Python自然语言处理实战：核心技术与算法 计算机与互联网 书籍|8004503 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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涂铭，刘祥，刘树春 著

图书标签:

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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111597674

商品编码：28708344216

丛书名： 智能系统与技术丛书

出版时间：2018-05-01

书名：	Python自然语言处理实战：核心技术与算法|8004503
图书定价：	69元
图书作者：	涂铭;刘祥;刘树春
出版社：	机械工业出版社
出版日期：	2018/5/1 0:00:00
ISBN号：	9787111597674
开本：	16开
页数：	0
版次：	1-1

作者简介

涂铭：阿里巴巴数据架构师，对大数据、自然语言处理、Python、Java相关技术有深入的研究，积累了丰富的实践经验。曾就职于北京明略数据，是大数据方面的高级咨询顾问。在工业领域参与了设备故障诊断项目，在零售行业参与了精准营销项目。在自然语言处理方面，担任导购机器人项目的架构师，主导开发机器人的语义理解、短文本相似度匹配、上下文理解，以及通过自然语言检索产品库，在项目中构建了NoSQL+文本检索等大数据架构，也同时负责问答对的整理和商品属性的提取，带领NLP团队构建语义解析层。刘祥：百炼智能自然语言处理专家，主要研究知识图谱、NLG等前沿技术，参与机器自动写作产品的研发与设计。曾在明略数据担当数据技术合伙人兼数据科学家，负责工业、金融等业务领域的数据挖掘工作，在这些领域构建了诸如故障诊断、关联账户分析、新闻推荐、商品推荐等模型。酷爱新技术，活跃于开源社区，是Spark MLlib和Zeppelin的Contributor。刘树春：七牛云高级算法专家，七牛AI实验室NLP&OCR;方向负责人，主要负责七牛NLP以及OCR相关项目的研究与落地。在七牛人工智能实验室期间，参与大量NLP相关项目，例如知识图谱、问答系统、文本摘要、语音相关系统等；同时重点关注NLP与CV的交叉研究领域，主要有视觉问答（VQA），图像标注（Image Caption）等前沿问题。曾在Intel DCSG数据与云计算部门从事机器学习与云平台的融合开发，项目获得IDF大奖。硕士就读于华东师范大学机器学习实验室，在校期间主攻机器学习，机器视觉，图像处理，并在相关国际会议发表多篇SCI/EI论文。

内容简介

自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的学科，比较复杂，学习门槛高，但本书巧妙地避开了晦涩难懂的数学公式和证明，即便没有数学基础，也能零基础入门。本书专注于中文的自然语言处理，以Python及其相关框架为工具，以实战为导向，详细讲解了自然语言处理的各种核心技术、方法论和经典算法。三位作者在人工智能、大数据和算法领域有丰富的积累和经验，是阿里巴巴、前明略数据和七牛云的资深专家。同时，本书也得到了阿里巴巴达摩院高级算法专家、七牛云AI实验室Leader等专家的高度评价和鼎力推荐。全书一共11章，在逻辑上分为2个部分：第一部分（第1、2、11章）主要介绍了自然语言处理所需要了解的基础知识、前置技术、Python科学包、正则表达式以及Solr检索等。第二部分（第5-10章）第3~5章讲解了词法分析相关的技术，包括中文分词技术、词性标注与命名实体识别、关键词提取算法等。第6章讲解了句法分析技术，该部分目前理论研究较多，工程实践中使用门槛相对较高，且效果多是依赖结合业务知识进行规则扩展，因此本书未做深入探讨。第7章讲解了常用的向量化方法，这些方法常用于各种NLP任务的输入。第8章讲解了情感分析相关的概念、场景以及一般做情感分析的流程，情感分析在很多行业都有应用。第9章介绍了机器学习的重要概念，同时重点突出NLP常用的分类算法、聚类算法，还介绍了几个案例。第10章节介绍了NLP中常用的一些深度学习算法，这些方法比较复杂，但是非常实用，需要读者耐心学习。

