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深度学习经典教程：深度学习+动手学深度学习（套装共2册）(异步图书出品)

[美]Ian
适读人群：本书同时覆盖深度学习的方法和实践，主要面向在校大学生、技术人员和研究人员。阅读本书需要读者了解基本的Python编程或附录中描述的线性代数、微分和概率基础。深度学习读者对象：本书对各类读者都有一定的用处，但主要是为两类受众而写的。其中，一类受众是学习机器学习的大学生(本科或研究生)，包括那些已经开始职业生涯的深度学习和人工智能研究者。另一类受众是没有机器学习或统计背景，但希望能快速地掌握这方面知识，并在他们的产品或平台中使用深度学习的软件工程师。“花书”深度学习与“沐神”大作双剑合璧，一套书搞定深度学习的基础知识，不仅有理论，更有企业级实战。入门深度学习，选这一套书就够了。“花书”《深度学习》编辑推荐AI圣经！深度学习领域奠基性的经典畅销书！长期位居美国亚马逊AI和机器学习类图书榜首！所有数据科学家和机器学习从业者的必读图书！特斯拉CEO埃隆·马斯克深度学习是机器学习的一个分支，它能够使计算机通过层次概念来学习经验和理解世界。因为计算机能够从经验中获取知识，所以不需要人类来形式化地定义计算机需要的所有知识。层次概念允许计算机通过构造简单的概念来学习复杂的概念，而这些分层的图结构将具有很深的层次。本书会介绍深度学习领域的许多主题。本书囊括了数学及相关概念的背景知识，包括线性代数、概率论、信息论、数值优化以及机器学习中的相关内容。同时，它还介绍了工业界中实践者用到的深度学习技术，包括深度前馈网络、正则化、优化算法、卷积网络、序列建模和实践方法等，并且调研了诸如自然语言处理、语音识别、计算机视觉、在线推荐系统、生物信息学以及视频游戏方面的应用。zui后，本书还提供了一些研究方向，涵盖的理论主题包括线性因子模型、自编码器、表示学习、结构化概率模型、蒙特卡罗方法、配分函数、近似推断以及深度生成模型。《深度学习》这本书既可以被本科生或研究生用于规划其学术界或工业界生涯，也适用于希望在各种产品或平台上开始使用深度学习技术的软件工程师。作者在本书的配套网站上为读者和教师提供了补充资料。中文版读者可以访问人民邮电出版社异步社区www.epubit.com.cn获取相关信息。《动手学深度学习》编辑推荐目前市面上有关深度学习介绍的书籍大多可分两类，一类侧重方法介绍，另一类侧重实践和深度学习工具的介绍。本书同时覆盖方法和实践。本书不仅从数学的角度阐述深度学习的技术与应用，还包含可运行的代码，为读者展示如何在实际中解决问题。为了给读者提供一种交互式的学习体验，本书不但提供免费的教学视频和讨论区，而且提供可运行的Jupyter记事本文件，充分利用Jupyter记事本能将文字、代码、公式和图像统一起来的优势。这样不仅直接将数学公式对应成实际代码，而且可以修改代码、观察结果并及时获取经验，从而带给读者全新的、交互式的深度学习的学习体验。本书面向希望了解深度学习，特别是对实际使用深度学习感兴趣的大学生、工程师和研究人员。本书不要求读者有任何深度学习或者机器学习的背景知识，读者只需具备基本的数学和编程知识，如基础的线性代数、微分、概率及Python编程知识。本书的附录中提供了书中涉及的主要数学知识，供读者参考。本书的英文版DiveintoDeepLearning是加州大学伯克利分校2019年春学期“IntroductiontoDeepLearning”（深度学习导论）课程的教材。截至2019年春学期，本书中的内容已被全球15所知名大学用于教学。本书的学习社区、免费教学资源（课件、教学视频、更多习题等），以及用于本书学习和教学的免费计算资源（仅限学生和老师）的申请方法在本书配套网站zh.d2l.ai上发布。读者在阅读本书的过程中，如果对书中某节内容有疑惑，也可以扫一扫书中对应的二维码寻求帮助。

