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OpenCV深度学习应用与性能优化实践

李鹏
深入解析OpenCVDNN模块、基于GPU/CPU的加速实现、性能优化技巧与可视化工具，以及人脸活体检测等应用。

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机器学习与Python实践

黄勉
机器学习理论实践全书，12章内容丰富，适合各层次读者。

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5G网络优化与实践进阶

张军民
5G网络优化与实践进阶由中国工程院院士通信领域的专家邬贺铨院士作序并推荐。5G网络优化与实践进阶书中有三大篇内容：原理与技术篇、规划与部署篇、优化与应用篇。内容丰富，架构清晰，读者可以深入浅出地把理论知识与实际工作结合起来，真正掌握5G网络的全面应用，对全书内容更有把握。5G网络优化与实践进阶是一本以5G原理与关键技术为基础，从5G规划与部署到5G商用网络优化案例分析的工具书，详细地论述了5G无线传播理论、天线、组网规划、规划流程、测试数据和相关经验。5G网络优化与实践进阶一书的作者均在项目一线从事5G网络规划、咨询、设计多年，有非常丰富的工程项目经验，本书与市场中的同类书相比，更侧重于理论结合工程实践，从事5G网络优化的人员都可受益，都可以强化自己的通信系统知识，掌握5G网络知识与实际操作技能，尤其是现场安装、调试、分析数据等均会收获颇丰。

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Matlab优化设计及其应用

陈玉英,严军,许凤,张红兵
本书以Matlab语言为工具，介绍了优化设计的相关理论基础，并以实用、多角度的工程实例为对象，通过编程实现其求解及优化目的。主要内容包括：优化设计基本模型及图形表示，线性规划，一维搜索方法，无约束优化问题，有约束优化问题，多目标函数优化问题的经典算法，Matlab优化工具箱函数及应用，优化算法工程应用实例等内容。本书可作为高等工科院校有关专业优化设计相关课程的教材和教学参考书，也可供有关专业教师及

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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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深度学习原理与PyTorch实战（第2版）

集智俱乐部
一本系统介绍深度学习技术及开源框架PyTorch的入门书。

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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。

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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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Python深度学习（第2版）

[美] 弗朗索瓦·肖莱
Keras之父、谷歌人工智能研究员弗朗索瓦·肖莱执笔，深度学习领域力作。

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TensorFlow深度学习项目实战（深度学习系列）

[美] 卢卡·马萨罗
本书用TensorFlow框架针对现实场景设计深度学习系统，实现有趣的深度学习项目。

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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。

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Python深度学习实战——基于Pytorch

主编
本书以深度学习框架PyTorch为基础，介绍机器学习的基础知识与常用方法，全面细致地提供了基本机器学习操作的原理和在深度学习框架下的实践步骤。全书共16章，主要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，深度学习框架基础，Logistic回归，多层感知器，计算机视觉，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，相信能为读者提供有益的学习指导。??本书适合Pyth

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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

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OpenCV 4 快速入门

冯振郭延宁吕跃勇
本书结合刚刚发布的OpenCV4.1版本，重点讲解了OpenCV4的新特性和新的应用，并把新的功能结合案例部分，全面展示给读者，为了让读者学习到新的内容，全书结合深度学和计算机视觉，具体讲解了OpenCV4的应用技巧。

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转化率：淘宝天猫店铺推广深度优化

龚琳
本书精选了“直通车＋钻石展位＋淘宝客”这3大店铺运营的热门工具予以详细介绍，具体内容包括直通车的基础操作、工具设置、精选人群和推广策略；钻石展位的基本原理、数据分析、营销场景和直钻结合；淘宝客的运营方案和推广技巧；“直钻搜”结合构建流量闭环与打造爆款等，帮助读者吃透低成本打造爆款的推广技巧，让流量加倍，转化率翻番。

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TensorFlow深度学习从入门到进阶

张德丰编著
TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其支持多种客户端语言下的安装和运行。本书以TensorFlow为导线，进行机器学习，书中每章节都是以理论引出，TensorFlow应用巩固结束，理论与实践相结合，让读者快速掌握TensorFlow机器学习。本书共10章，主要包括内容有：TensorFlow介绍、TensorFlow编辑基础、TensorFlow进阶

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深度学习自然语言处理实战

开课吧组编张楠苏南王贵阳等编著
近年来，基于深度学习方法的自然语言处理（NLP）已逐渐成为主流。本书共8章，主要介绍自然语言处理任务中的深度学习技术，包含深度学习理论基础、深度学习的软件框架、语言模型与词向量、序列模型与梯度消失/爆炸、卷积神经网络在NLP领域的应用、Seq2Seq模型与Attention机制、大规模预训练模型、预训练语言模型BERT，还给出了自然语言处理技术的高级应用和开发实例，并收录了基于PyTorch深度学

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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）》

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人工智能和深度学习导论

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本书首先介绍了人工智能的基础知识，然后分别介绍了机器学习、深度学习、自然语言处理和强化学习中的重点概念和实践过程，包含逻辑斯谛回归、k最近邻、决策树、随机森林、支持向量机、卷积神经网络、循环神经网络、LSTM、自动编码器等。此外，本书的附录部分还分别简单介绍了Keras、TensorFlow、pandas等人工智能相关的工具。本书适用于高等院校电子信息类专业的人工智能导论课程，也适合想要对人工智能