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该压缩文件是《深度学习之Tensorflow的入门、原理及进阶实战》，里面讲述了如何搭建TensorFlow环境，并讲述了深度学习的一些理论基础知识，而且通过例子进行辅助，能更好的理解掌握。(The compressed file is "Introduction, Principle and Advanced Combat of Tensorflow for Deep Learning", which describes how to set up the TensorFlow environment, and describes some theoretical basic knowledge of deep learning, and assists with examples to better understand .)

python对文件进行批量改名用到的是os模块中的listdir方法和rename方法。 os.listdir(dir) :获取指定目录下的所有子目录和文件名 os.rename(原文件名,新文件名)

这是一个kNN算法的demo，以手写识别为实例

说明：  rnn循环神经网络训练数据集及进行语音识别实现语音输出(Training data set of RNN cyclic neural network and speech recognition for speech output)

tensorflow下用LSTM网络进行时间序列预测，实时多变量预测以及对于未来数据的单变量预测。

利用一维卷积神经网络将叶子进行分类，里面包含的有数据(Classification of leaves using one dimensional convolution neural network)

CK-TensorFlowuse TensorFlow and CNN train and test the CK+ dataset使用双流卷积神经网络对CK+的表情库进行分类，识别结果可以达到99%。(CK-TensorFlowuse TensorFlow and CNN train and test the CK+ dataset uses a double flow convolution neural network to classify CK+ expression libraries, and the recognition results can reach 99%.)

蚁群算法解决TSP问题，即 旅行问题，选择最短路径(Ant Colony Algorithm for TSP Problem)

《Python进阶》是《Intermediate Python》的中译本，对Python中的装饰器与推导式等高级用法做了详细说明，适合于掌握Python基础后的进一步提高。 Python的语法相当简洁，即使是生成器、装饰器与推导式等的高级特性利用时，同样可以发挥Pyhton简单高效的优点。 Pyhton3.x与2.x版本语法存在不同的地方，《Pyhton》进阶中的例子会贴出Python3与Pyhton2两个版本的代码，比较难能可贵。 译者在翻译过程中，慢慢发现，本书作者有着科普作家的风范，能将晦涩难懂的技术以较清晰简洁的方式来呈现，深入浅出的风格在每个章节的讨论中都得到了体现：每个章节都非常精简，5分钟就能看完，例子追求简洁，精辟地展现了原理；每个章节都会通过疑问，来引导读者主动思考答案；每个章节都引导读者做延伸阅读，让有兴趣的读者能进步、可以举一反三；每个章节都是独立的，你可以挑选任意的章节开始阅读， 不受影响。

说明：  Python的入门书籍，很适合新手进行阅读(Python's introductory books)