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信息安全测评实战指南
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本书系统地讲述了信息安全测评相关的理论基础、测试评估工具，重讲述了风险评估、网络安全等级保护、商用密码应用与安全性评估、渗透测试的相关技术、基本要求和作业方法。全书共5章，包括信息安全测评概述、信息安全测评基础、信息安全测评工具、信息安全测评方法、信息安全测评实战案例。本书旨在帮助读者在具备一定的信息安全理论的基础上，通过“测评工具+技术+作业方法”的知识结构，系统地掌握信息安全测评的知识体系、测评方法、工具和技能，提高从业人员的信息安全测试评估能力和业务水平，使读者能有效地实施信息系统工程项目的安全测评工作。 本书可作为信息系统工程的测试评估单位、安全服务单位、建设单位、监理单位和政府各级建设主管部门有关人员，以及高校信息安全、测试评估类专业学生的参考书。
网络空间测绘技术与实践:让互联网情报服务于网络安全
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这是一本对网络空间测绘的技术原理、工具使用、蕞佳实践行全面讲解的著作，网络空间测绘领域的知名企业知道创宇在该领域10多年经验的总结。知道创宇的CEO、CTO、CSO等高管联合撰写，得到了政府机构、学术界、企业界的近10位专家联袂推荐。 全书内容一共分为三个部分： 第1部分 技术原理（第1-3章） 全面介绍了网络空间测绘的基础知识、关键技术、能力体系以及网络空间测绘搜索引擎的产品对比与分析。 第二部分 工具应用（第4~7章） 详细讲解了知名的网络空间测绘搜索引擎ZoomEye的功能和使用，包括Web界面、拓展应用、专题应用和阶应用。 第三部分 蕞佳实践（第8~11章） 从国家视角、监管视角、蓝队视角、科研视角详细介绍展示了如何利用ZoomEye快速实现全球范围内网络空间资产评估、网络空间资产风险暴露面排查、网络基础设施威胁监测、安全态势感知和网络安全研究等。 本书对原理的介绍细致深，对应用的讲解循序渐，对蕞佳实践的介绍视角全面，包含大量时下流行的案例。
实战Drools规则引擎
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这是一部由浅深、从理论到实践、以实战方式讲解源规则引擎Drools的原理、模型、使用方式、适用场景和案例实现的著作，得到了国内外众多知名企业专家的一致好评。 本书的作者都就职于红帽软件，长期深耕源中间件技术，具有深厚的产品知识及项目经验，曾多次参与企业的IT系统建设和业务规则实现，为业务规则系统的建设者和使用者答疑解惑。本书正是对作者多年实战经验的总结，对国内外企业的规则系统建设具有很高的参考价值。 全书共14章，按照难易程度，可分为初级、中级和高级三个层次。 初级（第1~4章） 首先，总体介绍Drools的构成、多种使用方式、核心概念；其次，以Hello Drools为例让读者切身体验*简单规则的编写过程，通过对示例工程的解读，让读者理解Drools规则语言的基本语法与模式匹配；再次，对Drools规则语言的方方面面行详细讲解；*后，深讲解Drools规则引擎的核心概念。 中级（第5~11章） 通过详尽的步骤分别讲解Drools基于主机、容器和云模式的环境搭建，介绍如何基于已搭建的环境行规则的发、测试与发布，并通过实战让读者掌握多种规则编写方式：向导式规则、规则模板、领域专用语言、规则表、规则流。 高级（第12~14章） 有针对性地讲解Drools在流模式下的复杂事件处理原理、基于决策模型和表示法的规则编写及Drools对机器学习的支持和使用，以帮助读者拓宽思路，将Drools应用到更广阔的领域。
微信小游戏开发:后端篇
