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读者在《跟老齐学Python：数据分析》中可以学习到与数据分析、机器学习相关的Python库的应用，并通过各种类型的应用示例将所学基本知识进行综合应用。 《跟老齐学Python：数据分析》依然秉承“跟老齐学Python”系列书的写作风格，力争以通俗易懂的内容与读者分享笔者的心得。虽然数据分析强调的是严谨的科学性和缜密的逻辑性，但《跟老齐学Python：数据分析》并不会因为顾此特点而变得枯燥。
《Spring Cloud与Docker高并发微服务架构设计实施》从架构设计、应用开发和运维部署三个方面出发，对微服务架构设计的实施进行了全方位的阐述和深入实践，并结合生产实际讲解了Spring Cloud、Docker 和Jenkins 等工具的具体使用方法。《Spring Cloud与Docker高并发微服务架构设计实施》中通过一个互联网电商平台实例实现了高并发的微服务架构设计，并通过详细的开发和实施过程，演示了构建一个安全可靠、稳定高效并可持续扩展的系统平台的方法。
《深度学习：基于Keras的Python实践》本书系统讲解了深度学习的基本知识，以及使用深度学习解决实际问题，详细介绍了如何构建及优化模型，并针对不同的问题给出不同的解决方案，通过不同的例子展示了在具体项目中的应用和实践经验，是一本非常好的深度学习的入门和实践书籍。
《自动化平台测试开发：Python测试开发实战》详细介绍了基于Python语言的自动化平台开发以及自动化测试技术知识。《自动化平台测试开发：Python测试开发实战》理论与实践相结合，以自动化平台开发为主线、自动化测试为辅线贯穿所有内容。具体包括自动化平台开发方案、数据库表结构设计、前后端代码编写，同时介绍了自动化测试方案、环境、代码、报告、API接口、AppUI、WebUI自动化测试、性能测试等内容。 《深度学习之美：AI时代的数据处理与最佳实践》深入浅出地介绍了深度学习的相关理论和实践，《深度学习之美：AI时代的数据处理与最佳实践》共分16章，采用理论和实践双主线写作方式。第1章给出深度学习的大图。第2章和第3章，讲解了机器学习的相关基础理论。第4章和第5章，讲解了Python基础和基于Python的机器学习实战。第6至10章，先后讲解了M-P模型、感知机、多层神经网络、BP神经网络等知识。第11章讲解了被广泛认可的深度学习框架TensorFlow。第12章和第13章详细讲解了卷积神经网络，并给出了相关的实战项目。第14章和第15章，分别讲解了循环递归网络和长短期记忆（LSTM）网络。第16章讲解了神经胶囊网络，并给出了神经胶囊网络设计的详细论述和实践案例分析。 送书活动 本次出版社送书5种书籍，每种3本，共15本，这些书籍将在后续一周时间内结合推文全部免费送出 。 本篇文章先来送书热身，先赠送三本书吧：《深度学习之美：AI时代的数据处理与最佳实践》 定价：128.00元 680页 |
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