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深度学习入门：基于Python的理论与实现
149人今日阅读 推荐值 90.0%
本书是深度学习的入门书，深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python3，尽量不依赖外部库或工具，从基本的数学知识出发，带领读者从零创建一个经典的深度学习网络，使读者在此过程中逐步理解深度学习。书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识，对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解，此外还介绍了深度学习相关的实用技巧，自动驾驶、图像生成、强化学习等方面的应用，以及为什么加深层可以提高识别精度等疑难的问题。 本书适合深度学习初学者阅读，也可作为高校教材使用。
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我跟芗老学站桩：六十年站桩养生之体悟
70人今日阅读 推荐值 96.8%
回到1959年的教学现场，身临其境体会原传站桩之奥秘。 本书记录了作者跟随意拳站桩创始人王芗斋习练“基本桩”的经历，细致回忆了王芗斋亲传的意拳核心“基本桩”的指导练法，对自己六十余年习练站桩的经验做了总结归纳，并以生动而亲切的语言表达出来，对练拳中的许多问题都有指导意义。 全民拳学“意拳养生桩”： 意拳创始人王芗斋，曾在20世纪50年代在中国中医科学院开设站桩门诊，旨在“福利人群”“恢复人之本能活力”。意拳站桩养生治病声名远播，世人称其为“养生桩”。
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Python深度学习（第2版）
49人今日阅读 推荐值 93.7%
本书由流行深度学习框架Keras之父弗朗索瓦·肖莱执笔，通过直观的解释和丰富的示例帮助你构建深度学习知识体系。作者避免使用数学符号，转而采用Python代码来解释深度学习的核心思想。全书共计14章，既涵盖了深度学习的基本原理，又体现了这一迅猛发展的领域在近几年里取得的重要进展，包括Transformer架构的原理和示例。读完本书后，你将能够使用Keras解决从计算机视觉到自然语言处理等现实世界的诸多问题，包括图像分类、图像分割、时间序列预测、文本分类、机器翻译、文本生成等。
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Python极简讲义：一本书入门数据分析与机器学习
38人今日阅读 推荐值 86.2%
本书以图文并茂的方式介绍了Python的基础内容，并深入浅出地介绍了数据分析和机器学习领域的相关入门知识。 第1章至第5章以极简方式讲解了Python的常用语法和使用技巧，包括数据类型与程序控制结构、自建Python模块与第三方模块、Python函数和面向对象程序设计等。第6章至第8章介绍了数据分析必备技能，如NumPy、Pandas和Matplotlib。第9章和第10章主要介绍了机器学习的基本概念和机器学习框架sklearn的基本用法。 对人工智能相关领域、数据科学相关领域的读者而言，本书是一本极简入门手册。对于从事人工智能产品研发的工程技术人员，本书亦有一定的参考价值。
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程序员数学：用Python学透线性代数和微积分
38人今日阅读 推荐值 84.4%
代码和数学是相知相惜的好伙伴，它们基于共同的理性思维，数学公式的推导可以自然地在编写代码的过程中展开。本书带领程序员使用自己熟知的工具，即代码，来理解机器学习和游戏设计中的数学知识。通过Python代码和200多个小项目，读者将掌握二维向量、三维向量、矩阵变换、线性方程、微积分、线性回归、logistic回归、梯度下降等知识。
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数学要素（全彩图解 + 微课 + Python编程）
38人今日阅读 推荐值 82.2%
数据科学和机器学习已经深度融合到我们生活的方方面面，而数学正是开启未来大门的钥匙。不是所 有人生来都握有一副好牌，但是掌握“数学 + 编程 + 机器学习”绝对是**。这次，学习数学不再是为了考试、分数、升学，而是投资时间、自我实现、面向未来。为了让大家学数学、用数学，甚至爱上数学， 在创作这套书时，作者尽量克服传统数学教材的各种弊端，让大家学习时有兴趣、看得懂、有思考、更自信、用得着。 《数学要素：全彩图解 + 微课 + Python编程》打破数学板块的藩篱，将算数、代数、线性代数、几何、解析几何、概率统计、微积分、优化方法等板块有机结合在一起。从加、减、乘、除四则运算讲起，主要内容包括：第 1、2 章讲解向量和矩阵的基本运算；第 3 章讲解常用几何知识；第 4 章讲解代数知识；第 5、6 两章介绍坐标系；第 7、8、9 三章介绍解析几何；第 10 章到第 14 章都是围绕函数展开；第 15 章到第 19 章讲解微积分以及优化问题内容；第20、21 两章是概率统计入门；《数学要素：全彩图解 + 微课 + Python编程》最后四章以线性代数收尾。 《数学要素：全彩图解 + 微课 + Python编程》内容编排上突出“图解 + 编程 + 机器学习应用”。讲解一些特定数学工具时，《数学要素：全彩图解 + 微课 + Python编程》会穿插介绍其在数据科学和机器学习领域应用场景，让大家学以致用。 《数学要素：全彩图解 + 微课 + Python编程》虽标榜“从加减乘除到机器学习”，但是建议读者至少具备高中数学知识。如果读者正在学习或曾经学过大学数学 ( 微积分、线性代数、概率统计 )，就更容易读了。
