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实战深度学习算法：零起点通关神经网络模型（基于Python和NumPy实现）

徐彬
深度学习入门！不借助框架，用Python从头创建深度学习模型，带你闯关的算法书。

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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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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

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C++模板元编程实战：一个深度学习框架的初步实现

李伟
元编程在深度学习框架中的实践与性能优化。

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机器视觉与机器学习：算法原理、框架应用与代码实现

宋丽梅朱新军编著
《机器视觉与机器学习——算法原理、框架应用与代码实现》内容共10章。第1章为绪论，包括机器视觉的相关概念，机器视觉的发展、基本任务、应用领域与困难，以及马尔视觉理论；第2章为数字图像处理；第3章为相机成像；第4章为相机标定；第5章为ShapefromX；第6章为双目立体视觉；第7章为结构光三维视觉；第8章为深度相机，介绍当前颇受欢迎的Kinect、IntelRealSense等深度相机的知识与相关

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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。

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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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Python学习笔记：从入门到实战

张学建
精讲学习视频全程相伴，扫码即看；331个有趣实例及精彩分析娓娓道来

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基于互联网教育环境的深度学习

吴颖惠
互联网与深度学习结合，探讨教学策略及方法。

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Selenium自动化测试实战：基于Python

于涌
本书以Python3.8.2为基础，不但介绍了Selenium4.0alpha5的用法，而且介绍了测试模型、测试框架、测试策略方面的很多内容。本书共12章，内容主要包括Selenium自动化测试框架入门、Python环境的搭建、Selenium的安装、SeleniumIDE插件的安装与使用、Selenium脚本的编写、Selenium中的元素定位方法、自动化测试模型的搭建、自动化测试框架的设计、D

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算法精粹：经典计算机科学问题的Python实现

[美]大卫·科帕克（DavidKopec）
用Python语言求解经典的计算机科学问题。

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深度学习与飞桨PaddlePaddle Fluid实战

于祥
飞桨PaddlePaddle是百度推出的深度学习框架，不仅支撑了百度公司的很多业务和应用，而且随着其开源过程的推进，在其他行业得到普及和应用。本书基于2019年7月4日发布的飞桨PaddlePaddleFluid1.5版本（后续版本会兼容旧版本），以真实案例介绍如何应用飞桨PaddlePaddle解决主流的深度学习问题。本书适合对人工智能感兴趣的学生、从事机器学习相关工作的读者阅读，尤其适合想要通过飞桨PaddlePaddle掌握深度学习应用技术的研究者和从业者参考。本书包括以下内容：●飞桨PaddlePaddle的核心设计思想；●PaddlePaddle在MNIST上进行手写数字识别；●图像分类网络实现案例；●“天网”中目标检测和像素级物体分割的实现；●NLP技术应用案例：word2vec、情感分析、语义角色标注及机器翻译；●Paddle-Mobile与Anakin框架等高级主题；●飞桨PaddlePaddle与TensorFlow、Caffe框架的常用层对比。

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华为MindSpore深度学习框架应用开发实战

编著
全书从逻辑上共分3部分。第一部分由第1章和第2章组成，介绍深度学习的基础理论、MindSpore总体架构和编程基础。第二部分由第3～8章组成，介绍MindSpore框架各子系统的具体情况，包括数据处理、算子、神经网络模型开发、数据可视化组件MindInsight、推理、以及移动端AI框架MindSporeLite。第三部分由第9章和第10章组成，介绍使用MindSpore框架开发和训练的经典深度学

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深度学习与计算机视觉实战

主编
本书以深度学习在计算机视觉领域的常用技术与案例相结合的方式，深入浅出地介绍计算机视觉的常见任务及实现技术。全书共7章，内容包含概述、图像处理基本操作、深度学习视觉基础任务、基于FaceNet的人脸识别实战、基于FasterR-CNN的目标检测实战、基于U-Net的城市道路场景分割实战、基于SRGAN的图像超分辨率技术实战等。本书大部分章包含操作实践代码和课后习题，希望能够帮助读者在计算机视觉基础任

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高速列车智能自主定位模型与在线学习算法——基于应答器实测数据的机器学习

陈德旺著
本书利用武广高铁、京沪高铁和郑西高铁的大量实测数据开展研究，采用计算智能和机器学习等理论和方法，研究了几种比较典型的高速列车定位模型，尤其是基于应答器信息的模型参数在线学习算法，以提高列车定位精度和在线学习能力。最后，开发了高速列车职能定位软件，实现了相关的定位算法，并做了大量的比较和分析。

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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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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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百面深度学习算法工程师带你去面试：算法工程师带你去面试

葫芦娃
适读人群：本书适合相关专业的在校学生检查和加强对所学知识点的掌握程度，求职者快速复习和补充相关的深度学习知识，以及算法工程师作为工具书随时参阅。此外，非相关专业、但对人工智能或深度学习感兴趣的研究人员，也可以通过本书大致了解一些热门的人工智能应用、深度学习模型背后的核心算法及其思想。不可不读的深度学习面试宝典《百面机器学习》姊妹篇。Hulu诚意出品，全面收录135道算法面试题。一线大厂算法工程师合力创作，直击面试要点。从算法与模型到多领域应用，全方位解读深度学习。诚意推荐吴军/《浪潮之巅》《数学之美》作者华先胜/阿里巴巴达摩院人工智能中心主任，IEEEFellow李沐/AWS首席科学家，《动手学深度学习》作者孙茂松/清华大学人工智能研究院常务副院长本书适合相关专业的在校学生检查和加强对所学知识点的掌握程度，求职者快速复习和补充相关的深度学习知识，以及算法工程师作为工具书随时参阅。此外，非相关专业、但对人工智能或深度学习感兴趣的研究人员，也可以通过本书大致了解一些热门的人工智能应用、深度学习模型背后的核心算法及其思想。

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深度学习之摄影图像处理：核心算法与案例精粹

言有三
本书内容涉及摄影学、计算机视觉、深度学习3个领域，系统地介绍了计算机视觉在图像质量和摄影学各个领域的核心算法和应用，包括传统的图像处理算法和深度学习核心算法。本书理论知识体系完备，同时提供大量实例，供读者实战演练。本书融合摄影学和计算机视觉的内容，覆盖面非常广。第1章简单介绍摄影的历史、摄影与图像的基本概念和摄影中的许多基本技巧。从第2章开始，本书对摄影学中图像处理算法的各个重要方向进行介绍，包括

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Python算法设计与分析

王硕董文馨张舒行张洁李秉伦
本书内容包括：算法初步、排序算法、查找、双指针问题、哈希算法、深度优先搜索算法、广度优先搜索算法、回溯算法、动态规划、贪心算法、分治算法、并查集、最短路径算法和数论算法等常见算法。

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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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