100 条"TensorFlow：实战Google深度学习框架"搜索结果
TensorFlow：实战Google深度学习框架
TensorFlow：实战Google深度学习框架
  • 郑泽宇
  • TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架，目前已在谷歌、优步（Uber）、京东、小米等科技公司广泛应用。《TensorFlow：实战Google深度学习框架》为使用TensorFlow深度学习框架的入门参考书，旨在帮助读者以快速、有效的方式上手TensorFlow和深度学习。
深度学习技术与应用 电子书
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
SSH框架企业级应用实战 电子书
SSH框架企业级应用实战
  • 肖睿
  • SSH即Struts2+Spring+Hibernate，是目前比较流行的Web应用开源框架。本书紧密结合SSH框架实际应用，利用经典案例进行说明和实践，提炼含金量十足的开发经验，为读者提供与实际开发项目接近的案例，让读者既学到知识又丰富项目经验。本书共11章。主要内容包括Oracle数据库入门，操作Oracle数据库，Hibernate初体验，HQL查询语言，配置Hibernate关联映射，HQ
深度学习图像识别技术 电子书
深度学习图像识别技术：基于TensorFlow Object Detection API和OpenVINO™工具套件
  • 张晶
  • 适读人群：第一、打算学习并入门AI技术的高中、大中专、职高以及本科学生。第二、在各传统行业中，如农业、可再生资源、制造业及工业控制等，希望应用AI目标检测算法解决本行业问题的工程技术人员。第三、已经进入AI行业，但非AI算法工程师，希望自己动手亲自体验并学习AI技术的从业人员，如标注工程师、销售工程师、售后工程师、市场经理或产品经理等。1.人工智能专家教您利用深度学习技术快速落地图像识别项目。2.英特尔物联网事业部中国总经理陈伟博士倾力推荐。3.附赠超过4GB的案例素材资料包。
Python深度学习（第2版） 电子书
Python深度学习（第2版）
动手学深度学习（PyTorch版） 电子书
动手学深度学习（PyTorch版）
  • 阿斯顿·张（Aston Zhang），李沐（Mu Li），等
  • ·深度学习领域重磅作品《动手学深度学习》重磅推出PyTorch版本；·李沐、阿斯顿·张等大咖作者强强联合，精心编撰；·全球400多所大学采用的教科书，提供视频课程、教学PPT、习题，方便教师授课与学生自学；·能运行、可讨论的深度学习入门书，可在线运行源码并与作译者实时讨论。
深度学习——原理、模型与实践 电子书
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。
深度学习从入门到精通 电子书
深度学习从入门到精通
  • 谢佳标　主编
  • 本书基于当前流行的深度学习框架之一——Keras，从新手的角度出发，详细讲解Keras的原理，力求帮助读者实现Keras从入门到精通。全书共9章，主要内容包括初识深度学习、深度学习的数据预处理技术、使用Keras开发深度学习模型、卷积神经网络及图像分类、循环神经网络在文本序列中的应用、自编码器、生成式对抗网络、模型评估及模型优化，以及深度学习实验项目。本书内容由浅入深、语言通俗易懂，从基本原理到案
深度学习与医学图像处理 电子书
深度学习与医学图像处理
  • 陈峰蔚 编著
  • 一本介绍“如何使用深度学习方法解决医学图像处理问题”的入门图书。
机器学习实战 电子书
机器学习实战
  • [美]PeterHarrington
  • 《机器学习实战》面向日常任务的高效实战内容，介绍并实现机器学习的主流算法。
机器学习实战 电子书
机器学习实战
  • 编著
  • 本书共11章，从推荐系统的发展历史、基本构成开始，依次剖析推荐系统的内容召回、协同过滤召回、深度学习召回中具有代表性的模型；再从经典排序模型到基于深度学习的排序，顺势介绍会话推荐、强化学习推荐及工业级推荐，搭建了完整的推荐系统技术体系，这是一个由浅入深的系统学习过程。
Java EE核心框架实战（第2版） 电子书
Java EE核心框架实战（第2版）
  • 高洪岩
  • 本书宗旨提高读者学习JavaEE的效率，增强其项目实战能力。本书摒弃了软件公司中不常用或不实用的技术，而是采用近200个开发案例，为读者讲解了开发商业软件的知识，帮助读者进行“精要”式的学习，汲取JavaEE的思想，正确地进行项目实战。本书特色不留遗漏——覆盖主流JavaEE轻量级框架直击要害——实战化案例精准定位开发细节学以致用——精要式项目确保开发/学习不脱节潜移默化——研磨式知识讲解参透技术要点提升效率——垂直式技术精解不绕弯路循序提升——渐进式知识点统排确保连贯以点概面——解决方案式项目，知识独立却又体系完整成功案例——全面经过项目过程锤炼，提升学习/开发效率
