全面深讲述React技术栈的第 1 本原创图书，Strikingly联合创始人及CTO郭达峰作序推荐，pure render专栏主创倾力造覆盖React、Flux、Redux及可视化，帮助发者在实践中深理解技术和源码前端组件化主流解决方案，一本书玩转React 全家桶
神经网络与深度学习实战:Python+Keras+TensorFlow
【编辑推荐】 专门录制30小时共43段配套教学视频带领读者无障碍学习 在人工智能的高门槛前建立了多级容易跨越的台阶 提供比较平滑的学习路线，极大地降低了读者的学习难度 从深度学习的数学基础讲起，再重剖析神经网络的原理与深度学习算法 详解机器视觉、自然语言处理、生成对抗网络等领域的13个应用案例 【了解本书】 深度学习需要哪些数学基础？ 神经网络的内部如何运作？ 神经网络为何具备学习改能力？ 什么是误差反向回归？ 什么叫做损失函数？ 什么叫做激活函数？ 如何处理过度拟合？ 如何避框架手动实现一个神经网络？ 什么叫做卷积运算？ 如何用卷积网络识别图片内容？ 神经网络如何从图片中抽取信息？ 用于训练网络的图片数据不足时该怎么办？ 网络为何能够读懂人类文章？ 什么叫做LSTM网络模型？ 如何将单词转换为可
