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[阿根廷] Rodolfo，Bonnin 著，姚鹏鹏 译

图书标签:

• TensorFlow
• 机器学习
• 深度学习
• 项目实战
• Python
• 数据分析
• 神经网络
• 计算机视觉
• 自然语言处理
• 模型部署

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115463623

版次：1

商品编码：12235801

品牌：异步图书

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-11-01

用纸：胶版纸

页数：185

正文语种：中文

编辑推荐

本书是介绍如何在产品中使用TensorFlow的实用教程。本书介绍了可以使用TensorFlow的多种情况， 并通过真实世界的项目， 向读者展示了如何使用TensorFlow。本书还讲解了在实际环境中使用TensorFlow的创新方法。
本书主要介绍第二代机器学习与数值计算，提供了训练模型、机器学习、深度学习以及使用各种神经网络的项目，以此来讲解TensorFlow的应用领域，还讨论如何使用TensorFlow计算复杂数值。
本书在教读者使用TensorFlow的同时，还展示了如何使用张量来探究各层的数据。只需选定一个跟读者环境相匹配的项目，就能学到如何在产品中应用TensorFlow的相关知识。读完本书后，读者将能通过TensorFlow有效改善项目的速度和效率。
本书包括以下内容：
● 加载、交互、剖析、处理和存储复杂数据集；
● 使用先进的技术来解决分类和回归问题；
● 使用线性回归模型预测简单时间序列的输出；
● 使用逻辑回归方法预测时间序列在未来的结果；
● 使用深度学习方法对图像进行分类；
● 标定图像集，并使用包括卷积神经网络层的深度神经网络生成绘画图像；
● 使用循环神经网络对时间信号进行预测并生成音乐。

内容简介

TensorFlow是Google所主导的机器学习框架，也是机器学习领域研究和应用的热门对象。
《TensorFlow机器学习项目实战》主要介绍如何使用TensorFlow库实现各种各样的模型，旨在降低学习门槛，并为读者解决问题提供详细的方法和指导。《TensorFlow机器学习项目实战》全书共10章，分别介绍了TensorFlow基础知识、聚类、线性回归、逻辑回归、不同的神经网络、规模化运行模型以及库的应用技巧。
《TensorFlow机器学习项目实战》适合想要学习和了解 TensorFlow 和机器学习的读者阅读参考。如果读者具备一定的C++和Python的经验，将能够更加轻松地阅读和学习本书。

作者简介

Rodolfo Bonnin是一名系统工程师，同时也是阿根廷国立理工大学的博士生。他还在德国斯图加特大学进修过并行编程和图像理解的研究生课程。
他从2005年开始研究高性能计算，并在2008年开始研究和实现卷积神经网络，编写过一个同时支持CPU和GPU的神经网络前馈部分。最近，他一直在进行使用神经网络进行欺诈模式检测的工作，目前正在使用ML技术进行信号分类。

