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深度学习与神经网络

赵眸光
人工智能科学：探索神经网络、深度学习理论及应用

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深度学习：基于Python语言和TensorFlow平台（视频讲解版）

谢琼
本书基于使用Python语言的TensorFlow深度学习框架进行讲解，帮助你快速入门。

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卷积神经网络的Python实现

单建华　著
一本包含全部代码的参考书零基础学习深度学习基于NumPy的Python语言实现卷积神经网络本书用极少的数学知识，深入浅出地介绍了机器学习、卷积神经网络的相关概念以及实践中特别重要的数据预处理。书中没有借助深度学习库，完全使用Python语言基于NumPy库实现了神经网络和卷积神经网络，并给出了全部代码。为了方便读者理解深度学习和更好地使用深度学习库，如TensorFlow，书中特别对误差反向传播算法和神经网络的优化方法进行了深入分析。在此基础上，本书进一步实现了经典的VGG网络和移动端MobileNetV2网络，同时介绍了GoogLeNet、ResNet和SENet。

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百面深度学习算法工程师带你去面试：算法工程师带你去面试

葫芦娃
适读人群：本书适合相关专业的在校学生检查和加强对所学知识点的掌握程度，求职者快速复习和补充相关的深度学习知识，以及算法工程师作为工具书随时参阅。此外，非相关专业、但对人工智能或深度学习感兴趣的研究人员，也可以通过本书大致了解一些热门的人工智能应用、深度学习模型背后的核心算法及其思想。不可不读的深度学习面试宝典《百面机器学习》姊妹篇。Hulu诚意出品，全面收录135道算法面试题。一线大厂算法工程师合力创作，直击面试要点。从算法与模型到多领域应用，全方位解读深度学习。诚意推荐吴军/《浪潮之巅》《数学之美》作者华先胜/阿里巴巴达摩院人工智能中心主任，IEEEFellow李沐/AWS首席科学家，《动手学深度学习》作者孙茂松/清华大学人工智能研究院常务副院长本书适合相关专业的在校学生检查和加强对所学知识点的掌握程度，求职者快速复习和补充相关的深度学习知识，以及算法工程师作为工具书随时参阅。此外，非相关专业、但对人工智能或深度学习感兴趣的研究人员，也可以通过本书大致了解一些热门的人工智能应用、深度学习模型背后的核心算法及其思想。

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2016版中国脑血管病诊治指南与共识

中华医学会神经病学分会
脑血管病是我国中老年人群的常见病、多发病，近年来呈上升和低龄化趋势。其不仅严重危害人民的健康和生活质量，同时也给国家及患者家庭带来沉重的医疗、经济和社会负担，是一个重要的公共卫生问题。主要汇编了近两年中华医学会公布的有关脑血管病的指南和共识，其中有些指南和共识为首次发布。本书适用于二、三级医院的神经科医师、内科医师、广大基层医务人员和预防保健工作者，同时对于脑血管病患者和关注自己健康的人们也具有指

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深度学习训练营21天实战TensorFlow+Keras+scikit-learn

张强主编
21天实战，21个典型的人工智能应用场景。

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青少年在线深度学习的影响因素及提升策略研究

尹霞
在线教学是近几年为保障教学进度而开展的全球范围内的社会试验。就在线教学的学习效果而言，相关研究及实践所显示出的问题不容乐观，除了学习效果较差之外，有的学者甚至担心在线学习环境正在成为滋生“浅层学习”的温床。本书通过分析现阶段国内外在线学习和深度学习的相关文献，从学习者的家庭环境、个人特征、学习行为和教学行为四个方面来构建学生在线深度学习的分析框架，并基于该分析框架，借助问卷调查数据，分析各个因素与

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深入浅出人工神经网络

江永红
作为一本讲解人工神经网络原理的图书，《深入浅出人工神经网络》旨在让读者在短的时间内对这些原理知识有一个清晰明了的认识和理解。《深入浅出人工神经网络》总共分为3部分，总计9章。第1部分讲解了人工神经网络的源头—生物神经网络的基础知识，第2部分讲解了学习人工神经网络的数学知识，第3部分讲解了几种常见而典型的人工神经网络模型，比如感知器、多层感知器、径向基函数神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。《深

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2016版中国脑血管病诊治指南与共识

中华医学会神经病学分会编
本书是国内最新的、权威的、完整的、系统性脑血管病诊治指南与共识专用工具书。

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幼儿学习与发展

王明晖
本书主要介绍了幼儿学习与发展的基本概况、幼儿学习理论、幼儿学习与发展的生理基础和动因、幼儿学习方式、幼儿学习的个体差异性与适宜性发展、幼儿学习中教师角色和教育策略等内容。

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深度思考法

[日]芝本秀德
本书教你如何结构化思考、系统化思考，掌握深度思考的技能，成为会思考的少数人。

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深度价值投资：上市公司分析精要

汤光华
从五个维度思考投资决策，如何以一个好价格买到一家好公司。

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Linux深度攻略

於岳
Linux是一个免费的多用户、多任务的操作系统，其稳定性和安全性显著，网络功能强大。目前，Linux已经成为全球增长zui快的操作系统，其应用更加丰富，特别是在系统级的数据库、消息管理、Web应用、桌面办公和嵌入式开发等方面。Linux深度攻略首先从介绍Linux系统的安装入手，讲述了Linux系统管理和服务器配置两部分的知识。系统管理方面内容有Linux系统简介和安装，Linux字符界面，目录和

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灵感的深度

马新立
本书收录的文章分领导调研、动态事件、经验概览、深度透视、人物写真、工作纪实、监督聚焦、时事评论、理论探讨九个专题。

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C++模板元编程实战：一个深度学习框架的初步实现

李伟
元编程在深度学习框架中的实践与性能优化。

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机器学习与Python实践

黄勉
机器学习理论实践全书，12章内容丰富，适合各层次读者。

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机器学习原理与实战

何伟，张良均　主编
本书共11章，分别介绍了机器学习概述、数据准备、特征工程、有监督学习、无监督学习、智能推荐的相关知识，并介绍了市财政收入分析案例、基于非侵入式电力负荷监测与分解的电力分析案例、航空公司客户价值分析案例、广电大数据营销推荐案例以及基于TipDM数据挖掘建模平台实现航空公司客户价值分析案例。

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智慧场馆与智慧学习

著
本书通过对我国大中型城市场馆的智慧学习现状进行调研，对我国场馆的数量分布、地区分布、信息化建设，以及场馆与经济、人口、劳动力受教育程度、创新创业、公众科学文化素质的相互关系，进行了系统分析。全书共5章，主要内容包括智慧社会与场馆智慧学习，我国场馆智慧学习发展现状，国外场馆学习比较分析，我国场馆智慧学习的主要特征，我国场馆智慧学习存在的问题及发展建议。

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联邦学习：原理与算法

王伟
人工智能机器学习教程书籍，平安科技联邦学习团队执笔，由浅入深介绍联邦机器学习的算法体系，注重工程实践，保证理论前沿性。

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机器学习与数据挖掘

王璐烽
本书以项目实践作为主线，结合必需的理论知识，以任务的形式进行内容设计，每个任务都包含任务描述及任务实施的步骤，读者按照实施步骤进行操作就可以完成相应的学习任务，从而不断提升项目实践能力。本书主要内容涉及机器学习的基础知识，模型评估与选择，回归、分类、聚类等机器学习算法，数据挖掘的基础知识，数据分析与应用，以及通过用户行为分析预测项目学习如何将机器学习与数据挖掘应用到实际中。本书适合使用机器学习与数