目录

序一 序二 前言 第1章 NLP基础 1 1.1 什么是NLP 1 1.1.1 NLP的概念 1 1.1.2 NLP的研究任务 3 1.2 NLP的发展历程 5 1.3 NLP相关知识的构成 7 1.3.1 基本术语 7 1.3.2 知识结构 9 1.4 语料库 10 1.5 探讨NLP的几个层面 11 1.6 NLP与人工智能 13 1.7 本章小结 15 第2章 NLP前置技术解析 16 2.1 搭建Python开发环境 16 2.1.1 Python的科学计算发行版——Anaconda 17 2.1.2 Anaconda的下载与安装 19 2.2 正则表达式在NLP的基本应用 21 2.2.1 匹配字符串 22 2.2.2 使用转义符 26 2.2.3 抽取文本中的数字 26 2.3 Numpy使用详解 27 2.3.1 创建数组 28 2.3.2 获取Numpy中数组的维度 30 2.3.3 获取本地数据 31 2.3.4 正确读取数据 32 2.3.5 Numpy数组索引 32 2.3.6 切片 33 2.3.7 数组比较 33 2.3.8 替代值 34 2.3.9 数据类型转换 36 2.3.10 Numpy的统计计算方法 36 2.4 本章小结 37 第3章 中文分词技术 38 3.1 中文分词简介 38 3.2 规则分词 39 3.2.1 正向最大匹配法 39 3.2.2 逆向最大匹配法 40 3.2.3 双向最大匹配法 41 3.3 统计分词 42 3.3.1 语言模型 43 3.3.2 HMM模型 44 3.3.3 其他统计分词算法 52 3.4 混合分词 52 3.5 中文分词工具——Jieba 53 3.5.1 Jieba的三种分词模式 54 3.5.2 实战之高频词提取 55 3.6 本章小结 58 第4章 词性标注与命名实体识别 59 4.1 词性标注 59 4.1.1 词性标注简介 59 4.1.2 词性标注规范 60 4.1.3 Jieba分词中的词性标注 61 4.2 命名实体识别 63 4.2.1 命名实体识别简介 63 4.2.2 基于条件随机场的命名实体识别 65 4.2.3 实战一：日期识别 69 4.2.4 实战二：地名识别 75 4.3 总结 84 第5章 关键词提取算法 85 5.1 关键词提取技术概述 85 5.2 关键词提取算法TF/IDF算法 86 5.3 TextRank算法 88 5.4 LSA/LSI/LDA算法 91 5.4.1 LSA/LSI算法 93 5.4.2 LDA算法 94 5.5 实战提取文本关键词 95 5.6 本章小结 105 第6章 句法分析 106 6.1 句法分析概述 106 6.2 句法分析的数据集与评测方法 107 6.2.1 句法分析的数据集 108 6.2.2 句法分析的评测方法 109 6.3 句法分析的常用方法 109 6.3.1 基于PCFG的句法分析 110 6.3.2 基于最大间隔马尔可夫网络的句法分析 112 6.3.3 基于CRF的句法分析 113 6.3.4 基于移进–归约的句法分析模型 113 6.4 使用Stanford Parser的PCFG算法进行句法分析 115 6.4.1 Stanford Parser 115 6.4.2 基于PCFG的中文句法分析实战 116 6.5 本章小结 119 第7章 文本向量化 120 7.1 文本向量化概述 120 7.2 向量化算法word2vec 121 7.2.1 神经网络语言模型 122 7.2.2 C&W;模型 124 7.2.3 CBOW模型和Skip-gram模型 125 7.3 向量化算法doc2vec/str2vec 127 7.4 案例：将网页文本向量化 129 7.4.1 词向量的训练 129 7.4.2 段落向量的训练 