TensorFlow機器學習項目實戰 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[阿根廷] Rodolfo，Bonnin 著，姚鵬鵬 譯

圖書標籤:

• TensorFlow
• 機器學習
• 深度學習
• 項目實戰
• Python
• 數據分析
• 神經網絡
• 計算機視覺
• 自然語言處理
• 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

編輯推薦

本書是介紹如何在産品中使用TensorFlow的實用教程。本書介紹瞭可以使用TensorFlow的多種情況， 並通過真實世界的項目， 嚮讀者展示瞭如何使用TensorFlow。本書還講解瞭在實際環境中使用TensorFlow的創新方法。
本書主要介紹第二代機器學習與數值計算，提供瞭訓練模型、機器學習、深度學習以及使用各種神經網絡的項目，以此來講解TensorFlow的應用領域，還討論如何使用TensorFlow計算復雜數值。
本書在教讀者使用TensorFlow的同時，還展示瞭如何使用張量來探究各層的數據。隻需選定一個跟讀者環境相匹配的項目，就能學到如何在産品中應用TensorFlow的相關知識。讀完本書後，讀者將能通過TensorFlow有效改善項目的速度和效率。
本書包括以下內容：
● 加載、交互、剖析、處理和存儲復雜數據集；
● 使用先進的技術來解決分類和迴歸問題；
● 使用綫性迴歸模型預測簡單時間序列的輸齣；
● 使用邏輯迴歸方法預測時間序列在未來的結果；
● 使用深度學習方法對圖像進行分類；
● 標定圖像集，並使用包括捲積神經網絡層的深度神經網絡生成繪畫圖像；
● 使用循環神經網絡對時間信號進行預測並生成音樂。

內容簡介

TensorFlow是Google所主導的機器學習框架，也是機器學習領域研究和應用的熱門對象。
《TensorFlow機器學習項目實戰》主要介紹如何使用TensorFlow庫實現各種各樣的模型，旨在降低學習門檻，並為讀者解決問題提供詳細的方法和指導。《TensorFlow機器學習項目實戰》全書共10章，分彆介紹瞭TensorFlow基礎知識、聚類、綫性迴歸、邏輯迴歸、不同的神經網絡、規模化運行模型以及庫的應用技巧。
《TensorFlow機器學習項目實戰》適閤想要學習和瞭解 TensorFlow 和機器學習的讀者閱讀參考。如果讀者具備一定的C++和Python的經驗，將能夠更加輕鬆地閱讀和學習本書。

作者簡介

Rodolfo Bonnin是一名係統工程師，同時也是阿根廷國立理工大學的博士生。他還在德國斯圖加特大學進修過並行編程和圖像理解的研究生課程。
他從2005年開始研究高性能計算，並在2008年開始研究和實現捲積神經網絡，編寫過一個同時支持CPU和GPU的神經網絡前饋部分。最近，他一直在進行使用神經網絡進行欺詐模式檢測的工作，目前正在使用ML技術進行信號分類。

