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深度学习与计算机视觉：算法原理、框架应用与代码实现

叶韵
让机器也能“看懂”图像，为人工智能插上翅膀。

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机器视觉与机器学习：算法原理、框架应用与代码实现

宋丽梅朱新军编著
《机器视觉与机器学习——算法原理、框架应用与代码实现》内容共10章。第1章为绪论，包括机器视觉的相关概念，机器视觉的发展、基本任务、应用领域与困难，以及马尔视觉理论；第2章为数字图像处理；第3章为相机成像；第4章为相机标定；第5章为ShapefromX；第6章为双目立体视觉；第7章为结构光三维视觉；第8章为深度相机，介绍当前颇受欢迎的Kinect、IntelRealSense等深度相机的知识与相关

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深度学习时代的计算机视觉算法

等
本书着重阐述了深度学习时代的计算机视觉算法的工作原理，首先对深度学习与计算机视觉基础进行了介绍，之后对卷积神经网络结构的演化过程，以及基于深度学习的目标检测算法、图像分割算法、人体姿态估计算法、行人重识别与目标跟踪算法、人脸识别算法和图像超分辨率重建方法进行了介绍。

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用Python实现深度学习框架

陈震
本书分为三个部分。第一部分是原理篇，实现了MatrixSlow框架的核心基础设施，并基于此讲解了机器学习与深度学习的概念和原理。第二部分是模型篇，介绍了多种具有代表性的模型，包括逻辑回归、多层全连接神经网络、因子分解机、Wide&Deep、DeepFM、循环神经网络以及卷积神经网络，这部分除了着重介绍这些模型的原理、结构以及它们之间的联系外，还用MatrixSlow框架搭建并训练它们以解决实际问题

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深度学习与计算机视觉实战

主编
本书以深度学习在计算机视觉领域的常用技术与案例相结合的方式，深入浅出地介绍计算机视觉的常见任务及实现技术。全书共7章，内容包含概述、图像处理基本操作、深度学习视觉基础任务、基于FaceNet的人脸识别实战、基于FasterR-CNN的目标检测实战、基于U-Net的城市道路场景分割实战、基于SRGAN的图像超分辨率技术实战等。本书大部分章包含操作实践代码和课后习题，希望能够帮助读者在计算机视觉基础任

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Python计算机视觉与深度学习实战

戴亮
一本书入门计算机视觉，将深度学习理论融入视觉识别案例，搭建理论与实践的桥梁。

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深度学习算法与实践

于子叶
本书旨在为读者建立完整的深度学习知识体系。全书内容包含3个部分，第一部分为与深度学习相关的数学基础；第二部分为深度学习的算法基础以及相关实现；第三部分为深度学习的实际应用。

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机器学习：公式推导与代码实现

鲁伟
本书基于NumPy与sklearn，介绍26个主流机器学习算法的实现。

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联邦学习：原理与算法

王伟
人工智能机器学习教程书籍，平安科技联邦学习团队执笔，由浅入深介绍联邦机器学习的算法体系，注重工程实践，保证理论前沿性。

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深度学习原理与实践

陈仲铭
（1）大量图例，简单易懂。作者亲自绘制了大量插图，力求还原深度学习的算法思想，分解和剖析晦涩的算法，用图例来表示复杂的问题。生动的图例也能给读者带来阅读乐趣，快乐地学习算法知识，体会深度学习的算法本质。（2）简化公式，生动比喻。深度学习和机器学习类的书中通常会有大量复杂冗长的算法公式，为了避免出现读者读不懂的情况，本书尽可能地统一了公式和符号，简化相关公式，并加以生动的比喻进行解析。在启发读者的同时，锻炼读者分析问题和解决问题的能力。（3）算法原理，代码实现。在介绍深度学习及相关算法的原理时，不仅给出了对应的公式，还给出了实现和求解公式的代码，让读者明确该算法的作用、输入和输出。原理与代码相结合，使得读者对深度学习的算法实现更加具有亲切感。（4）深入浅出，精心剖析。理解深度学习需要一定的机器学习知识，本书在D1章介绍了深度学习与机器学习的关系，并简要介绍了机器学习的内容。在内容安排上，每章依次介绍模型框架的应用场景、结构和使用方式，最后通过真实的案例去全面分析该模型结构。目的是让读者可以抓住深度学习的本质。（5）入门实践，案例重现。每一章最后的真实案例不是直接堆砌代码，而是讲解使用该算法模型的原因和好处。从简单的背景知识出发，使用前文讲解过的深度学习知识实现一个实际的工程项目。实践可以用于及时检验读者对所学知识的掌握程度，为读者奠定深度学习的实践基础。将一本技术书籍写得通俗易懂谈何容易，但《深度学习原理与实践》这本书确实做到了。书中对近年来火热的深度学习理论知识进行简单剖析，化繁为简，没有局限于坐而论道，而是将实例和数学理论相结合，让读者能够快速理解各种模型并上手实践，值得细读。--唐春明　广州大学数学与信息学科学院副院长本书从原理、方法、实践这3个维度系统地介绍了深度学习的方方面面，内容详实，解读清晰，细节与全貌兼顾，既适合初学者阅读，也可以作为深入研究的参考用书。--杨刚　西安电子科技大学教授近年来出版的深度学习相关图书中，本书是我见过非常有指导意义的中文书籍之一。本书对ANN、CNN、RNN等模型进行深入浅出的介绍，引入大量图例和简化后的公式，让算法浅显易懂。每一章的实践内容都给人惊喜，强烈推荐！--吴健之　腾讯音乐高级工程师作为产品经理，我能看懂的深度学习书籍实在太少了。本书恰到好处，插图丰富直观，数学公式简练，很喜欢此类风格的图书，易懂好学。即使你不是程序员或算法专家，该书也值得一看！--张瑞　中软国际高级产品经理

