✍ Scribed by 洪锦魁 主编；陈昭明 著
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《深度学习全书——公式+推导+代码+TensorFlow全程案例》共有15章，分为5部分，第一篇说明深度学习的概念，包括数理基础，特点是结合编程解题，加深读者印象，第二篇说明TensorFlow的学习地图，从张量、自动微分、梯度下降乃至神经层的实践，逐步解构神经网络，第三篇介绍CNN算法、影像应用、转移学习等，第四篇则进入自然语言处理及语音识别的领域，介绍RNN/BERT/Transformer算法、相关应用等，最后，介绍了强化学习的基础知识，包括马尔可夫决策过程、动态规划、蒙特卡洛、Q Learning算法，当然，还有相关案例实践。
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<p>《推销学全书》是一本针对销售人员的指导书。书中首先介绍了推销的基础常识，包括推销的定义、推销人员的职责与素质和为什么要学习推销，其次讲解了两种特殊的推销手段：电话销售和网络销售，最后重点详述推销技巧，从推销员自身要具备的推销能力着手，讲述了推销时可能遇到的各种问题，并提供相应的解决方案，是推销员的必备用书。
本书从学习者的角度组织每个章节的内容体系，所有的知识点均借助精心设计的举例加以阐述。书中 的综合性工程案例具有较高的参考价值，对难点和要点的讨论完整而通俗易懂，语言风趣幽默，十分有利 于学习者学习和模仿。 本书共包括 4 篇：第 1 篇——营造环境，主要阐述学习 Python 的环境及其安装、IDLE 与 PyCharm 的使 用、常见的内/外部模块及其安装；第 2 篇——掀起盖头，重点讨论 Python 的主要语法，包括数据类型、数 据运算、输入/输出、语句、函数、模块化、文件、对象与类、异常；第 3 篇——实战演习，主要讨论 4 个 完整的应用案例，涵盖桌面小游戏、数据挖掘与分
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