目錄

第1章　探索和轉換數據 1
1．1　TensorFlow的主要數據結構—張量 1
1．1．1　張量的屬性—階、形狀和類型 1
1．1．2　創建新的張量 3
1．1．3　動手工作—與TensorFlow交互 4
1．2　處理計算工作流—TensorFlow的數據流圖 5
1．2．1　建立計算圖 5
1．2．2　數據供給 6
1．2．3　變量 6
1．2．4　保存數據流圖 6
1．3　運行我們的程序—會話 8
1．4　基本張量方法 8
1．4．1　簡單矩陣運算 8
1．4．2　序列 11
1．4．3　張量形狀變換 12
1．4．4　數據流結構和結果可視化—TensorBoard 14
1．5　從磁盤讀取信息 18
1．5．1　列錶格式—CSV 18
1．5．2　讀取圖像數據 19
1．5．3　加載和處理圖像 20
1．5．4　讀取標準TensorFlow格式 21
1．6　小結 21
第2章　聚類 22
2．1　從數據中學習—無監督學習 22
2．2　聚類的概念 22
2．3　k均值 23
2．3．1　k均值的機製 23
2．3．2　算法迭代判據 23
2．3．3　k均值算法拆解 24
2．3．4　k均值的優缺點 25
2．4　k最近鄰 25
2．4．1　k最近鄰算法的機製 26
2．4．2　k-nn的優點和缺點 26
2．5　有用的庫和使用示例 27
2．5．1　matplotlib繪圖庫 27
2．5．2　scikit-learn數據集模塊 28
2．5．3　人工數據集類型 28
2．6　例1—對人工數據集的k均值
聚類 29
2．6．1　數據集描述和加載 29
2．6．2　模型架構 30
2．6．3　損失函數描述和優化循環 31
2．6．4　停止條件 31
2．6．5　結果描述 31
2．6．6　每次迭代中的質心變化 32
2．6．7　完整源代碼 32
2．6．8　k均值用於環狀數據集 34
2．7　例2—對人工數據集使用最近鄰算法 36
2．7．1　數據集生成 36
2．7．2　模型結構 36
2．7．3　損失函數描述 37
2．7．4　停止條件 37
2．7．5　結果描述 37
2．7．6　完整源代碼 37
2．8　小結 39
第3章　綫性迴歸 40
3．1　單變量綫性模型方程 40
3．2　選擇損失函數 41
3．3　最小化損失函數 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中的優化方法—訓練模塊 43
3．4．2　tf．train．Optimizer類 43
3．4．3　其他Optimizer實例類型 44
3．5　例1—單變量綫性迴歸 44
3．5．1　數據集描述 45
3．5．2　模型結構 45
3．5．3　損失函數描述和Optimizer 46
3．5．4　停止條件 48
3．5．5　結果描述 48
3．5．6　完整源代碼 49
3．6　例2—多變量綫性迴歸 51
3．6．1　有用的庫和方法 51
3．6．2　Pandas庫 51
3．6．3　數據集描述 51
3．6．4　模型結構 53
3．6．5　損失函數和Optimizer 54
3．6．6　停止條件 55
3．6．7　結果描述 55
3．6．8　完整源代碼 56
3．7　小結 57
第4章　邏輯迴歸 58
4．1　問題描述 58
4．2　Logistic函數的逆函數—Logit函數 59
4．2．1　伯努利分布 59
4．2．2　聯係函數 60
4．2．3　Logit函數 60
4．2．4　對數幾率函數的逆函數—Logistic函數 60
4．2．5　多類分類應用—Softmax迴歸 62
4．3　例1—單變量邏輯迴歸 64
4．3．1　有用的庫和方法 64
4．3．2　數據集描述和加載 65
4．3．3　模型結構 67
4．3．4　損失函數描述和優化器循環 67
4．3．5　停止條件 68
4．3．6　結果描述 68
4．3．7　完整源代碼 69
4．3．8　圖像化錶示 71
4．4　例2—基於skflow單變量邏輯迴歸 72
4．4．1　有用的庫和方法 72
4．4．2　數據集描述 72
4．4．3　模型結構 72
4．4．4　結果描述 73
4．4．5　完整源代碼 74
4．5　小結 74
第5章　簡單的前嚮神經網絡 75
5．1　基本概念 75
5．1．1　人工神經元 75
5．1．2　神經網絡層 76
5．1．3　有用的庫和方法 78
5．2　例1—非綫性模擬數據迴歸 79
5．2．1　數據集描述和加載 79
5．2．2　數據集預處理 80
5．2．3　模型結構—損失函數描述 80
5．2．4　損失函數優化器 80
5．2．5　準確度和收斂測試 80
5．2．6　完整源代碼 80
5．2．7　結果描述 81
5．3　例2—通過非綫性迴歸，對汽車燃料效率建模 82
5．3．1　數據集描述和加載 82
5．3．2　數據預處理 83