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“微信小游戏发”系列图书包含《微信小游戏发：前端篇》和本书，融合了腾讯云TVP李艺多年来的一线项目研发和教学经验。本书在前端篇的基础上，继续讲解微信小游戏发后端部分的内容，主要包括本地功能发、云发实践、后端程序编写等，终让读者掌握微信小游戏全栈发的知识体系与核心技能，并完成一个精心设计的实际项目。本书随附完整的项目源码，以方便读者学习和实践。 本书共7章，主要内容如下。 第1～3章 本地功能 学习微信小游戏发，少不了要学习平台组件和口。这3章主要介绍如何利用平台组件和口实现微信小游戏发中常用的本地功能，比如读写本地缓存和本地文件、显示用户的位置信息、添加背景图片、监听并记录错误、添加排行榜和广告等。通过这3章的实践，我们将使小游戏项目的本地功能更加完善，同时一步了解微信小游戏的平台能力，为以后自学平台组件和口下基础。 第4、5章 云发 云发可以显著降低运维成本和运维复杂度，对于独立发者来说尤为适合。云发技术一直在快速演，不断有新功能、新口出现。在这两章中，我们将行基础云发（云函数、云数据库、云存储）方面的实践，了解其运行机制，这样无论以后云发技术如何推陈出新，我们都能快速掌握并运用。 第6、7章 后端 编写后端程序是重中之重。在这两章中，我们在保证技能实践的全面性的前提下，尽量将内容简化。我们将使用两种常用的后端技术Node.js和Go编写同一套口，实现相同的后端程序功能。在编写后端口程序和Web后台管理程序时，书中提供了分别基于koa2（Node.js Web框架）和Iris（Go Web框架）的快速发项目模板，即使你是初学者，也能很快门。
数据产品经理:解决方案与案例分析
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这是一本能帮助读者快速获取数据产品实战能力数据项目实战能力的著作。全书内容以案例方式组织，围绕数据建设、数据营销、数据驱动3大主题，用14个综合案例行完整再现和深度复盘，为近10个行业的数据产品提供了可直参考的解决方案，这些方案同时也适用于其他行业。每个案例从项目背景、方案设计、实现过程、总结与思考等维度展阐述，层次清晰，可参考性强。 全书共14章，分为三部分：数据建设、数据营销和数据驱动。 部分 数据建设（第1~2章） 数据建设是数据运转的基础，是数据发挥价值的关键。良好的数据建设能够降低数据应用的发成本，提升数据使用者的效率。本部分包含两章，分别介绍了自动化数据分析平台的搭建和数据埋的工作流程等。 第二部分 数据营销（第3~9章） 营销是每个公司的业务核心，良好的数据营销平台为营销提供非常大的助力。本部分主要介绍如何利用数据中台、大数据平台助力营销，如何利用社会化聆听辅助商业决策，重分析金融、零售、快消、汽车、游戏等多个行业的项目，具有较高的参考价值。此外，还介绍了商品分析方法和初创公司数据运营实践。 第三部分 数据驱动（第10~14章） 数据产品经理可以驻公司的每个部门，驱动该部门的业务发展，成为公司运转的核心和动力。本部分介绍的案例包括语音数据处理与商业应用、网约车安全性的数据化解决方案、智慧安防中的智能视频产品、AI技术在视频平台上的应用、数据产品经理在推荐中的价值，这些案例都属于数据产品的一个分支——策略产品的范畴，有的案例主要以AI技术实现。
SRE原理与实践:构建高可靠性互联网应用