目录

第1章　探索和转换数据 1
1．1　TensorFlow的主要数据结构—张量 1
1．1．1　张量的属性—阶、形状和类型 1
1．1．2　创建新的张量 3
1．1．3　动手工作—与TensorFlow交互 4
1．2　处理计算工作流—TensorFlow的数据流图 5
1．2．1　建立计算图 5
1．2．2　数据供给 6
1．2．3　变量 6
1．2．4　保存数据流图 6
1．3　运行我们的程序—会话 8
1．4　基本张量方法 8
1．4．1　简单矩阵运算 8
1．4．2　序列 11
1．4．3　张量形状变换 12
1．4．4　数据流结构和结果可视化—TensorBoard 14
1．5　从磁盘读取信息 18
1．5．1　列表格式—CSV 18
1．5．2　读取图像数据 19
1．5．3　加载和处理图像 20
1．5．4　读取标准TensorFlow格式 21
1．6　小结 21
第2章　聚类 22
2．1　从数据中学习—无监督学习 22
2．2　聚类的概念 22
2．3　k均值 23
2．3．1　k均值的机制 23
2．3．2　算法迭代判据 23
2．3．3　k均值算法拆解 24
2．3．4　k均值的优缺点 25
2．4　k最近邻 25
2．4．1　k最近邻算法的机制 26
2．4．2　k-nn的优点和缺点 26
2．5　有用的库和使用示例 27
2．5．1　matplotlib绘图库 27
2．5．2　scikit-learn数据集模块 28
2．5．3　人工数据集类型 28
2．6　例1—对人工数据集的k均值
聚类 29
2．6．1　数据集描述和加载 29
2．6．2　模型架构 30
2．6．3　损失函数描述和优化循环 31
2．6．4　停止条件 31
2．6．5　结果描述 31
2．6．6　每次迭代中的质心变化 32
2．6．7　完整源代码 32
2．6．8　k均值用于环状数据集 34
2．7　例2—对人工数据集使用最近邻算法 36
2．7．1　数据集生成 36
2．7．2　模型结构 36
2．7．3　损失函数描述 37
2．7．4　停止条件 37
2．7．5　结果描述 37
2．7．6　完整源代码 37
2．8　小结 39
第3章　线性回归 40
3．1　单变量线性模型方程 40
3．2　选择损失函数 41
3．3　最小化损失函数 42
3．3．1　最小方差的全局最小值 42
3．3．2　迭代方法：梯度下降 42
3．4　示例部分 43
3．4．1　TensorFlow中的优化方法—训练模块 43
3．4．2　tf．train．Optimizer类 43
3．4．3　其他Optimizer实例类型 44
3．5　例1—单变量线性回归 44
3．5．1　数据集描述 45
3．5．2　模型结构 45
3．5．3　损失函数描述和Optimizer 46
3．5．4　停止条件 48
3．5．5　结果描述 48
3．5．6　完整源代码 49
3．6　例2—多变量线性回归 51
3．6．1　有用的库和方法 51
3．6．2　Pandas库 51
3．6．3　数据集描述 51
3．6．4　模型结构 53
3．6．5　损失函数和Optimizer 54
3．6．6　停止条件 55
3．6．7　结果描述 55
3．6．8　完整源代码 56
3．7　小结 57
第4章　逻辑回归 58
4．1　问题描述 58
4．2　Logistic函数的逆函数—Logit函数 59
4．2．1　伯努利分布 59
4．2．2　联系函数 60
4．2．3　Logit函数 60
4．2．4　对数几率函数的逆函数—Logistic函数 60
4．2．5　多类分类应用—Softmax回归 62
4．3　例1—单变量逻辑回归 64
4．3．1　有用的库和方法 64
4．3．2　数据集描述和加载 65
4．3．3　模型结构 67
4．3．4　损失函数描述和优化器循环 67
4．3．5　停止条件 68
4．3．6　结果描述 68
4．3．7　完整源代码 69
4．3．8　图像化表示 71
4．4　例2—基于skflow单变量逻辑回归 72
4．4．1　有用的库和方法 72
4．4．2　数据集描述 72
4．4．3　模型结构 72
4．4．4　结果描述 73
4．4．5　完整源代码 74
4．5　小结 74
第5章　简单的前向神经网络 75
5．1　基本概念 75
5．1．1　人工神经元 75
5．1．2　神经网络层 76
5．1．3　有用的库和方法 78
5．2　例1—非线性模拟数据回归 79
5．2．1　数据集描述和加载 79
5．2．2　数据集预处理 80
5．2．3　模型结构—损失函数描述 80
5．2．4　损失函数优化器 80
5．2．5　准确度和收敛测试 80
5．2．6　完整源代码 80
5．2．7　结果描述 81
5．3　例2—通过非线性回归，对汽车燃料效率建模 82
5．3．1　数据集描述和加载 82
5．3．2　数据预处理 83
5．3．3　模型架构 83
5．3．4　准确度测试 84
