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阅读理解深度训练七年级

王静
名师创新导学丛书《阅读理解深度训练》，充分体现实用性、针对性、有效性。

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走进深度课堂

谢幼如
本套丛书紧跟当前教育信息化的前沿发展，直面互联网+时代的信息技术促进中小学课堂教学变革的重大命题，涉及中小学各学科领域及其核心素养，强调理论引领、技术支撑、应用创新。在可视化课堂中实现知识、思维、数据等的可视化，有助于提升教学与学习绩效，促进学生多元发展。电子书包为可视化课堂提供新的技术支持，而可视化课堂也为电子书包提供新的应用思路。本书主要内容包括可视化课堂概述、电子书包对可视化课堂的支持作用、

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Windows 10深度攻略

郭强
本书由浅入深、循序渐进地讲解了Windows10操作系统的使用方法，以及一些管理和应用技巧，以便读者能够更加深入地了解并掌握Windows10操作系统的使用方法。本书以Windows10的相关管理任务为主线，内容由浅入深，主要包括Windows10基础入门、个性化设置、输入法设置与文字输入、文件和文件夹的管理、系统自带程序的应用、配置与管理用户账户、Internet网上冲浪、Windows10设备

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Yii框架深度剖析

刘琨
Yii是一个基于组件、用于开发大型Web应用的高性能PHP框架，它提供了当今Web2.0应用开发所需要的几乎一切功能，是zui具开发效率的PHP框架之一。《Yii框架深度剖析》站在框架设计的高度，从源代码级别剖析了Yii框架的工作机制。《Yii框架深度剖析》分为15章，其内容涵盖了PHP框架的概念，Yii框架的工作流程，布局的概念及作用，模块的概念及作用，ActiveRecord模型的原理和作用，

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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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深度学习与围棋

(美) 马克斯·帕佩拉 (Max Pumperla)
深入浅出的深度学习入门书，从零实现AlphaGo，为AI理论和应用打下基础。

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青少年篮球入门教程全彩图解视频学习版

高山
青少年篮球入门教程由具有丰富的青少年篮球执教经验的NBA姚明篮球俱乐部前技术总监高山教练与专业的体能培训机构合力打造！针对青少年提供篮球技术和体能训练方面的指导详解60项基础技术、17项技术提升练习身体控制、球性训练、运球、传接球、投篮提供30个篮球专项体能训练动作整合式热身、增强式训练、速度灵敏训练、力量训练随书附赠131段动作指导视频！结合动作指导视频学习，轻松提高运动表现！上海市篮球协会副会长陈德春北京市篮球运动协会秘书长、首都体育学院教授薛正武湖北省篮球协会副秘书长、武汉体育学院教授申甫国家男子篮球队前主力大前锋马健专业推荐

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形体训练

隋东旭
本教材在塑造职场人士美好的个人形象的同时，培养其具有胜任岗位资格所需要的相关形体素质。通过本教材的学习，相关人员能熟悉形体训练的基本理论和常识，初步掌握形体训练的基本技术、基本技能，塑造高雅、优美的身体姿态，培养良好的道德品质，提高职业能力，为从事相关工作奠定基础。本教材分为5个项目：项目1为形体训练概述；项目2为姿态训练；项目3为形体素质与动作协调训练：项目4为完美形体训练；项目5为气质培养。本

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形体训练

于立辉
于立辉、秦颖主编的《形体训练》分为三个项目，即仪态塑造、姿态塑造、气质塑造。每个项目又含有多个任务，在任务分析的基础上明确各个任务的技能、技巧。本书适合作为职业院校相关专业（城市轨道交通运营管理专业、高速铁路乘务专业、旅游管理专业、文秘专业等）的教材，也可作为企业培训教材，同时可供社会读者参考。

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形体训练

蔺雪莲
形体训练在我国起步较晚，教材相对短缺，编写一本较全面、规范和内容丰富的形体训练参考书就显得相当必要了，本书结合国内外形体训练方面的最新研究成果和我们自身多年的教学经验，基础理论知识全面，内容丰富，资料翔实可靠，更突出形体训练教学特点和方法，非常适合大学体育形体课教学需要。本书内容包括地面素质练习、扶把练习、中间练习、成品舞蹈（芭蕾变奏、有专用音乐）、性格舞（外国民间舞、有专用音乐）、主要参考文献、