5．3．3　模型架構 83
5．3．4　準確度測試 84
5．3．5　結果描述 84
5．3．6　完整源代碼 84
5．4　例3—多類分類：葡萄酒分類 86
5．4．1　數據集描述和加載 86
5．4．2　數據集預處理 86
5．4．3　模型架構 87
5．4．4　損失函數描述 87
5．4．5　損失函數優化器 87
5．4．6　收斂性測試 88
5．4．7　結果描述 88
5．4．8　完整源代碼 88
5．5　小結 89
第6章　捲積神經網絡 90
6．1　捲積神經網絡的起源 90
6．1．1　捲積初探 90
6．1．2　降采樣操作—池化 95
6．1．3　提高效率—dropout操作 98
6．1．4　捲積類型層構建辦法 99
6．2　例1—MNIST數字分類 100
6．2．1　數據集描述和加載 100
6．2．2　數據預處理 102
6．2．3　模型結構 102
6．2．4　損失函數描述 103
6．2．5　損失函數優化器 103
6．2．6　準確性測試 103
6．2．7　結果描述 103
6．2．8　完整源代碼 104
6．3　例2—CIFAR10數據集的圖像分類 106
6．3．1　數據集描述和加載 107
6．3．2　數據集預處理 107
6．3．3　模型結構 108
6．3．4　損失函數描述和優化器 108
6．3．5　訓練和準確性測試 108
6．3．6　結果描述 108
6．3．7　完整源代碼 109
6．4　小結 110
第7章　循環神經網絡和LSTM 111
7．1　循環神經網絡 111
7．1．1　梯度爆炸和梯度消失 112
7．1．2　LSTM神經網絡 112
7．1．3　其他RNN結構 116
7．1．4　TensorFlow LSTM有用的類和方法 116
7．2　例1—能量消耗、單變量時間序列數據預測 117
7．2．1　數據集描述和加載 117
7．2．2　數據預處理 118
7．2．3　模型結構 119
7．2．4　損失函數描述 121
7．2．5　收斂檢測 121
7．2．6　結果描述 122
7．2．7　完整源代碼 122
7．3　例2—創作巴赫風格的麯目 125
7．3．1　字符級模型 125
7．3．2　字符串序列和概率錶示 126
7．3．3　使用字符對音樂編碼—ABC音樂格式 126
7．3．4　有用的庫和方法 128
7．3．5　數據集描述和加載 129
7．3．6　網絡訓練 129
7．3．7　數據集預處理 130
7．3．8　損失函數描述 131
7．3．9　停止條件 131
7．3．10　結果描述 131
7．3．11　完整源代碼 132
7．4　小結 137
第8章　深度神經網絡 138
8．1　深度神經網絡的定義 138
8．2　深度網絡結構的曆史變遷 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　殘差網絡（ResNet） 142
8．2．8　其他的深度神經網絡
結構 143
8．3　例子—VGG藝術風格轉移 143
8．3．1　有用的庫和方法 143
8．3．2　數據集描述和加載 143
8．3．3　數據集預處理 144
8．3．4　模型結構 144
8．3．5　損失函數 144
8．3．6　收斂性測試 145
8．3．7　程序執行 145
8．3．8　完整源代碼 146
8．4　小結 153
第9章　規模化運行模型—GPU和
服務 154
9．1　TensorFlow中的GPU支持 154
9．2　打印可用資源和設備參數 155
9．2．1　計算能力查詢 155
9．2．2　選擇CPU用於計算 156
9．2．3　設備名稱 156
9．3　例1—將一個操作指派給
GPU 156
9．4　例2—並行計算Pi的數值 157
9．4．1　實現方法 158
9．4．2　源代碼 158
9．5　分布式TensorFlow 159
9．5．1　分布式計算組件 159
9．5．2　創建TensorFlow集群 160
9．5．3　集群操作—發送計算方法
到任務 161
9．5．4　分布式編碼結構示例 162
9．6　例3—分布式Pi計算 163
9．6．1　服務器端腳本 163
9．6．2　客戶端腳本 164
9．7　例4—在集群上運行分布式
模型 165
9．8　小結 168
第10章　庫的安裝和其他技巧 169
10．1　Linux安裝 169
10．1．1　安裝要求 170
10．1．2　Ubuntu安裝準備（安裝操作的
前期操作） 170
10．1．3　Linux下通過pip安裝
TensorFlow 170
10．1．4　Linux下從源碼安裝
TensorFlow 175
10．2　Windows安裝 179
10．2．1　經典的Docker工具箱
方法 180
10．2．2　安裝步驟 180
10．3　MacOS X安裝 183
10．4　小結 185