5．3．5　结果描述 84
5．3．6　完整源代码 84
5．4　例3—多类分类：葡萄酒分类 86
5．4．1　数据集描述和加载 86
5．4．2　数据集预处理 86
5．4．3　模型架构 87
5．4．4　损失函数描述 87
5．4．5　损失函数优化器 87
5．4．6　收敛性测试 88
5．4．7　结果描述 88
5．4．8　完整源代码 88
5．5　小结 89
第6章　卷积神经网络 90
6．1　卷积神经网络的起源 90
6．1．1　卷积初探 90
6．1．2　降采样操作—池化 95
6．1．3　提高效率—dropout操作 98
6．1．4　卷积类型层构建办法 99
6．2　例1—MNIST数字分类 100
6．2．1　数据集描述和加载 100
6．2．2　数据预处理 102
6．2．3　模型结构 102
6．2．4　损失函数描述 103
6．2．5　损失函数优化器 103
6．2．6　准确性测试 103
6．2．7　结果描述 103
6．2．8　完整源代码 104
6．3　例2—CIFAR10数据集的图像分类 106
6．3．1　数据集描述和加载 107
6．3．2　数据集预处理 107
6．3．3　模型结构 108
6．3．4　损失函数描述和优化器 108
6．3．5　训练和准确性测试 108
6．3．6　结果描述 108
6．3．7　完整源代码 109
6．4　小结 110
第7章　循环神经网络和LSTM 111
7．1　循环神经网络 111
7．1．1　梯度爆炸和梯度消失 112
7．1．2　LSTM神经网络 112
7．1．3　其他RNN结构 116
7．1．4　TensorFlow LSTM有用的类和方法 116
7．2　例1—能量消耗、单变量时间序列数据预测 117
7．2．1　数据集描述和加载 117
7．2．2　数据预处理 118
7．2．3　模型结构 119
7．2．4　损失函数描述 121
7．2．5　收敛检测 121
7．2．6　结果描述 122
7．2．7　完整源代码 122
7．3　例2—创作巴赫风格的曲目 125
7．3．1　字符级模型 125
7．3．2　字符串序列和概率表示 126
7．3．3　使用字符对音乐编码—ABC音乐格式 126
7．3．4　有用的库和方法 128
7．3．5　数据集描述和加载 129
7．3．6　网络训练 129
7．3．7　数据集预处理 130
7．3．8　损失函数描述 131
7．3．9　停止条件 131
7．3．10　结果描述 131
7．3．11　完整源代码 132
7．4　小结 137
第8章　深度神经网络 138
8．1　深度神经网络的定义 138
8．2　深度网络结构的历史变迁 138
8．2．1　LeNet 5 138
8．2．2　Alexnet 139
8．2．3　VGG模型 139
8．2．4　第一代Inception模型 140
8．2．5　第二代Inception模型 141
8．2．6　第三代Inception模型 141
8．2．7　残差网络（ResNet） 142
8．2．8　其他的深度神经网络
结构 143
8．3　例子—VGG艺术风格转移 143
8．3．1　有用的库和方法 143
8．3．2　数据集描述和加载 143
8．3．3　数据集预处理 144
8．3．4　模型结构 144
8．3．5　损失函数 144
8．3．6　收敛性测试 145
8．3．7　程序执行 145
8．3．8　完整源代码 146
8．4　小结 153
第9章　规模化运行模型—GPU和
服务 154
9．1　TensorFlow中的GPU支持 154
9．2　打印可用资源和设备参数 155
9．2．1　计算能力查询 155
9．2．2　选择CPU用于计算 156
9．2．3　设备名称 156
9．3　例1—将一个操作指派给
GPU 156
9．4　例2—并行计算Pi的数值 157
9．4．1　实现方法 158
9．4．2　源代码 158
9．5　分布式TensorFlow 159
9．5．1　分布式计算组件 159
9．5．2　创建TensorFlow集群 160
9．5．3　集群操作—发送计算方法
到任务 161
9．5．4　分布式编码结构示例 162
9．6　例3—分布式Pi计算 163
9．6．1　服务器端脚本 163
9．6．2　客户端脚本 164
9．7　例4—在集群上运行分布式
模型 165
9．8　小结 168
第10章　库的安装和其他技巧 169
10．1　Linux安装 169
10．1．1　安装要求 170
10．1．2　Ubuntu安装准备（安装操作的
前期操作） 170
10．1．3　Linux下通过pip安装
TensorFlow 170
10．1．4　Linux下从源码安装
TensorFlow 175
10．2　Windows安装 179
10．2．1　经典的Docker工具箱
方法 180
10．2．2　安装步骤 180
10．3　MacOS X安装 183
10．4　小结 185