133 7.4.3 利用word2vec和doc2vec计算网页相似度 134 7.5 本章小结 139 第8章 情感分析技术 140 8.1 情感分析的应用 141 8.2 情感分析的基本方法 142 8.2.1 词法分析 143 8.2.2 机器学习方法 144 8.2.3 混合分析 144 8.3 实战电影评论情感分析 145 8.3.1 卷积神经网络 146 8.3.2 循环神经网络 147 8.3.3 长短时记忆网络 148 8.3.4 载入数据 150 8.3.5 辅助函数 154 8.3.6 模型设置 155 8.3.7 调参配置 158 8.3.8 训练过程 159 8.4 本章小结 159 第9章 NLP中用到的机器学习算法 160 9.1 简介 160 9.1.1 机器学习训练的要素 161 9.1.2 机器学习的组成部分 162 9.2 几种常用的机器学习方法 166 9.2.1 文本分类 166 9.2.2 特征提取 168 9.2.3 标注 169 9.2.4 搜索与排序 170 9.2.5 推荐系统 170 9.2.6 序列学习 172 9.3 分类器方法 173 9.3.1 朴素贝叶斯Naive Bayesian 173 9.3.2 逻辑回归 174 9.3.3 支持向量机 175 9.4 无监督学习的文本聚类 177 9.5 文本分类实战：中文垃圾邮件分类 180 9.5.1 实现代码 180 9.5.2 评价指标 187 9.6 文本聚类实战：用K-means对豆瓣读书数据聚类 190 9.7 本章小结 194 第10章 基于深度学习的NLP算法 195 10.1 深度学习概述 195 10.1.1 神经元模型 196 10.1.2 激活函数 197 10.1.3 感知机与多层网络 198 10.2 神经网络模型 201 10.3 多输出层模型 203 10.4 反向传播算法 204 10.5 最优化算法 208 10.5.1 梯度下降 208 10.5.2 随机梯度下降 209 10.5.3 批量梯度下降 210 10.6 丢弃法 211 10.7 激活函数 211 10.7.1 tanh函数 212 10.7.2 ReLU函数 212 10.8 实现BP算法 213 10.9 词嵌入算法 216 10.9.1 词向量 217 10.9.2 word2vec简介 217 10.9.3 词向量模型 220 10.9.4 CBOW和Skip-gram模型 222 10.10 训练词向量实践 224 10.11 朴素Vanilla-RNN 227 10.12 LSTM网络 230 10.12.1 LSTM基本结构 230 10.12.2 其他LSTM变种形式 234 10.13 Attention机制 236 10.13.1 文本翻译 237 10.13.2 图说模型 237 10.13.3 语音识别 239 10.13.4 文本摘要 239 10.14 Seq2Seq模型 240 10.15 图说模型 242 10.16 深度学习平台 244 10.16.1 Tensorflow 245 10.16.2 Mxnet 246 10.16.3 PyTorch 246 10.16.4 Caffe 247 10.16.5 Theano 247 10.17 实战Seq2Seq问答机器人 248 10.18 本章小结 254 第11章 Solr搜索引擎 256 11.1 全文检索的原理 257 11.2 Solr简介与部署 258 11.3 Solr后台管理描述 263 11.4 配置schema 267 11.5 Solr管理索引库 270 11.5.1 创建索引 270 11.5.2 查询索引 276 11.5.3 删除文档 279 11.6 本章小结 281

