机器学习实战:基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow(原书第2版)

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精彩点评

  • 机器学习实战:基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow(原书第2版)
    既恬且执@zjup
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    国外的研究叙事比较活泼,所以阅读性比较好,但也容易水字数。这本书不算什么严肃的著作,但看了对美国社会现状有了一定的了解,其所呈现出的一些观点[比如社会现实是好工作的数量变少了;三个p的底线(profit、people、planet);更多的教育并不必然会提高收入前景,这与你所处的时代密切相关;教育应该是建造更好生活的脚手架而非沦为继承特权的委托书]或现象是反直觉的,并在一定程度能关照入中国现实。看的时候莫名觉得我国思想渗透影响了作者。

  • 机器学习实战:基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow(原书第2版)
    知行合一
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    不一样的视角,不一样的数据样本,不一样的文化思维,发展是永恒的主题,变化是历史规律,从不断发展造就职业发展变化

  • 机器学习实战:基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow(原书第2版)
    阿许
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    虽然讲的都是美国现如今的工作焦虑,但何尝不为疫情下经济衰退导致的全球人民的工作焦虑呢,我觉得可以通过这本书带入自己所处的场景,然后进行思考以及参照,就如书中参考芬兰人民的生活一样

  • 机器学习实战:基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow(原书第2版)
    尔左月
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    匈牙利哲学家埃德蒙•波尔多•舍克里曾说过:“工作的最高意义在于,它应是人类的仆人,而非主人。” 《工作:巨变时代的现状、挑战与未来》基于当下不确定性带来的职业生涯的变化,提出了在数字时代背景下,想获得工作的成就要承受的压力与日俱增。我们可以在很多学龄前儿童的身上,看到对未来深深的困惑和焦虑,虽然他们还不清楚“工作”具体为何物,但却被从小灌输着一切都是“为好工作在做准备”,只要简历足够光鲜,没人关注这过程中发生了什么,人们只会为荣誉而鼓掌。随着雇佣关系的变化,我们开始像谈论天气一样,谈论不断变化的工作。 工作因其丰富、复杂、欢乐和痛苦而成为人类繁荣兴旺的不可或缺之物。为方便您的阅读,我已将全书生成1张读书卡片。将书读薄,将知识内化,希望对你有帮助,阅读愉快!(公众号:未谁读书)

  • 机器学习实战:基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow(原书第2版)
    yang
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    工作的最高意义在于,它应是人类的仆人,而非主人。数字经济导致不平等的急剧扩大,对自由市场民主制度的前提——努力工作会带给我们需要的、想要的结果——构成极大威胁。由于当下令人晕眩的不确定性,职业生涯中的进展不再如以往那样是顺着牢固阶梯稳步上升,而是如同在光滑的冰崖上惊心攀爬,一失足就将万劫不复。通过正规教育或培训,或二者结合,就能够磨炼本领,成为赢家。而现在我们将看到,这个理念并非无懈可击,因为它忽略了进步的代价。、很多人变成了生怕走错一步的冒险恐惧者。极少数的人夺走了绝大多数人创造的劳动价值,我们无法再依靠增长奔向繁荣,甚至工作本身也不能保证这一点

  • 机器学习实战:基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow(原书第2版)
    卞寒
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    美国佬写书都喜欢堆字数,社科书写照小说写,修辞比喻纯属废话,

  • 机器学习实战:基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow(原书第2版)
    林远季
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    读到了很多挑战,读不到什么未来。最有未来的地方应该是把人当人的地方。没想到21世纪了还在做梦能有个地方把人当人。

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