《PyTorch深度学习与企业级项目实战》立足于具体的企业级项目开发实践，以通俗易懂的方式详细介绍PyTorch深度学习的基础理论以及相关的必要知识，同时以实际动手操作的方式来引导读者入门人工智能深度学习。本书配套示例项目源代码、数据集、PPT课件与作者微信群答疑服务。 《PyTorch深度学习与企业级项目实战》共分18章，内容主要包括人工智能、机器学习和深度学习之间的关系，深度学习框架PyTorch 2.0的环境搭建，Python数据科学库，深度学习基本原理，PyTorch 2.0入门，以及13个实战项目：迁移学习花朵识别、垃圾分类识别、短期电力负荷预测、空气质量预测、手写数字识别、人脸识别与面部表情识别、图像风格迁移、糖尿病预测、基于GAN 生成动漫人物画像、基于大语言模型的NLP、猴痘病毒识别项目实战、X光肺部感染识别项目实战、乐器声音音频识别项目实战。 《PyTorch深度学习与企业级项目实战》适合PyTorch深度学习初学者、深度学习算法从业培训人员、深度学习应用开发人员阅读，也适合作为高等院校或高职高专深度学习课程的教材。

虽然很多深度学习工具都使用Python，但PyTorch库是真正具备Python风格的。对于任何了解NumPy和scikit-learn等工具的人来说，上手PyTorch轻而易举。PyTorch在不牺牲高级特性的情况下简化了深度学习，它非常适合构建快速模型，并且可以平稳地从个人应用扩展到企业级应用。由于像苹果、Facebook和摩根大通这样的公司都使用PyTorch，所以当你掌握了PyTorth，就会拥有更多的职业选择。本书是教你使用PyTorch创建神经网络和深度学习系统的实用指南。它帮助读者快速从零开始构建一个真实示例：肿瘤图像分类器。在此过程中，它涵盖了整个深度学习管道的关键实践，包括PyTorch张量API、用Python加载数据、监控训练以及将结果进行可视化展示。本书主要内容：（1）训练深层神经网络；（2）实现模块和损失函数；（3）使用PyTorchHub预先训练的模型；（4）探索在JupyterNotebooks中编写示例代码。

本书是一本系统介绍深度学习技术及开源框架PyTorch的入门书。书中通过大量案例介绍了PyTorch的使用方法、神经网络的搭建、常用神经网络（如卷积神经网络、循环神经网络）的实现，以及实用的深度学习技术，包括迁移学习、对抗生成学习、深度强化学习、图神经网络等。读者通过阅读本书，可以学会构造一个图像识别器，生成逼真的图画，让机器理解单词与文本，让机器作曲，教会机器玩游戏，还可以实现一个简单的机器翻译系统。 第2版基于PyTorch 1.6.0，对全书代码进行了更新，同时增加了Transformer、BERT、图神经网络等热门深度学习技术的讲解，更具实用性和时效性。

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随着互联网的发展，越来越来的企业采用Spring Boot来完成Web项目的开发。本书专门为Spring Boot企业项目开发者量身定制，内容涉及Spring Boot的理论基础、源码解析和项目开发中的各种技巧。 本书分为10章。第1章介绍Spring、Spring MVC的理论基础，同时搭建Spring开发环境；第2章介绍Spring Boot入门知识，包括Restful API、Jersey、Postman、Swagger2 UI和Lombok等；第3章介绍Spring Data JPA和Validate等；第4章介绍使用Spring Boot进行Web开发的具体方法，另外还会介绍Redis的使用；第5章介绍Spring Security的原理；第6章介绍Spring Boot框架的扩展，包括日志、定时任务、邮件的发送、Web Service和Web Socket等；第7章介绍单元测试、集成测试和性能测试等；第8章介绍Jeecg Boot的功能、环境、配置和源码等；第9章是项目实战，全面展示一个销售管理系统的完整开发过程；第10 章介绍项目的打包、热部署和监控等。 本书内容翔实，示例丰富，适合基础较为薄弱的Spring Boot项目开发人员阅读，也适合SpringBoot技术爱好者作为参考书，另外还可作为高等院校计算机及相关专业的教材。

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本书针对深度学习及开源框架——PyTorch，采用简明的语言进行知识的讲解，注重实战。全书分为4篇，共19章。深度学习基础篇（第1章~第6章）包括PyTorch简介与安装、机器学习基础与线性回归、张量与数据类型、分类问题与多层感知器、多层感知器模型与模型训练、梯度下降法、反向传播算法与内置优化器。计算机视觉篇（第7章~第14章）包括计算机视觉与卷积神经网络、卷积入门实例、图像读取与模型保存、多分类问题与卷积模型的优化、迁移学习与数据增强、经典网络模型与特征提取、图像定位基础、图像语义分割。自然语言处理和序列篇（第15章~第17章)包括文本分类与词嵌入、循环神经网络与一维卷积神经网络、序列预测实例。生成对抗网络和目标检测篇（第18章~第19章)包括生成对抗网络、目标检测。

本书基于PyTorch，介绍日益普及的演算法与相关套件的使用，例如YOLO(物件侦测）、GAN(生成对抗网路)/DeepFake( 深度伪造)、OCR(辨识图像中的文字）、脸部辨识、BERT/Transformer 、聊天机器人 (ChatBot)、强化学习 (Reinforcement Learning)、自动语音办识 （ASR)、知识图谱 (Knowled ge Graph) 等。PyTorch是近年来最流行的深度学习框架，本书采用新的思路来带初学者来了解和使用PyTorch框架，同时带你入门深度 学习领域。本书通过独特的编排，保证读者在阅读的过程中，可以获得快速的反馈，进而激发学习的动力。

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