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《鸟哥的 Linux 私房菜》是一本非常畅销的 Linux 入门书籍，由台湾的 VBird大侠 一字一字地编写出来的。最初是在他的网站上发布，后来就出版成书了。让 X-Force 十分敬佩的是，VBird大侠始终坚持着“开源”分享的精神，对于非商业目的使用是免费的。本书适用于各种常见版本的Linux，包含了翔实的基本概念解析，鸟哥用自己的一些实际的经验讲述了如何学好Linux，从书本中你可以在很多细节的地方看出鸟哥的用心……

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褐蚁已经忘记这里曾是它的家园。这段时光对于暮色中的大地和刚刚出现的星星来说短得可 以忽略不计，但对于它来说却是漫长的。 在那个已被忘却的日子里，它的世界颠覆了。泥土飞走，出现了一条又深又宽的峡谷，然后 泥土又轰隆隆地飞回来，峡谷消失了，在原来峡谷的尽头出现了一座黑色的孤峰。其实，在 这片广阔的疆域上，这种事常常发生，泥土飞走又飞回，峡谷出现又消失，然后是孤峰降临， 好像是给每次灾变打上一个醒目的标记。褐蚁和几百个同族带着幸存的蚁后向着太阳落下的 方向走了一段路，建立了新的帝国。 这次褐蚁来到故地，只是觅食途中偶然路过而已。它来到孤峰脚下，用触须摸了摸这顶天立 地的存在，发现孤峰的表面坚硬光滑，但能爬上去，于是它向上爬去。没有什么目的，只是 那小小的简陋神经网络中的一次随机扰动所致。这扰动随处可见，在地面的每一株小草和草 叶上的每一粒露珠中，在天空中的每一片云和云后的每一颗星辰上......扰动都是无目的的， 但巨量的无目的扰动汇集在一起，目的就出现了。

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Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems by Aurélien Géron English | 13 Mar. 2017 | ASIN: B06XNKV5TS | 581 Pages | AZW3 | 21.66 MB Through a series of recent breakthroughs, deep learning has boosted the entire field of machine learning. Now, even programmers who know close to nothing about this technology can use simple, efficient tools to implement programs capable of learning from data. This practical book shows you how. By using concrete examples, minimal theory, and two production-ready Python frameworks—scikit-learn and TensorFlow—author Aurélien Géron helps you gain an intuitive understanding of the concepts and tools for building intelligent systems. You’ll learn a range of techniques, starting with simple linear regression and progressing to deep neural networks. With exercises in each chapter to help you apply what you’ve learned, all you need is programming experience to get started. Explore the machine learning landscape, particularly neural nets Use scikit-learn to track an example machine-learning project end-to-end Explore several training models, including support vector machines, decision trees, random forests, and ensemble methods Use the TensorFlow library to build and train neural nets Dive into neural net architectures, including convolutional nets, recurrent nets, and deep reinforcement learning Learn techniques for training and scaling deep neural nets Apply practical code examples without acquiring excessive machine learning theory or algorithm details