大家好！6月1日-15日，網易雲社群聯合博文視點出版社推出熱門圖書贈送活動！以下為書籍詳細介紹，贈書活動規則請見文末~
一、《21個專案玩轉深度學習——基於TensorFlow的實踐詳解》
本書以實踐為導向，深入介紹了深度學習技術和TensorFlow 框架程式設計內容。
通過本書，讀者可以訓練自己的影像識別模型、進行目標檢測和人臉識別、完成一個風格遷移應用，還可以使用神經網路生成影像和文字，進行時間序列預測、搭建機器翻譯引擎，訓練機器玩遊戲。全書共包含21 個專案，分為深度卷積網路、RNN網路、深度強化學習三部分。讀者可以在自己動手實踐的過程中找到學習的樂趣，瞭解演算法和程式設計框架的細節，讓學習深度學習演算法和TensorFlow 的過程變得輕鬆和高效。本書程式碼基於TensorFlow 1.4 及以上版本，並介紹了TensorFlow 中的一些新特性。
本書適合有一定機器學習基礎的學生、研究者或從業者閱讀，尤其是希望深入研究TensorFlow 和深度學習演算法的資料工程師，也適合對人工智慧、深度學習感興趣的在校學生，以及希望進入大資料應用的研究者。
二、《Python 3爬蟲、資料清洗與視覺化實戰》
這是一本通過實戰教初學者學習採集資料、清洗和組織資料進行分析及視覺化的Python 讀物。本書案例均經過實戰檢驗，筆者在實踐過程中深感採集資料、清洗和組織資料的重要性，作為一名資料行業的“碼農”，資料就是沃土，沒有資料，我們將無田可耕。
全書共分11 章，6 個核心主題：其一是Python 基礎入門，包括環境配置、基本操作、資料型別、語句和函式；其二是Python 爬蟲的構建，包括網頁結構解析、爬蟲流程設計、程式碼優化、效率優化、容錯處理、反防爬蟲、表單互動和模擬頁面點選；其三是Python 資料庫應用，包括MongoDB、MySQL 在Python中的連線與應用；其四是資料清洗和組織，包括NumPy 陣列知識、pandas 資料的讀寫、分組變形、缺失值異常值處理、時序資料處理和正規表示式的使用；其五是綜合應用案例，幫助讀者貫穿爬蟲、資料清洗與組織的過程；最後是資料視覺化，包括Matplotlib 和Pyecharts 兩個庫的使用，涉及餅圖、柱形圖、線圖、詞雲圖、地圖等圖形，幫助讀者進入視覺化的殿堂。
本書以實戰為主，適合Python 初學者及高等院校的相關專業學生，也適合Python 培訓機構作為實驗教材使用。
三、《Python絕技：運用Python成為頂級資料工程師》
Python 已成為廣受資料科學領域歡迎的開發語言。本書契合這一趨勢，結合具體的業務場景，從資料思維的角度出發，剖析各業務環節中資料處理的策略、演算法，並運用Python 程式碼呈現翔實的案例，構建出一個完整的資料分析體系。
在內容的組織和安排上，本書層次分明、詳略得當：針對簡單的資料分析工作，讀者可以先瀏覽第1 章至第3 章；專職從事資料分析的工程師可以通篇閱讀本書，以構建資料處理工程的完整知識框架；本書的最後一章針對從事大資料分析的工程師提供了一些常見問題的解決思路和方法。
本書既適合剛接觸資料工程的從業人員作為入門參考，也可以幫助具有一定經驗的資料工程師搭建知識體系，洞悉業務場景中的資料奧祕，得心應手地運用資料指導業務。
四、《Python資料分析從入門到精通》
對於希望使用Python來完成資料分析工作的人來說，學習IPython、Numpy、pandas、Matplotlib這個組合是目前看來不錯的方向。本書就是這樣一本循序漸進的書。
本書共3篇14章。第1篇是Python資料分析語法入門，將資料分析用到的一些語言的語法基礎講解清楚，為接下來的資料分析做鋪墊。第2篇是Python資料分析工具入門，介紹了Python資料分析“四劍客”——IPython、Numpy、pandas、Matplotlib。第3篇是Python資料分析案例實戰，包括兩個案例，分別是資料探勘和玩轉大資料，為讀者能真正使用Python進行資料分析奠定基礎。
本書內容精練、重點突出、例項豐富，是廣大資料分析工作者必備的參考書，同時也非常適合大、中專院校師生學習閱讀，還可作為高等院校統計分析及相關專業的教材。
五、《Spring+MyBatis企業應用實戰（第2版）》
本書介紹了Java EE（現已改名為Jakarta EE）領域的兩個開源框架：Spring的MVC和MyBatis。其中Spring的版本是5.0.1，MyBatis的版本是3.4.5。本書的示例建議在Tomcat 8上執行。