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这是一本从架构、发、测试、运维全流程讲解如何行软件可靠性工程建设的著作，它将帮助读者构建针对软件可靠性工程的完整的知识体系、工程体系和理论体系。 本书作者是虎牙科技的SRE架构师，他基于20余年的架构、研发和运维经验，用4年时间反复磨，代表中国的工程师总结了中国互联网企业的SRE方法和经验。本书得到了中国SRE奠基人、虎牙科技CEO以及华为、腾讯、阿里、B站、亚马逊等企业的10余位技术专家高度评价并一致推荐。 本书参考传统可靠性工程及软件可靠性工程体系，把传统可靠性工程中的“六性”（可靠性、维修性、测试性、保障性、安全性、环境适应性）转化为互联网软件可靠性工程的6种能力（可靠性设计能力、观测能力、修复能力、保障能力、反脆弱能力、管理能力）。每一项能力都包括：互联网SRE体系中的概念、能力的设计、能力建设的原则与方法、能力的度量与改，以及相应的实践案例。通过这6种能力把可靠性相关的工作组织起来，6种能力对应6个工作方向，不仅清晰地描绘出互联网软件可靠性工程体系的全貌，而且详细阐述了每一种能力的获得方法。 本书基于传统可靠性和软件可靠性的研究成果，借鉴和应用它们的成熟理论和工程方法，结合互联网软件的实际情况并加以融合和改，提出了一套符合互联网时代的软件可靠性工程方法。 此外，本书还介绍了可靠性管理能力，对互联网软件发团队、运维团队的技术领导者以及希望转型为可靠性工程师的传统运维人员、发人员应该都有一定参考价值。
网络空间测绘技术与实践:让互联网情报服务于网络安全
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这是一本对网络空间测绘的技术原理、工具使用、蕞佳实践行全面讲解的著作，网络空间测绘领域的知名企业知道创宇在该领域10多年经验的总结。知道创宇的CEO、CTO、CSO等高管联合撰写，得到了政府机构、学术界、企业界的近10位专家联袂推荐。 全书内容一共分为三个部分： 第1部分 技术原理（第1-3章） 全面介绍了网络空间测绘的基础知识、关键技术、能力体系以及网络空间测绘搜索引擎的产品对比与分析。 第二部分 工具应用（第4~7章） 详细讲解了知名的网络空间测绘搜索引擎ZoomEye的功能和使用，包括Web界面、拓展应用、专题应用和阶应用。 第三部分 蕞佳实践（第8~11章） 从国家视角、监管视角、蓝队视角、科研视角详细介绍展示了如何利用ZoomEye快速实现全球范围内网络空间资产评估、网络空间资产风险暴露面排查、网络基础设施威胁监测、安全态势感知和网络安全研究等。 本书对原理的介绍细致深，对应用的讲解循序渐，对蕞佳实践的介绍视角全面，包含大量时下流行的案例。
同态密码学原理及算法
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《同态密码学原理及算法》从起源、原理、应用、实现等多个角度全方位介绍了同态加密技术，内容涵盖密码学基础、同态加密技术的基本概念、半同态加密算法、部分同态加密算法、全同态加密算法，以及同态加密的编程实践。在理论的讲解中，注重同态加密背后的思想，帮助读者更好地理解“同态”性；编程实践涵盖了目前较为流行的几个同态密码库，包括Charm-crypto、HElib、SEAL、TFHE，读者可以根据内容编写一遍代码，一步掌握同态加密。 《同态密码学原理及算法》适用于对同态密码学感兴趣的计算机技术、信息安全领域从业人员，以及相关院校的高年级本科生和研究生阅读学习。
跟老男孩学Linux运维:MySQL入门与提高实践
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全书以理论结合企业案例实战讲解为主，所讲内容100%皆为生产中的重知识。书中先介绍数据库的基础知识，比如，MYSQL数据库的产品路线、MYSQL版本等，然后给出安装配置方法，并针对企业级的安装配置行说明。从第5章始，着手讲解MYSQL的基础命令操作方法、备份和恢复实践、日志、字符集、常用引擎、复制等内容，着给出读写分离、高可用性方案的企业实践，以及优化方案，帮助读者将所学知识运用到实际工作中，*后会针对企业面试常见问题给出解答思路。
Java高并发编程详解:深入理解并发核心库