App自动化测试与框架实战 电子书
App自动化测试与框架实战
  • 刘金起 李明黎
  • 本书从App测试基础、实战技术，再到自动化测试框架的搭建，全面地讲解App测试所需要的知识，主要内容为：App测试及其类型、Java编程环境构建、Java语言基础、Android自动化环境精讲、Android自动化测试基础精讲、AndroidAppium自动化框架、Appium数据驱动测试框架封装实战、Appium关键字驱动测试框架封装实战、持续集成的自动化、Appium常见问题处理方式。本书适合
深度学习经典案例解析（基于MATLAB） 电子书
深度学习经典案例解析（基于MATLAB）
  • 赵小川
  • 《深度学习经典案例解析（基于MATLAB）》分为“基础篇”“应用篇”和“实战篇”。通过17个案例循序渐进地介绍了深度学习网络的构建、训练、应用，以及如何基于MATLAB快速生成可执行的C、C++代码并在硬件上部署实现，内容讲解由浅及深、层层递进。本书所讲解的案例均配有代码实现，并对代码进行了详细注解，读者可通过阅读代码对本书讲解的内容进行更加深入的了解。《深度学习经典案例解析（基于MATLAB）》
人工智能深度学习基础实践 电子书
人工智能深度学习基础实践
  • 张健，常城主编
  • 本书分为人工智能产品研发、深度学习数据应用、深度学习基础应用3篇共10个项目，内容包括：人工智能需求管理、设计人工智能产品、人工智能开发平台应用、数据采集工程应用、数据处理工程应用、数据标注工程应用等。
人工智能深度学习综合实践 电子书
人工智能深度学习综合实践
  • 罗卿，常城主编
  • 本书较为系统地介绍深度学习模型训练、计算机视觉模型应用、自然语言处理模型应用等技术。全书共9个项目，包括深度学习全连接神经网络应用、深度学习卷积神经网络应用、深度学习模型训练——循环神经网络应用、计算机视觉模型数据准备、计算机视觉模型训练与应用、计算机视觉模型部署、自然语言处理预训练模型数据准备、自然语言处理预训练模型训练与应用、自然语言处理模型部署等。本书以满足企业用人需求为导向、以岗位技能和综
Keras深度学习与神经网络 电子书
Keras深度学习与神经网络
  • 肖睿 程鸣萱　编著
  • 本书从人工智能导论入手，阐述人工智能的发展及现状，重点介绍了机器学习和神经网络基础、反向传播原理、卷积神经网络和循环神经网络等内容。本书内容由浅入深，循序渐进，从神经元和感知机入手，逐步讲解深度学习中神经网络基础、反向传播以及更深层次的卷积神经网络、循环神经网络。本书知识体系完整，内容覆盖面广，介绍了深度学习中常用的模型和算法，助力读者多方位掌握深度学习的相关知识。本书可作为高等院校计算机等相关专
深度学习的数学——使用Python语言 电子书
深度学习的数学——使用Python语言
机器学习工程实战 电子书
机器学习工程实战
  • [加] 安德烈·布可夫
  • 机器学习入门手册《机器学习精讲》姊妹篇，人工智能和机器学习领域专业人士的多年实践结晶，深入浅出讲解机器学习应用和工程实践。
机器学习案例实战 电子书
机器学习案例实战
  • 赵卫东
  • 机器学习已经广泛地应用于各行各业，深度学习的兴起再次推动了人工智能的热潮。本书结合项目实践，首先讨论了TensorFlow、PySpark、TI-ONE等主流机器学习平台的主要特点；然后结合Tableau介绍了数据可视化在银行客户用卡行为分析的应用。在此基础上，利用上述介绍的这些平台，通过多个项目案例，详细地分析了决策树、随机森林、支持向量机、逻辑回归、贝叶斯网络、卷积神经网络、循环神经网络、对抗
机器学习Python实战 电子书
机器学习Python实战
  • 张松慧 陈丹　主编
  • 本书使用Python的机器学习算法库scikit-learn讲解机器学习重要算法的应用，内容包括机器学习认知、数据预处理、KNN算法、线性回归算法、逻辑回归算法、朴素贝叶斯算法、决策树与随机森林算法、支持向量机、k-mcans算法、神经网络、模型评估与优化。本书使用通俗易懂的语言、丰富的图表和大量的案例对机器学习的重要算法进行讲解，提供一条从实践出发掌握机器学习知识的途径，读者即使没有很扎实的数学
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深度学习与飞桨PaddlePaddle Fluid实战
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