大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于tf推荐书籍的问题，于是小编就整理了3个相关介绍tf推荐书籍的解答，让我们一起看看吧。
T书是什么？
T 书表示“工业科学”,这样的书共2本!（-5-2-010/2,5表示五号书架,2表示第二层,010表示书的编号,/2表示这种书的本数
你说的是分类号吗？如果是分类号的话，根据中图法，T大类是工业技术类，再往下分，是这样的，
TB一般工业技术
TD矿业工程
TE石油、天然气工业
TF冶金工业
TG金属学与金属工艺
TH机械、仪表工业
TJ武器工业
T书是稻盛先生结合自己70余年的切身经历所获得的工作经验，与读者探讨工作真正的意义以及如何在工作中取得成绩，为身在职场的读者点燃了指路明灯，同时，这些思想对企业管理者也有借鉴意义。
这是他不可动摇的“信念”，也是他被实践所证明了的正确的“工作哲学”
学习完python《从入门到实践》这本书后，有什么进阶的书值得一看？
python之所以火是因为人工智能的发展，个人整理学习经验仅供参考！
感觉有本书你学的差不多了就基本具备了一名合格的python编程工程师,不过可惜的是这本书没有电子版，只有纸质的。
第 1章 从数学建模到人工智能
1.1 数学建模1.1.1 数学建模与人工智能1.1.2 数学建模中的常见问题1.2 人工智能下的数学1.2.1 统计量1.2.2 矩阵概念及运算1.2.3 概率论与数理统计1.2.4 高等数学——导数、微分、不定积分、定积分第2章 Python快速入门
2.1 安装Python2.1.1 Python安装步骤2.1.2 IDE的选择2.2 Python基本操作2.2.1 第 一个小程序2.2.2 注释与格式化输出2.2.3 列表、元组、字典2.2.4 条件语句与循环语句2.2.5 break、continue、pass2.3 Python高级操作2.3.1 lambda2.3.2 map2.3.3 filter第3章 Python科学计算库NumPy
3.1 NumPy简介与安装3.1.1 NumPy简介3.1.2 NumPy安装3.2 基本操作3.2.1 初识NumPy3.2.2 NumPy数组类型3.2.3 NumPy创建数组3.2.4 索引与切片3.2.5 矩阵合并与分割3.2.6 矩阵运算与线性代数3.2.7 NumPy的广播机制3.2.8 NumPy统计函数3.2.9 NumPy排序、搜索3.2.10 NumPy数据的保存第4章 常用科学计算模块快速入门
4.1 Pandas科学计算库4.1.1 初识Pandas4.1.2 Pandas基本操作4.2 Matplotlib可视化图库4.2.1 初识Matplotlib4.2.2 Matplotlib基本操作4.2.3 Matplotlib绘图案例4.3 SciPy科学计算库4.3.1 初识SciPy4.3.2 SciPy基本操作4.3.3 SciPy图像处理案例第5章 Python网络爬虫5.1 爬虫基础5.1.1 初识爬虫5.1.2 网络爬虫的算法5.2 爬虫入门实战5.2.1 调用API5.2.2 爬虫实战5.3 爬虫进阶—高效率爬虫5.3.1 多进程5.3.2 多线程5.3.3 协程5.3.4 小结第6章 Python数据存储
6.1 关系型数据库MySQL6.1.1 初识MySQL6.1.2 Python操作MySQL6.2 NoSQL之MongoDB6.2.1 初识NoSQL6.2.2 Python操作MongoDB6.3 本章小结6.3.1 数据库基本理论6.3.2 数据库结合6.3.3 结束语第7章 Python数据分析
7.1 数据获取7.1.1 从键盘获取数据7.1.2 文件的读取与写入7.1.3 Pandas读写操作7.2 数据分析案例7.2.1 普查数据统计分析案例7.2.2 小结第8章 自然语言处理
8.1 Jieba分词基础8.1.1 Jieba中文分词8.1.2 Jieba分词的3种模式8.1.3 标注词性与添加定义词8.2 关键词提取8.2.1 TF-IDF关键词提取8.2.2 TextRank关键词提取8.3 word2vec介绍8.3.1 word2vec基础原理简介8.3.2 word2vec训练模型8.3.3 基于gensim的word2vec实战第9章 从回归分析到算法基础
9.1 回归分析简介9.1.1 “回归”一词的来源9.1.2 回归与相关9.1.3 回归模型的划分与应用9.2 线性回归分析实战9.2.1 线性回归的建立与求解9.2.2 Python求解回归模型案例9.2.3 检验、预测与控制第10章 从K-Means聚类看算法调参
10.1 K-Means基本概述10.1.1 K-Means简介10.1.2 目标函数10.1.3 算法流程10.1.4 算法优缺点分析10.2 K-Means实战第11章 从决策树看算法升级
