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情景学习：合法的边缘性参与

J·莱夫

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Android Gradle权威指南

飞雪无情
　　30万读者的选择　　一本关于AndroidGradle的权V指南　　基于新的AndroidGradle　　一本由浅入深讲解AndroidGradle开发的书　　对Gradle基础、Groovy基础、Gradle插件、AndroidGradle构建、基于AndroidGradle的单元测试和持续集成等做循序渐进的讲解　　在讲解的过程中融入作者在项目中遇到的问题、解决问题的思路以及方法。　　通过本书，读者可以入门，并且深入了解Gradle以及AndroidGradle构建，并以此为基础，深入AndroidGradle相关知识点和使用技巧，让读者在工作中事半功倍。

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客观处罚条件研究：构成要件抑或处罚条件

吴情树著
本书针对客观处罚条件的基本概念和基本理论、学者和实践者对于客观处罚条件定位与性质的分歧、客观处罚条件的机能、客观处罚条件与刑法及犯罪等的关系、客观处罚条件立法现象对我国的启示等问题进行了深入探讨，对前人的一些相关研究进行了深入剖析，并对相关问题提出了自己的见解。

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会计！从掌控会计核算入手：在情景中学记账算账财务报表

黄玲　著
本书首先，以“我”的亲身经历，帮助读者了解会计的作用、会计的基本知识，进而帮读者走进会计的世界。然后，以如何进行会计核算为出发点，从原始凭证到记账凭证、从账簿到财务报表，一步步讲解业务数据是如何最终形成财务报表的，并在资产及负债的清查、会计档案、会计交接方面进行了讲解，让读者更清晰地了解会计实务的操作细节。最后，通过“延伸阅读”介绍了会计人员需要了解的、会计核算以外的税收以及工商方面的知识。本书用

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程评王九峰出诊医案（未刻本）

丁学屏
本书为清代名医王九峰先生晚年出诊医案，原为手抄本，为上海市已故名老中医张耀卿所收藏。据张耀卿所写“王九峰先生小传”，本书较他人所集王九峰医案更胜一层，“诚不可多得之宝笈也”。本书所收病案大多为内伤杂病，计有300余则，记录翔实（均有用药剂量），多为连诊，案语明畅，立方选药精湛适当。且经程门雪校正，有程氏眉批。

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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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JavaScript深度学习

尼尔森
深度学习扛鼎之作《Python深度学习》姊妹篇，前端工程师不可错过的AI入门书。

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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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政府危机学习

张美莲等著
新时代应急管理工作的新形势和新要求凸显了主动把握风险、危机和突发事件的重要性和迫切性，而提高政府和全社会从危机中学习的能力成为其内在要求和有效实现途径。作为国内首部关注政府危机学习的专著，全书从危机学习的理论研究借鉴、现状分析、绩效研究和机制设计四个方面展开初步探索，较为全面地揭示了我国政府危机学习的影响因素、现状特征、学习过程与结果、学习困境及其化解路径等，为继续推动我国政府危机学习研究提供了一

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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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Python 深度学习

吕云翔刘卓然关捷雄等编著
《Python深度学习》以深度学习框架为基础，介绍机器学习的基础知识与常用方法，全面细致地提供了机器学习操作的原理及其在深度学习框架下的实践步骤。全书共16章，分别介绍了深度学习基础知识、深度学习框架及其对比、机器学习基础知识、深度学习框架（以PyTorch为例）基础、Logistic回归、多层感知器、卷积神经网络与计算机视觉、神经网络与自然语言处理以及8个实战案例。本书将理论与实践紧密结合，相信

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机器学习实战

编著
本书共11章，从推荐系统的发展历史、基本构成开始，依次剖析推荐系统的内容召回、协同过滤召回、深度学习召回中具有代表性的模型；再从经典排序模型到基于深度学习的排序，顺势介绍会话推荐、强化学习推荐及工业级推荐，搭建了完整的推荐系统技术体系，这是一个由浅入深的系统学习过程。

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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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问鼎房地产冠军经纪人——促成交易业务情景问答280例

余源鹏
本书以房地产经纪人开展经纪业务的流程为主线，内容包括：为成为优秀的房地产经纪人做好准备、搭建庞大的房源、客源网络、做好客户接待工作、有效带客看房、做好贷款过户手续与物业交接工作等。

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场景化机器学习

[澳]道格·哈金（Doug
本书展示了如何在业务场景中应用机器学习，全书分为三个部分。第一部分介绍有效的决策如何帮助公司提高生产率以保持竞争力，阐释如何使用开源工具和AWS工具将机器学习应用于业务决策中。第二部分以虚拟人物为主线，研究六个场景，这些场景展示了如何使用机器学习来制定各种业务决策。第三部分讨论如何在Web上设置和共享机器学习模型，还介绍了一些案例。

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机器学习公式详解

谢文睿
适读人群：（1）高等院校人工智能、计算机、自动化等相关专业机器学习方向的学生；（2）学术界机器学习领域的研究人员和教师；（3）工业界对机器学习感兴趣的专业人员和工程师。1.周志华教授“西瓜书”《机器学习》公式完全解析指南！“南瓜书”系Datawhale成员自学笔记，对“西瓜书”中250个重难点公式做了详细解析和推导（重难点公式覆盖率达99%），旨在解决机器学习中的数学难题。2.机器学习初学小白提升数学基础能力的必备练习册！以本科数学基础视角对“西瓜书”里比较难理解的公式加以解析和推导细节，补充大量重、难点数学知识和参考材料，分享在学习中遇到的“坑”以及跳过这个“坑”的方法，对于初学机器学习的小白也能上手练习！3.俞勇、王斌、李沐、程明明、陈光（博主@爱可可-爱生活）、徐亦达等人工智能领域大咖亲笔推荐

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机器学习工程实战

[加] 安德烈·布可夫
机器学习入门手册《机器学习精讲》姊妹篇，人工智能和机器学习领域专业人士的多年实践结晶，深入浅出讲解机器学习应用和工程实践。

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由浅入深学习SAP财务

高林旭
《由浅入深学习SAP财务》汇集作者15年SAP项目实施和管理的经验与心得；《由浅入深学习SAP财务》解析总账模块、应收模块、应付模块、资产模块、成本中心会计模块、产品成本控制模块、获利分析模块、内部订单模块、合并模块9大财务核心模块的原理、配置、设计理念、业务实践和注意事项；《由浅入深学习SAP财务》帮助SAP应用者更有效地利用SAP系统；《由浅入深学习SAP财务》帮助咨询顾问合理地将SAP应用于不同企业。

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学习型社会

[美]罗伯特·赫钦斯
为重新思考中国的教育改革以及中国教育的未来发展方向提供一种不同的思路。

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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。