《深度學習模型部署與優化：從理論到實踐》 書籍簡介 在人工智能浪潮洶湧澎湃的今天，深度學習模型已成為驅動各行各業創新的核心引擎。然而，一個性能卓越的模型在實驗室環境中的成功，距離其在真實世界中的大規模應用，往往還存在著一道至關重要的鴻溝——模型部署與優化。許多團隊辛勤構建齣的模型，在實際落地過程中遭遇瓶頸：性能不佳、資源消耗過大、延遲難以接受，抑或是難以適配多樣化的硬件平颱。本書《深度學習模型部署與優化：從理論到實踐》正是在這樣的背景下應運而生，旨在為開發者、工程師以及對深度學習落地應用充滿熱情的研究者們，提供一套係統、深入且極具實踐指導意義的解決方案。 本書並非止步於模型訓練的理論探討，而是將目光聚焦在深度學習生命周期的“最後一公裏”——如何將訓練好的模型高效、穩定、經濟地部署到各種生産環境，並使其發揮齣最大價值。我們將帶領讀者從零開始，深入理解模型部署的挑戰與機遇，掌握各種主流部署框架和技術，學習如何針對不同的應用場景和硬件資源，對模型進行精細化的優化，最終實現從“實驗室成果”到“市場競爭力”的飛躍。 核心內容深度剖析： 第一部分：模型部署的基石與挑戰 本部分將首先為讀者構建一個清晰的模型部署全景圖。我們會深入探討為什麼模型部署如此關鍵，並詳細分析在實際應用中可能遇到的各種挑戰，包括但不限於： 性能瓶頸： 模型推理速度慢，無法滿足實時性要求。 資源限製： 部署環境（如邊緣設備、移動端）計算能力、內存和存儲空間有限。 兼容性問題： 模型在不同操作係統、硬件平颱、框架版本之間的兼容性難題。 可維護性與可擴展性： 如何保證模型在長期運行中的穩定性和易於更新迭代。 安全性與隱私： 模型本身的安全性以及部署過程中數據隱私的保護。 成本考量： 雲端部署的計算資源成本，以及邊緣設備硬件成本的權衡。 在充分理解這些挑戰的基礎上，我們將介紹模型部署的基本流程和關鍵概念，為後續深入的學習打下堅實的基礎。 第二部分：主流模型部署框架與技術詳解 本部分將進入本書的核心實操環節。我們將逐一深入剖析當前業界最流行、最具影響力的模型部署框架與技術，並輔以豐富的實例代碼，幫助讀者掌握實際操作： TensorRT (NVIDIA): 針對NVIDIA GPU平颱進行模型優化的核心工具。我們將詳細講解TensorRT的推理引擎構建、圖優化、層融閤、精度校準（FP32, FP16, INT8）等技術，以及如何利用TensorRT API進行高效推理。 OpenVINO (Intel): 針對Intel硬件平颱（CPU, GPU, VPU, FPGA）進行異構推理優化的套件。我們將探索OpenVINO的Model Optimizer將不同框架的模型轉換為IR格式，以及Inference Engine如何實現跨硬件的推理加速。 ONNX Runtime: 一個高性能的跨平颱推理引擎，支持多種硬件加速器和操作係統。我們將演示如何將不同框架的模型導齣為ONNX格式，以及如何利用ONNX Runtime進行模型加載和推理。 TFLite (TensorFlow Lite): 專為移動端和嵌入式設備設計的輕量級深度學習框架。本書將重點講解TFLite的量化技術、模型壓縮、以及如何在Android和iOS平颱上進行模型部署和優化。 PyTorch Mobile: PyTorch官方推齣的移動端部署解決方案。我們將介紹PyTorch Mobile的模型導齣、加載以及在移動端進行推理的流程。 WebNN (Web Neural Network API): 探索在瀏覽器環境中利用JavaScript進行深度學習推理的可能性，瞭解其在Web應用中的部署潛力。 Docker與Kubernetes: 介紹如何利用容器化技術（Docker）來打包和分發模型，以及如何利用Kubernetes進行大規模模型的自動化部署、管理和伸縮。 對於每個框架，我們都將從其設計理念、核心功能、使用場景、以及與其他框架的對比分析等多個維度進行講解，確保讀者能夠根據自身需求選擇最閤適的部署方案。 第三部分：深度模型優化策略與技巧 模型部署的成功與否，很大程度上取決於模型的優化程度。本部分將聚焦於各種有效的模型優化技術，幫助讀者挖掘模型的最大潛力： 模型壓縮技術： 剪枝 (Pruning): 學習如何移除模型中冗餘的權重或神經元，從而減小模型體積並加速推理。我們將介紹不同類型的剪枝方法（結構化與非結構化）以及如何進行有效剪枝。 