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100 条"新疆深度游FollowMe（第2版）"搜索结果
新疆深度游FollowMe（第2版）
新疆深度游FollowMe（第2版）
动手打造深度学习框架 电子书
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。
Flink与Kylin深度实践 电子书
Flink与Kylin深度实践
  • 开课吧 组编 王超 李沙 编著
  • 本书从实用角度出发，首先介绍了Flink的功能模块、运行模式、部署安装等内容，然后着重介绍了Flink中的实时处理技术和批量处理技术，接着讲解了Flink的Table与SQL、CEP机制、调优与监控、实时数据同步解析，*后通过Flink结合Kylin实现了实时数据统计的功能。本书内容全面，由浅入深，包含大量的代码示例，并提供下载服务，每章配有重要知识点串讲视频和小结，以指导读者轻松入门。本书适合有
深度学习实战之PaddlePaddle 电子书
深度学习实战之PaddlePaddle
  • 潘志宏 王培彬 万智萍 邱泽敏
  • 内容提要本书全面讲解了深度学习框架PaddlePaddle，并结合典型案例，阐述了PaddlePaddle的具体应用。本书共15章。第1章介绍了深度学习及其主流框架；第2章介绍了几种不同的PaddlePaddle安装方式；第3章使用MNIST数据集实现手写数字识别；第4章介绍CIFAR彩色图像识别；第5章介绍了自定义数据集的识别；第6章介绍了验证码的识别；第7章介绍了场景文字的识别；第8章实现了验
深度学习算法与实践 电子书
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。
深度强化学习实战 电子书
深度强化学习实战
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
2023年ICT深度观察 电子书
2023年ICT深度观察
  • 中国信息通信研究院　编
  • 本书主要内容为中国信息通信研究院2023年在ICT产业、两化融合与产业互联网、无线移动、信息网络、先进计算、大数据与人工智能、数字经济与工业经济、数字治理与法律、网络安全九大科学研究领域的深度观察、研究报告，具有较强的时效性、权威性和实用性。本书的主要读者对象为国内外电信运营商、设备制造厂商、增值服务提供商，以及政府部门、行业协会、研究机构的相关人员。
TensorFlow 2深度学习实战 电子书
TensorFlow 2深度学习实战
  • 张良均
  • 本书以深度学习的常用技术与TensorFlow2真实案例相结合的方式，深入浅出地介绍TensorFlow2实现深度学习的重要内容。全书共7章，分为基础篇（第1～3章）和实战篇（第4～7章），基础篇内容包括深度学习概述、TensorFlow2快速入门、深度神经网络原理及实现等基础知识；实战篇内容包括4个案例，分别为基于CNN的门牌号识别、基于LSTM网络的语音识别、基于CycleGAN的图像风格转换
Keras与深度学习实战 电子书
Keras与深度学习实战
  • 张良均　主编
  • 本书以Keras深度学习的常用技术与真实案例相结合的方式，深入浅出地介绍使用Keras进行深度学习的重要内容。全书共7章，内容包括深度学习概述、Keras深度学习通用流程、Keras深度学习基础、基于RetinaNet的目标检测、基于LSTM网络的诗歌生成、基于CycleGAN的图像风格转换、基于TipDM大数据挖掘建模平台实现诗歌生成等。本书大部分章包含实训和课后习题，通过练习和操作实践，读者可
PyTorch与深度学习实战 电子书
PyTorch与深度学习实战
  • 胡小春
  • 本书以PyTorch深度学习的常用技术与真实案例相结合的方式，深入浅出地介绍使用PyTorch实现深度学习应用的重要内容。本书共7章，内容包括深度学习概述、PyTorch深度学习通用流程、PyTorch深度学习基础、手写汉字识别、文本生成、基于CycleGAN的图像风格转换、基于TipDM大数据挖掘建模平台实现文本生成等。本书大部分章包含实训和课后习题，希望通过练习和操作实践，帮助读者巩固所学的内
