本週上架７本新書，以深度學習為主，重磅好書在等這裡等你，非同步社群首發，各大**陸續上架中。
本書面向希望了解深度學習，特別是對實際使用深度學習感興趣的大學生、工程師和研究人員。本書不要求讀者有任何深度學習或者機器學習的背景知識，讀者只需具備基本的數學和程式設計知識，如基礎的線性代數、微分、概率及python程式設計知識。本書的附錄中提供了書中涉及的主要數學知識，供讀者參考。
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譯者：陳葆鈺, 王旭, 柳純錄, 馮雪山
本書以unix系統為背景，全面、系統地介紹了unix作業系統核心的內部資料結構和演算法。本書首先對系統核心結構做了簡要介紹，然後分章節描述了檔案系統、程序排程和儲存管理，並在此基礎上討論了unix系統的高階問題，如驅動程式介面、程序間通訊與網路等。在每章之後，還給出了大量富有啟發性和實際意義的題目。
《深入淺出人工神經網路》總共分為3部分，總計9章。第1部分講解了人工神經網路的源頭—生物神經網路的基礎知識，第2部分講解了學習人工神經網路的數學知識，第3部分講解了幾種常見而典型的人工神經網路模型，比如感知器、多層感知器、徑向基函式神經網路、卷積神經網路、迴圈神經網路等。
很少有初學程式設計的人願意為了程式設計而程式設計，本書創新地通過求解有趣的謎題來教授讀者程式設計，為枯燥的程式設計學習過程注入了很強的趣味性，謎題是來自真實世界的應用，饒有趣味、易於描述。 書中的**用python語言編寫。與以往的程式設計書不同，本書將對**功能的理解與程式語言語法和語義的理解分離開來，從解每個謎題開始，先給出解謎題的演算法，隨後用python語法和語義實現對應的演算法，並適當做出解釋。本書包含了21個謎題，其中很多謎題都廣為流傳，如多皇后、漢諾塔、在幾秒鐘內解決數獨問題、驗證六度分隔猜想等，每個謎題後面都配有不同難度的程式設計習題，幫讀者加深對相關演算法的理解。
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譯者：夏俊傑, 範恂毅, 趙輝
《網路虛擬化技術詳解：nfv與sdn》是理解nfv（網路功能虛擬化）基礎架構、部署策略、管理機制及相關技術的入門級書籍，作者從基本的nfv概念講起，討論了nfv的優勢及設計原則，分析了nfv的編排、管理及用例，同時還簡要介紹了sdn（軟體定義網路）的基本知識，並討論了nfv與sdn之間的相關性。通過《網路虛擬化技術詳解：nfv與sdn》的學習，讀者應該可以理解並掌握nfv及sdn的技術動態及產品實現情況，為企業網路向nfv網路遷移做好規劃、設計、部署等方面的知識儲備。
譯者：鄧世超
深度學習是機器學習的乙個分支，它能夠使計算機通過層次概念來學習經驗和理解世界。同時，深度學習也是非常貼近ai的乙個技術分支，得到了越來越多人的關注。本書側重於r語言與深度學習的結合，旨在通過通俗易懂的語言和實用技巧的介紹，幫助讀者了解深度學習在商業領域的應用。
本書包含12章，涉及基本的r程式設計技巧和深度學習原理，同時介紹了神經網路和深度學習在商業分析中的應用。除此之外，本書還介紹了神經網路的學習機制、啟用函式等內容，並且給出了新聞分類、客戶維繫方法、消費**、產品需求**等實用策略。
本書全面講解了深度學習框架paddlepaddle，並結合典型案例，闡述了paddlepaddle的具體應用。本書共15章。第 1 章介紹了深度學習及其主流框架；第2章介紹了幾種不同的paddlepaddle安裝方式；第3章使用mnist資料集實現手寫數字識別；第4章介紹cifar彩色影象識別；第5章介紹了自定義資料集的識別；第6章介紹了驗證碼的識別；第7章介紹了場景文字的識別；第8章實現了驗證碼的端到端的識別；第9～11章講解了車牌識別、使用ssd神經網路完成目標檢測；第12章和第13章介紹了fluid、視覺化工具visualdl；第 14 章和第 15 章介紹了如何在伺服器端與android移動終端使用paddlepaddle進行專案實踐。
程式設計師經典好書
c c c程式語言 c primer plus c陷阱與缺陷 c與指標 c專家程式設計 程式設計珠璣 c primer c primer plus c 程式語言 effective c more effective c 深度探索c 物件模型 stl原始碼剖析 c 標準程式庫 資料結構與演算法 資料結...
頂級程式設計師和普通程式設計師在思維模式上的5個區別！
the effective engineer 的作者在寫書的過程中，為了了解那些頂級程式設計師和普通程式設計師的區別，採訪了很多矽谷頂級科技公司的頂尖軟體工程師。他發現這些給世界帶來巨大影響的的工程師們至少有以下5個共同的思維模式 除了 之外，很多人對於陌生的工作內容也會感到恐懼。每次換工作的時候，...
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