数据挖掘中的经典算法与实战技巧 本书将带您深入探索数据挖掘领域的核心技术与实战应用。在信息爆炸的时代，如何从海量数据中提取有价值的洞察，成为各行各业面临的关键挑战。本书旨在为您提供一套系统性的知识体系和实践指南，帮助您掌握数据挖掘的精髓，解决实际问题。 第一部分：数据挖掘基础理论与预处理 我们将从数据挖掘的基本概念入手，阐述其在商业智能、市场营销、科学研究等领域的广泛应用。您将了解数据挖掘的定义、主要流程（包括数据采集、数据预处理、模型选择、模型评估与部署）以及与之相关的关键术语。 数据采集与理解： 学习如何从各种数据源（如数据库、文件、网络API）收集数据，并掌握数据探索性分析（EDA）的方法，包括描述性统计、数据可视化等，以深入理解数据的特征、分布与潜在模式。 数据预处理： 这是数据挖掘流程中至关重要的一环。我们将详细介绍数据清洗的常用技术，如处理缺失值（填充、删除）、异常值检测与处理、数据去重等。此外，还将讲解数据变换（如归一化、标准化、离散化）以及特征工程（如特征选择、特征提取、特征构建）的重要性与方法，旨在提升模型性能和鲁棒性。 数据探索性分析（EDA）： 深入学习如何运用统计学方法和可视化工具来理解数据的内在结构。我们将介绍各种图表类型（如直方图、散点图、箱线图、热力图）及其适用场景，以及如何通过关联分析、相关性矩阵等来发现变量之间的关系。 第二部分：经典机器学习算法详解与应用 本部分将聚焦于数据挖掘中最常用、最核心的几类机器学习算法。我们将不仅讲解算法的原理、数学模型，还会深入分析其优缺点、适用场景以及参数调优策略。 监督学习算法： 回归算法： 线性回归： 讲解简单线性回归与多元线性回归的原理，以及如何使用最小二乘法求解模型参数。我们将讨论过拟合与欠拟合问题，并介绍岭回归（Ridge Regression）和Lasso回归（Lasso Regression）等正则化方法来缓解这些问题。 多项式回归： 学习如何通过引入多项式特征来处理非线性关系，并探讨多项式次数选择的技巧。 决策树回归： 介绍决策树如何通过递归划分来构建预测模型，并讲解回归树的构建过程，如基于均方误差（MSE）的剪枝策略。 支持向量回归（SVR）： 阐述SVR的核心思想，即在允许一定误差范围内寻找最优超平面，并讨论核函数（如线性核、多项式核、径向基函数核）的选择与影响。 分类算法： 逻辑回归（Logistic Regression）： 深入讲解逻辑回归如何通过Sigmoid函数将线性模型的输出映射到概率空间，从而实现二分类与多分类。我们将分析其损失函数（交叉熵损失）与优化算法（如梯度下降）。 K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）： 介绍KNN的“近朱者赤，近墨者黑”思想，以及距离度量（如欧氏距离、曼哈顿距离）的选择。重点讨论K值的选择和“维度灾难”问题。 朴素贝叶斯（Naive Bayes）： 讲解基于贝叶斯定理的分类器，并理解“朴素”假设（特征之间条件独立）的含义及其影响。我们将介绍不同类型的朴素贝叶斯（如高斯朴素贝叶斯、多项式朴素贝叶斯、伯努利朴素贝叶斯）。 决策树分类： 讲解分类树的构建过程，如基于信息增益（Information Gain）或基尼系数（Gini Impurity）的节点划分准则。 支持向量机（SVM）： 详细阐述SVM的核心思想，即寻找最大间隔的超平面，以及如何通过核技巧处理非线性可分问题。我们将深入探讨不同核函数的原理与应用。 集成学习方法： Bagging（装袋）： 以随机森林（Random Forest）为例，讲解Bagging如何通过并行训练多个基学习器（通常是决策树）并集成其预测结果来降低方差，提高泛化能力。 Boosting（提升）： 以Adaboost（Adaptive Boosting）、Gradient Boosting（梯度提升）为例，讲解Boosting如何串行训练基学习器，并让后续学习器重点关注前一轮学习器预测错误的样本，从而提高模型的准确性。重点介绍XGBoost（Extreme Gradient Boosting）和LightGBM等高效的梯度提升实现。 无监督学习算法： 聚类算法： K-Means聚类： 介绍K-Means算法的基本步骤，包括初始化聚类中心、分配样本到最近的中心、更新聚类中心。重点讨论K值的选择（如肘部法则、轮廓系数）以及初始中心点选择的影响。 层次聚类（Hierarchical Clustering）： 讲解层次聚类如何构建聚类树（树状图），并区分凝聚型（Agglomerative）和分裂型（Divisive）方法。 DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）： 介绍基于密度的聚类方法，其优点在于能够发现任意形状的簇，并对噪声不敏感。 降维算法： 主成分分析（PCA）： 详细讲解PCA的原理，如何通过线性变换将高维数据映射到低维空间，同时最大化方差。