新疆生产建设兵团的体制与运行研究 电子书
新疆生产建设兵团的体制与运行研究
  • 蒋力蕴 著
  • 本书以不同时期国内外存在的主要边缘地区开发模式为坐标，探讨新疆生产建设兵团的体制与运行机制。作者认为，新疆的经济社会发展水平和自然人文条件、国家的内外环境、中国治理新疆的历史路径，决定了新疆生产建设兵团的建立。为了完成任务，新疆生产建设兵团形成了集政治、经济、军事、社会、文化功能于一体的独特的内部结构、运转方式和人员组成，发展出世界上独一无二的开发边缘地区的模式——嵌入-生长模式。
自驾游1080个怎么办 电子书
自驾游1080个怎么办
  • 庞永华
  • 本书针对自驾游过程中可能遇到的各类问题，从不同角度提出了1080个关键问题，并给出了相应的解决办法。
十次国内自驾游随笔 电子书
十次国内自驾游随笔
  • 姚重华等
  • 作者夫妇二人为上海华东理工大学的退休教授，自2007年起在国内进行了十次自驾游，主要集中在2019-2021年。这十次国内自驾游都是从上海出发，行程最远点分别是河北宁津、陕西延安、四川九寨沟、山西大同、贵州兴义、甘肃张掖、浙江龙泉、四川都江堰、河北张家口、广东韶关。本书约10万字，配图300余张，内容涉及旅游路线、日程安排、景点特色、途中见闻、衣食住行及观感体验。本书内容丰富、图文并茂、文笔详实，
七次欧洲自驾游随笔 电子书
七次欧洲自驾游随笔
  • 姚重华等
  • 作者夫妇二人都是上海华东理I大学的退休教授，于2012年至2016年在欧洲完成了七次自驾游，足迹遍及欧洲的大部分国家。本书总字数约10万，配图230余张，内容涉及旅游路线、日程安排、景点特色、途中见闻、衣食住行及观感体验。本书内容丰富、图文并茂、文笔详实，记录了欧洲绚丽的自然风光与厚重的人文历史，适合有兴趣在欧洲进行自驾游或自由行的读者参考，也可以将其与作者夫妇编写的《美加泰澳新五国自驾游随笔》和
微课程和多媒体课件设计与制作规范　第2版 电子书
微课程和多媒体课件设计与制作规范　第2版
  • 主编
  • 本书共分为三部分：第一部分主要介绍文字、声音、图像、视频、动画等视听觉媒体的运用与规范；第二部分主要介绍微课程的设计与制作，包括微课程的教学特点、教学设计与结构规划、教学编导与制作、基本教学技能与教学效果评价；第三部分介绍多媒体课件的制作与规范，包括多媒体课件设计与评价、多媒体课件的界面设计、PPT课件的设计与评价以及PPT课件制作规范流程。本书可作为教育技术专业教育技术公共课的教材，还适合教学管
现代教育技术教程．一级　第四版 电子书
现代教育技术教程．一级　第四版
  • 主编
  • 本书共分为3个部分8个模块，各个模块采用情境式教学和案例式教学方法进行介绍。第一部分为教学理论与教学技能篇，包括模块一和模块二，主要介绍现代教学理念和教学技能的应用；第二部分为网络技术与视听技术应用篇，包括模块三和模块四，主要介绍计算机网络及应用和数字音视频处理方法；第三部分为媒体技术与信息技术应用篇，包括模块五至模块八，主要介绍图像信息处理、电子文稿设计与制作、演示文稿设计与制作以及电子表格数据
用Python实现深度学习框架 电子书
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
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。
PaddlePaddleFluid深度学习入门与实战 电子书
PaddlePaddleFluid深度学习入门与实战
  • 潘志宏
  • 本书全面讲解PaddlePaddleFluid框架在深度学习领域的应用。
深度学习程序设计实战 电子书
深度学习程序设计实战
  • 方林 编著
  • 本书以Python语言和Tensorflow为工具，由浅入深地讲述了深度学习程序设计的基本原理、算法和思考问题的方法，内容包括自顶向下的程序设计、递归程序设计、面向对象的程序设计、反向传播算法、三层神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗网络和目标检测等。
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