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100 条"如何学习"搜索结果
如何学习
[美] 亚当·罗宾逊
这是一本学习方法书。美国著名学习问题专家,总结并分享数百位世界名校尖子生学习之道。
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企业如何管控用工风险
龙海军
本书分为九个部分,主要内容包括:招聘录用风险防范,试用期风险防范,劳动合同签订风险防范,集体合同风险防范,培训管理风险防范,绩效管理风险防范,薪酬管理风险防范,员工离职风险防范,劳动相关法律法规。
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法律如何让家不伤人
桂芳芳
本书选取了130余个真实案例,分为出轨家暴篇、分家析产篇、抚养监护篇、儿童权益篇、离婚手续篇、遗产继承篇等。
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如何有效选拔研究生
孙晓敏
本书以心理学、管理学等七个典型专业为例,参考国外相关研究成果,以实证研究资料为依据,展现了评价中心构建专业胜任特征的思路和方法,对我国研究生复试提出了重要的建设性观点,对于改进研究生复试工作,提高人才选拔质量,具有重要的参考价值。
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Maya 2020 超级学习手册
来阳
本书基于中文版Maya2020编写,通过大量的操作实例系统地讲解了三维动画的制作技术,是一本面向零基础读者的专业教程。全书共12章,详细讲解了软件的操作界面、模型制作方法、灯光技术、摄影机技术、材质贴图、渲染技术、流体特效、粒子系统等内容。本书结构清晰、内容全面、通俗易懂,第3~12章还设计了相应的实例,并阐述了制作原理及操作步骤,以此提升读者的实际操作能力。本书的配套学习资源内容丰富,包括书中所
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Photoshop CC超级学习手册
来阳
Adobe中国授权培训中心官方推荐教材,为你生动介绍PhotoshopCC的基础知识。
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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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深入学习Go语言
李晓钧
本书详细讲解了Go语言基础知识点,非常适合Go语言新手细细阅读。
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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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华为VPN学习指南
王达
1.本书针对目前市场上没有专门图书的华为ARG3系列路由器传统VPN(包括L2TPVPN、IPSecVPN、GREVPN、SSLVPN和DSVPN)技术原理、配置方法进行介绍。2.本书内容系统、丰富,更实战化,不仅包括许多深入的技术原理介绍,还有大量的分类应用配置步骤展示和具体的应用方案配置案例。3.本书注重细节,系统深入,思路清晰,符合读者阅读习惯。
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Python机器学习经典实例
用流行的Python库scikitlearn解决机器学习问题。
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Python机器学习开发实战
王新宇
Python机器学习入门,以实战为重点,配有大量代码和案例,简单、快速、易学。
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机器学习算法评估实战
宋亚统
在机器学习算法的实际应用中,我们不仅要知道算法的原理,也要了解如何评估算法上线服务的可靠性。
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机器学习算法竞赛实战
王贺,刘鹏,钱乾
本书是算法竞赛领域一本系统介绍竞赛的图书,书中不仅包含竞赛的基本理论知识,还结合多个方向和案例详细阐述了竞赛中的上分思路和技巧。
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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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算法学习指南
[美] 乔治·海涅曼
本书深入阐述关键算法、数据结构、数据类型的基本原理。
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动手学强化学习
张伟楠,沈键,俞勇
.名家作品:上海交通大学ACM班创始人俞勇教授、博士生导师张伟楠副教授、APEX实验室博士生沈键编写;.理论扎实:基于上交大ACM班的人工智能专业课程构建强化学习的学习体系;.配套资源丰富:在线代码运行环境+在线视频课程+在线讨论区+在线习题+配套课件;.多位业内大咖力荐:字节跳动人工智能实验室总监李航、1986年图灵奖得主JohnHopcroft、北京大学数学科学学院统计学教授张志华、伦敦大学学院计算机科学系讲席教授汪军、亚马逊资深科学家、《动手学深度学习》作者李沐
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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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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
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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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机器学习(第2版)
赵卫东 董亮 编著
机器学习是人工智能的重要技术基础,涉及的内容十分广泛。本书涵盖了机器学习和深度学习的基础知识,主要包括机器学习的概述、统计学基础、分类、聚类、神经网络、贝叶斯网络、支持向量机、文本分析、分布式机器学习算法等经典的机器学习基础知识,还包括卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、目标检测、自编码器等深度学习的内容。此外,本书还介绍了机器学习的热门应用领域推荐系统以及强化学习等主题。本书深入浅出、内容
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