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一、Python从入门到精通推荐看哪些书籍呢?
基础篇
1.《笨方法学Python》
《笨方法学Python》的英文版，最初的几章有点枯燥，但如果把书里面所有代码都敲一遍，确实能够把基础打好。
2.《Python学习手册》
这种外国人写的书，都有共同的特点，特别详细，每个知识点给你解释透透的，看的时候可以当作一个字典来翻，这本书确实是面向初学者的。
这本书的前几章是关于python语法的，最后几章是练习案例，但这些案例有点陈旧了，不做也罢。只是看前几章用来入门Python，那么这本书还是不错的。
这本书的前几章是关于python语法的，最后几章是练习案例，但这些案例有点陈旧了，不做也罢。只是看前几章用来入门Python，那么这本书还是不错的。
进阶篇
1.《流畅的python》
这本书的作者水平有点高，洋洋洒洒写了这么厚一本，关键是读的时候啊，感觉到处都有收获。前面几章是关于数据结构的，用上合适的数据结构，可以让代码更简洁，也可以让代码执行得更有效率。
2.《PythonCookbook》
又是一本大部头著作，图灵的书真的挺好，缺点就是太厚了。cookbook类的书呢，大体遵循的规律是，面对那一个一个具体的问题，我们该怎么办。有点类似Q&A，实操性拉满。这本书还把不同的问题给你分门别类了，查起来挺方便。看过后对于代码质量的提升，很有帮助。
就业篇
在就业篇里就需要分方向了。就业通常只学习python语法是不够的，还得掌握具体的学科知识。
1.web方向
(1)《FlaskWeb开发》
公司如果用python做web大多是初创的，大多用了flask，因为flask是一个小而美的框架，积累了大量第三方库，值得一学。
(2)《精通Django3Web开发》
2.人工智能方向
(1)《深度学习》
深度学习挺有名的书，理论深度足够。俗称“花书”。
(2)《利用Python进行数据分析》
用python做数据分析就得读这本。
读书破万卷，下笔如有神。这句古话说来是有道理的。学python推荐这些书籍，大家也可以先多去看看，这样对自己接下来的深入学习是十分有帮助的。
二、谁有深度学习书单和学习路线?
推荐5本深度学习相关的书籍。
1.《深度学习》（DeepLearning）
出自Goodfellow、Bengio和Courville三位大牛之手的《深度学习》（DeepLearning）不可不提。本书旨在成为一本教科书，用于在大学课堂上教授关于深度学习的基本原理和理论。Goodfellow等人的《深度学习》完全是理论性的书籍，而且没有代码，是深度学习人员必看书籍。
2.《深度学习图解》
探索深度学习教会你从头开始建立深度学习神经网络。经验丰富的深度学习专家AndrewW.Trask将向你展示了深度学习背后的科学，所以你可以自己摸索并训练神经网络的每一个细节。只使用Python及其数学支持库Numpy，就可以训练自己的神经网络，将文本翻译成不同的语言，甚至像莎士比亚一样写作。
3.《Python深度学习》
本书介绍了使用Python语言和强大的Keras库进行深入学习。这本书由Keras的创建者、谷歌人工智能研究员FrancoisChollet撰写，通过直观的解释和实际的例子来巩固你的理解。你将在计算机视觉、自然语言处理和生成模型中探索具有挑战性的概念和实践。当你完成的时候，你将拥有知识和实际操作技能来将深度学习应用到你自己的项目中。
4.《神经网络和深度学习》
这本书的目的是帮助你掌握神经网络的核心概念，包括现代技术的深入学习。在看完这本书之后，你将写下使用神经网络和深度学习来解决复杂模式识别问题的代码。你将有一个基础使用神经网络和深度学习来攻击你自己设计的问题。
5.《机器学习-原理，算法与应用》
在这本书中对有监督学习，聚类，降维，半监督学习，强化学习的主要算法进行了细致、深入浅出的推导和证明。对于所需的数学知识，单独用一章做了简洁地介绍，可以帮助小白更快入门。
学习路线大概如下：先学编程、数学和深度学习知识，然后动手实践撸代码，有机会的话多参加数据科学比赛，多做项目练习实操能力。
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