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深度学习技术与应用

许桂秋
本书旨在介绍人工智能中深度学习的基础知识，为即将进入深度学习领域进行研究的读者奠定基础。全书共13章，其中，第1～4章为理论部分，第5～13章为应用部分。理论部分介绍了机器学习和深度学习的基本内容，以及TensorFlow开发框架的搭建和使用；应用部分设置了多个项目案例，并介绍了这些案例详细的实现步骤和代码，使读者在练习中熟悉和掌握相关知识的应用方法与技巧。本书采用项目驱动的编写方式，做到了理论和

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深度学习——原理、模型与实践

主编
本书是深度学习领域的入门教材，全面阐述了深度学习的知识体系，涵盖人工智能的基础知识以及深度学习的基本原理、模型、方法和实践案例，使读者掌握深度学习的相关知识，提高以深度学习方法解决实际问题的能力。全书内容包括人工智能基础、机器学习基础、深度学习主要框架、深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、自编码器与生成对抗网络。

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深度学习原理与 TensorFlow实践

黄理灿
本书介绍了深度学习原理与TensorFlow实践。着重讲述了当前学术界和工业界的深度学习核心知识：机器学习概论、神经网络、深度学习。着重讲述了深度学习的实现以及深度学习框架TensorFlow：Python编程基础、TensorFlow编程基础、TensorFlow模型、TensorFlow编程实践、TensorFlowLite和TensorFlow.js、TensorFlow案例--医学应用和S

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华为MindSpore深度学习框架应用开发实战

编著
全书从逻辑上共分3部分。第一部分由第1章和第2章组成，介绍深度学习的基础理论、MindSpore总体架构和编程基础。第二部分由第3～8章组成，介绍MindSpore框架各子系统的具体情况，包括数据处理、算子、神经网络模型开发、数据可视化组件MindInsight、推理、以及移动端AI框架MindSporeLite。第三部分由第9章和第10章组成，介绍使用MindSpore框架开发和训练的经典深度学

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动手打造深度学习框架

李伟
本书基于C++编写，旨在带领读者动手打造出一个深度学习框架。

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Python深度学习：逻辑、算法与编程实战

何福贵编著
机器学习是人工智能领域一个极其重要的研究方向，而深度学习则是机器学习中一个非常接近AI的分支，其思路在于建立进行分析学习的神经网络，模仿人脑感知与组织的方式，根据输入数据做出决策。深度学习在快速的发展过程中，不断有与其相关的产品推向市场，显然，深度学习的应用将会日趋广泛。《Python深度学习：逻辑、算法与编程实战》是关于深度学习的理论、算法、应用的实战教程，内容涵盖深度学习的语言、学习环境、典型

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TensorFlow深度学习基础与应用

杨虹谢显中周前能王智鹏张安文编著
本书内容包括TensorFlow在Windows操作系统、Linux操作系统、macOS下的安装，TensorFlow静态图、动态图、损失函数、优化器等基础语法，k均值、k近邻、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、人工神经网络、线性回归、逻辑回归、决策树回归等机器学习算法，分类、检测、检索、光学字符识别等图像处理技术，中文分词、命名实体识别等自然语言处理技术，TensorFlow高阶应用等。

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高等数学（下册）

保定学院数学与计算机系编
本书系统介绍了高等数学的基本概念、基本理论和基本方法，分为上、下两册。上册含函数、极限和连续，导数与微分，微分中值定理与导数的应用，不定积分，定积分及其应用。下册含向量代数与空间解析几何、多元函数微分学、多元函数积分学、无穷级数、常微分方程等内容。每章均配有习题，书末附有习题参考答案，便于教与学。本书还引入数学工具软件Matlab，配合书中内容，介绍了用Matlab解数学问题的基本方法。本书可用作