《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》PDF 《Keras图像深度学习实战》PDF 《PyTorch深度学习实战》PDF代码

《Keras图像深度学习实战》共分成8个章节，第1章是Keras简介和环境搭建；第2～6章整体介绍Keras的软件框架，包含卷积层，池化层，损失函数，优化器等关键部件的使用说明；第7章介绍了常用的图像预处理技术，包括高斯滤波，轮廓检测等常用操作的介绍；第8章是实战篇，介绍Keras神经网络模型中常用的图像模型的设计方法，以及应用于视频领域的入门级介绍。《Keras图像深度学习实战》是Keras神经网络中专注于图像识别领域的专业书籍，具有较强的实战性。
《Keras图像深度学习实战》PDF+《keras2.0中文文档》PDF
《Keras图像深度学习实战》PDF，138页，带目录，文字可复制。
《keras2.0中文文档》PDF，233页，带目录，文字可复制。
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Keras文档的中文版，目前文档的版本号是2.0.4，包括keras.io的全部内容，以及更多的例子、解释和建议。包含Keras新手指南，快速开始，网络层，数据预处理，网络配置，协助使用Keras，keras后端Backend，scikit-learn接口，深度学习与Keras等内容。
有一定Python和TensorFlow基础的人看应该很容易，各领域的应用，但比较广泛，不深刻，讲硬件的部分可以作为入门人的参考。
《Keras快速上手基于Python的深度学习实战》系统地讲解了深度学习的基本知识、建模过程和应用，并以深度学习在推荐系统、图像识别、自然语言处理、文字生成和时间序列中的具体应用为案例，详细介绍了从工具准备、数据获取和处理到针对问题进行建模的整个过程和实践经验。
学习Keras:《Keras快速上手基于Python的深度学习实战》PDF代码+mobi
《Keras快速上手》PDF，531页，带书签目录，彩色配图，文字可以复制。
配套源代码和数据。
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《深度学习基于Keras的Python实践》PDF+ 源代码+魏贞原
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《深度学习框架PyTorch入门与实践》PDF+源代码
《深度学习框架PyTorch：入门与实践》内容由浅入深，无论是深度学习的初学者，还是第一次接触PyTorch的研究人员，都能在学习本书的过程中快速掌握PyTorch。
《深度学习框架PyTorch入门与实践》PDF，301页，带书签目录，文字可以复制。配套源代码。陈云 著。
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PyTorch是一个基于Python的深度学习平台，该平台简单易用上手快，从计算机视觉、自然语言处理再到强化学习，PyTorch的功能强大，支持PyTorch的工具包有用于自然语言处理的Allen NLP，用于概率图模型的Pyro，扩展了PyTorch的功能。通过学习《深度学习入门之PyTorch》，可以从机器学习和深度学习的基础理论入手，从零开始学习 PyTorch，了解 PyTorch 基础，以及如何用 PyTorch 框架搭建模型。学到机器学习中的线性回归和 Logistic 回归、深度学习的优化方法、多层全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络，以及生成对抗网络，最后通过实战了解深度学习前沿的研究成果，以及 PyTorch 在实际项目中的应用。
对比学习:《深度学习之Pytorch》《PyTorch深度学习实战》+代码
《深度学习之Pytorch（廖星宇著）》PDF，232页，带书签，文字可以复制。
《PyTorch深度学习实战（侯宜军 著）》PDF，121页，带书签，文字可以粘贴；配套源代码。
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《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》PDF
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作为一款轻量级、模块化的开源深度学习框架， Keras 以容易上子、利于快速原型实现、能够与TensorFlow 和Theano 等后端计算平台很好兼容等优点， 深受众多开发人 员和研究人员的喜爱。
