六一福利！十本最新熱門技術書籍免費送！（Python 、深度學習、容器服務、數據分析、項目管理）

你們好！6月1日-15日，網易雲社區聯合博文視點出版社推出熱門圖書贈送活動！如下爲書籍詳細介紹，贈書活動規則請見文末~

1、《21個項目玩轉深度學習——基於TensorFlow的實踐詳解》

本書以實踐爲導向，深刻介紹了深度學習技術和TensorFlow 框架編程內容。

經過本書，讀者能夠訓練本身的圖像識別模型、進行目標檢測和人臉識別、完成一個風格遷移應用，還可使用神經網絡生成圖像和文本，進行時間序列預測、搭建機器翻譯引擎，訓練機器玩遊戲。全書共包含21 個項目，分爲深度卷積網絡、RNN網絡、深度強化學習三部分。讀者能夠在本身動手實踐的過程當中找到學習的樂趣，瞭解算法和編程框架的細節，讓學習深度學習算法和TensorFlow 的過程變得輕鬆和高效。本書代碼基於TensorFlow 1.4 及以上版本，並介紹了TensorFlow 中的一些新特性。

本書適合有必定機器學習基礎的學生、研究者或從業者閱讀，尤爲是但願深刻研究TensorFlow 和深度學習算法的數據工程師，也適合對人工智能、深度學習感興趣的在校學生，以及但願進入大數據應用的研究者。

2、《Python 3爬蟲、數據清洗與可視化實戰》

這是一本經過實戰教初學者學習採集數據、清洗和組織數據進行分析及可視化的Python 讀物。本書案例均通過實戰檢驗，筆者在實踐過程當中深感採集數據、清洗和組織數據的重要性，做爲一名數據行業的「碼農」，數據就是沃土，沒有數據，咱們將無田可耕。

全書共分11 章，6 個核心主題：其一是Python 基礎入門，包括環境配置、基本操做、數據類型、語句和函數；其二是Python 爬蟲的構建，包括網頁結構解析、爬蟲流程設計、代碼優化、效率優化、容錯處理、反防爬蟲、表單交互和模擬頁面點擊；其三是Python 數據庫應用，包括MongoDB、MySQL 在Python中的鏈接與應用；其四是數據清洗和組織，包括NumPy 數組知識、pandas 數據的讀寫、分組變形、缺失值異常值處理、時序數據處理和正則表達式的使用；其五是綜合應用案例，幫助讀者貫穿爬蟲、數據清洗與組織的過程；最後是數據可視化，包括Matplotlib 和Pyecharts 兩個庫的使用，涉及餅圖、柱形圖、線圖、詞雲圖、地圖等圖形，幫助讀者進入可視化的殿堂。

本書以實戰爲主，適合Python 初學者及高等院校的相關專業學生，也適合Python 培訓機構做爲實驗教材使用。

3、《Python絕技：運用Python成爲頂級數據工程師》

Python 已成爲廣受數據科學領域歡迎的開發語言。本書契合這一趨勢，結合具體的業務場景，從數據思惟的角度出發，剖析各業務環節中數據處理的策略、算法，並運用Python 代碼呈現翔實的案例，構建出一個完整的數據分析體系。

在內容的組織和安排上，本書井井有條、詳略得當：針對簡單的數據分析工做，讀者能夠先瀏覽第1 章至第3 章；專職從事數據分析的工程師能夠通篇閱讀本書，以構建數據處理工程的完整知識框架；本書的最後一章針對從事大數據分析的工程師提供了一些常見問題的解決思路和方法。

本書既適合剛接觸數據工程的從業人員做爲入門參考，也能夠幫助具備必定經驗的數據工程師搭建知識體系，洞悉業務場景中的數據奧祕，駕輕就熟地運用數據指導業務。

4、《Python數據分析從入門到精通》

對於但願使用Python來完成數據分析工做的人來講，學習IPython、Numpy、pandas、Matplotlib這個組合是目前看來不錯的方向。本書就是這樣一本按部就班的書。

本書共3篇14章。第1篇是Python數據分析語法入門，將數據分析用到的一些語言的語法基礎講解清楚，爲接下來的數據分析作鋪墊。第2篇是Python數據分析工具入門，介紹了Python數據分析「四劍客」——IPython、Numpy、pandas、Matplotlib。第3篇是Python數據分析案例實戰，包括兩個案例，分別是數據挖掘和玩轉大數據，爲讀者能真正使用Python進行數據分析奠基基礎。

本書內容精練、重點突出、實例豐富，是廣大數據分析工做者必備的參考書，同時也很是適合大、中專院校師生學習閱讀，還可做爲高等院校統計分析及相關專業的教材。

5、《Spring+MyBatis企業應用實戰（第2版）》

本書介紹了Java EE（現已更名爲Jakarta EE）領域的兩個開源框架：Spring的MVC和MyBatis。其中Spring的版本是5.0.1，MyBatis的版本是3.4.5。本書的示例建議在Tomcat 8上運行。

