国庆+中秋，3+7=8？
想出去玩？
看看代码的 bug
看看别人不断涌现的研究成果
看看未完成的进度
只能稍微放松一下
然后继续学习
现在
图与推荐 给大家
安排了福利！
奖品
【打下神经网络坚实基础——花书】
深度学习 《deep learning》 中文版【由浅入深学习图神经网络——视频课程】
《图机器学习》
参与文章末尾的读者讨论
截止10月1号晚10点10分
获得点赞数最高的一位将获得上述奖品
奖品介绍
1. 实体书：
AI 圣经，深度学习领域奠基作品 《deep learning》中文版
《深度学习》由全球知名的三位专家 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville 撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分：第1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；第2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术；第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法，它们被公认为是深度学习未来的研究重点。
2. 人民邮电出版社视频课程：
图机器学习（时下炙手可热新技术/8章3大模型应用）
此课程分为入门、中级和应用3个部分，深入浅出，来讲解当今最炙手可热的图机器学习。课程目录如下：
PS
o(*≧▽≦)ツ没中奖的小伙伴们也不要灰心噢，小编给出两份奖品的购买地址，可以自主购买噢！
《deep learning》中文版实体书购买地址：
https://item.jd.com/14398630146.html《图机器学习》视频课程购买地址：
https://www.epubit.com/courseDetails?id=PCC72369cd0eb9e7
学习交流群
【图与推荐】 是一个关于图神经网络、推荐算法、机器学习等相关领域的公众号。公众号主还建立了多个学习交流群，群内容纳了各行各业的大佬，日常讨论活跃。
这里不仅有最新论文讲解直播分享、论文解读推荐、各种基础知识的总结归纳，还有各种工业落地的推荐系统介绍等。扫描上方二维码加入图与推荐交流学习群，可问问题交流学习，也可及时获得直播分享等信息噢！
读者讨论
ヽ(✿ﾟ▽ﾟ)ノ 快参与上方读者讨论，转发给好友点赞，获得上述干货满满的奖品吧~