《深度学习模型部署与优化：从理论到实践》 书籍简介 在人工智能浪潮汹涌澎湃的今天，深度学习模型已成为驱动各行各业创新的核心引擎。然而，一个性能卓越的模型在实验室环境中的成功，距离其在真实世界中的大规模应用，往往还存在着一道至关重要的鸿沟——模型部署与优化。许多团队辛勤构建出的模型，在实际落地过程中遭遇瓶颈：性能不佳、资源消耗过大、延迟难以接受，抑或是难以适配多样化的硬件平台。本书《深度学习模型部署与优化：从理论到实践》正是在这样的背景下应运而生，旨在为开发者、工程师以及对深度学习落地应用充满热情的研究者们，提供一套系统、深入且极具实践指导意义的解决方案。 本书并非止步于模型训练的理论探讨，而是将目光聚焦在深度学习生命周期的“最后一公里”——如何将训练好的模型高效、稳定、经济地部署到各种生产环境，并使其发挥出最大价值。我们将带领读者从零开始，深入理解模型部署的挑战与机遇，掌握各种主流部署框架和技术，学习如何针对不同的应用场景和硬件资源，对模型进行精细化的优化，最终实现从“实验室成果”到“市场竞争力”的飞跃。 核心内容深度剖析： 第一部分：模型部署的基石与挑战 本部分将首先为读者构建一个清晰的模型部署全景图。我们会深入探讨为什么模型部署如此关键，并详细分析在实际应用中可能遇到的各种挑战，包括但不限于： 性能瓶颈： 模型推理速度慢，无法满足实时性要求。 资源限制： 部署环境（如边缘设备、移动端）计算能力、内存和存储空间有限。 兼容性问题： 模型在不同操作系统、硬件平台、框架版本之间的兼容性难题。 可维护性与可扩展性： 如何保证模型在长期运行中的稳定性和易于更新迭代。 安全性与隐私： 模型本身的安全性以及部署过程中数据隐私的保护。 成本考量： 云端部署的计算资源成本，以及边缘设备硬件成本的权衡。 在充分理解这些挑战的基础上，我们将介绍模型部署的基本流程和关键概念，为后续深入的学习打下坚实的基础。 第二部分：主流模型部署框架与技术详解 本部分将进入本书的核心实操环节。我们将逐一深入剖析当前业界最流行、最具影响力的模型部署框架与技术，并辅以丰富的实例代码，帮助读者掌握实际操作： TensorRT (NVIDIA): 针对NVIDIA GPU平台进行模型优化的核心工具。我们将详细讲解TensorRT的推理引擎构建、图优化、层融合、精度校准（FP32, FP16, INT8）等技术，以及如何利用TensorRT API进行高效推理。 OpenVINO (Intel): 针对Intel硬件平台（CPU, GPU, VPU, FPGA）进行异构推理优化的套件。我们将探索OpenVINO的Model Optimizer将不同框架的模型转换为IR格式，以及Inference Engine如何实现跨硬件的推理加速。 ONNX Runtime: 一个高性能的跨平台推理引擎，支持多种硬件加速器和操作系统。我们将演示如何将不同框架的模型导出为ONNX格式，以及如何利用ONNX Runtime进行模型加载和推理。 TFLite (TensorFlow Lite): 专为移动端和嵌入式设备设计的轻量级深度学习框架。本书将重点讲解TFLite的量化技术、模型压缩、以及如何在Android和iOS平台上进行模型部署和优化。 PyTorch Mobile: PyTorch官方推出的移动端部署解决方案。我们将介绍PyTorch Mobile的模型导出、加载以及在移动端进行推理的流程。 WebNN (Web Neural Network API): 探索在浏览器环境中利用JavaScript进行深度学习推理的可能性，了解其在Web应用中的部署潜力。 Docker与Kubernetes: 介绍如何利用容器化技术（Docker）来打包和分发模型，以及如何利用Kubernetes进行大规模模型的自动化部署、管理和伸缩。 对于每个框架，我们都将从其设计理念、核心功能、使用场景、以及与其他框架的对比分析等多个维度进行讲解，确保读者能够根据自身需求选择最合适的部署方案。 第三部分：深度模型优化策略与技巧 模型部署的成功与否，很大程度上取决于模型的优化程度。本部分将聚焦于各种有效的模型优化技术，帮助读者挖掘模型的最大潜力： 模型压缩技术： 剪枝 (Pruning): 学习如何移除模型中冗余的权重或神经元，从而减小模型体积并加速推理。我们将介绍不同类型的剪枝方法（结构化与非结构化）以及如何进行有效剪枝。 量化 (Quantization): 深入理解从浮点数（FP32）到低精度整数（INT8, FP16）的转换过程，以及量化对模型精度和性能的影响。我们将探讨不同量化策略（训练后量化、量化感知训练）的优缺点。 知识蒸馏 (Knowledge Distillation): 学习如何利用一个大型、性能优越的“教师模型”来训练一个小型、高效的“学生模型”，从而在保持较高精度的同时减小模型尺寸。 模型加速技术： 图优化与算子融合 (Graph Optimization & Operator Fusion): 讲解深度学习编译器如何通过分析计算图，移除冗余操作，并将多个算子合并成一个，从而减少计算开销。 硬件加速器利用： 针对不同的硬件平台（GPU, NPU, FPGA等），讲解如何充分利用其并行计算能力和专用指令集来加速模型推理。 流水线与并行计算： 介绍如何通过任务分解和并行处理来提高模型的整体吞吐量。 内存优化： 显存管理： 探讨如何更有效地管理GPU显存，减少显存占用，从而允许部署更大的模型或处理更大的批次（batch size）。 模型加载与卸载： 学习在资源受限的环境下，如何动态加载和卸载模型以节省内存。 性能分析与调优： profiling工具： 介绍各种性能分析工具，帮助定位模型推理中的瓶颈。 参数调优： 学习如何根据实际部署环境调整模型的推理参数（如batch size, 线程数等）以获得最佳性能。 第四部分：面向特定场景的部署实践 理论与技术掌握之后，本部分将引导读者将所学知识应用于实际场景： 边缘计算与嵌入式设备部署： 重点讲解如何在树莓派、Jetson Nano、Microcontrollers等资源受限的设备上部署深度学习模型，并分析其特有的挑战与优化策略。 移动端应用开发： 详细演示如何在Android和iOS平台上集成和运行深度学习模型，以及如何利用TFLite、PyTorch Mobile等工具进行高效部署。 云端服务部署： 介绍如何利用Docker、Kubernetes、TensorFlow Serving、TorchServe等技术，构建可伸缩、高可用的云端深度学习推理服务。 Web端模型部署： 探索使用TensorFlow.js、ONNX.js等库，将深度学习模型直接部署到Web浏览器中，实现无需后端计算的交互式AI体验。 实时音视频处理中的模型部署： 结合实际应用案例，例如目标检测、语音识别、自然语言处理等，讲解如何在实时流数据处理场景下进行模型的高效部署和优化。 第五部分：最佳实践与未来展望 在本书的最后，我们将总结模型部署与优化过程中的最佳实践，并展望这一领域的未来发展趋势： CI/CD与模型部署流水线： 介绍如何将模型部署集成到持续集成/持续部署（CI/CD）流程中，实现自动化部署与更新。 模型监控与A/B测试： 探讨如何在生产环境中监控模型的性能、准确性，以及如何进行A/B测试以评估新模型版本的优劣。 模型安全与鲁棒性： 讨论如何提高模型在面对对抗性攻击和异常输入时的鲁棒性。 前沿技术趋势： 简要介绍模型压缩和部署领域的新兴技术，如联邦学习在边缘端的部署、模型隐私保护技术等。 目标读者： 深度学习工程师/开发者： 希望将训练好的模型成功部署到生产环境，并解决性能、资源等实际问题的工程师。 AI产品经理/项目负责人： 需要了解模型部署的流程、技术可行性以及成本效益，以便做出更明智的项目决策。 机器学习研究人员： 对如何让自己的研究成果在实际应用中落地感兴趣的研究者。 嵌入式系统工程师/物联网开发者： 想要在资源受限的边缘设备上集成AI功能的开发者。 计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域的从业人员。 本书特色： 理论与实践并重： 既有深入的理论分析，又有丰富的实战案例，代码示例清晰易懂。 框架全面覆盖： 深入讲解业界主流的模型部署框架，提供多角度的比较与选择指导。 优化策略详尽： 系统介绍各种模型压缩、加速、内存优化等关键技术，帮助读者实现模型性能的飞跃。 场景化应用： 针对边缘、移动、云端、Web等不同场景，提供具体的部署解决方案。 紧跟技术前沿： 关注最新技术动态，为读者提供前瞻性的视角。 《深度学习模型部署与优化：从理论到实践》是一本面向实战的指南，它将帮助您克服模型部署过程中的重重障碍，将您的深度学习模型转化为真正具有商业价值的解决方案，开启智能应用的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

