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Python深度学习（第2版）
62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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统计学习方法（第2版）
53人今日阅读 推荐值 91.7%
本书全面系统地介绍了统计学习的主要方法，共分两篇。第一篇系统介绍监督学习的各种重要方法，包括决策树、感知机、支持向量机、最大熵模型与逻辑斯谛回归、推进法、多类分类法、EM算法、隐马尔科夫模型和条件随机场等；第二篇介绍无监督学习，包括聚类、奇异值、主成分分析、潜在语义分析等。两篇中，除概论和总结外，每章介绍一或二种方法。
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机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow（原书第2版）
29人今日阅读 推荐值 89.7%
本书分为两部分。第一部分，机器学习基础，涵盖以下主题：什么是机器学习，它试图解决什么问题，以及系统的主要类别和基本概念；第二部分，神经网络和深度学习，涵盖以下主题：什么是神经网络以及它们有什么用，使用TensorFlow和Keras构建和训练神经网络的技术，以及如何使用强化学习构建可以通过反复试错，学习好的策略的代理程序。第一部分主要基于Scikit-Learn，而第二部分则使用TensorFlow和Keras。
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Kubernetes权威指南：从Docker到Kubernetes实践全接触（第4版）
28人今日阅读 推荐值 79.2%
Kubernetes是由谷歌开源的Docker容器集群管理系统，为容器化的应用提供了资源调度、部署运行、服务发现、扩容及缩容等一整套功能。本书从架构师、开发人员和运维人员的角度，阐述了Kubernetes的基本概念、实践指南、核心原理、开发指导、运维指南、新特性演进等内容，图文并茂、内容丰富、由浅入深、讲解全面；并围绕在生产环境中可能出现的问题，给出了大量的典型案例，比如安全配置方案、网络方案、共享存储方案、高可用方案及TroubleShooting技巧等，有很强的实战指导意义。本书内容随着Kubernetes的版本更新不断完善，目前涵盖了Kubernetes从1.0到1.14版本的主要特性，努力为Kubernetes用户提供全方位的Kubernetes技术指南。本书源码已上传至GitHub的kubeguide/K8sDefinitiveGuide-V4-Sourcecode目录，可自行下载本书源码进行练习。无论是对于软件工程师、测试工程师、运维工程师、软件架构师、技术经理，还是对于资深IT人士，本书都极具参考价值。
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深度学习原理与PyTorch实战（第2版）
27人今日阅读 推荐值 78.3%
本书是一本系统介绍深度学习技术及开源框架PyTorch的入门书。书中通过大量案例介绍了PyTorch的使用方法、神经网络的搭建、常用神经网络（如卷积神经网络、循环神经网络）的实现，以及实用的深度学习技术，包括迁移学习、对抗生成学习、深度强化学习、图神经网络等。读者通过阅读本书，可以学会构造一个图像识别器，生成逼真的图画，让机器理解单词与文本，让机器作曲，教会机器玩游戏，还可以实现一个简单的机器翻译系统。 第2版基于PyTorch 1.6.0，对全书代码进行了更新，同时增加了Transformer、BERT、图神经网络等热门深度学习技术的讲解，更具实用性和时效性。
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