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2022年ICT深度观察

中国信息通信研究院　编
本书主要内容为中国信息通信研究院2022年在ICT产业、两化融合与产业互联网、无线移动、信息网络、先进计算、大数据与人工智能、数字经济与治理、网络安全八大科学研究领域的深度观察、研究报告，具有较强的时效性、权威性和实用性。

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2023年ICT深度观察

中国信息通信研究院　编
本书主要内容为中国信息通信研究院2023年在ICT产业、两化融合与产业互联网、无线移动、信息网络、先进计算、大数据与人工智能、数字经济与工业经济、数字治理与法律、网络安全九大科学研究领域的深度观察、研究报告，具有较强的时效性、权威性和实用性。本书的主要读者对象为国内外电信运营商、设备制造厂商、增值服务提供商，以及政府部门、行业协会、研究机构的相关人员。

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Flink与Kylin深度实践

开课吧组编王超李沙编著
本书从实用角度出发，首先介绍了Flink的功能模块、运行模式、部署安装等内容，然后着重介绍了Flink中的实时处理技术和批量处理技术，接着讲解了Flink的Table与SQL、CEP机制、调优与监控、实时数据同步解析，*后通过Flink结合Kylin实现了实时数据统计的功能。本书内容全面，由浅入深，包含大量的代码示例，并提供下载服务，每章配有重要知识点串讲视频和小结，以指导读者轻松入门。本书适合有

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Python机器学习经典实例

用流行的Python库scikitlearn解决机器学习问题。

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财务报表编制与分析：编制方法+深度分析+经典案例

平准
本书适合广大专业投资者、银行信贷经理、企业财会人员、注册会计师及财经专业学生阅读。

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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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低功耗蓝牙智能硬件开发实战(异步图书出品)

谭康喜
小米公司联合创始人王川等人作序推荐侧重于工程项目和开发实战，凸显实用性和通用性全面涵盖小米公司电视部门低功耗蓝牙技术的产品化细节低功耗蓝牙是蓝牙技术联盟设计和销售的一种个人局域网技术，旨在用于医疗保健、运动健身、信标、安防、家庭娱乐等领域的新兴应用。低功耗蓝牙技术凭借其具备的良好特性（比如低功耗、低成本、抗干扰能力强等）赢得了广大的开发人员和用户的认可，已经成为主流的低功耗、近距离无线通信技术。本书内容源自作者多年的工作经验总结，侧重于开发实战，从“低功耗蓝牙体系结构及协议栈分析”、“开发实例讲解”和“蓝牙调试”三个方面对低功耗蓝牙进行了全方位的介绍。本书适合蓝牙应用工程师、蓝牙协议栈工程师、蓝牙固件开发工程师阅读，也适合对物联网和智能硬件感兴趣的读者阅读。系统篇低功耗蓝牙简介Android蓝牙系统框架和代码结构GKI模块简介Bluedroid的消息传递机制TASK简介Bluedroid状态机简介HCI接口层简介L2CAP简介Bluedroid的初始化流程蓝牙设备的扫描流程SMP简介LE属性协议简介LE属性数据库扫描过程的代码分析低功耗蓝牙HID设备的连接分析过程开发篇FindMe功能的实现LE设备接近配对的实现基于LE广播的无线电子设备的唤醒方法基于LE广播的系统Recovery的操作实现蓝牙HID设备OTA升级的设计和实现加速度传感器在低功耗蓝牙设备上的应用LE系统快速更新连接参数的设计和实现LE语音编解码和传输调试篇开发工具蓝牙系统Bug分析

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社群学习

吴健
适读人群：所有知识分享者和社群组织者，企事业单位负责培训的人员。樊登确定书名，并重磅推荐；秋叶、李海峰、李云龙、阿翔等众多社群学习&运营的大咖联袂推荐；现代成年人学习活动设计手册、翻转课堂培训师实操手册；实体经济社群运营的商业闭环方法论、线上微信群学习训练营全套SOP；樊登读书渠道读书沙龙经验分享、知识社群创业者必备技能。

