有名人说过：”说不清是哪本书影响了我的追求和命运，唯有感恩，感恩于那个时候读到的每一本书。”

1、机器学习入门：基于数学原理的Python实战

本书深入浅出地对机器学习算法的数学原理进行了严谨的推导；并利用Python 3对各种机器学习算法进行复现，还利用介绍的算法在相应数据集上进行实战。本书主要内容包括机器学习及其数学基础；线性回归、局部加权线性回归两种回归算法；Logistic回归、Softmax回归和BP神经网络3种分类算法；模型评估与优化； K-Means聚类算法、高斯混合模型两种聚类算法和一种降维算法——主成分分析。

2、TensorFlow深度学习实战大全

本书以TensorFlow为核心，分为3篇，共计15章节。第1篇是基础篇（第1~5章），主要介绍什么是深度学习、深度学习的本质是什么、深度学习所使用的教材和方法，以及深度学习在图像识别（MNIST）领域的应用。第2篇是发展演变篇（第6~14章），主要介绍在图像识别领域深度学习技术的发展与演变。主要是以ImageNet挑战赛为线索、以ImageNet挑战赛中的冠军模型为主干，介绍了卷积神经网络的发展历程、遇到的主要挑战、思路和对策，以及各种冠军模型的模型架构与模型训练。第3篇是前沿篇（第15章），介绍了生成对抗神经网络（GAN），它是一种能够自动生成图像的神经网络，这是与之前介绍的各种用于图像识别的卷积神经网络最显著的区别。

3、机器学习线性代数基础：Python语言描述

本书以机器学习涉及的线性代数核心知识为重点，进行新的尝试和突破：从坐标与变换、空间与映射、近似与拟合、相似与特征、降维与压缩这5个维度，环环相扣地展开线性代数与机器学习算法紧密结合的核心内容，并分析推荐系统和图像压缩两个实践案例，在介绍完核心概念后，还将线性代数的应用领域向函数空间和复数域中进行拓展与延伸；同时极力避免数学的晦涩枯燥，充分挖掘线性代数的几何内涵，并以Python语言为工具进行数学思想和解决方案的有效实践。

4、Halcon机器视觉算法原理与编程实战

本书将针对机器视觉的原理和算法，以及如何应用算法解决问题进行探讨和说明，并利用Halcon对各种机器视觉算法进行举例，让读者全面、深入、透彻地理解Halcon机器视觉开发过程中的各种常用算法的原理及其应用方法，提高实际开发水平和项目实战能力。

5、 Python自动化测试实战

本书从自动化测试理论入手，全面地阐述自动化测试的意义及实施过程。全文以Python语言驱动，结合真实案例分别对主流自动化测试工具Selenium、RobotFramework、Postman、Python Requests、Appium等进行系统讲解。通过学习本书，读者可以快速掌握主流自动化测试技术，并帮助读者丰富测试思维，提高Python编码能力。