本書重點介紹如何整合Spring MVC 5+MyBatis 3進行Java EE開發，主要包括三個部分。第一部分詳細介紹了Spring MVC框架的用法。第二部分詳細介紹了MyBatis框架的用法。第三部分重點介紹了Spring MVC 5＋MyBatis 3的整合，並示範開發了一個包含6個表、表之間具備複雜的關聯映射關係，且業務功能也相對完善的HRM人事管理系統案例，但願讀者理論聯繫實際，將這兩個框架真正運用到實際開發當中去。該案例採用目前最流行、最規範的Java EE架構，整個應用分爲DAO持久層、領域對象層、業務邏輯層、控制器層和視圖層，各層之間分層清晰，層與層之間以鬆耦合的方法組織在一塊兒。全部代碼徹底基於Eclipse IDE來完成，一步步帶領讀者深刻兩個框架的核心。

對於沒有Java基礎的初學者，建議先閱讀瘋狂軟件教育的《瘋狂Java講義》一書。而本書適合有較好的Java編程基礎，JSP、Servlet、JDBC基礎，Spring框架基礎的讀者，尤爲適合於對Spring MVC和MyBatis瞭解不夠深刻，或對Spring MVC+MyBatis整合開發不太熟悉的開發人員閱讀。

6、《互聯網項目管理實踐精粹》

一家公司想要作好一個項目並不難，難的是可以同時把所有現行項目都作好。作好項目管理，可以讓一批項目持續成功。理解項目管理，可以讓你的工做更加順暢。

本書重點突出實踐特點，以互聯網產品的項目管理實踐爲主線，全面地講述了項目管理的核心知識應用、關鍵實踐作法，以及做者在十多年項目管理實踐中的心得體會。每一部份內容都通過做者的精心雕琢，可謂真正的「實踐精粹」。主要內容包括但不限於項目管理整體概要、高度延伸、項目經理入行與進階修煉、PMO整體概要與實踐精髓、項目干係人管理、項目管理過程持續改進、敏捷項目管理探索，以及不同的項目管理實踐等項目管理熱門話題。同時，在每一章中都包含了與之相應的真實實踐案例，在每一個實踐案例中重點介紹其關鍵實踐作法，以便於讀者可以更好地理解本章中的核心知識應用，並結合自身狀況將其融會貫通。

本書的讀者對象不只包括IT及互聯網行業的項目經理、敏捷教練、產品經理、交互設計師、視覺設計師、開發工程師、測試工程師和運維工程師等各角色人員，還包括各職能經理、項目負責人和公司高層管理者。同時，對於非IT及互聯網行業的項目管理從業者，或者對項目管理有興趣並想學習、瞭解的朋友，或者未來想轉型從事項目管理相關工做的朋友來說，本書的內容及核心思想也一樣具備必定的參考意義和借鑑價值。

7、《強化學習精要：核心算法與TensorFlow實現》

本書用通俗幽默的語言深刻淺出地介紹了強化學習的基本算法與代碼實現，爲讀者構建了一個完整的強化學習知識體系，同時介紹了這些算法的具體實現方式。從基本的馬爾可夫決策過程，到各類複雜的強化學習算法，讀者均可以從本書中學習到。本書除了介紹這些算法的原理，還深刻分析了算法之間的內在聯繫，能夠幫助讀者觸類旁通，掌握算法精髓。書中介紹的代碼能夠幫助讀者快速將算法應用到實踐中。

本書內容翔實，語言簡潔易懂，既適合零基礎的人員入門學習，也適合相關科研人員研究參考。

8、《容器即服務：從零構建企業級容器集羣》

本書介紹了容器即服務的發展過程和主要技術，重點闡述當下主流的SwarmKit、Kubernetes、Mesos和Rancher 開源容器集羣方案，並探討了容器技術在網絡、存儲、監控、日誌等方面的運用場景和基礎知識，以及該領域在近年來的一些新的發展方向。

本書適合一線架構師、開發者、運維人員以及技術管理者進行閱讀。

9、《神經網絡與深度學習應用實戰》

本書結合實際應用介紹神經網絡和深度學習等技術領域相關信息。從結構上重點介紹了前饋型神經網絡、反饋型神經網絡，以及自組織競爭型神經網絡，並針對當下深度學習中比較重要的網絡進行了詳細介紹，包括卷積神經網絡、循環（遞歸）神經網絡、深度信念網絡、生成對抗網絡，以及深度強化學習。本書不只能讓讀者對當前神經網絡和深度學習技術有體系的認知，更能讓讀者在人工智能領域進行一些深刻思考。

本書適合對神經網絡、深度學習以及人工智能有興趣的讀者、對算法以及機器學習領域有興趣的讀者、互聯網行業不一樣層次的從業者以及軟件工程或計算機相關專業的在校學生。

10、《數據產品經理必修課：從零經驗到使人驚豔》

當產品經理趕上大數據時代，數據產品經理應運而生。新時代的新崗位天然也有新要求。數據思惟、數據預處理、數據統計、數據挖掘、數據可視化等是產品經理的必備技能。懂產品、懂運營、懂市場、懂表達、懂管理則是數據分析師的技能外延。本書正是爲有志於從事數據產品崗位的人士提供掌握上述技能的必修課。

讓咱們經過本書，在大數據的浪潮中乘科技與人文的扁舟，駛過數據產品經理的港灣，駛向數據科學家的彼岸。

本書結合了數據思惟與產品思惟，對「半路出家」不具有IT背景的產品經理更爲適用。另外對但願可以具有一些數據思惟、數據分析與挖掘技能，致力於在大數據領域發展的數據產品經理也有幫助。經過本書，你能夠在大數據的浪潮中乘科技與人文的扁舟，駛過數據產品經理的港灣，駛向數據科學家的彼岸。

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