本书是使用Python 行深度学习实践的一本初学指南，将带领读者学习使用Python构建深度神经网络模型。 本书不要求读者具有深度神经网络的相关经验，也没有罗列大量的公式，而是通过一些实际案例，以简单直白的方式介绍深度神经网络的两项任务 分类和回归，解析深度学习模型中的一些核心问题，以期让读者对深度学习的全貌有一个清晰的认识。 通过简单易学的步骤，读者将学会如何使用Python构建深度神经网络模型。一旦掌握了这些步骤，读者就能够把这些知识转换为强大的数据科学应用程序。 本书包括以下精彩内容： ★ 释放深度神经网络的有效预测能力； ★ 动手发二元分类的解决方案； ★ 为多元问题设计成功的应用； ★ 掌握有效模型构建的技术； ★ 调节深度神经网络，以改善其性能。

1、 本书重点讲解Python应用程序设计方法，适合有一定编程语言基础的读者快速掌握Python语言； 2、 书中选取的实例能举一反三，同时规模适中，不大不小，适合在课堂中讲授； 3、 精选案例，内容新颖、实用。

从技术、工具、实战3个维度讲透Python网络爬虫各项核心技术和主流框架，深度讲解网络爬虫的抓取技术与反爬攻关技巧