最大的问题在于数据和资源的缺失。书中多次提及需要配合特定的数据集进行学习，然而对于如何获取这些数据、数据预处理的具体步骤，描述得含糊不清，甚至提供的下载链接早已失效。这意味着我必须自行寻找替代方案，或者花费大量时间在数据清洗上，这无疑是偏离了本书原定的学习路径。一个“项目实战”的教程，如果不能提供一个完整、可复现的环境，那么它的价值就大打折扣了。这种对读者学习路径中关键一环的疏忽，体现出作者在设计整个学习体验时缺乏全局观和同理心。我希望得到的助力，最终却变成了自己需要去填补的巨大信息黑洞。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙述风格极其枯燥，完全没有抓住技术写作应该具备的“引导性”和“激励性”。作者的语言像是在照本宣科，缺乏任何个人见解或行业洞察的融入。读下去的感觉就像是强迫自己阅读一份冗长的技术规范说明书，句子结构僵硬，词汇选择也总是趋于晦涩和冗余。在尝试解释一些关键的超参数调整策略时，作者仅仅是罗列了一堆参数名称，却未能深入分析这些参数在不同业务场景下的敏感度和权衡取舍。真正好的技术书籍，应该能够激发读者的好奇心，将复杂的概念用类比或生动的语言巧妙地包装起来，而这本书完全错失了这一点，它只是冷冰冰地堆砌着技术术语，让人难以产生继续深入学习的动力。