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跟我学中医：中医入门200问
32人今日阅读 推荐值 80.2%
我国中医爱好者众多，适合于大众阅读的综合性中医精品图书罕见，本书通过随机问卷调查，精选读者迫切需要了解的中医知识，以一题一文，配以漫画及照片的形式予以讲解；标题醒目，语言通俗，插图生动，版式新颖；内容框架保持中医基本知识的大体完整。现代高等中医药院校学习中医学的主体课程有《中国医学史》《中医基础理论》《中医诊断学》《中药学》《方剂学》《中医内科学》等，何清湖、葛晓舒主编的《跟我学中医（中医入门200问）》在这些知识体系中，挑选出最实用、最能体现中医特色的重要问题，同时结合民俗文化和百姓身边生活，确立了10个编写框架：医史医话、中医理论、中医诊断、中药常识、中医名方、经典凝粹、中医养生、民俗谚语、民间疗法、国医经验。每一部分都包含20个问题，把这200个问题串起来，基本呈现了相关中医知识体系的概貌。这些问题都是老百姓日常生活中经常接触到的话题，但是可能知其然不知其所以然，缺乏深刻、科学的认识。通过这些问题，让老百姓了解中医的发展史、中医药的治疗特色，同时能认识一些对中医不科学的说法，了解中医的先进性和优势所在。特别是全面了解中医代表性的养生观念和养生方法后，能科学养生，避免盲目跟风。
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零基础入门学习Python（第2版）
22人今日阅读 推荐值 78.9%
本书提倡理解为主，应用为王。因此，只要有可能，小甲鱼（注：作者）都会通过生动的实例来让大家理解概念。虽然这是一本入门书籍，但本书的“野心”并不止于“初级水平”的教学。本书前半部分首先讲解基础的Python 3语法知识，包括列表、元组、字符串、字典以及各种语句；之后循序渐进地介绍一些相对高级的主题，包括抽象、异常、魔法方法以及属性迭代器。后半部分则围绕着Python 3在爬虫、界面开发和游戏开发上的应用，通过实例引导读者进行深入学习和探究，既富有乐趣，又锻炼了读者的动手能力。本书适合学习Python 3的入门读者，也适合对编程一无所知，但渴望用编程改变世界的朋友们。
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用Python动手学统计学
21人今日阅读 推荐值 87.9%
《用Python动手学统计学》是面向零基础读者的统计学入门书，对同一个知识点分别使用文字、公式和Python示例代码加以讲解，循序渐进地介绍了统计学和Python的基础知识、使用Python进行统计分析的方法、正态线性模型和广义线性模型等统计模型，以及机器学习等。通过阅读本书，读者不仅可以通过书中例子深刻理解统计学术语、统计分析方法和预测方法等，还可以学到十分前沿的机器学习知识，以及如何使用Python实现数据可视化和建模等。《用Python动手学统计学》结构清晰、直观易懂，适合统计学和Python初学者以及对数据科学和机器学习感兴趣的读者使用，也可作为高等院校计算机、统计等专业学生的入门书。
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Python深度学习：基于PyTorch
20人今日阅读 推荐值 80.3%
内容介绍 这是一本基于*新的Python和PyTorch版本的深度学习著作，旨在帮助读者低门槛进入深度学习领域，轻松速掌握深度学习的理论知识和实践方法，快速实现从入门到进阶的转变。 本书是多位人工智能技术专家和大数据技术专家多年工作经验的结晶，从工具使用、技术原理、算法设计、案例实现等多个维度对深度学习进行了系统的讲解。内容选择上，广泛涉猎、重点突出、注重实战；内容安排上，实例切入、由浅入深、循序渐进；表达形式上，深度抽象、化繁为简、用图说话。 本书共16章，分为三部分： 第壹部分（第1~4章） PyTorch基础 首先讲解了机器学习和数据科学中必然会用到的工具Numpy的使用，然后从多个角度讲解了Pytorch的必备基础知识，*后详细讲解了Pytorch的神经网络工具箱和数据处理工具箱。 第二部分（第5~8章） 深度学习基础 这部分从技术原理、算法设计、实践技巧等维度讲解了机器学习和深度学习的经典理理论、算法以及提升深度学习模型性能的多种技巧，涵盖视觉处理、NLP和生成式深度学习等主题。 第三部分（第9~16章） 深度学习实践 这部分从工程实践的角度讲解了深度学习的工程方法和在一些热门领域的实践方案，具体包括人脸识别、图像修复、图像增强、风格迁移、中英文互译、生成式对抗网络、对抗攻击、强化学习、深度强化学习等内容。
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