包含案例：书中详细拆解了9大深度学习任务，包括迁移学习、图像分类、物体检测（SSD）、语义分割、姿态识别（OpenPose）、图像生成（GAN）、异常检测、自然语言处理（BERT/Transformer）以及视频分类。- 特色：如果你想同时了解 PyTorch 和 TensorFlow 的区别，或者想深入理解神经网络背后的数学推导（如反向传播、梯度优化），这本书非常适合。- 拒绝“调包侠”：它不仅