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由浅深、循序渐地介绍Java高并发核心库的精髓，帮助读者掌握相关内容的技术细节。 内容讲解以真实问题为导向，层层递，环环紧扣，详细阐述每一个解决方案的来龙去脉。 大量的实际案例，原理剖析和实战代码相结合，让读者能够更加清晰深地理解每一个技术细节的用法和实用技巧。 详细介绍Java微基准测试工具集JMH与平台级性能指标数据度量工具Metrics的使用方法，帮助读者快速发出高效、健壮的并发应用程序。 本书共包含四大部分。 第①部分（第1章）详细介绍了JMH微基准测试工具的使用细节。该工具是由Oracle JVM发团队相关成员发的，发者借助它能够了解自己编写的程序代码以及程序在运行期的精确性能表现。在本书的其他章节对API之间的性能行对比时，主要也是依赖该工具，因此在学习本书的其他章节时，*好能够掌握该部分内容。强烈推荐发者将JMH纳自己日常的“兵器库”中，以便能够随时随地使用。 第②部分（第2~5章）主要围绕Java并发包展，内容包括：Java的原子类型及其底层原理（第2章）；Java的并发工具集（第3章），其中还穿插了Google Guava的部分内容；Java的并发容器（第4章），包括阻塞队列BlockingQueue和并发容器等内容；Java的ExecutorService（第5章），以及Future家族成员的详解。 第③部分（第6章）主要介绍自Java 8 引的Stream，并且重解释了具备高并发能力的并行流原理，以及如何自定义并行流等相关内容。 第④部分（第7章）深讲解了Metrics。作为一个比较小巧的度量工具集，Metrics目前已经成为事实上的度量标准，在很多源软件、框架和平台中都能看到对它的使用，比如Apache的Kafka、Spark、Storm、Spring Cloud等都是使用Metrics作为系统运行性能指标收集的手段。
Oracle RAC核心技术详解
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本书共包含13章，**部分：第1章~第9章，包含了对集群管理软件的详细介绍，读者可以在这部分找到关于11gGI和10gCRS核心技术的详细介绍，以及集群的核心组件CSS、CRS和11gR2新增的OHAS组件与守护程，同时还讲解了诊断集群问题常用的诊断工具。*后，由于从11gR2版本始ASM已经变成了集群管理软件的一个组件，作者在这部分内容中还介绍了和集群、数据库相关的ASM知识。第二部分：第10章~第13章，包含了RAC数据库的核心技术——内存融合，作者用大量的篇幅介绍内存融合技术的核心组件以及工作原理，并且还对RAC相关的性能调优知识行了的介绍。*后，作者还讲解了RAC中的连管理和工作负载管理知识。
注册电气工程师(发输变电)执业资格考试历年真题解析
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《注册电气工程师（发输变电）执业资格考试历年真题解析》是注册电气工程师（发输变电）执业资格考试的参考书，汇编了2008—2014年共7年的注册电气工程师（发输变电）执业资格考试的真题及解析，包含了较为完整的专业知识及案例分析题。 《注册电气工程师（发输变电）执业资格考试历年真题解析》专业知识题的答案部分将各个重要论坛及考试网站的真题答案行了系统的分析和总结，并完全依据相关手册及规范中的描述行讲解，同时配有详细的规范条文说明，表述严谨、科学权威。本书的案例分析题配有详细的计算过程，特别是答案后面的评对题目行了深度的分析和延伸，总结、归纳了关于此种类型题目的解答和注意事项，对于有争议的题目，列出了关于争议之处的不同解答方法，供考生参考。 本书更适合相关专业考生在考前冲刺阶段复习使用。“真题与答案分”的设置既符合学生自测要求，也符合将终知识统一归纳的要求。通过“真题”“答案”“评”的设置，可使考生依据不同要求掌握相应的知识要，避免了简单堆砌知识的弊病。 ?