量化 (Quantization): 深入理解從浮點數（FP32）到低精度整數（INT8, FP16）的轉換過程，以及量化對模型精度和性能的影響。我們將探討不同量化策略（訓練後量化、量化感知訓練）的優缺點。 知識蒸餾 (Knowledge Distillation): 學習如何利用一個大型、性能優越的“教師模型”來訓練一個小型、高效的“學生模型”，從而在保持較高精度的同時減小模型尺寸。 模型加速技術： 圖優化與算子融閤 (Graph Optimization & Operator Fusion): 講解深度學習編譯器如何通過分析計算圖，移除冗餘操作，並將多個算子閤並成一個，從而減少計算開銷。 硬件加速器利用： 針對不同的硬件平颱（GPU, NPU, FPGA等），講解如何充分利用其並行計算能力和專用指令集來加速模型推理。 流水綫與並行計算： 介紹如何通過任務分解和並行處理來提高模型的整體吞吐量。 內存優化： 顯存管理： 探討如何更有效地管理GPU顯存，減少顯存占用，從而允許部署更大的模型或處理更大的批次（batch size）。 模型加載與卸載： 學習在資源受限的環境下，如何動態加載和卸載模型以節省內存。 性能分析與調優： profiling工具： 介紹各種性能分析工具，幫助定位模型推理中的瓶頸。 參數調優： 學習如何根據實際部署環境調整模型的推理參數（如batch size, 綫程數等）以獲得最佳性能。 第四部分：麵嚮特定場景的部署實踐 理論與技術掌握之後，本部分將引導讀者將所學知識應用於實際場景： 邊緣計算與嵌入式設備部署： 重點講解如何在樹莓派、Jetson Nano、Microcontrollers等資源受限的設備上部署深度學習模型，並分析其特有的挑戰與優化策略。 移動端應用開發： 詳細演示如何在Android和iOS平颱上集成和運行深度學習模型，以及如何利用TFLite、PyTorch Mobile等工具進行高效部署。 雲端服務部署： 介紹如何利用Docker、Kubernetes、TensorFlow Serving、TorchServe等技術，構建可伸縮、高可用的雲端深度學習推理服務。 Web端模型部署： 探索使用TensorFlow.js、ONNX.js等庫，將深度學習模型直接部署到Web瀏覽器中，實現無需後端計算的交互式AI體驗。 實時音視頻處理中的模型部署： 結閤實際應用案例，例如目標檢測、語音識彆、自然語言處理等，講解如何在實時流數據處理場景下進行模型的高效部署和優化。 第五部分：最佳實踐與未來展望 在本書的最後，我們將總結模型部署與優化過程中的最佳實踐，並展望這一領域的未來發展趨勢： CI/CD與模型部署流水綫： 介紹如何將模型部署集成到持續集成/持續部署（CI/CD）流程中，實現自動化部署與更新。 模型監控與A/B測試： 探討如何在生産環境中監控模型的性能、準確性，以及如何進行A/B測試以評估新模型版本的優劣。 模型安全與魯棒性： 討論如何提高模型在麵對對抗性攻擊和異常輸入時的魯棒性。 前沿技術趨勢： 簡要介紹模型壓縮和部署領域的新興技術，如聯邦學習在邊緣端的部署、模型隱私保護技術等。 目標讀者： 深度學習工程師/開發者： 希望將訓練好的模型成功部署到生産環境，並解決性能、資源等實際問題的工程師。 AI産品經理/項目負責人： 需要瞭解模型部署的流程、技術可行性以及成本效益，以便做齣更明智的項目決策。 機器學習研究人員： 對如何讓自己的研究成果在實際應用中落地感興趣的研究者。 嵌入式係統工程師/物聯網開發者： 想要在資源受限的邊緣設備上集成AI功能的開發者。 計算機視覺、自然語言處理、語音識彆等領域的從業人員。 本書特色： 理論與實踐並重： 既有深入的理論分析，又有豐富的實戰案例，代碼示例清晰易懂。 框架全麵覆蓋： 深入講解業界主流的模型部署框架，提供多角度的比較與選擇指導。 優化策略詳盡： 係統介紹各種模型壓縮、加速、內存優化等關鍵技術，幫助讀者實現模型性能的飛躍。 場景化應用： 針對邊緣、移動、雲端、Web等不同場景，提供具體的部署解決方案。 緊跟技術前沿： 關注最新技術動態，為讀者提供前瞻性的視角。 《深度學習模型部署與優化：從理論到實踐》是一本麵嚮實戰的指南，它將幫助您剋服模型部署過程中的重重障礙，將您的深度學習模型轉化為真正具有商業價值的解決方案，開啓智能應用的無限可能。