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机器学习

董亮
机器学习基础与高级内容全面讲解，实例丰富，易于学习巩固。

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从经典案例学习老年精神病学

于欣
本书包含33个老年精神科案例，包括：谵妄、神经精神障碍、物质依赖相关障碍、精神分裂症及其他精神病性障碍、双相障碍、焦虑、强迫及应激相关障碍、躯体症状障碍、睡眠障碍、老年期特殊的行为障碍、老年人的性问题、老年期的丧亲、精神科会诊联络服务中的老年人以及老年精神科治疗中需要关注的问题。疾病涉及全面，病例典型，相信本书不仅能够对接受老年精神科专业培训的转培生、刚开始职业生涯的老年精神科医生作为参考书，也希

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EASY RL：强化学习教程

王琦，杨毅远，江季
本书重点突出强化学习作为机器学习及人工智能领域的一种重要方法，在游戏、自动驾驶、机器人路线规划等领域得到了广泛的应用。

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零基础学机器学习

黄佳
轻松入门机器学习，理论实战并重，适合零基础学习者。

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30天学习经济学

井堀利宏
本书中介绍了商务人士必须掌握的经济学基础。作者分别从微观经济学及宏观经济学两个方面进行解说，从“什么是经济学”开始说到目前“经济的诸多问题”，书中将日常生活中会遇到的经济原理，通过漫画的形式呈现给读者。此外，本书新奇之处在于，为了帮助读者理解经济新闻中所讲经济学知识及现象，读者每天阅读本书后可以在图书上配备的进度管理表上检查自己的理解度。每天15分钟就能完成一个项目，30天就能高效掌握经济学入门知

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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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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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机器学习经典算法剖析——基于OpenCV

赵春江
机器学习是一种自动分析所构建模型的数据分析方法。通过迭代地从数据中不断学习，机器学习可以使计算机找到一些隐含的信息量，而这些信息量是无法明确通过编程得到的。本书以OpenCV2.4.9为研究工具，对算法—正态贝叶斯分类器、K近邻算法、支持向量机、决策树、AdaBoost、梯度提升树、随机森林、期望极大值、神经网络，不仅具体分析了它们的原理和实现方法，还进行了详细的源码解析，并且给出了基于OpenC

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机器学习实战

[美]PeterHarrington
《机器学习实战》面向日常任务的高效实战内容，介绍并实现机器学习的主流算法。

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Python机器学习

郭羽含陈虹肖成龙主编
《Python机器学习》从实用的角度出发，整合Python语言基础、数据分析与可视化、机器学习常用算法等知识。内容从*基本的Python编程基础入手，由浅入深、循序渐进地讲授NumPy库和Matplotlib库，以及复杂的机器学习基本理论和算法，并突出知识的实用性和可操作性。《Python机器学习》力求以浅显的语言讲解复杂的知识，以直观的案例辅助读者理解，并以图表形式展示代码和运行结果，配合习题巩

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实用机器学习

孙亮黄倩
大数据时代为机器学习的应用提供了广阔的空间，各行各业涉及数据分析的工作都需要使用机器学习算法。本书围绕实际数据分析的流程展开，着重介绍数据探索、数据预处理和常用的机器学习算法模型。本书从解决实际问题的角度出发，介绍回归算法、分类算法、推荐算法、排序算法和集成学习算法。在介绍每种机器学习算法模型时，书中不但阐述基本原理，而且讨论模型的评价与选择。为方便读者学习各种算法，本书介绍了R语言中相应的软件包

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机器学习基础

编著
近年来人工智能技术蓬勃发展，人工智能正在改变我们的生活。为了让读者在不需要掌握太多数学和计算机科学知识的情况下，能够快速上手，使用Python语言实现常用的机器学习算法，并解决一些实际的问题，我们策划并出版本书。本书共14章，内容涵盖基本的机器学习概念和环境搭建，目前各个领域中的热门算法，以及数据预处理、模型评估和文本数据分析等。希望本书可以让读者轻松入门，在动手实践的过程中找到乐趣。本书可以作为

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