Oracle 12c PL/SQL程序设计终极指南
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本书分为三篇，具体内容如下：基础篇介绍PL/SQL程序设计的基础知识，包括PL/SQL概述、PL/SQL发工具、PL/SQL基础、PL/SQL控制语句、数据查询、数据操纵与事务处理、内置SQL函数、PL/SQL中的静态SQL语句、记录以及错误处理等。发篇主要介绍PL/SQL命名对象的发，包括PL/SQL子程序、PL/SQL包、子程序依赖性与权限管理、触发器、集合、动态SQL、批绑定等，是PL/SQL程序设计的核心部分。在Oracle项目发过程中，PL/SQL程序设计的主要任务就是根据业务需要编写各种功能模块，即PL/SQL命名块。高级篇主要介绍Oracle数据库中的对象及其特性、大对象的存储与操作、任务调度管理、PL/SQL性能优化、常用的Oracle内置包等。
分布式实时处理系统:原理、架构与实现
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多位大数据专家联袂推荐，Autodesk资深系统研发工程师撰写，参透大规模分布式实时处理系统。抽丝剥茧，从概念、原理到分布式实时计算框架实现，兼顾理论与实践，带领读者逐步实现一个高性能、基于C 11的分布式实时处理系统Hurricane。 第1～5章，分布式实时处理基石。 这部分涵盖分布式系统原理与特性，分布式系统通信基础与高层抽象，C 11的高性能编程基础与阶（内存资源管理、编码解决方案、并发与异步处理、线 程模型等），以及Hadoop与Storm基本模型和可靠消息处理的基本思想。同时结合所讲知识带领读者发公告牌服务、留言板系统等，加深理解。 第6～11章，动手时间！ 这部分是本书重，带领大家实现一个基于C 11的高性能分布式实时处理框架，对读者日后的框架理解、发与定制能力大有裨益。涵盖实时处理系统的总 体架构设计，实时处理系统中各口、服务组件、管理服务组件、可靠消息处理方案，以及底层数据传输层及高性能网络库Meshy（实现可靠的TCP/IP传 输和消息队列，提供底层网络传输基础）的设计与实现。 第12～14章，高级技能get！ 这部分介绍一些实用的高级技能。涵盖事务性拓扑实现方案，多语言口与优化方案，以及高级抽象元语、DRPC的*佳实践。 第15～17章，用起来！ 这部分给出了框架的应用案例，一步加强读者实践技能。涵盖基于Hurricane发的日志流处理实例、频繁二项集挖掘系统，以及在AWS和阿里云上部署Hurricane。
知行:工业基因的数字化演进
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数字化技术的本质作用是重构人与机器的关系，但工业企业的数字化转型却知易行难。知行合一的关键，是要把技术可行性与经济可行性统一起来。为此，需要深理解现代工业的本质特征和技术发展的规律，需要长期坚持用数字化技术加速工业技术的演。 本书阐述现代工业基础上的技术创新。本书分成六个部分。前面两部分介绍技术演的基础知识，中间三部分分别从IT、DT、OT的角度理解数字化技术，以及对错误观念和文化冲突行了反思
营销数字化:一路向C,构建企业级营销与增长体系
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这是一本指导ToB企业如何构建数字化的营销与增长体系，并终直触达C端消费者的著作。本书以数字化转型为背景，以指导企业构建数字化的消费者全旅程体验为目的，总结了一套面向ToB企业的营销数字化转型的方法论。这套方法论是云徙科技5年多来，为数十个行业的近200家头部企业提供数字化转型服务和营销数字化服务的经验总结。 全书核心内容主要包含四个部分 部分 数字化转型与营销数字化 首先阐述了营销数字化与数字化转型的关系，以及为何大多数企业的数字化转型都是营销先行；然后高屋建瓴地总结了营销数字化的3个关键实现以及落地的路线图。 第二部分 营销数字化的构建方法 本书将营销数字化转型落地的方法总结为4条：一路向C的底层逻辑、体验之旅的构建规则、增长实践的数字驱动增长，以及一个统一的数字中台落地转型利器。 第三部分 营销数字化行业解决方案与案例 详细解读汽车、美家、日化、医药、新式茶饮5大类行业营销数字化的路径、方法和实践案例。 第四部分 营销数字化的量化和评估 独创性地提出了营销数字化评估模型，并阐述了营销数字化的演方向，帮助读者深理解营销数字化并明确未来的行动方向。
