本版推荐

    《动手学深度学习》（PyTorch版）

    阿斯顿·张 著，人民邮电出版社2023年2月，109.80元

    本书选用经典的PyTorch深度学习框架，旨在向读者交付更为便捷的有关深度学习的交互式学习体验。本书包含15章，第一部分介绍深度学习的基础知识和预备知识，并由线性模型引出最简单的神经网络——多层感知机；第二部分阐述深度学习计算的关键组件、卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等大多数现代深度学习应用背后的基本工具；第三部分讨论深度学习中常用的优化算法和影响深度学习计算性能的重要因素，并分别列举深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的重要应用。

    《深入浅出：.NET框架设计与实现》

    冯辉 著，电子工业出版社2023年2月，129.90元

    .NET是一种运行时技术框架，也是一种可以帮助开发人员改变编程思维的框架。由于它的开源特点，读者可以一边学习.NET源代码，一边按照笔者整理的实现路径，边学边做，边做边学。这样读者不仅能够掌握.NET的知识与应用，还可以进一步深刻理解操作系统与应用程序之间的运行时架构的设计思路和实现方法，为以后的职业发展奠定更加坚实的基础。

    《企业级Go项目开发实战》

    孔令飞 著，机械工业出版社2023年1月，129.00元

    这是一本手把手教读者如何零基础快速掌握企业级Go项目全流程开发的实战性著作。作者是腾讯云的技术专家，有多年的企业级Go项目开发经验。全书围绕一个可部署、可运行的企业级Go应用（附源码，可二次开发）展开，覆盖项目全生命周期的所有环节，不仅将每个环节涉及的原理、步骤讲解得非常详细，而且把项目涉及的Go语言知识点全部娓娓道来。

    《R语言临床预测模型实战》

    彭献镇 著，清华大学出版社2023年2月，126.00元

    本书从R语言临床预测模型基本原理讲起，逐步深入到进阶实战，并配合实战案例，重点介绍临床预测模型的构建、评价、验证。本书分为13章，主要内容有线性回归、Logistic回归、Cox回归、竞争风险模型等；自变量筛选方法有传统方法、逐步回归法、Lasso法、随机森林法、最优子集法、主成分分析法等；模型可视化涉及多种形式的列线图、Calibration校准曲线、ROC、DCA 曲线等图形绘制；模型评价指标涉及C指数、AUC、NRI、IDI 等；模型验证主要涉及简单交叉验证、K折交叉验证、留一法交叉验证及Bootstrap法。

    《运镜师手册：短视频拍摄与脚本设计从入门到精通》

    木白 著，北京大学出版社2023年3月，89.00元

    运镜也叫运动镜头，在短视频拍摄中，摄影师或摄像师需要充分利用自己所掌握的镜头运动技能，用手机拍摄出满足各种视觉表现的镜头效果。除了通常的推、拉、摇、移、跟、升、降、旋转和环绕等基础技法外，还有哪些高级的运镜技法呢？如何才能成长为一名优秀的运镜师呢？本书将为你介绍运镜师需要掌握的众多技能，并配有 100 多集超值的视频课程讲解。