tracylhp的博客

, you will not only learn deep reinforcement learning but also become an active contributor to the field. Deep reinforcement learning has the potential to revolutionize the world as we know it. By removing humans from decision-making processes, we set ourselves up to succeed. Humans can't match the stamina and work ethic of a computer;

非常好的书 angular 介绍的非常棒希望大家喜欢吧 哈哈

docker up and running docker 不错的参考材料 虚拟化越来越重要

spring 5 recipes by springer press 2017 very good 非常不错的spring入门资料

Hands－On_Natural_Language_Processing_with_Python 2018 a lot of examples

NLP DEEP LEARNING TENSORFLOW 2018 自然语言处理 深度学习

R for Business Analytics springer book R语言for BA或BI

Set up a fully functional Spark environment Understand practical machine learning and deep learning concepts Apply built-in machine learning libraries within Spark Explore libraries that are compatible with TensorFlow and Keras Explore NLP models such as word2vec and TF-IDF on Spark Organize dataframes for deep learning evaluation Apply testing and training modeling to ensure accuracy Access readily available code that may be reusable

个人觉得这是一本最为基础的深度学习入门书，本书归类为springer出版社本科教材计划中，写的通俗易懂 又不缺乏深度

机器学习python实践包含深度学习 部分 感觉还不错 英文原版

Contents at a Glance About the Author �����������������������������������������������������������������������������������������������������xi About the Technical Reviewer �������������������������������������������������������������������������������xiii Acknowledgments ���������������������������������������������������������������������������������������������������xv ■Chapter 1: Introduction to Deep Learning �������������������������������������������������������������1 ■Chapter 2: Machine Learning Fundamentals ���������������������������������������������������������5 ■Chapter 3: Feed Forward Neural Networks ���������������������������������������������������������15 ■Chapter 4: Introduction to Theano �����������������������������������������������������������������������33 ■Chapter 5: Convolutional Neural Networks ���������������������������������������������������������61 ■Chapter 6: Recurrent Neural Networks ���������������������������������������������������������������77 ■Chapter 7: Introduction to Keras �������������������������������������������������������������������������95 ■Chapter 8: Stochastic Gradient Descent ������������������������������������������������������������111 ■Chapter 9: Automatic Differentiation �����������������������������������������������������������������131 ■Chapter 10: Introduction to GPUs ����������������������������������������������������������������������147 Index ���������������������������������������������������������������������������������������������������������������������157

如何优化CNN的架构 非常细致 的探讨 国外的学位论文 适合初学者

数字信号处理 matlab 不错的外文书籍 非常值得一读

MIcrowave engeering 微波书籍 很好的参考书 值得学习

An Overview of Particle Methods for Random Finite Set Models

Ensemble Methods in Data Mining: Improving Accuracy Through Combining Predictions Data Mining Ensemble Methods Morgan & Claypool Publishers

springer 出版 网络中定位书籍 感觉还可以 ，可以读读