微信小程序商城开发:界面设计实战
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本书系统化介绍微信小程序商城的发原理和实战案例，内容全面、案例丰富，可帮助读者快速掌握微信小程序商城的发。主要内容分两大部分：基础知识、实战案例。基础知识包括微信小程序起步、商城发知识分析、商城发的页面基础知识、商城发的页面基础知识、商城界面UI常用组件、商城界面UI常用组件，实战案例分析包括首页、分类和产品案例、微信小程序支付、物车和下单、会员界面、公用功能。
Three.js开发指南:基于WebGL和HTML5在网页上渲染3D图形和动画(原书第3版)
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本书将介绍如何直在浏览器中创建漂亮的3D场景和动画，并且充分发挥WebGL和现代浏览器的潜能。首先介绍基本概念和基础组件，然后通过逐渐扩展示例代码逐步深讲解更多高级技术。在本书中读者将学到如何从外部加载3D模型和具有真实效果的材质纹理、学习使用Three.js提供的摄像机组件来实现在3D场景中飞行和走动、如何将HTML5视频和画布作为材质贴在3D模型表面。此外还将学习变形动画和骨骼动画，甚至还会涉及在场景中使用物理模拟的方法，例如重力、碰撞检测等等。
深入理解XGBoost:*机器学习算法与进阶
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本书以机器学习基础知识做铺垫，深剖析XGBoost的原理、分布式实现、模型优化、深度应用等。 ?第1～3章使读者对机器学习算法形成整体认知，了解如何优化模型以及评估预测结果，并熟悉常用机器学习算法的实现原理和应用，如线性回归、逻辑回归、决策树、神经网络、支持向量机等。 ?第4章借助实际案例，讲解如何通过XGBoost解决分类、回归、排序等问题，并介绍了XGBoost常用功能的使用方法。 ?第5～7章是本书的重，从理论推导与源码层面深剖析XGBoost，涵盖XGBoost原理与理论证明、分布式XGBoost的实现、XGBoost各组件的源码解析。 ?第8～9章为阶内容，着重解析算法实践与工程应用中的难，而帮助读者更好地解决实际问题。 ?第10章介绍了一些较为前沿的将树模型与其他模型融合的研究方法，以拓眼界，拓展思路。
TensorFlow自然语言处理
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第1章是对NLP的简单介绍。该章将首先讨论我们需要NLP的原因。下来，将讨论NLP中一些常见的子任务。之后，将讨论NLP的两个主要阶段，即传统阶段和深度学习阶段。通过研究如何使用传统算法解决语言建模任务，我们将了解传统阶段NLP的特。然后，将讨论深度学习阶段，在这一阶段中深度学习算法被大量用于NLP。我们还将讨论深度学习算法的主要系列。*后，将讨论一种*基本的深度学习算法：全连神经网络。该章结束时会提供一份路线图，简要介绍后面的内容。 第2章介绍Python TensorFlow库，这是我们实现解决方案的主要平台。首先在TensorFlow中编写一段代码，执行一个简单的计算，并讨论从运行代码到得到结果这一过程中到底发生了什么。我们将详细介绍TensorFlow的基础组件。把Tensorflow比作丰富的餐厅，了解如何完成订单，以便一步加强对TensorFlow的理解。稍后，将讨论TensorFlow的更多技术细节，例如数据结构和操作（主要与神经网络相关）。*后，我们将实现一个全连的神经网络来识别手写数字。这将帮助我们了解如何使用TensorFlow来实现端到端解决方案。 第3章首先讨论如何用TensorFlow解决NLP任务。在该章中，我们将讨论如何用神经网络学习单词向量或单词表示。单词向量也称为词嵌。单词向量是单词的数字表示，相似单词有相似值，不同单词有不同值。首先，将讨论实现这一目标的几种传统方法，包括使用称为WordNet的大型人工构建知识库。然后，将讨论基于现代神经网络的方法，称为Word2vec，它在没有任何人为干预的情况下学习单词向量。我们将通过一个实例来了解Word2vec的机制。着，将讨论用于实现此目的的两种算法变体：skip-gram和连续词袋（CBOW）模型。我们将讨论算法的细节，以及如何在TensorFlow中实现它们。 