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如果你想從程序員轉行做人工智能專家，這是一個理想的起點。基于Laurence Moroney非常成功的AI課程，這本介紹性的書提供了一個動手、代碼優先的方法來幫助你建立信心，同時你學習關鍵主題。

您將了解如何實現機器學習中最常見的場景，如計算機視覺、自然語言處理(NLP)和針對Web、移動、云和嵌入式運行時的序列建模。大多數關于機器學習的書都是從大量的高等數學開始的。本指南建立在讓您直接使用代碼的實際經驗基礎上。

//www.oreilly.com/library/view/ai-and-machine/9781492078180/#:~:text=Book%20description,while%20you%20learn%20key%20topics.

你將學習:

• 如何構建TensorFlow模型
• 通過代碼示例學習機器學習的基礎知識
• 如何實現計算機視覺，包括圖像的特征檢測
• 如何使用自然語言處理對單詞和句子進行標記和排序
• Android和iOS模型的嵌入方法
• 如何通過TensorFlow服務端在網絡和云上部署服務模型

學習如何使用數據并行加速c++程序。

C++中的數據并行性允許訪問現代異構系統中的并行資源，使您不必被鎖定在任何特定的計算設備中。現在，一個單獨的c++應用程序可以使用任何設備的組合——包括gpu、cpu、fpga和AI asic——來解決手邊的問題。

這本開放訪問的書使c++程序員能夠站在這個激動人心和重要的新開發的前沿，幫助推動計算到新的水平。它充滿了實用的建議，詳細的解釋和代碼示例來說明關鍵的主題。

這本書教導使用c++和來自Khronos小組的SYCL標準進行數據并行編程，并介紹了使用SYCL編寫異構系統所需的所有內容。這本書從介紹數據并行性和有效使用SYCL和數據并行c++ (DPC++)的基本主題開始，DPC++是本書中使用的開源編譯器。后面的章節涵蓋了高級主題，包括錯誤處理、硬件特定編程、通信和同步，以及內存模型的注意事項。

你將學習:

• 如何使用數據并行編程加速c++程序
• 如何針對多種設備類型(如CPU、GPU、FPGA)
• 如何使用SYCL和SYCL編譯器
• 如何通過英特爾的oneAPI倡議連接到計算的異質未來

//link.springer.com/book/10.1007/978-1-4842-5574-2#about

雖然有許多網絡和IT安全的資源，但是到目前為止，關于現代web應用程序安全的詳細知識仍然缺乏。這個實用的指南提供了攻擊性和防御性的安全概念，軟件工程師可以輕松地學習和應用。這本電子書是由Salesforce的高級安全工程師Andrew Hoffman寫的，介紹了web應用程序安全的三大支柱:偵察、攻擊和防御。它還包括NGINX在F5的Chris Witeck的前言。

//www.nginx.com/resources/library/web-application-security/

使用Python的高級數據科學和分析使數據科學家能夠繼續發展他們的技能，并將其應用于商業和學術設置中。這本書中討論的主題是補充和后續主題討論的數據科學和分析與Python。其目的是使用Python開發的工具，如SciKit-learn、Pandas、Numpy、Beautiful Soup、NLTK、NetworkX等，覆蓋數據科學中重要的高級領域。使用Keras、TensorFlow、Core ML等框架，以及用于iOS和MacOS應用開發的Swift來支持模型開發。

本備忘單是機器學習手冊的濃縮版，包含了許多關于機器學習的經典方程和圖表，旨在幫助您快速回憶起機器學習中的知識和思想。

這個備忘單有兩個顯著的優點:

1. 清晰的符號。數學公式使用了許多令人困惑的符號。例如，X可以是一個集合，一個隨機變量，或者一個矩陣。這是非常混亂的，使讀者很難理解數學公式的意義。本備忘單試圖規范符號的使用，所有符號都有明確的預先定義，請參見小節。

2. 更少的思維跳躍。在許多機器學習的書籍中，作者省略了數學證明過程中的一些中間步驟，這可能會節省一些空間，但是會給讀者理解這個公式帶來困難，讀者會在中間迷失。