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當看到這些材料時，一個明顯的問題可能會出現:“為什么還要寫一本深度學習和自然語言處理的書呢?”一些優秀的論文已經出版，涵蓋了深度學習的理論和實踐方面，以及它在語言處理中的應用。然而，從我教授自然語言處理課程的經驗來看，我認為，盡管這些書的質量非常好，但大多數都不是針對最有可能的讀者。本書的目標讀者是那些在機器學習和自然語言處理之外的領域有經驗的人，并且他們的工作至少部分地依賴于對大量數據，特別是文本數據的自動化分析。這些專家可能包括社會科學家、政治科學家、生物醫學科學家，甚至是對機器學習接觸有限的計算機科學家和計算語言學家。

現有的深度學習和自然語言處理書籍通常分為兩大陣營。第一個陣營專注于深度學習的理論基礎。這對前面提到的讀者肯定是有用的，因為在使用工具之前應該了解它的理論方面。然而，這些書傾向于假設一個典型的機器學習研究者的背景，因此，我經常看到沒有這種背景的學生很快就迷失在這樣的材料中。為了緩解這個問題，目前存在的第二種類型的書集中在機器學習從業者;也就是說，如何使用深度學習軟件，而很少關注理論方面。我認為，關注實際方面同樣是必要的，但還不夠。考慮到深度學習框架和庫已經變得相當復雜，由于理論上的誤解而濫用它們的可能性很高。這個問題在我的課程中也很常見。

因此，本書旨在為自然語言處理的深度學習搭建理論和實踐的橋梁。我涵蓋了必要的理論背景，并假設讀者有最少的機器學習背景。我的目標是讓任何上過線性代數和微積分課程的人都能跟上理論材料。為了解決實際問題，本書包含了用于討論的較簡單算法的偽代碼，以及用于較復雜體系結構的實際Python代碼。任何上過Python編程課程的人都應該能夠理解這些代碼。讀完這本書后，我希望讀者能有必要的基礎，立即開始構建真實世界的、實用的自然語言處理系統，并通過閱讀有關這些主題的研究出版物來擴展他們的知識。

//clulab.cs.arizona.edu/gentlenlp/gentlenlp-book-05172020.pdf

Richard Szeliski博士，計算機視覺領域的大師級人物，現為Facebook研究科學家。Szeliski博士在計算機視覺研究方面有25年以上的豐富經驗，先后任職干DEC和微軟研究院。1996年，他在微軟研究院任職期間，提出一種基于運動的全景圖像拼接模型，采用L-M算法，通過求圖像間的幾何變換關系來進行圖像匹配。此方法是圖像拼接領域的經典算法，Richard Szeliski也因此成為圖像拼接領域的奠基人。

//szeliski.org/RichardSzeliski.htm

計算機視覺：算法與應用(第二版)

本書萌芽于2001年，當時，華盛頓大學的Steve Seitz邀我和他一起講一門課，課程名稱是“面向計算機圖形學的計算機視覺”。那個時候，計算機圖形學領域正在越來越多地使用計算機視覺技術，用它來創建基于圖像的真實物體的模型，用于產生視覺效果，用于通過計算攝影學技術來合并真實影像。我們決定聚焦于計算機視覺在若干有趣問題中的應用，例如使用個人照片的圖像拼接和基于照片的3D建模等，這一想法引起了學生們的共鳴。

　　從那時起，華盛頓大學和斯坦福大學就一直使用類似的課程大綱和項目導向的課程結構來進行常規計算機視覺課程的教學（在斯坦福大學，在2003年這門課程由我和David Fleet共同講授）。類似的課程大綱也被其他很多大學所采用，并被納入計算攝影學相關的更專業的課程。（有關如何在課程中使用本書的建議，請參見1.4節的表1.1。）

　　本書還反映了我在企業研究實驗室（DEC劍橋研究實驗室和微軟研究院）這二十年的計算機視覺研究經歷。在從事研究的過程中，我主要關注在真實世界中具有實際應用的問題和在實踐中行之有效的方法（算法）。因此，本書更強調在真實世界條件下有效的基本方法，而較少關注內在完美但難以實際應用的神秘的數學內容。 　 　　本書適用于計算機科學和電子工程專業高年級本科的計算機視覺課程。學生最好已經修過圖像處理或計算機圖形學課程，這樣一來，便可以少花一些時間來學習一般性的數學背景知識，多花一些時間來學習計算機視覺技術。本書也適用于研究生的計算機視覺課程（通過專研更富有挑戰性的應用和算法領域），作為基本技術和近期研究文獻的參考用書。為此，我盡量嘗試引用每個子領域中最新的研究進展，即便其技術細節過于復雜而無法在本書中涉及。

　　在課程教學過程中，我們發現，要使學生從容應對真實圖像及其帶來的挑戰，讓他們嘗試實現一些小的課程設計（通常一個建立在另一個基礎之上），是很有幫助的。隨后，要求學生分成組選擇各自的主題，完成最終的課程設計。（有時，這些課程設計甚至能轉換為會議論文！）本書各章最后的習題包含有關小型中期課程設計題目的很多建議，也包含一些更開放的問題，這些問題的解決仍然是活躍的研究課題。只要有可能，我都會鼓勵學生用他們自己的個人照片來測試他們的算法，因為這可以更好地激發他們的興趣，往往會產生富有創造性的衍生問題，使他們更熟悉真實影像的多樣性和復雜性。

　　在闡述和解決計算機視覺問題的過程中，我常常發現從三個高層途徑獲取靈感是有幫助的。

• 科學層面：建立圖像形成過程的詳細模型，為了恢復感興趣量而構建其逆過程的數學方法（必要時，做簡化假設使其在數學上更容易處理）。

• 統計層面：使用概率模型來量化產生輸入圖像的未知量先驗似然率和噪聲測量過程，然后推斷所期望量的最可能的估計并分析其結果的不確定程度。使用的推斷算法往往與用于逆轉（科學的）圖像形成過程的優化方法密切相關。

