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网络空间测绘技术与实践:让互联网情报服务于网络安全
￥65.35
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。
网络空间测绘技术与实践:让互联网情报服务于网络安全
￥65.35
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
￥65.35
《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。
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。
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。
阿里云运维架构实践秘籍
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全书共18章，分为四个部分： 云端选型篇（第1~5章）：主要从云平台、云产品、软件技术、系统技术、服务器配置五个方面系统性讲解在云端如何行运维技术选型和运维架构规划； 云端实践篇（第6~13章）: 基于云端选型篇，在云端运维架构涉及相关常见技术的重要实践，也是本书中的重篇幅； 云端安全篇（第14~16章）: 通过黑客常见攻案例，及结合云端*安全防御方案，带您一起走云端黑客攻防的世界； 云端架构篇（第17~18章）: 结合前面云端选型篇、云端实践篇、云端安全篇相应*实践经验，通过一个小型网站逐步演变到千万级架构的案例，讲解如何在云端构建千万级架构。
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。
云原生应用构建:基于OpenShift
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这是一部从发和运维两种视角讲解如何基于OpenShift构建云原生应用的著作。三位作者分别来自红帽和微软公司，都是OpenShift和云原生领域的布道者和领军人物，经验非常丰富。 全书一共14章，秉承全栈理念讲解了构建云原生应用需要掌握的云原生技术、OpenShift技术以及源分布式中间件技术。 *部分：云原生篇（第1～11章） 首先，讲解了云原生和与之相关的分布式源中间件的技术，如基于云原生的Java实现等；其次，讲解了云原生构建的6大步骤及其相关的技术和方法，如发展DevOps文化、构建分布式缓存等；*后，讲解了人工智能在容器云上的实践。 第二部分：OpenShift篇（第12～14章） 详细讲解了OpenShift 集群的规划、管理、离线安装与部署，以及OpenShift 在公有云上的*实践。
JavaScript编程精解(原书第3版)
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本书第3版深研究JavaScript语言，详细介绍如何编写漂亮、高效的代码。更新的内容包括：类表示法、箭头函数、迭代器、异步函数、模板字符串和块作用域等功能的全新内容。 本书通过大量示例行讲解，并提供大量习题和完整项目案例，为读者提供了编写自己的程序的实践经验。书中不仅介绍JavaScript语言的基本结构以及控制结构、函数和数据结构，还详细介绍错误处理和错误修复、模块化和异步编程，以及Web浏览器编程。
OpenShift云原生架构:原理与实践
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这是一本匠心之作，它将带领你深了解OpenShift和如何基于OpenShift构建云原生应用，以及如何通过以OpenShift为代表的PaaS平台实现数字化转型。 本书的三位作者都是云计算和OpenShift领域的一线资深专家和布道者，本书以他们多年来在云计算和企业数字化转型领域的实战经验为背景，深剖析了OpenShift的架构设计、实现原理，以及集群的部署和运维；深度讲解基于OpenShift的云原生架构，以及如何以微服务、DevOps、Service Mesh、Serverless和Spark为核心构建企业云原生技术平台。 全书共8章，每一章的内容都干货十足： 第1章介首先绍了云原生PaaS平台如何重塑云计算以及它在数字化转型中的作用，然后对OpenShift做了宏观的介绍。 第2章从源代码的角度对OpenShift的设计哲学、架构设计和核心功能模块的实现原理行了深剖析。 第3章从工程实践的角度详细讲解了OpenShift集群的部署、运维和管理。 第4章重讲解了基于OpenShift平台的云原生应用自动构建与部署。 第5章介绍如何在OpenShift上实现云原生DevOps工具。 第6章主要讲解了Service Mesh技术，以及基于Istio的微服务在OpenShift上的云原生实践。 第7章重阐述了Serverless技术，以及基于Knative的无服务器应用在OpenShift上的云原生实践。 第8章主要讲解了以Spark为核心的数据科学应用及其在OpenShift上的云原生实践。
区块链编程
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本书是一本区块技术门指南，内容涵盖密码学数学基础（包括有限域、椭圆曲线、椭圆曲线密码学）、序列化工具、交易数据的结构与传输，以及数字签名的构造与验证等。通过本书，读者将学习如何使用这种流行的加密货币及其区块支付系统背后的基础知识，包括数学、密码学、区块、网络等。
大圣陪你学AI:人工智能从入门到实验(上册)
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本书以孙悟空师徒学习AI为题材，通过主人公孙大圣学习AI知识和方法，并教授其他师兄弟了解AI知识，帮助他们通过百度AI技术掌握特殊技能，实现梦想。全书分8章，分别通过卡通故事给少儿读者讲解几项简单的AI技术，然后通过百度AI平台让读者参与实验了解AI技术是什么。本书以少儿读者为对象，以卡通动漫的形式科普AI知识和技术，为少儿AI梦想的大门。
大圣陪你学AI:人工智能从入门到实验(下册)
￥65.35
本书以孙悟空师徒学习AI为题材，通过主人公孙大圣学习AI知识和方法，并教授其他师兄弟了解AI知识，帮助他们通过百度AI技术掌握特殊技能，实现梦想。全书分8章，分别通过卡通故事给少儿读者讲解几项简单的AI技术，然后通过百度AI平台让读者参与实验了解AI技术是什么。本书以少儿读者为对象，以卡通动漫的形式科普AI知识和技术，为少儿AI梦想的大门。
零基础学JavaScript
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本书由浅深、循序渐地介绍了JavaScript的语法、各对象的方法和属性的使用方法。全书由三篇组成：第壹篇为基础篇，介绍了JavaScript的数据类型、常量、变量、表达式、运算符、语句、函数、对象和数组；第二篇为实用篇，介绍了JavaScript的对象层次与事件、窗口对象、屏幕对象、浏览器对象、历史对象、地址对象和文档对象等；第三篇为Ajax篇，介绍了Ajax的使用方法以及相关技术，还有一些流行的Ajax框架，如JQuery等。 本书适用于掌握了HTML语言、想一步学习如何制作动态网页的门者，也适用于有一定JavaScript基础的想一步提高的网页发者。
电脑软硬件维修从入门到精通(第2版)
￥65.35
本书通过对电脑软硬件故障诊断修复方法的总结和大量经典案例的分析，旨在使读者掌握电脑故障的维修方法。 本书内容包括：多核电脑维护与调试、系统和网络故障诊断维修、电脑硬件故障诊断与维修、电脑周边设备故障维修、电脑芯片级故障与修复、数据恢复与加密技术。
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
￥65.35
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。
