<人人都是产品经理2.0--写给泛产品经理>将从人开始,以人结束,中间说事,以一个产品从无到有的过程为框架--想清楚.做出来.推出去,外加一章综合案例.其中,最重要的想清楚.做出来.推出去,对应着互联网公司里三个最核心的岗位--产品.技术.运营,而<人人都是产品经理2.0--写给泛产品经理>的内容重点,则对应着"产品". 学习参考: <人人都是产品经理2.0:写给泛产品经理>高清中文PDF,带书签目录,彩色配图,383页,文字能够复制.作者:苏杰 网…

看到第38章了,整体感觉解释详细,例子丰富:关于Python语言本身的讲解全面详尽而又循序渐进不断重复,同时详述语言现象背后的机制和原理:除语言本身,还包含编程实践和设计以及高级主题.边看边写代码.不然看了会忘,也不会发现细节问题.边看边梳理总结.先看代码,再看文字解释.因为Python本来就是自说明,例子也好懂,所以这样干可以避免枯燥,加速阅读.循序渐进,重要的主题会渐进式呈现,并随后重复. <Python学习手册第4版>每一章都包含关于Python语言的关键内容的独立的一课,并且包含了一个…

学习R有不会的就查工具书<R数据科学>, 工具不是重点,创造价值才是目的.具体到数据科学,表现形式往往是提供解决方案或者做出某种决策.至于使用什么语言,采用什么工具,不本质.用 R 还是 Python 或者是 Julia, 都可以. 工具会影响单位时间内产出的效率.典型的数据分析场景下,生产力的标志可能并不是一开始就写一个保证高并发的服务框架,因为可能业务方向都还没定呢.所以此时的生产力标志往往是尽快发现问题,尽快验证各种模型,尽快做出合理决策. 学习参考: <R数据科学>高清中文…

如果有一定的数据分析与机器学习理论与实践基础,<Python数据科学手册>这本书是绝佳选择. 是对以数据深度需求为中心的科学.研究以及针对计算和统计方法的参考书.很友好实用,结构很清晰.但不适合数据分析的入门的学习人员,尤其matplotlib与机器学习部分,虽点到为止切到要害,但没有一定的基础,很难通顺的走完每个章节,每个小节.而且不是查查文档,看看资料就能解决的. 中文版PDF,474页,带目录和书签,文字能够复制粘贴:附源代码. 英文版PDF,548页,带目录和书签,文字能够复制粘贴.…

对于初步接触编程语言的朋友,推荐看一看<父与子的编程之旅第2版>,对于完全编程零基础的很友好! 图文并茂,过多的文字堆垒很容易让人产生厌倦情绪,也更容易让人产生放弃的想法.使用了大量插图,凡是稍显复杂的概念,都用漫画比喻来辅助说明. 尽早地引入图形用户界面(GUI)以保持新鲜感.能够做出一个看得到的东西,是一件很有成就感的事情. 以Python语言为例,详尽细致地介绍了Python如何安装.字符串和操作符等程序设计的基本概念. 参考学习: <父与子的编程之旅第2版>高清中文PDF,…

学习深度学习时,我想<Python深度学习>应该是大多数机器学习爱好者必读的书.书最大的优点是框架性,能提供一个"整体视角",在脑中建立一个完整的地图,知道哪些常用哪些不常用,再据此针对性地查漏补缺就比较方便了,而如果直接查文档面对海量的API往往会无所适从. 全书分为两大部分,第一部分是对于深度学习的全局介绍,包括其与人工智能.机器学习的关系,一些相关的基本概念如张量(tensor).梯度下降.神经网络.反向传播算法等等.其中第三章举了三个简单的例子,分别对应的任务是二分…

Excel是数据分析中最常用的工具,本书通过Python与Excel的功能对比介绍如何使用Python通过函数式编程完成Excel中的数据处理及分析工作.在Python中pandas库用于数据处理,我们从1787页的pandas官网文档中总结出最常用的36个函数,通过这些函数介绍如何通过Python完成数据生成和导入.数据清洗.预处理,以及最常见的数据分类,数据筛选,分类汇总,透视等最常见的操作. 学习推荐: <从Excel到Python数据分析进阶指南>高清中文版PDF,带目录,文字可以复制…

随着大数据时代的到来,我们经常需要在海量数据的互联网环境中搜集一些特定的数据并对其进行分析,我们可以使用网络爬虫对这些特定的数据进行爬取,并对一些无关的数据进行过滤,将目标数据筛选出来.对特定的数据进行爬取的爬虫,我们将其称为聚焦网络爬虫.在大数据时代,聚焦网络爬虫的应用需求越来越大. 目前在国内Python网络爬虫的书籍基本上都是从国外引进翻译的,国内的本版书籍屈指可数. <精通Python网络爬虫:核心技术.框架与项目实战>系统介绍Python网络爬虫,注重实战,涵盖网络爬虫原理.如何手写…

我们知道,TensorFlow是比较流行的深度学习框架,除了看手册文档外,推荐大家看看<Tensorflow深度学习>,共分5方面内容:基础知识.关键模块.算法模型.内核揭秘.生态发展.前两方面由浅入深地介绍了TensorFlow 平台,算法模型方面依托TensorFlow 讲解深度学习模型,内核揭秘方面主要分析C++内核中的通信原理.消息管理机制等,最后从生态发展的角度讲解以TensorFlow 为中心的一套开源大数据分析解决方案. 我们应该学习如何分析并改进深度学习模型的表现,通过与标准算…

今年下半年,我正式系统地学习Java(之前学习C++).最近把学习Java所用到的书籍整理了一下,分享出来,希望对正在学习或准备学习Java的人有一定的帮助. 关于Java的学习路线,和IDE工具IntelliJ IDEA的安装使用可以看我之前的文章.当然,我也在不断更新自己的学习总结.也可以关注我一下,大家一起学习交流.共同进步. Java入门 <Java 核心技术:卷1 基础知识> 第1版出版以来,一直备受广大Java程序设计人员的青睐,畅销不衰,是Java经典书籍.书中示例程序经过精心设…