11.1 决策树基本简介11.2 经典算法介绍11.2.1 信息熵11.2.2 信息增益11.2.3 信息增益率11.2.4 基尼系数11.2.5 小结11.3 决策树实战11.3.1 决策树回归11.3.2 决策树的分类第12章 从朴素贝叶斯看算法多变 193
12.1 朴素贝叶斯简介12.1.1 认识朴素贝叶斯12.1.2 朴素贝叶斯分类的工作过程12.1.3 朴素贝叶斯算法的优缺点12.2 3种朴素贝叶斯实战第13章 从推荐系统看算法场景
13.1 推荐系统简介13.1.1 推荐系统的发展13.1.2 协同过滤13.2 基于文本的推荐13.2.1 标签与知识图谱推荐案例13.2.2 小结第14章 从TensorFlow开启深度学习之旅
14.1 初识TensorFlow14.1.1 什么是TensorFlow14.1.2 安装TensorFlow14.1.3 TensorFlow基本概念与原理14.2 TensorFlow数据结构14.2.1 阶14.2.2 形状14.2.3 数据类型14.3 生成数据十二法14.3.1 生成Tensor14.3.2 生成序列14.3.3 生成随机数14.4 TensorFlow实战
希望对你有帮助！！！
贵在坚持，自己掌握一些，在工作中不断打磨，高薪不是梦！！！
有什么好用的可以自己导题的免费刷题软件？
要说刷题软件其实比较出名的应该是猿题库，学霸君，百度作业帮，还有现在砸钱找tf代言的啊凡题。你说的“试题君”属于题库软件类很低调的一款产品，要说体验，其实他们都差不多，但试题君毕竟是起步比较晚且不愿意砸钱做营销的低调产品。
和教育本身一样，我相信整天花钱砸营销做广告的教育产品必然不是好的产品。我无法从产品上判断这些刷题软件到底谁好谁坏，但有个细节比较有意思，试题君不愿意做搜题功能，我和他们的客服聊过，并不是他们不愿意做，而是搜题功能虽然深受学生喜欢，但对学生的思考能力并无帮助，所以他们一直不愿意去做，更多的把重心放在内容上。
可以试下考试云在线考试系统，可以自己导入试题创建试题库，在线创建练习进行刷题。
1，组建试题库
- 模板导入：支持WORD,EXCEL,TXT格式的模板批量导入试题，其中，Word模板也支持图片格式。对于这种导题方式，我们需要先将试题调整为系统规定的格式，然后批量上传即可。目前考试云的格式相对来说很简单，只需要有“题干”“试题选项”和“答案”三个选项必填项即可，在上传试题时，系统会自动识试题的格式，这种形式[_a***_]适合需要创建多个试题库的场景使用。
- 手动导入：需要手动一道一道的录入试题，在导题时将相应的试题内容、选项、正确答案填入编辑框，选择上试题类型以及分类，就可以录入试题。这种导题方式对于突然性题目答案更改和少量试题的导入比较适用。
- 批量新增：可以批量导入试题，只需按照规定的试题格式编辑好试题，即可一键导入。这种导入试题的方式，最大的优势就是可视化，可以及时调整试题格式或内容。
2，创建练习
题库创建好之后就可以去创建练习，供自己刷题。支持章节练习个模拟练习两种练习模式，章节练习主要是进行专项练习，把试题按章节分类，然后进行章节刷题练习，类似于驾考宝典做题；模拟练习主要是模拟考试的不同情景，有三种组卷模式（固定试卷模式，抽题试卷模式和随机试卷模式），可以根据需求灵活组卷练习。
在练习的过程中，系统会自动记录错题，形成一个错题本。支持进入错题本进行反复的错题练习。
错题本有两种配置项，一种是不显示答案，重新做题，答题后手动查看答案，答对了错题会自动从错题本移除；另一种是直接显示答案，可以直接看答案和解析，如果学会了需要手动把错题移出错题本。
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学习方式有很多种，刷题是其中一个非常好的学习方式，利用一些线上刷题学习考试平台可以帮助我们更加高效地完成刷题备考，可以大幅提升备考效率，同时利用碎片化时间学习，还能随时检验自己的学习效果，这个是纸质的文档和书籍所不具备的。
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考试宝，一个超良心的免费考试搜题刷题的网站还支持***和小程序哦。里面大部分的题都有解析，而且还支持上传自己的题库。网站涵盖了数百万的公务员、教师、建筑工程、注册会计师、考研、经济金融、特种作业、安全操作等各种题库以及一些常见的真题模拟题库让大家免费刷题学习！
同时考证宝还可以自建题库，支持电脑端网站和手机***上导入哦，支持Excel和Word文档一键导入，每次导入几千题没有任何问题，还支持随机抽题在线考试，试卷也可以导出的哦，还可以把导入的Word/Excel相互转换！
无论是***刷题，还是自建题库，随机出题考试，这些方面考试宝都走在了前列，很多功能非常实用方便。
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到此，以上就是小编对于tf推荐书籍的问题就介绍到这了，希望介绍关于tf推荐书籍的3点解答对大家有用。