我们将介绍协方差矩阵、特征值与特征向量的概念。 t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）： 介绍t-SNE在可视化高维数据时的强大能力，其原理是通过保持样本在高维和低维空间的局部邻域结构来实现可视化。 第三部分：数据挖掘实战案例分析 理论知识的掌握离不开实践的检验。本部分将通过一系列具有代表性的数据挖掘实战案例，展示如何将前面学到的算法和技术应用于解决实际问题。 客户细分与精准营销： 利用聚类算法（如K-Means）对客户进行细分，并结合分类算法（如逻辑回归、SVM）进行精准营销策略的制定。 信用风险评估： 使用逻辑回归、决策树、XGBoost等算法构建信用评分模型，预测客户的违约概率。 商品推荐系统： 探讨基于用户行为数据的协同过滤算法（用户-用户、物品-物品）以及基于内容的推荐方法。 文本情感分析： 讲解如何利用朴素贝叶斯、SVM、深度学习模型（如RNN、LSTM）对文本进行情感倾向分析，应用于社交媒体监控、用户评论分析等。 图像识别与分类： 简要介绍卷积神经网络（CNN）在图像特征提取与分类方面的应用。 欺诈检测： 分析如何利用异常检测算法或分类算法构建欺诈检测模型。 第四部分：模型评估、优化与部署 构建模型只是数据挖掘过程的一部分，如何科学地评估模型的性能、进行有效的调优以及最终将模型部署到实际应用中，同样至关重要。 模型评估指标： 针对回归问题，介绍均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、R-squared等指标；针对分类问题，详细讲解准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1-score、ROC曲线与AUC值。 交叉验证： 介绍K折交叉验证（K-Fold Cross-Validation）等技术，用于评估模型在未知数据上的泛化能力，避免过拟合。 模型调优： 讲解超参数调优的方法，如网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search），以及利用贝叶斯优化等更高级的技术。 模型解释性： 讨论如何理解和解释模型的预测结果，特别是对于黑箱模型，介绍LIME、SHAP等模型解释性工具。 模型部署： 简要介绍如何将训练好的模型部署到生产环境，实现实时预测或批量预测。 第五部分：数据挖掘工具与框架 本书将穿插介绍在数据挖掘实践中常用的编程语言、库和框架，帮助读者快速上手。 Python生态系统： 重点介绍Python在数据科学领域的强大支持，包括： NumPy： 用于高效数值计算的科学计算库。 Pandas： 用于数据处理和分析的强大工具，提供DataFrame等数据结构。 Matplotlib & Seaborn： 用于数据可视化的库。 Scikit-learn： 机器学习的瑞士军刀，提供了丰富的算法实现、模型选择和评估工具。 XGBoost & LightGBM： 高效的梯度提升库。 TensorFlow & PyTorch： 深度学习框架（在本书中仅作简要介绍，不深入探讨）。 其他工具： 简要提及SQL在数据提取方面的作用。 本书特色： 理论与实践并重： 既有扎实的理论基础讲解，又有丰富的实战案例支撑，帮助读者知其然，更知其所以然。 算法全面深入： 覆盖数据挖掘中最常用、最经典的算法，并深入剖析其原理与适用性。 工具链条完整： 聚焦于Python这一主流数据科学语言，并介绍其生态系统中关键的库和框架。 易于上手： 语言通俗易懂，结构清晰，适合初学者入门，也为有经验的从业者提供深入参考。 通过阅读本书，您将能够系统地掌握数据挖掘的核心技术，运用先进的算法解决实际问题，从而在数据驱动的时代获得核心竞争力。无论您是想进入数据科学领域，还是希望提升在现有岗位上的数据分析能力，本书都将是您不可或缺的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就给我留下了深刻的印象，简约而不失专业感，那种深邃的蓝色背景，点缀着抽象的文字和代码元素，瞬间勾起了我对自然语言处理领域的好奇心。我一直对如何让计算机理解人类的语言充满着浓厚的兴趣，而这本书的书名《Python自然语言处理实战：核心技术与算法》恰恰击中了我的痛点。我曾尝试过一些入门级的教程，但总感觉停留在概念层面，缺乏深入的实践指导。这本书承诺的“实战”二字，让我看到了将理论转化为实际应用的希望。我设想，通过这本书的学习，我能够掌握Python在NLP领域的各种强大库，例如NLTK、spaCy，甚至更深入地了解像TensorFlow或PyTorch这样的深度学习框架如何被应用于文本分析。我特别期待书中关于文本预处理、特征提取、情感分析、文本生成等核心技术的详细讲解，希望能学习到具体的算法原理，并通过实际的代码示例来巩固理解。这本书的出现，无疑为我打开了一扇通往NLP世界的大门，让我对接下来的学习充满了期待和信心。

