容进行更加深入的了解。《深度学习经典案例解析（基于MATLAB）》

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人工智能深度学习基础实践

张健，常城主编
本书分为人工智能产品研发、深度学习数据应用、深度学习基础应用3篇共10个项目，内容包括：人工智能需求管理、设计人工智能产品、人工智能开发平台应用、数据采集工程应用、数据处理工程应用、数据标注工程应用等。

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人工智能深度学习综合实践

罗卿，常城主编
本书较为系统地介绍深度学习模型训练、计算机视觉模型应用、自然语言处理模型应用等技术。全书共9个项目，包括深度学习全连接神经网络应用、深度学习卷积神经网络应用、深度学习模型训练——循环神经网络应用、计算机视觉模型数据准备、计算机视觉模型训练与应用、计算机视觉模型部署、自然语言处理预训练模型数据准备、自然语言处理预训练模型训练与应用、自然语言处理模型部署等。本书以满足企业用人需求为导向、以岗位技能和综

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Keras深度学习与神经网络

肖睿程鸣萱　编著
本书从人工智能导论入手，阐述人工智能的发展及现状，重点介绍了机器学习和神经网络基础、反向传播原理、卷积神经网络和循环神经网络等内容。本书内容由浅入深，循序渐进，从神经元和感知机入手，逐步讲解深度学习中神经网络基础、反向传播以及更深层次的卷积神经网络、循环神经网络。本书知识体系完整，内容覆盖面广，介绍了深度学习中常用的模型和算法，助力读者多方位掌握深度学习的相关知识。本书可作为高等院校计算机等相关专

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TensorFlow深度学习从入门到进阶

张德丰编著
TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其支持多种客户端语言下的安装和运行。本书以TensorFlow为导线，进行机器学习，书中每章节都是以理论引出，TensorFlow应用巩固结束，理论与实践相结合，让读者快速掌握TensorFlow机器学习。本书共10章，主要包括内容有：TensorFlow介绍、TensorFlow编辑基础、TensorFlow进阶

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共鸣力：卡耐基深度沟通的艺术

戴尔·卡耐基培训机构
卡耐基理论的现代应用，让人际关系可以真正帮助到你。

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深度学习的数学——使用Python语言

[美] 罗纳德·T.纽塞尔
解锁深度学习的数学密码，掌握AI技术的核心。

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人工智能和深度学习导论

）
本书首先介绍了人工智能的基础知识，然后分别介绍了机器学习、深度学习、自然语言处理和强化学习中的重点概念和实践过程，包含逻辑斯谛回归、k最近邻、决策树、随机森林、支持向量机、卷积神经网络、循环神经网络、LSTM、自动编码器等。此外，本书的附录部分还分别简单介绍了Keras、TensorFlow、pandas等人工智能相关的工具。本书适用于高等院校电子信息类专业的人工智能导论课程，也适合想要对人工智能

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静水流深：深度价值投资札记：深度价值投资札记

张延昆
适读人群：价值投资经典教程，适合个人投资者、股民；机构投资者、基金经理、私募雪球知名用户厚恩投资张延昆（佐罗）价值投资体系精华呈现杨天南、但斌、董宝珍、姚斌（一只花蛤）联袂推荐一个20年深度价值投资者的投资精华紧密围绕一个核心：深度价值三大战略：知、行、境四大战术：基本面深度、价格深度、思想深度、策略深度十六字诀：深度价值，持股守息；等待过激，三步取利

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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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深度学习与计算机视觉实战

主编
本书以深度学习在计算机视觉领域的常用技术与案例相结合的方式，深入浅出地介绍计算机视觉的常见任务及实现技术。全书共7章，内容包含概述、图像处理基本操作、深度学习视觉基础任务、基于FaceNet的人脸识别实战、基于FasterR-CNN的目标检测实战、基于U-Net的城市道路场景分割实战、基于SRGAN的图像超分辨率技术实战等。本书大部分章包含操作实践代码和课后习题，希望能够帮助读者在计算机视觉基础任

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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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动手学深度学习（PyTorch版）（精装版）

阿斯顿·张(Aston
本书是《动手学深度学习》的重磅升级版本，选用经典的PyTorch深度学习框架，旨在向读者交付更为便捷的有关深度学习的交互式学习体验。本书重新修订《动手学深度学习》的所有内容，并针对技术的发展，新增注意力机制、预训练等内容。本书包含15章，第一部分介绍深度学习的基础知识和预备知识，并由线性模型引出最简单的神经网络——多层感知机；第二部分阐述深度学习计算的关键组件、卷积神经网络、循环神经网络、注意力机

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