评分☆☆☆☆☆

关于书中所谓的“实战项目”，其完成度和实用性令人大跌眼镜。很多例子停留在非常基础的“Hello World”级别，或者使用了早就被社区淘汰的旧版本库函数。当我尝试运行书中的代码片段时，频繁遇到依赖项不兼容的报错，不得不花费数倍于阅读本身的时间去手动升级库版本、修改API调用方式，甚至重写部分逻辑以适配当前的TensorFlow版本。这种“考古式编程”的体验，完全与“实战”这个词所暗示的即插即用、紧跟前沿的预期相悖。我期待的是能解决实际问题的、具有一定复杂度的数据集和模型架构，而不是那些在Jupyter Notebook中跑起来毫无挑战性的玩具项目。这本书的“实战”更像是一场对过时代码的缅怀，而不是对未来技术的探索。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，这本书在理论阐述上显得非常仓促和跳跃。作者似乎默认读者已经对深度学习的基础知识了如指掌，很多关键概念的引入缺乏必要的铺垫和循序渐进的解释。例如，在介绍到某个复杂的优化器算法时，前一页还在讨论基础的梯度下降，下一页就直接抛出了大量的公式和符号，中间缺失了关键的数学推导过程和直观的几何解释。这对于需要从零开始构建完整知识体系的初学者来说，简直是一道难以逾越的鸿沟。我常常需要在查阅其他更权威的教材来补全这些被省略掉的环节，这无疑打断了阅读的连贯性，使得学习过程变得异常低效和挫败。这本书更像是一份内部技术文档的速印件，而不是一本面向大众的、经过精心设计的学习资料。这种“你懂的，所以不用说了”的态度，在教育性读物中是绝对不可取的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版简直是灾难，光是看着目录就让人头疼欲裂。字体大小不一，段落间距混乱，更别提那些莫名其妙的加粗和斜体混用，仿佛是不同年代、不同作者在用不同的软件拼凑出来的。阅读体验极差，每翻开一页都需要重新适应排版的“新规则”，这极大地分散了对核心内容的注意力。更要命的是，某些关键代码块的缩进完全是错乱的，这在编程学习中是致命的错误，我不得不花费大量时间去猜测作者原本想表达的逻辑结构，这完全是在浪费读者的生命。感觉这本书在出版前，校对和排版环节完全是处于“放飞自我”的状态，对读者的友好度几乎为零。如果不是对这个主题有极强的热情支撑，我恐怕早就把它扔到一边吃灰了。这本书给我的第一印象是：粗糙，极其粗糙，对得起“实战”二字，但对不起“项目”二字应有的专业性。

评分☆☆☆☆☆

好!好!好!好!好!好!好!好!好!好!好!好!好!好!好!好!好!好!好!好!好!好!好!

评分☆☆☆☆☆

值得一读，纸张很好

评分☆☆☆☆☆

质量很好 虽然买贵了 但懒得换了

评分☆☆☆☆☆

很好的深度学习书，推荐。

评分☆☆☆☆☆

书很薄，感觉价格这么高完全是因为是彩色拉上去的，内容还没有看，就不评价了

评分☆☆☆☆☆

4.针对这一问题咨询了客服，京东商城客服认为，白条券属于京东金融的问题，踢皮球提到京东金融，金融客服一查询认为我提的问题都是客观存在的，脑子又转的比较快，很快找出同款商品不同规格商品定价不合理京东商城客服需要解释，然后顺利把皮球踢给京东商城客服，转接之后京东客服也不敢接电话。截止目前电话依然是转接音。

评分☆☆☆☆☆

送货很快，质量好，内容也很好。

评分☆☆☆☆☆

京东购物没话说，小哥都特别给力。

评分☆☆☆☆☆

第二次买了，帮别人买的，书很好