深度學習資源整合

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              cover:"https://img2020.cnblogs.com/blog/1489774/202101/1489774-20210122003859601-1953857265.jpg",
              title: "Python深度學習",
              author: "François Chollet",
              desc:
                "本書由Keras之父、現任Google人工智能研究員的弗朗索瓦•肖萊（FrançoisChollet）執筆，詳盡介紹了用Python和Keras進行深度學習的探索實踐，包括計算機視覺、自然語言處理、產生式模型等應用。",
              douban: "https://book.douban.com/subject/30293801/",
              pdf: "https://lanzous.com/icekcdg",
              code:
                "https://gitee.com/i201102053/deep-learning-with-python-notebooks",
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              cover:"https://img2020.cnblogs.com/blog/1489774/202101/1489774-20210122003932272-1235718764.jpg",
              title: "機器學習實戰：基於Scikit-Learn、Keras和TensorFlow",
              author:'Aurelien Geron 等',
              desc:
                "本書主要分為兩個部分。第一部分為第1章到第8章，涵蓋機器學習的基礎理論知識和基本算法——從線性回歸到隨機森林等，幫助讀者掌握Scikit-Learn的常用方法；第二部分為第9章到第16章，探討深度學習和常用框架TensorFlow，一步一個腳印地帶領讀者使用TensorFlow搭建和訓練深度神經網絡，以及卷積神經網絡。",
              douban: "https://book.douban.com/subject/30317874/",
              pdf: "https://lanzous.com/icemhid",
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              cover:"https://img2020.cnblogs.com/blog/1489774/202101/1489774-20210122003959810-871792091.jpg",
              title: "深度學習",
              author:"Ian Goodfellow 等",
              desc:
                "《深度學習》由全球知名的三位專家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和AaronCourville撰寫， 是深度學習領域奠基性的經典教材。 全書的內容包括3個部分： 第1部分介紹基本的數學工具和機器學習的概念， 它們是深度學習的預備知識； 第2部分系統深入地講解現今已成熟的深度學習方法和技術； 第3部分討論某些具有前瞻性的方向和想法， 它們被公認為是深度學習未來的研究重點。 ",
              douban: "https://book.douban.com/subject/27087503/",
              pdf: "https://lanzous.com/icemt0h",
              code: "https://gitee.com/baayso/deeplearningbook-chinese",
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              cover:"https://img2020.cnblogs.com/blog/1489774/202101/1489774-20210122004025101-1954225485.jpg",
              title: "深度學習入門：基於Python的理論與實現",
              author:"齋藤康毅",
              desc:
                "本書是深度學習真正意義上的入門書，深入淺出地剖析了深度學習的原理和相關技術。書中使用Python3，盡量不依賴外部庫或工具，從基本的數學知識出發，帶領讀者從零創建一個經典的深度學習網絡，使讀者在此過程中逐步理解深度學習。",
              douban: "https://book.douban.com/subject/30270959/",
              pdf: "https://lanzous.com/icen46j",
              code: "https://gitee.com/liuli217/deep-learning-from-scratch",
              video: "https://www.bilibili.com/video/BV1et411J7Xk",
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            {
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              title: "機器學習實戰",
              desc:
                "本書第一部分主要介紹機器學習基礎，以及如何利用算法進行分類，並逐步介紹了多種經典的監督學習算法，如k近鄰算法、朴素貝葉斯算法、Logistic回歸算法、支持向量機、AdaBoost集成方法、基於樹的回歸算法和分類回歸樹（CART）算法等。第三部分則重點介紹無監督學習及其一些主要算法：k均值聚類算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介紹了機器學習算法的一些附屬工具。",
              douban: "https://book.douban.com/subject/24703171/",
              author:"Peter Harrington",
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                "https://gitee.com/fangfangzi/Machine-Learning-in-Action-Python3",
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              title: "Python深度學習：基於PyTorch",
              desc:
                "本書是多位人工智能技術專家和大數據技術專家多年工作經驗的結晶，從工具使用、技術原理、算法設計、案例實現等多個維度對深度學習進行了系統的講解。內容選擇上，廣泛涉獵、重點突出、注重實戰；內容安排上，實例切入、由淺入深、循序漸進；表達形式上，深度抽象、化繁為簡、用圖說話。",
              douban: "https://book.douban.com/subject/34873001/",
              author:"吳茂貴",
              pdf: "https://wwa.lanzous.com/i9ydpiv5qte",
              code:
                "https://hub.fastgit.org/ZhangXinNan/DL-with-Python-and-PyTorch",
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              title: "機器學習（西瓜書）",
              author:"周志華",
              desc:
                "機器學習是計算機科學與人工智能的重要分支領域. 本書作為該領域的入門教材，在內容上盡可能涵蓋機器學習基礎知識的各方面。 為了使盡可能多的讀者通過本書對機器學習有所了解, 作者試圖盡可能少地使用數學知識. 然而, 少量的概率、統計、代數、優化、邏輯知識似乎不可避免. 因此, 本書更適合大學三年級以上的理工科本科生和研究生, 以及具有類似背景的對機器學 習感興趣的人士. ",
              douban: "https://book.douban.com/subject/26708119/",
              pdf: "https://wwa.lanzous.com/iK5qXiv67da",
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                "https://hub.fastgit.org/Vay-keen/Machine-learning-learning-notes",
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              title: "統計學習方法",
              author:"李航",
              desc:
                "詳細介紹支持向量機、Boosting、最大熵、條件隨機場等十個統計學習方法。 ",
              douban: "https://book.douban.com/subject/10590856/",
              pdf: "https://wwa.lanzous.com/iuU3liv6vef",
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