本书是美国培生教育出版社出版的关于微分方程定性理论方面教科书的中国版本，文中针对中国学生的具体情况做了内容调整。书中主要讲解了微分方程理论的基本方法，对微分方程的存在性、连续依赖性、稳定性、周期解、自治微分系统、动力系统等基本问题进行详细分析，并注重理论间的联系。本书基础性强、应用广泛，是一本适合大学高年级选修课、研究牛双语教学以及读者自学的英文教科书。
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作为一本综合指南，本书将带领你探究TensorFlow 1.x的 特性。深入了解TensorFlow Core、Keras、TF Estimators、TFLearn、TF-Slim、Pretty Tensor以及Sonnet。通过TensorFlow和Keras的强大功能，利用转移学习、生成式对抗网络、深度强化学习等概念构建深度学习模型。在本书中，你将获得各种数据集（如MNIST、CIFAR-10、PTB、text8、COCO-Images）的实践经验。你将学习到TensorFlow1.x的 特性，例如带有TF-Clusters的分布式TensorFlow、使用TensorFlow Serving部署生产模型、在Android和iOS平台上为移动和嵌入式设备构建和部署TensorFlow模型。你还会看到如何在R统计软件中调用TensorFlow和Keras API，了解在基于TensorFlow API的代码无法按预期工作时所需的调试技术。
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软件开发既需要理论和科学，也需要经验和技艺。可惜，一直以来许多图书都只关注前一部分，而忽略了后一部分。马克的这本书主要关注的就是经验和技艺的部分。本书既详细讲解了API设计、红绿重构等常用技术，也演示了如何撰写提交说明、如何修改单元测试，同时对故障定位、代码阅读、团队合作等传统上被认为“难以说清”的话题，也给出了实用且精当的建议。难能可贵的是，与其他图书提供的示例代码库不同，本书的示例代码库包含了完整的Git提交记录。也就是说，读者可以按照作者的道路，一步一个脚印地重温整个开发过程。如果你的经验还不够丰富，建议严格按照作者的讲解，认真读完全书，掌握软件工程的技巧。如果你已经有足够的开发经验，不妨略读全书，精读自己不熟悉但感兴趣的部分。对自己不认同的部分，也不妨花时间了解作者主张的前