第4章介绍与单词向量相关的更高级方法。首先，会比较skip-gram和CBOW，讨论其中哪一种有明显优势。下来，将讨论可用于提高Word2vec算法性能的几项改。然后，将讨论一种更新、更强大的词嵌学习算法：GloVe（全局向量）算法。*后，将在文档分类任务中实际观察单词向量。在该练习中，我们将看到单词向量十分强大，足以表示文档所属的主题（例如，娱乐和运动）。 第5章讨论卷积神经网络（CNN），它是擅长处理诸如图像或句子这样的空间数据的神经网络家族。首先，讨论如何处理数据以及处理数据时涉及哪种操作，以便对CNN有较深的理解。下来，深研究CNN计算中涉及的每个操作，以了解CNN背后的数学原理。*后，介绍两个练习。*个练习使用CNN对手写数字图像行分类，我们将看到CNN能够在此任务上很快达到较高的准确率。下来，我们将探讨如何使用CNN对句子行分类。特别地，我们要求CNN预测一个句子是否与对象、人物、位置等相关。 第6章介绍递归神经网络。递归神经网络（RNN）是一个可以模拟数据序列的强大的神经网络家族。首先讨论RNN背后的数学原理以及在学习期间随时间更新RNN的更新规则。然后，讨论RNN的不同变体及其应用（例如，一对一RNN和一对多RNN）。*后，用RNN执行文本生成任务的练习。我们用童话故事训练RNN，然后要求RNN生成一个新故事。我们将看到在持久的长期记忆方面RNN表现不佳。*后，讨论更高级的RNN变体，即RNN-CF，它能够保持更长时间的记忆。 第7章介绍长短期记忆网络。RNN在保持长期记忆方面效果较差，这使我们需要探索能在更长时间内记住信息的更强大技术。我们将在该章讨论一种这样的技术：长短期记忆网络（LSTM）。LSTM功能更强大，并且在许多时间序列任务中表现得优于其他序列模型。首先通过一个例子，研究潜在的数学原理和LSTM的更新规则，以说明每个计算的重要性。然后，将了解为什么LSTM能够更长时间地保持记忆。下来，将讨论如何一步提高LSTM预测能力。*后，将讨论具有更复杂结构的几种LSTM变体（具有窥孔连的LSTM），以及简化LSTM门控循环单元（GRU）的方法。 第8章介绍LSTM的应用：文本生成。该章广泛评估LSTM在文本生成任务中的表现。我们将定性和定量地衡量LSTM产生的文本的好坏程度，还将比较LSTM、窥孔连LSTM和GRU。*后，将介绍如何将词嵌应用到模型中来改LSTM生成的文本。 第9章转到对多模态数据（即图像和文本）的处理。在该章中，我们将研究如何自动生成给定图像的描述。这涉及将前馈模型（即CNN）与词嵌层及顺序模型（即LSTM）组合，形成一个端到端的机器学习流程。 第10章介绍有关神经机器翻译（NMT）模型的应用。机器翻译指的是将句子或短语从源语言翻译成目标语言。首先讨论机器翻译是什么并简单介绍机器翻译历史。然后，将详细讨论现代神经机器翻译模型的体系结构，包括训练和预测的流程。下来，将了解如何从头始实现NMT系统。*后，会探索改标准NMT系统的方法。 第11章重介绍NLP的现状和未来趋势。我们将讨论前面提到的系统的相关*发现。该章将涵盖大部分令人兴奋的创新，并让你直观地感受其中的一些技术。 附录向读者介绍各种数学数据结构（例如，矩阵）和操作（例如，矩阵的逆），还将讨论概率中的几个重要概念。然后将介绍Keras，它是在底层使用TensorFlow的高级库。Keras通过隐藏TensorFlow中的一些有难度的细节使得神经网络的实现更简单。具体而言，通过使用Keras实现CNN来介绍如何使用Keras。下来，将讨论如何使用TensorFlow中的seq2seq库来实现一个神经机器翻译系统，所使用的代码比在第11章中使用的代码少得多。*后，将向你介绍如何使用TensorBoard可视化词嵌的指南。TensorBoard是TensorFlow附带的便捷可视化工具，可用于可视化和监视TensorFlow客户端中的各种变量。
TensorFlow深度学习实战
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本书将介绍如何有效地使用Google的源框架TensorFlow行深度学习。通过学习，你将实现不同的深度学习网络，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、深度Q learning网络（DQN）和生成对抗网络（GAN），以及如何使用TensorFlow的高级封装Keras工具。
