终于有空回来更新专栏了，首先带来一组送书福利！
《深度学习核心技术与实践》
• 在深度学习流行之前的传统机器学习年代，我们认为“人工”更多强调的是特征工程之难，需要机器学习从业者不断分析数据，挖掘新的特征。
• 在深度学习流行的这几年，我们认为这句话依然成立，只是“人工”更多地强调人工标注，因为深度学习需要大量的标注数据。当然，也有人反驳说不需要标注，用户的使用历史天然就是标注。实际上，这可以理解为一种众筹标注。
• 在深度学习发展的未来，我们希望这句话不再成立，期待无监督模型取得更长足的进步，使得“人工”智能变为真正的智能。
主要内容
本书主要介绍深度学习的核心算法，以及在计算机视觉、语音识别、自然语言处理中的相关应用。作者们都是业界一线的深度学习从业者，所以书中所写内容和业界联系紧密，所涵盖的深度学习相关知识点比较全面。本书主要讲解原理，较少贴代码。
作者简介
猿辅导应用研究团队成立于2014年年中，一直从事深度学习在教育领域的应用和研究工作。团队成员均毕业于北京大学、清华大学、上海交大、中科院、香港大学等知名高校，大多数拥有硕士或博士学位。研究方向涵盖了图像识别、语音识别、自然语言理解、数据挖掘、深度学习等领域。团队成功运用深度学习技术，从零开始打造出活跃用户过亿的拍照搜题APP——小猿搜题，开源了分布式机器学习系统ytk-learn和分布式通信系统ytk-mp4j。此外，团队自主研发的一系列成果均成功应用到猿辅导公司的产品中。包括：速算应用中的在线手写识别、古诗词背诵中的语音识别、英语口语智能批改、英文手写拍照识别和英语作文智能批改等技术。
编辑推荐
√ 来自一直盛产人工智能黑科技的神秘之师，他们也是开源分布式系统ytk-learn和ytk-mp4j的作者。
√ 用一线工程视角，透过关键概念、模型、算法原理和实践经验，为入坑者破解深度学习“炼金术”。
√ 算法、代码容易获取，结合产品需求落地机器学习才是难题，本书旨在让算法真正在团队扎根长大。
√ 胸怀全局、了如指掌才能在实践中少走弯路，用理论滋养创新能力，这也是本书导向的至臻境界。
本书写给谁看
适合深度学习从业人士或者相关研究生作为参考资料，也可以作为入门教程来大致了解深度学习的相关前沿技术。
媒体评论
本书的作者之一邓澍军博士和夏龙是我的老同事，几年前我们在网易有道共事时，他俩就开始了孜孜不倦的机器学习“修炼”之旅，读经典专著和论文，研读代码，推动机器学习技术和公司业务结合，这股劲头一直延续到他们加入猿辅导创业。今天，他们把自己对深度学习方法的心得体会、落地的第一手经验凝集在《深度学习核心技术与实践》这本书里，即使是我这种自认为经验很丰富的人，也从这本书中学到了很多不曾了解的知识。
——北京一流科技有限公司创始人 袁进辉（老师木）
这本书的不少作者都是我的前同事。从书中我看到了熟悉的务实、钻研、追求实际效果的风格。在深度学习被称为“炼金术”的当前，本书通过第一线的视角，既包含工程实践所需的关键概念、模型和算法原理，也有多年实践经验的总结。本书内容深入浅出，干货满满，是一本不可多得的入门和实践参考书。
——网易有道首席科学家 段亦涛
（我也是本书的作者之一，算是曾经学习路上的一点心得总结吧～）
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以下是送书规则：
首先声明：活动将保证公平公正公开，但最终解释权还是在我这。
1. 参与的读者可以在这篇帖子下回复，并在帖子最后回复一个四位数，并将两位数用“#”号包围住，比方说：
祝贺大麦！#8888#
2. 从5月7日到5月11日，我将以恒生指数开盘数作为下面这个函数的输入：
import numpy as np
def yaojiang(seed):
np.random.seed(seed)
iters = np.random.randint(100, 1000)
for i in range(iters):
np.random.randint(0, 10000)
return np.random.randint(0, 10000)3. 开盘信息就以百度的框计算结果为准：
比方说8月4日的开盘数是25752.270，那么我们的输入是：
yaojiang（25752270）
# 输出：68354. 每天晚上11点（确保我有空），我会从当时没有中过奖且评论日期为当天9点前的评论中选择一个离输出最近的评论，各自送出一本样书，获奖者会在本文公布。希望获奖者尽快私信我，提供我邮寄地址（包邮哦亲）。
5. 考虑到可能出现相同数字的情况，原则上优先选择时间线上先出现的数字，后出现者在所有非冲撞人的数字选择完毕后，从自己的数字出发依次+1进行尝试，直到不与别人碰撞为止。
例子：
A：#1000#
B：#1000#
C：#1001#由于A和B选择同一数字，那么A有效，B需要等到A、C选定后不断+1尝试，最终B将自动选择1002。
如果与所有数字都碰撞，那就只能说不好意思了……
6. 理论上每个用户只有一个有效数字，这里只取第一个数字。
7. 本人js水平很弱，目前用下面的脚本提取各位的信息和数字：
var list = $('.CommentList').children;
for(var i = 0; i < 20; ++i){
var nameTag = list[i].children[0].children[0].children[1].children[0];
//console.log(list[i].children[1])
var link = nameTag.getAttribute('href');
//console.log(link);
var name = nameTag.text;
//console.log(name);
var comment = list[i].children[0].children[1].innerText
console.log(link + '\t' + name + '\t' + comment);
}以上就是规则，希望大家能够多多参与，支持《深度学习核心技术与实践》！！！
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以下是抽奖结果：（虚位以待）
5月7日，指数为30102060，数字为5061，恭喜
（5059 www.zhihu.com/people/luo-…）5月8日，指数为30327950，数字为5826，恭喜@哈哈婧（5854 www.zhihu.com/people/xu-j…）
5月9日，指数为30442800，数字为8874，恭喜@小涡（8868 www.zhihu.com/people/xiao…）
5月10日，指数为30793700，数字为6483，恭喜@晗明（6506 www.zhihu.com/people/han-…）
由于本人疏忽，最后一个抽奖改在了5月14日，指数为31498360，数字为972，恭喜@amos (1000 //www.zhihu.com/people/amos-28-41)
恭喜以上的各位！