本書重點介紹如何整合Spring MVC 5+MyBatis 3進行Java EE開發，主要包括三個部分。第一部分詳細介紹了Spring MVC框架的用法。第二部分詳細介紹了MyBatis框架的用法。第三部分重點介紹了Spring MVC 5＋MyBatis 3的整合，並示範開發了一個包含6個表、表之間具有複雜的關聯對映關係，且業務功能也相對完善的HRM人事管理系統案例，希望讀者理論聯絡實際，將這兩個框架真正運用到實際開發當中去。該案例採用目前最流行、最規範的Java EE架構，整個應用分為DAO持久層、領域物件層、業務邏輯層、控制器層和檢視層，各層之間分層清晰，層與層之間以鬆耦合的方法組織在一起。所有程式碼完全基於Eclipse IDE來完成，一步步帶領讀者深入兩個框架的核心。
對於沒有Java基礎的初學者，建議先閱讀瘋狂軟體教育的《瘋狂Java講義》一書。而本書適合有較好的Java程式設計基礎，JSP、Servlet、JDBC基礎，Spring框架基礎的讀者，尤其適合於對Spring MVC和MyBatis瞭解不夠深入，或對Spring MVC+MyBatis整合開發不太熟悉的開發人員閱讀。
六、《網際網路專案管理實踐精粹》
一家公司想要做好一個專案並不難，難的是能夠同時把全部現行專案都做好。做好專案管理，能夠讓一批專案持續成功。理解專案管理，能夠讓你的工作更加順暢。
本書重點突出實踐特色，以網際網路產品的專案管理實踐為主線，全面地講述了專案管理的核心知識應用、關鍵實踐做法，以及作者在十多年專案管理實踐中的心得體會。每一部分內容都經過作者的精心雕琢，可謂真正的“實踐精粹”。主要內容包括但不限於專案管理總體概要、高度延伸、專案經理入行與進階修煉、PMO總體概要與實踐精髓、專案干係人管理、專案管理過程持續改進、敏捷專案管理探索，以及不一樣的專案管理實踐等專案管理熱門話題。同時，在每一章中都包含了與之相應的真實實踐案例，在每個實踐案例中重點介紹其關鍵實踐做法，以便於讀者能夠更好地理解本章中的核心知識應用，並結合自身情況將其融會貫通。
本書的讀者物件不僅包括IT及網際網路行業的專案經理、敏捷教練、產品經理、互動設計師、視覺設計師、開發工程師、測試工程師和運維工程師等各角色人員，還包括各職能經理、專案負責人和公司高層管理者。同時，對於非IT及網際網路行業的專案管理從業者，或者對專案管理有興趣並想學習、瞭解的朋友，或者將來想轉型從事專案管理相關工作的朋友來講，本書的內容及核心思想也同樣具有一定的參考意義和借鑑價值。
七、《強化學習精要：核心演算法與TensorFlow實現》
本書用通俗幽默的語言深入淺出地介紹了強化學習的基本演算法與程式碼實現，為讀者構建了一個完整的強化學習知識體系，同時介紹了這些演算法的具體實現方式。從基本的馬爾可夫決策過程，到各種複雜的強化學習演算法，讀者都可以從本書中學習到。本書除了介紹這些演算法的原理，還深入分析了演算法之間的內在聯絡，可以幫助讀者舉一反三，掌握演算法精髓。書中介紹的程式碼可以幫助讀者快速將演算法應用到實踐中。
本書內容翔實，語言簡潔易懂，既適合零基礎的人員入門學習，也適合相關科研人員研究參考。
八、《容器即服務：從零構建企業級容器叢集》
本書介紹了容器即服務的發展過程和主要技術，重點闡述當下主流的SwarmKit、Kubernetes、Mesos和Rancher 開源容器叢集方案，並探討了容器技術在網路、儲存、監控、日誌等方面的運用場景和基礎知識，以及該領域在近年來的一些新的發展方向。
本書適合一線架構師、開發者、運維人員以及技術管理者進行閱讀。
九、《神經網路與深度學習應用實戰》
本書結合實際應用介紹神經網路和深度學習等技術領域相關資訊。從結構上重點介紹了前饋型神經網路、反饋型神經網路，以及自組織競爭型神經網路，並針對當下深度學習中比較重要的網路進行了詳細介紹，包括卷積神經網路、迴圈（遞迴）神經網路、深度信念網路、生成對抗網路，以及深度強化學習。本書不僅能讓讀者對當前神經網路和深度學習技術有體系的認知，更能讓讀者在人工智慧領域進行一些深入思考。
本書適合對神經網路、深度學習以及人工智慧有興趣的讀者、對演算法以及機器學習領域有興趣的讀者、網際網路行業不同層次的從業者以及軟體工程或計算機相關專業的在校學生。
十、《資料產品經理必修課：從零經驗到令人驚豔》
當產品經理遇上大資料時代，資料產品經理應運而生。新時代的新崗位自然也有新要求。資料思維、資料預處理、資料統計、資料探勘、資料視覺化等是產品經理的必備技能。懂產品、懂運營、懂市場、懂表達、懂管理則是資料分析師的技能外延。本書正是為有志於從事資料產品崗位的人士提供掌握上述技能的必修課。
讓我們通過本書，在大資料的浪潮中乘科技與人文的扁舟，駛過資料產品經理的港灣，駛向資料科學家的彼岸。
本書結合了資料思維與產品思維，對“半路出家”不具備IT背景的產品經理更為適用。另外對希望能夠具備一些資料思維、資料分析與挖掘技能，致力於在大資料領域發展的資料產品經理也有幫助。通過本書，你可以在大資料的浪潮中乘科技與人文的扁舟，駛過資料產品經理的港灣，駛向資料科學家的彼岸。
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