评分☆☆☆☆☆

關於書中所謂的“實戰項目”，其完成度和實用性令人大跌眼鏡。很多例子停留在非常基礎的“Hello World”級彆，或者使用瞭早就被社區淘汰的舊版本庫函數。當我嘗試運行書中的代碼片段時，頻繁遇到依賴項不兼容的報錯，不得不花費數倍於閱讀本身的時間去手動升級庫版本、修改API調用方式，甚至重寫部分邏輯以適配當前的TensorFlow版本。這種“考古式編程”的體驗，完全與“實戰”這個詞所暗示的即插即用、緊跟前沿的預期相悖。我期待的是能解決實際問題的、具有一定復雜度的數據集和模型架構，而不是那些在Jupyter Notebook中跑起來毫無挑戰性的玩具項目。這本書的“實戰”更像是一場對過時代碼的緬懷，而不是對未來技術的探索。

评分☆☆☆☆☆

最大的問題在於數據和資源的缺失。書中多次提及需要配閤特定的數據集進行學習，然而對於如何獲取這些數據、數據預處理的具體步驟，描述得含糊不清，甚至提供的下載鏈接早已失效。這意味著我必須自行尋找替代方案，或者花費大量時間在數據清洗上，這無疑是偏離瞭本書原定的學習路徑。一個“項目實戰”的教程，如果不能提供一個完整、可復現的環境，那麼它的價值就大打摺扣瞭。這種對讀者學習路徑中關鍵一環的疏忽，體現齣作者在設計整個學習體驗時缺乏全局觀和同理心。我希望得到的助力，最終卻變成瞭自己需要去填補的巨大信息黑洞。

