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C++语言之父经典名著新版本 《C++程序设计语言》（原书第4版）是C++领域最经典的参考书，介绍了C++11的各项新特性和新功能。全书共分四部分。第一部分（第1～5章）是引言，包括C++的背景知识，C++语言及其标准库的简要介绍；第二部分（第6～15章）介绍C++的内置类型和基本特性，以及如何用它们构造程序；第三部分（第16～29章）介绍C++的抽象机制及如何用这些机制编写面向对象程序和泛型程序；第四部分（第30～44章）概述标准库并讨论一些兼容性问题。 由于篇幅问题，原书中文版分两册出版，分别对应原书的第一至三部分和第四部分，这一册为第四部分。 本书适合计算机及相关专业本科生用作C++课程的教材，也适合C++程序设计新手和开发人员阅读。

因为上传文件大小限制，将本书拆分为2部分，这是本书的第2部分，需要2部分放在一起才能解压缩。 C++之父作品新版，无可替代的C++领域经典的参考书。介绍了C++11的各项新特性、功能等。 《C++程序设计语言》（原书第4版）是C++领域最经典的参考书，介绍了C++11的各项新特性和新功能。全书共分四部分。第一部分（第1～5章）是引言，包括C++的背景知识，C++语言及其标准库的简要介绍；第二部分（第6～15章）介绍C++的内置类型和基本特性，以及如何用它们构造程序；第三部分（第16～29章）介绍C++的抽象机制及如何用这些机制编写面向对象程序和泛型程序；第四部分（第30～44章）概述标准库

因为上传文件大小限制，将本书拆分为2部分，这是本书的第1部分，需要2部分放在一起才能解压缩。 C++之父作品新版，无可替代的C++领域经典的参考书。介绍了C++11的各项新特性、功能等。 《C++程序设计语言》（原书第4版）是C++领域最经典的参考书，介绍了C++11的各项新特性和新功能。全书共分四部分。第一部分（第1～5章）是引言，包括C++的背景知识，C++语言及其标准库的简要介绍；第二部分（第6～15章）介绍C++的内置类型和基本特性，以及如何用它们构造程序；第三部分（第16～29章）介绍C++的抽象机制及如何用这些机制编写面向对象程序和泛型程序；第四部分（第30～44章）概述标准库并讨论一些兼容性问题。 由于篇幅问题，原书中文版分两册出版，分别对应原书的第一至三部分和第四部分，这一册为第一至三部分。 本书适合计算机及相关专业本科生用作C++课程的教材，也适合C++程序设计新手和开发人员 阅读。

信息管理专家、科技作家涂子沛倾情推荐，带你进入真正的大数据时代！ 《数据挖掘导论(完整版)》全面介绍了数据挖掘，涵盖了五个主题：数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外，每个主题都有两章。前一章涵盖基本概念、代表性算法和评估技术，而后一章讨论高级概念和算法。这样读者在透彻地理解数据挖掘的基础的同时，还能够了解更多重要的高级主题。 《数据挖掘导论(完整版)》是明尼苏达大学和密歇根州立大学数据挖掘课程的教材，由于独具特色，正式出版之前就已经被斯坦福大学、得克萨斯大学奥斯汀分校等众多名校采用。《数据挖掘导论(完整版)》特色 与许多其他同类图书不同，《数据挖掘导论(完整版)》将重点放在如何用数据挖掘知识解决各种实际问题。 只要求具备很少的预备知识——不需要数据库背景，只需要很少的统计学或数学背景知识。 书中包含大量的图表、综合示例和丰富的习题，并且使用示例、关键算法的简洁描述和习题，尽可能直接聚焦于数 据挖掘的主要概念。 教辅内容极为丰富，包括课程幻灯片、学生课题建议、数据挖掘资源（如数据挖掘算法和数据集）、联机指南（使 用实际的数据集和数据分析软件，《数据挖掘导论(完整版)》介绍的部分数据挖掘技术提供例子讲解）。