《Keras深度学习实战》中文PDF+英文PDF+源代码
《Keras深度学习实战》中文PDF，253页，带书签目录，文字可复制。
《Keras深度学习实战》英文PDF，310页，带书签目录，文字可复制。
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深度学习为世界上的智能系统（比如Google Voice、Siri和Alexa）提供了动力。随着硬件（如GPU）和软件框架（如PyTorch、Keras、TensorFlow和CNTK）的进步以及大数据的可用性，人们在文本、视觉和分析等领域更容易实施相应问题的解决方案。
使用PyTorch轻松开发深度学习应用程序推荐学习《Pytorch 深度学习》
Pytorch框架《Pytorch 深度学习》中文PDF+英文PDF+mobi+epub+源代码
《Pytorch 深度学习》PDF中文+mobi+epub+源代码
《Pytorch 深度学习》中文PDF，212页，带目录，文字可复制；
《Pytorch 深度学习》英文PDF，250页，带目录，文字可复制；配套源代码。
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数据处理《数据科学家养成手册》PDF+《数据科学家修炼之道》PDF
《数据科学家养成手册》PDF，375页，带书签，文字可复制。高扬 著。
《数据科学家修炼之道》PDF，247页，带目录，文字可复制。Zacharias Voulgaris 弗格里斯 著。
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学习大数据是什么，通过它的主要特征——体量、多样、高速与精确，展现出与传统数据有何不同。探讨不同类型的数据科学家以及他们各自类型的技术专长。挖掘数据科学家所需的技能，包括相关的思维模式、技术能力、经验，以及数据科学家与人接触交流的方式。当一天数据科学家，体验你可能会遇到的问题，并尝试如何解决它们。你会使用何种程序？你会以何种方式去拓展知识和技能？基于你的起点（编程背景、机器学习背景或者数据相关的背景），看看你如何才能成为一名数据科学家。
一步一步地跟随数据科学家的入职经历：应该去看哪些地方，如何向一名潜在雇主展示自己，以及成为一名自由职业者的得与失。阅读一些富有经验的高级数据科学家的案例，更好地了解这个职位的实际角色。
《人工智能:一种现代的方法(第3版)》分为七大部分：第1部分“人工智能”，第II部分“问题求解”，第III部分“知识、推理与规划”，第IV部分“不确定知识与推理”，第V部分“学习”，第VI部分“通信、感知与行动”，第VII部分“结论”。
《人工智能 一种现代的方法（第3版）》中文PDF+英文PDF
中文PDF，944页，带书签目录。
英文PDF，1145页，带书签目录。
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学习统计时，我们需要进一步学习概率图，《概率图模型原理与技术》详细论述了有向图模型（又称贝叶斯网）和无向图模型（又称马尔可夫网）的表示、推理和学习问题，全面总结了人工智能这一研究领域的最新进展。
我觉得我还是很喜欢这本书的，在我开始关注概率图模型的几个算法时，就注意到作者要出版这本书，但是一直没找到相关资料。大概也是这个时候，才意识到国内外学术差距有多少年的吧。我想如果开始时我能接触到这本书，并了解些，我开始看概率图模型的算法，比如HDP,LDA等模型时，应该会容易些，也会理解的深刻些。但是曲径通幽，问题还是解决了的，而这本书也终于见到了，但是，推荐想了解概率图模型的人看这本书。
《概率图模型:原理与技术》中文PDF，1251页。
《概率图模型:原理与技术》英文PDF，1270页，带书签目录，文字可以复制粘贴。
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学习《矩阵分析与应用第2版》时，会发现总结了大量线性代数的知识，主要是给工科生用的。归纳了不少论文中的解法，是做信号处理的一本很不错的工具书。
系统、全面地介绍矩阵分析的主要理论、具有代表性的方法及一些典型应用。共10章，内容包括矩阵代数基础、特殊矩阵、矩阵微分、梯度分析与最优化、奇异值分析、矩阵方程求解、特征分析、子空间分析与跟踪、投影分析、张量分析。前3章为基础，组成矩阵代数；后7章介绍矩阵分析的主体内容及典型应用。
《矩阵分析与应用第2版》高清PDF+习题解答+张贤达
《矩阵分析与应用（第二版）张贤达》PDF，带目录和书签，文字可以复制。
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