• 工程層面：開發出易于描述和實現且己知在實踐中行之有效的方法。測試這些方法，以便于了解其不足和失效模態，及其期望的計算代價（運行時的性能）。

　　以上這三個途徑相互依存，并且貫穿本書始終。

第二版特別注釋

過去的十年見證了計算機視覺算法在性能和適用性上的一次真正的爆炸，其中大部分是由機器學習算法運用于大量視覺訓練數據而產生的。

深度神經網絡現在在許多視覺算法中扮演著重要的角色，這本書的新版本在早期就將其作為基礎技術介紹，并在后續章節中廣泛使用。

第二版中最顯著的變化包括:

機器學習、深度學習和深度神經網絡在第5章中介紹，因為它們在視覺算法中扮演的角色與在前兩章中介紹的圖像處理、圖形/概率模型和能量最小化等更經典的技術一樣重要。

由于端到端深度學習系統不再需要開發構建模塊，如特征檢測、匹配和分割，因此識別章節已經在書的早些時候移到了第6章。許多選修視覺課程的學生主要對視覺識別感興趣，因此在課程的早期呈現這些資料，可以使學生更容易以這些主題為期末專題的基礎。

目錄內容：

如果您是用Python編程的新手，并且正在尋找可靠的介紹，那么這本書就是為您準備的。由計算機科學教師開發，在“為絕對初學者”系列叢書通過簡單的游戲創造教授編程的原則。您將獲得實際的Python編程應用程序所需的技能，并將了解如何在真實場景中使用這些技能。在整個章節中，你會發現一些代碼示例來說明所提出的概念。在每一章的結尾，你會發現一個完整的游戲，展示了這一章的關鍵思想，一章的總結，以及一系列的挑戰來測試你的新知識。當你讀完這本書的時候，你將非常精通Python，并且能夠將你所學到的基本編程原理應用到你要處理的下一種編程語言。

【導讀】來自蘇黎世聯邦理工學院的Afonso S. Bandeira教授撰寫了《數據科學數學基礎》新書書稿，共170頁pdf。現今在許多科學領域的實驗、觀察和數值模擬產生了大量的數據。這種快速增長預示著“以數據為中心的科學”時代的到來，這需要新的范式來處理如何獲取、處理、分布和分析數據。與此同時，人工智能的發展將給技術、科學和工業的許多領域帶來革命。本課程將涵蓋用于開發算法的數學模型和概念，這些算法可以處理數據科學、機器學習和人工智能帶來的一些挑戰。

這本教科書通過提供實用的建議，使用直接的例子，并提供相關應用的引人入勝的討論，以一種容易理解的方式介紹了基本的機器學習概念。主要的主題包括貝葉斯分類器，最近鄰分類器，線性和多項式分類器，決策樹，神經網絡，和支持向量機。后面的章節展示了如何通過“推進”的方式結合這些簡單的工具，如何在更復雜的領域中利用它們，以及如何處理各種高級的實際問題。有一章專門介紹流行的遺傳算法。

這個修訂的版本包含關于工業中機器學習的實用應用的關鍵主題的三個全新的章節。這些章節研究了多標簽域，無監督學習和它在深度學習中的使用，以及歸納邏輯編程的邏輯方法。許多章節已經被擴展，并且材料的呈現已經被增強。這本書包含了許多新的練習，許多解決的例子，深入的實驗，和獨立工作的計算機作業。

//link.springer.com/book/10.1007/978-3-319-63913-0#about

關于大數據技術的信息很多，但將這些技術拼接到端到端企業數據平臺是一項艱巨的任務，沒有得到廣泛的討論。通過這本實用的書，您將學習如何在本地和云中構建大數據基礎設施，并成功地構建一個現代數據平臺。

本書非常適合企業架構師、IT經理、應用程序架構師和數據工程師，它向您展示了如何克服Hadoop項目期間出現的許多挑戰。在深入了解以下內容之前，您將在一個徹底的技術入門中探索Hadoop和大數據領域中可用的大量工具:

• 基礎設施: 查看現代數據平臺中的所有組件層，從服務器到數據中心，為企業中的數據建立堅實的基礎

-平臺: 了解部署、操作、安全性、高可用性和災難恢復的各個方面，以及將平臺與企業IT的其他部分集成在一起所需了解的所有內容

• 將Hadoop帶到云端: 學習在云中運行大數據平臺的重要架構方面，同時保持企業安全性和高可用性

機器學習已經成為許多商業應用和研究項目中不可或缺的一部分，但這一領域并不僅限于擁有廣泛研究團隊的大公司。如果您使用Python，即使是初學者，這本書也會教你構建自己的機器學習解決方案的實用方法。今天，有了所有可用的數據，機器學習應用程序只受限于你的想象力。

您將學習使用Python和scikit-learn庫創建成功的機器學習應用程序所需的步驟。兩位作者安德烈亞斯?穆勒(Andreas Muller)和薩拉?圭多(Sarah Guido)關注的是使用機器學習算法的實踐層面，而不是背后的數學。熟悉NumPy和matplotlib庫將有助于您從本書獲得更多信息。

通過這本書，你會學到 :

• 機器學習的基本概念和應用
• 廣泛應用的機器學習算法的優缺點
• 如何表示機器學習處理過的數據，包括關注哪些數據方面
• 先進的模型評估和參數調整方法
• 用于鏈接模型和封裝工作流的管道概念
• 處理文本數據的方法，包括特定于文本的處理技術
• 提高機器學習和數據科學技能的建議

Fundamentals of Python Programming