评分☆☆☆☆☆

我一直以来都对人工智能领域，尤其是自然语言处理（NLP）技术充满了好奇。作为一个对技术有浓厚兴趣的普通读者，我常常感到自己掌握的知识非常零散，缺乏一个系统性的框架来理解和应用这些技术。最近，我偶然看到了《Python自然语言处理实战：核心技术与算法》这本书，它的名字就给人一种扎实、实用的感觉。我希望这本书能够帮助我揭开NLP神秘的面纱，让我了解计算机是如何“理解”和“生成”人类语言的。我期待书中能够清晰地解释一些基础概念，比如分词、词性标注、命名实体识别等，并且能够通过具体的Python代码示例来演示如何实现这些功能。我特别想学习如何使用Python中的各种库来处理文本数据，比如从海量文本中提取有用的信息，进行情感分析，甚至构建一个简单的聊天机器人。这本书的“实战”和“核心技术与算法”的描述，让我觉得它不仅仅是停留在理论层面，而是能够真正带领我动手实践，从而更好地理解和掌握NLP的精髓。

评分☆☆☆☆☆

我在网上搜索“Python NLP”的时候，看到了这本书的推荐。我是一名在校学生，专业方向是计算机科学，目前正在积极地为毕业设计寻找项目和技术支持。自然语言处理是我一直都很感兴趣的一个研究方向，我希望能够通过毕业设计在这个领域做出一些有意义的工作。这本书的《Python自然语言处理实战：核心技术与算法》这个书名，让我觉得它非常契合我的需求。我设想书中会包含一些关于如何进行文本数据爬取和预处理的实用技巧，这是进行NLP项目的第一步。更重要的是，我希望书中能够详细介绍一些经典的NLP算法，比如TF-IDF、朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）等在文本分类中的应用，以及一些更高级的算法，比如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）在序列建模中的作用。我特别期待书中能够讲解如何利用Python的各种库，比如Scikit-learn、Pandas、NumPy等来高效地实现这些算法。如果有关于如何评估NLP模型性能的章节，那就更好了，毕竟在做研究的时候，严谨的评估是至关重要的。

评分☆☆☆☆☆

最近在技术论坛上偶然看到有人推荐这本书，书名《Python自然语言处理实战：核心技术与算法》一看就很有分量，让我觉得这不像是市面上那种泛泛而谈的科普读物，而是真正能学到东西的书。我一直觉得，随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理已经是必不可少的一项关键技术，无论是智能客服、内容推荐，还是更前沿的机器翻译、对话系统，背后都离不开NLP的支持。我是一名在职的程序员，虽然日常工作中接触的主要是后端开发，但我一直有进军AI领域的想法，而NLP是我觉得最容易切入且应用场景最广泛的方向。这本书的“核心技术与算法”的表述，让我看到了深入学习的潜力。我希望书中能详细讲解诸如词向量（Word Embeddings）的原理和应用，比如Word2Vec、GloVe，以及Transformer模型等最新的NLP架构。我还想学习如何构建和训练一个简单的文本分类器，或者进行命名实体识别（NER）任务。我对书中是否会涉及一些实际案例，比如如何分析用户评论来提取产品优缺点，或者如何实现一个简单的问答系统非常感兴趣。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我购买这本书的时候，内心是带着一丝忐忑的。市面上关于Python和NLP的书籍确实不少，但很多内容要么过于理论化，要么过于浅显，很难找到一本既有深度又不失易懂的书。我是一名初学者，对NLP的概念和算法都还处于初步了解阶段，所以非常需要一本能够系统地、循序渐进地引导我入门的书籍。我希望这本书能够从最基础的概念讲起，比如文本的表示方法，词法分析，句法分析等等，然后逐步深入到更复杂的算法，比如统计语言模型，机器学习模型，以及现在最热门的深度学习模型。我很关注书中是否会提供足够的代码示例，并且这些代码是否能够在我自己的环境中运行，并且能够清晰地解释每一行代码的作用。我希望这本书不仅仅是讲解“做什么”，更能让我理解“为什么这么做”，以及“如何根据具体场景选择合适的算法”。这本书的《核心技术与算法》这个副标题，让我觉得它可能真的能够满足我这样的学习需求，让我从“知道”变成“做到”。