（1）介绍机器学习、深度学习等基础知识，阐述与TensorFlow互补的深度学习模型技术，探讨TensorFlow流行的原因； （2）使用Flask轻量级框架在Web上提供已训练的深度学习模型，给出建立浅神经网络的实用案例； （3）介绍数据增强和批处理规范化方法，给出使用MNIST数据集训练卷积神经网络的实用案例； （4）介绍序列数据与递归神经网络，基于IMDB影评系统给出递归神经网络的实用案例； （5）研究自然语言处理与推荐系统，给出深度自然语言处理及深度协同过滤的实用案例； （6）详细介绍自动编码器的理论应用以及使用tf-agent模型的强化学习，给出基于Fashion MNIST数据集的图像降噪实用案例； （7）详细介绍生成对抗网络，基于MNIST数据集实现生成对抗网络生成文本、图像或声音等应用。
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Python算法图解 用生动的图画解说深奥Python的算法！用简明的实例论述复杂的Python算法！扫码观看微课视频的新形态图书！
用到算法。数据结构是算法的基础，数组、字典、堆、栈、链表、树、图等数据结构就像建造一座楼所需要的梁、柱子、墙、楼板、楼梯等组件，根据需要用各种算法把它们组装起来，*终开发成一个可用的项目或产品。 数据结构与算法 课程目前在各高校均有开设，但多偏向理论教学，与开发实践有一定距离。本书用图解方式讲解算法，利于读者理解；以IT企业面试题作为案例，贴合企业实际需求。全书内容包括： 数据结构； 递归； 栈和队列； 链表； 数组； 树结构； 堆结构； 散列表； 字典树； 图结构； 排序。
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Python网络爬虫权威指南 第2版 Python 3网络爬虫开发入门书籍 全面介绍网页抓取技术 解决Web数据采集、转换和使用中的诸多常见问题和痛点
作为一种采集和理解网络上海量信息的方式，网页抓取技术变得越来越重要。而编写简单的自动化程序（网络爬虫），一次就可以自动抓取上百万个网页中的信息，实现高效的数据采集和处理，满足大量数据需求应用场景。 本书采用简洁强大的Python语言，全面介绍网页抓取技术，解答诸多常见问题，是掌握从数据爬取到数据清洗全流程的系统实践指南。书中内容分为两部分。*部分深入讲解网页抓取的基础知识，重点介绍BeautifulSoup、Scrapy等Python库的应用。第二部分介绍网络爬虫编写相关的主题，以及各种数据抓取工具和应用程序，帮你深入互联网的每个角落，分析原始数据，获取数据背后的故事，轻松解决遇到的各类网页抓取问题。第2版全面更新，新增网络爬虫模型、Scrapy和并行网页抓取相关章节。 - 解析复杂的HTML页面 - 使用Scrapy框架开发爬虫 - 学习
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Python数据科学项目实战 一本系统的实用Python案例书，通过5个案例介绍使用Python进行数据科学工作所需的知识。随书附赠源代码，获取地址见书封底二维码。
数据科学项目有很多灵活的部分，需要练习和技巧才能让所有代码、算法、数据集、格式和可视化协调工作。本书将引导你完成5个真实项目，包括根据新闻标题跟踪疾病暴发、分析社交网络以及在广告点击数据中寻找相关模式。 《Python数据科学项目实战》并不止于表面理论和简单示例。在完成每个项目时，你将学习如何解决常见问题，例如数据丢失、混乱的数据以及与构建模型不匹配的算法。你将了解详细的设置说明和常见故障的全面解决方案。后，通过完成这些项目，你将对自己的技能充满信心。
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