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下面来一起看看有哪些学习新书吧。

《大数据Hadoop 3.X分布式处理实战》

编辑推荐：

1.版本新。本书采用Hadoop3，版本较新，帮助读者学习前沿技术。2.项目大。深度剖析日志分析、推荐系统、垃圾消息三大企业级项目实战案例。读者稍加改造，即可在生产环境中使用。3.内容全。详细介绍HDFS、MapReduce、HBase、Hive、Sqoop、Spark 等主流大数据工具。4.资源多。赠送12小时视频讲解和全书配套范例源码。5.在线答疑。本书提供答疑球球群，在线答疑。

内容简介：

本书以实战开发为原则，以Hadoop 3.X生态系统内的主要大数据工具整合应用及项目开发为主线，通过Hadoop大数据开发中常见的11个典型模块和3个完整项目案例，详细介绍HDFS、MapReduce、HBase、Hive、Sqoop、Spark等主流大数据工具的整合使用。本书附带资源包括本书核心内容的教学视频，本书所涉及的源代码、参考资料等。全书共14章，分为3篇，涵盖的主要内容有Hadoop及其生态组件伪分布式安装和完全分布式安装、分布式文件系统HDFS、分布式计算框架MapReduce、NoSQL数据库HBase、分布式数据仓库Hive、数据转换工具Sqoop、内存计算框架Spark、海量Web日志分析系统、电商商品推荐系统、分布式垃圾消息识别系统等。本书内容丰富、案例典型、实用性强，适合各个层次希望学习大数据开发技术的人员阅读，尤其适合有一定Java 基础而要进行Hadoop应用开发的人员阅读。

《深度学习训练营 21天实战TensorFlow+Keras+scikit-learn》

编辑推荐：

以Python为基础的编程语言编写神经网络代码
21个常见的深度学习的现实应用场景
以*流行的TensorFlow和Keras的深度学习框架为基础的编写
没有复杂的公式和方程，不需要推导和求解，直接上手编写代码
熟悉其它编程语言的初级程序员也可以快速上手
借助Linux创始人的一句话来说：Talk is cheap, show me the code

内容简介：

　　本书基于TensorFlow、Keras和scikit-learn，介绍了21个典型的人工智能应用场景。全书共3篇，分别是预测类项目实战篇、识别类项目实战篇和生成类项目实战篇。其中预测类项目包括房价预测、泰坦尼克号生还预测、共享单车使用情况预测、福彩3D中奖预测、股票走势预测等8个项目；识别类项目包括数字识别、人脸识别、表情识别、人体姿态识别等7个项目；生成类项目包括看图写话、生成电视剧剧本、风格迁移、生成人脸等6个项目。
本书代码丰富，注释详尽，适合有一定Python基础的读者，包括计算机相关专业的学生、程序员和人工智能神经网络的技术爱好者。

《Django实战 Python Web典型模块与项目开发》

编辑推荐：

1.内容实用：凝聚作者多年开发经验，深入浅出剖析技术细节；
2.系统全面：从基础知识、典型模块到项目开发，详解Django开发；
3.案例丰富：面向不同应用场景，逐步实现多个开发案例。

内容简介：

本书结合样例，介绍 Django 的基础知识、主要模块的开发以及权限管理等高级内容，并且通过图书管理系统、博客系统、车费管理系统 3 个项目的开发实战，使读者既能掌握 Django 的重要开发技术，又能对这些知识在项目中的综合应用有深入了解。
本书共有 16 章，分为 3 个篇章，准备篇介绍了 Web 框架以及 Django 的基本知识；入门篇详细讲解了路由系统、模板系统等5 个主要模块的开发过程，并通过图书管理系统和博客系统的开发综合应用这些知识；进阶篇介绍了 AJAX、中间件、权限管理等内容，并完成了车费管理系统的项目开发。
本书讲解详细，内容通俗易懂，案例丰富，适合 Python 进阶读者或 Django 开发入门读者阅读，也可以作为 Web 开发人员或编程爱好者的自学参考。

《深入浅出GAN生成对抗网络原理剖析与TensorFlow实践》

编辑推荐：

·市面上难得一见的既蕴含底层模型的数学之美，又注重操作实践的生成对抗网络入门到精通的好书。
·企业一线开发工程师与应用型本科院校知名教师，双剑合璧，兼顾理论实战。
·学者网创始人汤庸教授、《深度学习之美》作者张玉宏、景略集智CEO王文凯倾力推荐。
1.容易入门：本书会讨论线性代数、微积分、概率论、信息论等内容，尽力只提及后面内容需要的数学知识，并从原理角度去讲解这块内容，为后面篇幅做好铺垫。
2.内容更深：介绍GAN 的各种变体时，除了介绍架构以外，还会讲解目标函数为何要这样设计，并从数学层面去推导证实，可以说本书比较重视不同类别GAN 架构的底层思想，并从数学上表示它。
3.涉及面广：囊括了GAN 的各个应用领域，包括传统GAN、DCGAN、CGAN、ColorGAN、CycleGAN、StarGAN、DTN、XGAN、WGAN、WGAN-GP、SN-GAN、StackGAN、StackGAN-v2、PGGGAN 等10 多个方向。
4.实战性强：提供了很多代码，并给出运行结果。考虑到篇幅原因，并没有将每个类别的所有代码都放上去，而是主要讲解生成器、判别器、损失定义、具体训练逻辑等主要内容。

内容简介：

　　本书首先从Python 基本语法开始讨论，逐步介绍必备的数学知识与神经网络的基本知识，并利用讨论的内容编写一个深度学习框架TensorPy，有了这些知识作为铺垫后，就开始讨论生成对抗网络（GAN）相关的内容。然后，本书使用比较简单的语言来描述GAN 涉及的思想、模型与数学原理，接着便通过TensorFlow实现传统的GAN，并讨论为何一定需要生成器或判别器。接下来，重点介绍GAN 各种常见的变体，包括卷积生成对抗网络、条件对抗生成网络、循环一致性、改进生成对抗网络、渐近增强式生成对抗网络等内容。
本书从模型与数学的角度来理解GAN 变体，希望通过数学符号表达出不同GAN 变体的核心思想，适合人工智能、机器学习、计算机视觉相关专业的人员学习使用。

《Python高手修炼之道：数据处理与机器学习实战》

编辑推荐：

构建从Python入门到数据分析到机器学习的路线图，入门有章可循；1.讲解独到，常见盲点趣解析作者基于多年的经验积累，善于总结概括初学Python过程中的误区。2.内容全面，常用工具全涵盖书中介绍的Python工具包覆盖Numpy、Matplotlib、Pandas、SciPy、Scikit-Learn，方便读者拓展实用技能、掌握工作利器。3.拓展训练，重点知识有强化语感训练100题、Python内置函数（类）手册、从新手到高手的100个模块，强化知识点的掌握。4.代码完整，随时动手可复现本书提供了完整、可验证的代码，方便读者动手练习并强化理解。

内容简介：

本书系统介绍了如何入门Python并利用Python进行数据处理与机器学习实战。本书从Python的基础安装开始介绍，系统梳理了Python的入门语法知识，归纳介绍了图像处理、数据文件读写、数据库操作等Python基本技能；然后详细讲解了NumPy、Matplotlib、Pandas、Scipy、Scikit-learn等在数据处理、机器学习领域的应用。代码实例涵盖网络爬虫、数据处理、视觉识别、机器学习等应用领域。作者还精心创作了语感训练100题、Python内置函数（类）手册、从新手到高手的100个模块等内容，以帮助读者更好地学习并掌握Python这一工具。