Python深度学习(第2版) — 书籍拆解
读到哪:未读。
readState不是 read/partial 的书不能当锚。
| 项 | |
|---|---|
| 作者 | 待填 |
| 版次 | 2022 版 |
| 格式 | pdf ｜ 文本源 pdftotext -layout |
| 许可 | 自购/个人收藏 |
| 来源 | 主人个人藏书,2026-08 放入收件箱 |
| 清洗 | 删页眉页脚 381 行、页码 1487 行、断词接回 3 处 |
我们重写的拆解(0 章)
（还没写。拆解是这本书对我们的真正产出——底下的元数据只是索引。）
为什么收它
讲义要解释神经网络基本机制时,这本的讲法最容易转述给零基础的人。
合法性
自购/个人收藏。来源:主人个人藏书,2026-08 放入收件箱。原始文件不入库,转码文本入库(私有库)。
出版方怎么说
（起草参考,不是我们的判断。真正的「覆盖什么/不覆盖什么」写进 frontmatter 的 claims / notCovered)
它覆盖什么、不覆盖什么
（还没读到能下判断的程度。claims / notCovered 空着就是空着,不猜。)
怎么引用它
(依据: book=deep-learning-with-python-2e §致谢)
章节名对不上会被 lab:validate 拦下;页码锚(§p.123)同样可用。
结构(21 段,共 687k 字符)
| 段 | 章节 | 页 | 规模 |
|---|---|---|---|
| 01 | 版权 | p.5–5 | 1.1k |
| 02 | 版权声明 | p.6–7 | 0.5k |
| 03 | 前言 | p.8–9 | 1.4k |
| 04 | 致谢 | p.10–11 | 0.9k |
| 05 | 关于 本书 | p.12–13 | 2.1k |
| 06 | 关于封面 | p.14–15 | 0.7k |
| 07 | 目录 | p.16–21 | 23.5k |
| 08 | 第1章 什么是深度学习 | p.22–41 | 30.5k |
| 09 | 第2章 神经网络的数学基础 | p.42–77 | 55.7k |
| 10 | 第3章 Keras和TensorFlow入门 | p.78–101 | 35.8k |
| 11 | 第4章 神经网络入门：分类与回归 | p.102–125 | 32.8k |
| 12 | 第5章 机器学习基础 | p.126–153 | 35.5k |
| 13 | 第6章 机器学习的通用工作流程 | p.154–168 | 18.8k |
| 14 | 第7章 深入Keras | p.169–195 | 48.0k |
| 15 | 第8章 计算机视觉深度学习入门 | p.196–229 | 54.6k |
| 16 | 第9章 计算机视觉深度学习进阶 | p.230–267 | 63.9k |
| 17 | 第10章 深度学习处理时间序列 | p.268–293 | 39.5k |
| 18 | 第11章 深度学习处理文本 | p.294–344 | 95.5k |
| 19 | 第12章 生成式深度学习 | p.345–388 | 78.1k |
| 20 | 第13章 适合现实世界的最佳实践 | p.389–405 | 26.7k |
| 21 | 第14章 总结 | p.406–438 | 41.5k |
我们自己的读书笔记(0 篇)
（还没有。读完某章后写进 docs/deep-learning-with-python-2e/notes/,那才是这本书对我们的产出。）
本页由 node scripts/book-build.mjs 生成:表格来自转码结果,散文来自书卡正文。不要手改本页。