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布局训练

围棋基础教研室编
本书分初级训练、中级训练、高级训练三部分，系统介绍了围棋布局的基本理论，常见布局的各种棋型的训练。

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中盘训练

围棋基础教研室编
本书收录了围棋中盘训练的初级训练、中级训练和高级训练三部分。

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死活训练

围棋基础教研室编
本书分初级训练、中级训练、高级训练三部分，系统介绍了围棋死活训练的各种布局。

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基于理解的数学教学

杨冬香著
“理解”是一线教师在教学设计、课堂教学和交流研讨中经常使用的词汇，但在实际的教学中，我们常常看到一些学生的学习总是停留在记结论、记公式、套用一些解题的方法上，对知识的理解很浅薄，并不深入，看不到知识的本质，没有形成自己研究问题的思路与方法。而部分教师也认为：只要在课堂上把所讲授的内容解释清楚了，那么学生就一定能够理解并掌握知识，把课本的知识以结论的形式尽快地让学生接受作为追求的目标，试图通过大量的

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深度学习原理与实践

陈仲铭
（1）大量图例，简单易懂。作者亲自绘制了大量插图，力求还原深度学习的算法思想，分解和剖析晦涩的算法，用图例来表示复杂的问题。生动的图例也能给读者带来阅读乐趣，快乐地学习算法知识，体会深度学习的算法本质。（2）简化公式，生动比喻。深度学习和机器学习类的书中通常会有大量复杂冗长的算法公式，为了避免出现读者读不懂的情况，本书尽可能地统一了公式和符号，简化相关公式，并加以生动的比喻进行解析。在启发读者的同时，锻炼读者分析问题和解决问题的能力。（3）算法原理，代码实现。在介绍深度学习及相关算法的原理时，不仅给出了对应的公式，还给出了实现和求解公式的代码，让读者明确该算法的作用、输入和输出。原理与代码相结合，使得读者对深度学习的算法实现更加具有亲切感。（4）深入浅出，精心剖析。理解深度学习需要一定的机器学习知识，本书在D1章介绍了深度学习与机器学习的关系，并简要介绍了机器学习的内容。在内容安排上，每章依次介绍模型框架的应用场景、结构和使用方式，最后通过真实的案例去全面分析该模型结构。目的是让读者可以抓住深度学习的本质。（5）入门实践，案例重现。每一章最后的真实案例不是直接堆砌代码，而是讲解使用该算法模型的原因和好处。从简单的背景知识出发，使用前文讲解过的深度学习知识实现一个实际的工程项目。实践可以用于及时检验读者对所学知识的掌握程度，为读者奠定深度学习的实践基础。将一本技术书籍写得通俗易懂谈何容易，但《深度学习原理与实践》这本书确实做到了。书中对近年来火热的深度学习理论知识进行简单剖析，化繁为简，没有局限于坐而论道，而是将实例和数学理论相结合，让读者能够快速理解各种模型并上手实践，值得细读。--唐春明　广州大学数学与信息学科学院副院长本书从原理、方法、实践这3个维度系统地介绍了深度学习的方方面面，内容详实，解读清晰，细节与全貌兼顾，既适合初学者阅读，也可以作为深入研究的参考用书。--杨刚　西安电子科技大学教授近年来出版的深度学习相关图书中，本书是我见过非常有指导意义的中文书籍之一。本书对ANN、CNN、RNN等模型进行深入浅出的介绍，引入大量图例和简化后的公式，让算法浅显易懂。每一章的实践内容都给人惊喜，强烈推荐！--吴健之　腾讯音乐高级工程师作为产品经理，我能看懂的深度学习书籍实在太少了。本书恰到好处，插图丰富直观，数学公式简练，很喜欢此类风格的图书，易懂好学。即使你不是程序员或算法专家，该书也值得一看！--张瑞　中软国际高级产品经理

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2020年ICT深度观察

中国信息通信研究院
1.本书为年度报告，内容丰富、数据分析到位，适合ICT各行业的人员阅读、学习。2.本书具有较强的时效性、权威性和实用性。3.本书作者多为中国信息通信研究院的相关研究者，经验丰富。

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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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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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TensorFlow 2深度学习实战

张良均
本书以深度学习的常用技术与TensorFlow2真实案例相结合的方式，深入浅出地介绍TensorFlow2实现深度学习的重要内容。全书共7章，分为基础篇（第1～3章）和实战篇（第4～7章），基础篇内容包括深度学习概述、TensorFlow2快速入门、深度神经网络原理及实现等基础知识；实战篇内容包括4个案例，分别为基于CNN的门牌号识别、基于LSTM网络的语音识别、基于CycleGAN的图像风格转换