全面掌握用Python进行爬虫抓取以及数据清洗与分析的方法 轻松实现高效数据处理 用传统的电子表格来处理数据不仅效率低下，而且无法处理某些格式的数据，对于混乱或庞大的数据集更是束手无策。本书将教你如何利用语法简单、容易上手的Python轻松处理数据。作者通过循序渐进的练习，详细介绍如何有效地获取、清洗、分析与呈现数据，如何将数据处理过程自动化，如何安排文件编辑与清洗任务，如何处理更大的数据集，以及如何利用获取的数据来创作引人入胜的故事。学完本书，你的数据处理和分析能力将更上一层楼。 * 快速了解Python基本语法、数据类型和语言概念 * 概述数据的获取与存储方式 * 清洗数据并格式化，以消除数据集中的重复值与错误 * 学习何时对数据进行标准化，何时对数据清理进行测试并将其脚本化 * 使用Scrapy写网络爬虫 * 利用新的Python库和技术对数据集进行探索与分析 * 使用Python解决方案将整个数据处理过程自动化

你正在阅读的项目可能会比 Android 系统更加深远地影响着世界！ 缘起 2015年11月9日，Google发布人工智能系统TensorFlow并宣布开源，同日，极客学院组织在线TensorFlow中文文档翻译。 机器学习作为人工智能的一种类型，可以让软件根据大量的数据来对未来的情况进行阐述或预判。如今，领先的科技巨头无不在机器学习下予以极大投入。Facebook、苹果、微软，甚至国内的百度。Google 自然也在其中。「TensorFlow」是 Google 多年以来内部的机器学习系统。如今，Google 正在将此系统成为开源系统，并将此系统的参数公布给业界工程师、学者和拥有大量编程能力的技术人员，这意味着什么呢？ 打个不太恰当的比喻，如今 Google 对待 TensorFlow 系统，有点类似于该公司对待旗下移动操作系统 Android。如果更多的数据科学家开始使用 Google 的系统来从事机器学习方面的研究，那么这将有利于 Google 对日益发展的机器学习行业拥有更多的主导权。 为了让国内的技术人员在最短的时间内迅速掌握这一世界领先的 AI 系统，极客学院 Wiki 团队发起对 TensorFlow 官方文档的中文协同翻译，一周之内，全部翻译认领完成，一个月后，全部30章节翻译校对完成，上线极客学院Wiki平台并提供下载。 Google TensorFlow项目负责人Jeff Dean为该中文翻译项目回信称："看到能够将TensorFlow翻译成中文我非常激动，我们将TensorFlow开源的主要原因之一是为了让全世界的人们能够从机器学习与人工智能中获益，类似这样的协作翻译能够让更多的人更容易地接触到TensorFlow项目，很期待接下来该项目在全球范围内的应用!"

首著问世，Google TensorFlow研发团队力荐的中文教程、TF工程研发总监Rajat力荐！TensorFlow Contributor、Committer原创，深度学习泰斗颜水成等好评 《TensorFlow实战》是由PPmoney大数据算法总监黄文坚和美国Uptake数据科学家唐源倾力原创的新书。本书是Google TensorFlow研发团队内部力荐的教程，两位作者均是TensorFlow开发者，其中唐源是TensorFlow研发团队的Committer。本书结合了大量代码实例，深入浅出地介绍了如何使用TensorFlow。 √ 代码基于TensorFlow 1.0版API √深度剖析如何用TensorFlow实现主流神经网络： - AutoEncoder - MLP - CNN（AlexNet，VGGNet，Inception Net，ResNet） - Word2Vec - RNN（LSTM，Bi-RNN） - Deep Reinforcement Learning（Policy Network、Value Network） √ 详述TensorBoard、多GPU并行、分布式并行等组件的使用方法 √ TF.Learn从入门到精通，TF.Contrib详解

√ 作者为前谷歌专家，现Tensorflow创业新星，醉心深度学习研究。 √ Tensorflow已从前瞻性黑科技成长为主流方案，本书旨在面向生产与商业场景，彻底贯通原理与实践。 √ BAT一线团队与各大基于AI、ML的技术公司争相赞誉力荐，本书与Tensorflow一道走向事实标准。 √ 深入技术原理，走访主创团队，结合真实项目，倾力呈现一手资料，深度剖析一线实战。 TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架，目前已在谷歌、优步（Uber）、京东、小米等科技公司广泛应用。《Tensorflow：实战Google深度学习框架》为使用TensorFlow深度学习框架的入门参考书，旨在帮助读者以最快、最有效的方式上手TensorFlow和深度学习。书中省略了深度学习繁琐的数学模型推导，从实际应用问题出发，通过具体的TensorFlow样例程序介绍如何使用深度学习解决这些问题。《Tensorflow：实战Google深度学习框架》包含了深度学习的入门知识和大量实践经验，是走进这个最新、最火的人工智能领域的首选参考书。

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