评分☆☆☆☆☆

這本書的敘述風格極其枯燥，完全沒有抓住技術寫作應該具備的“引導性”和“激勵性”。作者的語言像是在照本宣科，缺乏任何個人見解或行業洞察的融入。讀下去的感覺就像是強迫自己閱讀一份冗長的技術規範說明書，句子結構僵硬，詞匯選擇也總是趨於晦澀和冗餘。在嘗試解釋一些關鍵的超參數調整策略時，作者僅僅是羅列瞭一堆參數名稱，卻未能深入分析這些參數在不同業務場景下的敏感度和權衡取捨。真正好的技術書籍，應該能夠激發讀者的好奇心，將復雜的概念用類比或生動的語言巧妙地包裝起來，而這本書完全錯失瞭這一點，它隻是冷冰冰地堆砌著技術術語，讓人難以産生繼續深入學習的動力。

评分☆☆☆☆☆

我必須承認，這本書在理論闡述上顯得非常倉促和跳躍。作者似乎默認讀者已經對深度學習的基礎知識瞭如指掌，很多關鍵概念的引入缺乏必要的鋪墊和循序漸進的解釋。例如，在介紹到某個復雜的優化器算法時，前一頁還在討論基礎的梯度下降，下一頁就直接拋齣瞭大量的公式和符號，中間缺失瞭關鍵的數學推導過程和直觀的幾何解釋。這對於需要從零開始構建完整知識體係的初學者來說，簡直是一道難以逾越的鴻溝。我常常需要在查閱其他更權威的教材來補全這些被省略掉的環節，這無疑打斷瞭閱讀的連貫性，使得學習過程變得異常低效和挫敗。這本書更像是一份內部技術文檔的速印件，而不是一本麵嚮大眾的、經過精心設計的學習資料。這種“你懂的，所以不用說瞭”的態度，在教育性讀物中是絕對不可取的。

评分☆☆☆☆☆

這本書的排版簡直是災難，光是看著目錄就讓人頭疼欲裂。字體大小不一，段落間距混亂，更彆提那些莫名其妙的加粗和斜體混用，仿佛是不同年代、不同作者在用不同的軟件拼湊齣來的。閱讀體驗極差，每翻開一頁都需要重新適應排版的“新規則”，這極大地分散瞭對核心內容的注意力。更要命的是，某些關鍵代碼塊的縮進完全是錯亂的，這在編程學習中是緻命的錯誤，我不得不花費大量時間去猜測作者原本想錶達的邏輯結構，這完全是在浪費讀者的生命。感覺這本書在齣版前，校對和排版環節完全是處於“放飛自我”的狀態，對讀者的友好度幾乎為零。如果不是對這個主題有極強的熱情支撐，我恐怕早就把它扔到一邊吃灰瞭。這本書給我的第一印象是：粗糙，極其粗糙，對得起“實戰”二字，但對不起“項目”二字應有的專業性。

评分☆☆☆☆☆

非常给力的宝贝，爱不释手，手疾眼快，快马加鞭，鞭长莫及，及时行乐，乐不思蜀，数一数二，爱不释手！

评分☆☆☆☆☆

最近买了许多书，还没有来得及一一阅读，存货，待有空读。

评分☆☆☆☆☆

618囤货中，经济实惠。给力，期待明年

评分☆☆☆☆☆

挺好的书，简单易学，京东，618，不买书太亏了，赶紧囤书，希望京东多多举办活动。

评分☆☆☆☆☆

包装都是完整的，完好无缺。好书，值得多看几遍

评分☆☆☆☆☆

很经典的书，需要，一定的基础才能看懂。

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逆水行舟，不进则退!????

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很好 京东很靠谱 价格不错

评分☆☆☆☆☆

很经典的书，需要，一定的基础才能看懂。