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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

從設計和原型設計到測試、部署和維護，Python在許多方面都很有用，它一直是當今最流行的編程語言之一。這本實用的書的第三版提供了對語言的快速參考——包括Python 3.5、2.7和3.6的突出部分——它龐大的標準庫中常用的區域，以及一些最有用的第三方模塊和包。

本書非常適合具有一些Python經驗的程序員，以及來自其他編程語言的程序員，它涵蓋了廣泛的應用領域，包括web和網絡編程、XML處理、數據庫交互和高速數字計算。了解Python如何提供優雅、簡單、實用和強大功能的獨特組合。

這個版本包括:

• Python語法、面向對象的Python、標準庫模塊和第三方Python包
• Python對文件和文本操作、持久性和數據庫、并發執行和數值計算的支持
• 網絡基礎、事件驅動編程和客戶端網絡協議模塊
• Python擴展模塊，以及用于打包和分發擴展、模塊和應用程序的工具

本書通過提供真實的案例研究和示例，為使用Python庫進行機器學習提供了堅實的基礎。它涵蓋了諸如機器學習基礎、Python入門、描述性分析和預測分析等主題。包括高級機器學習概念，如決策樹學習、隨機森林、增強、推薦系統和文本分析。這本書在理論理解和實際應用之間采取了一種平衡的方法。所有的主題都包括真實世界的例子，并提供如何探索、構建、評估和優化機器學習模型的逐步方法。

簡介：

探索用Python編寫代碼的正確方法。這本書提供的技巧和技術，你需要生產更干凈，無錯誤，和雄辯的Python項目。

要獲得更好的代碼，首先要理解對代碼進行格式化和編制文檔以獲得最大可讀性的重要性，利用內置的數據結構和Python字典來提高可維護性，并使用模塊和元類來有效地組織代碼。然后，您將深入了解Python語言的新特性，并學習如何有效地利用它們。接下來，您將解碼關鍵概念，如異步編程、Python數據類型、類型提示和路徑處理。學習在Python代碼中調試和執行單元測試和集成測試的技巧，以確保您的代碼可以投入生產。學習旅程的最后一段為您提供了版本管理、實時代碼管理和智能代碼完成的基本工具。 在閱讀和使用這本書之后，您將熟練地編寫干凈的Python代碼，并成功地將這些原則應用到您自己的Python項目中。

目錄：

• Pythonic思維
• 數據結構
• 編寫更好的函數和類
• 使用模塊和元類
• 裝飾器和上下文管理器
• 生成器和迭代器
• 利用新的Python特性
• 附錄:一些很棒的Python工具

作者：

Sunil Kapil在過去十年一直從事軟件行業，用Python和其他幾種語言編寫產品代碼。 他曾是一名軟件工程師，主要從事網絡和移動服務的后端工作。他開發、部署并維護了數百萬用戶喜愛和使用的從小型到大型的生產項目。他與世界各地知名軟件公司的大小團隊在不同的專業環境中完成了這些項目。他也是開源的熱情倡導者，并不斷為Zulip Chat和Black等項目貢獻力量。Sunil經常在各種會議上發表關于Python的演講。

簡介： TensorFlow 是目前使用最廣泛的機器學習框架，滿足了廣大用戶的需求。如今 TensorFlow已經更新到 2.x 版本，具有更強的易用性。本書通過大量的實例講解在 TensorFlow 框架上實現人工智能的技術，兼容 TensorFlow 1.x與 TensorFlow 2.x 版本，覆蓋多種開發場景。書中的內容主要源于作者在代碼醫生工作室的工作積累。作者將自己在真實項目中使用TensorFlow 的經驗與技巧全部寫進書里，讓讀者可以接觸到最真實的案例、最實戰的場景，盡快搭上人工智能的“列車”。

目錄：

• 第一章：學習準備
• 第二章：搭建開發環境
• 第三章：實例：用AI模型識別圖像是桌子、貓、狗，還是其他
• 第四章：用Tensorflow制作自己的數據集
• 第五章：10 分鐘快速訓練自己的圖片分類模型
• 第六章：用 TensorFlow 編寫訓練模型的程序
• 第七章：特征工程——會說話的數據
• 第八章：卷積神經網絡（CNN）——在圖像處理中應用最廣泛的模型
• 第九章：循環神經網絡（RNN）——處理序列樣本的神經網絡
• 第十章：生成式模型——能夠輸出內容的模型
• 第十一章：模型的攻與防——看似智能的 AI 也有脆弱的一面
• 第十二章：TensorFlow 模型制作——一種功能，多種身份
• 第十三章：部署 TensorFlow 模型——模型與項目的深度結合
• 第十四章：商業實例

代碼醫生工作室，是一家只做AI技術相關業務的公司。主要從事企業咨詢、培訓及算法外包服務。另外還有部分圖書出版和個人培訓等相關業務。工作室的使命有三點： ? 為企業賦能。幫助企業擁有AI的能力。提升商業價值。 ? 為AI技術的推廣與發展做共貢獻 ? 幫助更多的人掌握AI技術。

主題： C++ Primer Plus

摘要： 本書的第五版描述了ISO C++標準中所提出的語言，非正式地稱為C++99和C++03。或者，有時作為C++99／03。（2003版本在很大程度上是對1999標準的技術修正，沒有添加任何新的特征。）此后，C++繼續發展。國際C++標準委員會剛剛批準了一個新版本的標準。這個標準在開發過程中有C++0x的非正式名稱，現在它將被稱為C++11。大多數現代編譯器都支持C++99／03。本書中的大多數例子都符合這一標準，但是新標準的許多特征已經在一些實現中出現了，而這個版本的C++Primer-Plus探究了這些新特性。C++Primer-Plus討論了C語言的基本原理，并給出了C++的特點，使這本書可以自如。它給出了C++的基本原理，并用簡單的、易于復制和實驗的點程序來說明它們。學習輸入/輸出（I/O），如何使程序執行重復的任務和做出選擇。處理數據的許多方法，以及如何使用函數。您了解C++中添加到C的許多特性，包括以下內容：n類和對象n繼承n多態性、虛擬函數和運行時類型標識（RTTI）n函數重載n引用變量n泛型或與類型無關的編程，由模板和標準模板庫（STL）提供n處理錯誤條件的異常機制n用于管理名稱的命名空間函數、類和變量的。

本文匯總了深度學習相關的重要知識點，通過長圖和 PDF 的方式呈現給大家，歡迎各位 PM 下載。

下面是內容結構和長圖：

• 深度學習全景圖
• 深度學習概要
• 卷積神經網絡 – CNN
• 循環神經網絡 – RNN
• 長短期記憶網絡 – LSTM
• 生成對抗網絡 – GANs
• 強化學習-Reinforcement learning | RL