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深度学习技术具有很大的发展潜力，它能够带来巨大的变革，孕育出新的事业。它如 同印刷、电力和计算机一样，是一种通用型技术。本书系统地介绍了深度学习技术在日本的商业应用案例，说明了深度学习技术的发展现状与未来趋势。 本书作者首先介绍了东京大学松尾教授关于深度学习与AI技术发展趋势的观点，然 后基于松尾教授的观点分几个类别介绍了日本企业运用深度学习技术的最新案例，分享了企业经营者与开发人员在开拓新事业的过程中运用的技巧以及

本书的主题是数据压缩，也就是用最紧凑的方式来表示数据。本书先讲解了5类数据压缩算法，即变长编码、统计压缩、字典编码、上下文模型和多上下文模型，然后介绍了香农的信息论，以及怎样通过各种方法来突破熵，如统计编码、自适应统计编码、字典转换、上下文数据转换、数据建模等。本书还讨论了数据压缩中的一些要点，如多媒体数据压缩和通用压缩，并介绍了有损数据压缩。本书最后说明了数据压缩与你、你的公司以及未来的技术是如何相互关联的。

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本书全面而系统地剖析了JavaConcurrent包中的每一个部分，对并发的实现原理进行了深刻的探讨。全书分为8章，第1章从最基础的多线程知识讲起，理清多线程中容易误解的知识点，探究背后的原理，包括内存重排序、happen-before、内存屏障等；第2~8章，从简单到复杂，逐个剖析Concurrent包的每个部分，包括原子类、锁、同步工具类、并发容器、线程池、ForkJoinPool、CompletableFutu

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本书是为使用Python进行科学计算的新手或刚入门者量身定做的，是作者学习和使用Python进行人工智能项目研发的体会与经验总结，涵盖了实际开发中的基础知识点，内容详尽，代码可读性及可操作性强。本书主要介绍NumPy、Pandas、Matplotlib的基本操作。本书使用通俗易懂的描述，引入了丰富的示例代码，同时结合智慧城市中的一些事件，使内容呈现尽可能生动有趣，让一些原本复杂的处理能够通过另一种辅助解释得以简单化，

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