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100 条"还可以怎样学习"搜索结果
还可以怎样学习
邢星 主编
聚焦学习方式和学习内容的变革,勾勒人类未来学习的地图。
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深度学习
[美]伊恩·古德费洛
深度学习是机器学习的一个分支,它能够使计算机通过层次概念来学习经验和理解世界。
电子书
社群学习
吴健
适读人群:所有知识分享者和社群组织者,企事业单位负责培训的人员。樊登确定书名,并重磅推荐;秋叶、李海峰、李云龙、阿翔等众多社群学习&运营的大咖联袂推荐;现代成年人学习活动设计手册、翻转课堂培训师实操手册;实体经济社群运营的商业闭环方法论、线上微信群学习训练营全套SOP;樊登读书渠道读书沙龙经验分享、知识社群创业者必备技能。
电子书
深度学习
徐立芳
本书介绍了深度学习的基本概念、算法原理以及实现框架。全书共9章,分别介绍了深度学习的发展历史、神经网络与深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、深度学习在目标检测和图像描述中的应用、生成对抗网络、深度迁移学习和深度强化学习等,并提供了应用实例。
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机器学习
董亮
机器学习基础与高级内容全面讲解,实例丰富,易于学习巩固。
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中文版CorelDRAWX7基础培训教程(移动学习版)
宋可可
以CorelDRAWX7为蓝本,讲解各个工具和功能的使用方法。
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鬼狐录 聊斋奇女子——工笔插画实例教程
ruby可可
本书介绍了工笔画所用的工具和笔法,收录了28个聊斋奇女子的绘制案例,每个奇女子都有相关出处、对应解读和从线稿到上色的步骤详解,同时配合28个重难点技巧提示,让读者在学习绘画技法的同时,又能了解经典神话故事。
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中层经理怎样当?——角色定位篇
薛灿宏
本书解决了中层管理人员的职场问题,对于广大的中层管理人员兼具管理理论、实践的指导意义。对于一家具体的企业而言,一个中层管理人员对职业规则的了解与否,往往决定着其职业水平的高低,以及其在具体的管理中的实践水平。本书解决的正是通过这些规则规范的梳理,让中层经理更加明晰自身的定位价值和作用等。
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中层经理怎样当?——职场规则篇
薛灿宏
本书详解职场种种潜规则:第一上司关,如果上司不赏识,你纵有屠龙之技也只能望洋兴叹;第二同僚关,如果你太厉害以至对同僚利益构成威胁,那么同僚会群起而攻之;第三下属关,下属与你离心离德,你将不得善终。
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咫尺匠心:新工匠是怎样炼成的
蒋小华
本书不仅从理念角度讲述何谓工匠精神及工匠精神的内涵,且着重于从文化和机制角度,阐述如何建设工匠精神、如何培育工匠文化。
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大学生怎样成为创业者
兰若
创业教材聚焦学生思路清晰案例丰富实用易懂
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你可以睡得更好——睡觉是个技术活
李舜伟
通过日常工作中与大量失眠患者的接触,我很能体会到他们的痛苦,这本书就是谈谈有关睡眠方面的问题,它可以简单地告诉我们睡眠是怎么一回事?人们为什么会失眠?怎样拥有良好睡眠?如何正确应对失眠?相信看过此书后,对失眠的朋友会有些帮助,对目前能睡安稳觉的朋友也是个提醒:注意保持良好的睡眠习惯,不要在失眠的时候才去体会睡眠的重要。
电子书
“大怪兽”治不了“小可爱”,但温柔可以
陈娴
本书是一本富有童趣和师生间真挚情感、图文并茂的绘本。这本书里没有华丽的辞藻,没有煽情的感动,只是细细碎碎地记录了一位老师跟相遇过的孩子们在一起的日常,这些小故事是孩子们和老师之间最美好、最纯真的温暖!在本书的故事里,或有孩子天真的想象,或有老师的谆谆教导,或有师生间有趣的互动,或有一些勇敢的成长感悟,让人读来轻松欢快。
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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。
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JavaScript深度学习
尼尔森
深度学习扛鼎之作《Python深度学习》姊妹篇,前端工程师不可错过的AI入门书。
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Python机器学习
郭羽含 陈虹 肖成龙 主编
《Python机器学习》从实用的角度出发,整合Python语言基础、数据分析与可视化、机器学习常用算法等知识。内容从*基本的Python编程基础入手,由浅入深、循序渐进地讲授NumPy库和Matplotlib库,以及复杂的机器学习基本理论和算法,并突出知识的实用性和可操作性。《Python机器学习》力求以浅显的语言讲解复杂的知识,以直观的案例辅助读者理解,并以图表形式展示代码和运行结果,配合习题巩
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Python 深度学习
吕云翔 刘卓然 关捷雄 等编著
《Python深度学习》以深度学习框架为基础,介绍机器学习的基础知识与常用方法,全面细致地提供了机器学习操作的原理及其在深度学习框架下的实践步骤。全书共16章,分别介绍了深度学习基础知识、深度学习框架及其对比、机器学习基础知识、深度学习框架(以PyTorch为例)基础、Logistic回归、多层感知器、卷积神经网络与计算机视觉、神经网络与自然语言处理以及8个实战案例。本书将理论与实践紧密结合,相信
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实用机器学习
孙亮 黄倩
大数据时代为机器学习的应用提供了广阔的空间,各行各业涉及数据分析的工作都需要使用机器学习算法。本书围绕实际数据分析的流程展开,着重介绍数据探索、数据预处理和常用的机器学习算法模型。本书从解决实际问题的角度出发,介绍回归算法、分类算法、推荐算法、排序算法和集成学习算法。在介绍每种机器学习算法模型时,书中不但阐述基本原理,而且讨论模型的评价与选择。为方便读者学习各种算法,本书介绍了R语言中相应的软件包
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机器学习基础
编著
近年来人工智能技术蓬勃发展,人工智能正在改变我们的生活。为了让读者在不需要掌握太多数学和计算机科学知识的情况下,能够快速上手,使用Python语言实现常用的机器学习算法,并解决一些实际的问题,我们策划并出版本书。本书共14章,内容涵盖基本的机器学习概念和环境搭建,目前各个领域中的热门算法,以及数据预处理、模型评估和文本数据分析等。希望本书可以让读者轻松入门,在动手实践的过程中找到乐趣。本书可以作为
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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。
电子书
政府危机学习
张美莲 等著
新时代应急管理工作的新形势和新要求凸显了主动把握风险、危机和突发事件的重要性和迫切性,而提高政府和全社会从危机中学习的能力成为其内在要求和有效实现途径。作为国内首部关注政府危机学习的专著,全书从危机学习的理论研究借鉴、现状分析、绩效研究和机制设计四个方面展开初步探索,较为全面地揭示了我国政府危机学习的影响因素、现状特征、学习过程与结果、学习困境及其化解路径等,为继续推动我国政府危机学习研究提供了一
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