《神经网络与深度学习》作者：邱锡鹏

推荐理由：复旦大学邱锡鹏教授力作，周志华、李航联袂推荐！深受好评的深度学习讲义“蒲公英书”正式版！系统整理深度学习的知识体系，由浅入深地阐述深度学习的原理、模型及方法。

本书由邱锡鹏教授撰写，是深入了解神经网络和深度学习的佳作。书中全面阐述了神经网络的基本原理，从神经元模型到多层神经网络的构建，讲解细致入微。在深度学习部分，详细介绍了各种深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体 LSTM、GRU 等 。对于理解 DeepSeek 在处理图像、语音等多模态数据时所依赖的神经网络基础，这本书提供了扎实的理论知识，帮助读者明白不同网络结构如何在 DeepSeek 中发挥作用，实现对复杂数据的特征提取和分析。

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《强化学习：原理与Python实战》

《CUDA并行编程实战》作者：理查德·安索奇（Richard Ansorge）

推荐理由：剑桥大学卡文迪什实验室高级讲师多年经验总结；示例丰富，提供代码下载，助你掌握CUDA编程精髓

DeepSeek 在底层硬件优化方面有着独特的技术，其中对 GPU 的高效利用至关重要，而 CUDA 技术则是实现这一目标的关键。本书从 CUDA 编程的基本概念入手，讲解线程模型、内存管理以及核函数的编写等核心内容。通过学习这本书，读者能够深入理解 GPU 并行计算的原理和方法，明白如何通过 CUDA 编程将计算任务并行化，充分发挥 GPU 的强大计算能力。这对于理解 DeepSeek 在底层如何通过 CUDA 技术优化模型计算，实现快速的数据处理和模型推理，有着极大的帮助。

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《Transformer自然语言处理实战》

《Ray分布式机器学习：利用Ray进行大模型的数据处理、训练、推理和部署》作者：马克斯·普佩拉 爱德华·奥克斯 理查德·廖

推荐理由：Ray核心贡献者亲笔撰写，化繁为简，通过一系列简单易懂的示例系统阐释分布式机器学习实用技术、工具和方法

随着数据量和模型规模增长，分布式机器学习成为 DeepSeek 处理大规模任务的必备技术。本书围绕 Ray 框架，系统阐述分布式机器学习在大模型数据处理、训练、推理及部署方面的应用。Ray 提供了高效的分布式计算能力，学习本书，你能明白 DeepSeek 如何借助分布式技术，将计算任务分布到多个节点，加速模型训练与推理，应对海量数据和复杂模型带来的挑战，实现强大的处理能力。

特别提示：本文内容由DeepSeek生成

本文来源：IT阅读排行榜

责任编辑：李钰韩

审核人：李双雷