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。
本书是一部英文版的数学专著，中文书名或可译为《非交换几何、规范理论和重整化：一般简介与非交换量子场论的重整化》。现在，非交换几何在数学上是一个新兴发展的领域，同时也呈现为前景可观的现代物理学框架。非交换空间上的量子场论确实需要全面的探索，并且得到新的有趣的特征。本书提供了一个对非交换几何、畸变量子化与量子场论的重整化：Wilson和BPHZ的对标量理论的方法以及对规范理论的代数方法的基本概念的教育性的介绍。本书能够帮助读者理解几个一般性的非交换量子场论的问题。基于作者的博士论文，本书给出了欧氏Moyal空间上的量子场论的重整化问题的概览，并且特别着重于Grosse-Wulkenhaar模型，以及与其相关的规范理论和其数学解释。本书适用于想要理解这个前沿的数学和物理研究领域的研究生和科研人员。
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
本书由当今该领域备受赞誉且经验丰富的教育家Nell Dale和John Lewis共同编写，全面介绍计算机科学领域的基础知识，为广大学生勾勒出一幅生动的画卷。就整体而言，全书内容翔实、覆盖面广，旨在向读者展示计算机科学的全貌；从细节上看，本书层次清晰，描述生动，基于计算机系统的洋葱式结构，分别介绍信息层、硬件层、程序设计层、操作系统层、应用层和通信层，涉及计算机科学的各个层面。本书贯穿了计算机系统的各个方面，非常适合作为计算机专业的计算机导论课程教材，为后续专业课程打下坚实的基础；同时还适合作为非计算机专业的计算机总论课程教材，提供计算机系统全面介绍。 第7版经过全面的修订和更新，具有以下特色： ·新增了云计算、大数据、计算机系统与安全方面的介绍。更新了第6章部分实例。 ·更新了名人传记、历史点评以及
