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01
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[美] 史蒂芬·卢奇（Stephen Lucci） 著
美国经典入门教材，被誉为人工智能领域百科全书。人工智能领域近十年来最前沿教程，更加适合本科生使用。
本书基于人工智能的理论基础， 向读者展示全面、新颖、丰富多彩且易于理解的人工智能知识体系。本书给出诸多的示例、应用程序、全彩图片和人物轶事，以激发读者的阅读和学习兴趣；还引入了机器人和机器学习的相关高级课程，包括神经网络、遗传算法、自然语言处理、规划和复杂的棋盘博弈等。
[英] 尼格尔·刘易斯（N.D. Lewis） 著
本书是使用Python 进行深度学习实践的一本初学指南。本书并未罗列大量的公式，而是通过一些实用的实际案例，以简单直白的方式介绍深度神经网络的两项任务——分类和回归，解析深度学习模型中的一些核心问题，以期让读者对深度学习的全貌有一个清晰的认识。
[意大利]安东尼奥·古利(Antonio Gulli), [印度]苏伊特·帕尔(Sujit Pal）著
本书用当前流行的Keras框架实现了大量深度学习算法，构建了众多深度学习模型，并且介绍了深度学习在游戏等实际场合中的应用，特别是本书还介绍了当前火热的生成对抗网络（GAN）的应用。全书通俗易懂，强调实际案例，适合广大的机器学习从业者和爱好者入门与实践。
作者：杨开振
Spring框架是Java EE开发的事实标准，而Spring Boot是业界最流行的微服务开发框架。本书从一个最简单的工程开始讲解Spring Boot企业级开发，其内容包含全注解下的Spring IoC和AOP、数据库编程、数据库事务、NoSQL技术、Spring MVC、Spring 5新一代响应式框架WebFlux、REST风格和Spring Cloud分布式开发等。
[美]威廉·史密斯（William Smith）著
本书浅入深地用多种语言详细讲解了计算机存储使用的多种数据结构。本书首先讲解了初级的数据结构如表、栈、队列和堆等，以及它们的详细分析及其典型的应用程序等。除此之外，本书还讨论了更高级的数据结构，如泛型集合、排序、搜索和递归等，以及如何在日常应用中使用这些数据结构。本书通过实际案例向读者介绍了多种数据结构及其它们的潜在应用，教会读者如何分析问题、选择合适的数据结构解决方案等。
