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100 条"TensorFlow:实战Google深度学习框架(第2版)"搜索结果
TensorFlow:实战Google深度学习框架(第2版)
郑泽宇
本书为TensorFlow入门参考书,帮助你以快速、有效的方式上手TensorFlow和深度学习。
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SSM轻量级框架应用实战
肖静
在互联网迅猛发展的今天,SSM框架被越来越多地应用于企业级开发之中,其发展势头已经超过大部分JavaWeb框架,稳居榜首。本书以实用性为原则,重点讲解SSM框架在企业开发中常用的核心技术。内容逐层深入,而非一次铺开,先逐一讲解MyBatis、Spring和SpringMVC三大框架的精髓内容,再利用经典案例说明和实践,提炼含金量十足的开发经验。为保证学习效果,本书使用SSM框架技术改造经典项目,通
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ThinkPHP 5框架原理与实战
黑马程序员
ThinkPHP是一个使用PHP语言编写的免费、开源、轻量级的框架,主要用来开发Web应用,帮助企业提高项目开发速度,降低开发成本。ThinkPHP从诞生至今经历了多个版本,本书讲解的是ThinkPHP5.1版本,相比以前的3.x版本,采用了全新的架构思想,引入了许多PHP的新特性。 全书共有9章,第1章讲解开发环境搭建,第2~4章讲解框架基础知识和ThinkPHP源码分析,第5~7章讲解Thi
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机器学习案例实战(第2版)
赵卫东 著
机器学习已经广泛地应用于各行各业,深度学习的兴起再次推动了人工智能的热潮。本书结合项目实践,首先讨论了主流机器学习平台的主要特点以及机器学习的实战难点。在此基础上,利用主流的机器学习开源平台TensorFlow、OpenVINO、PaddlePaddle等,通过17个实战案例,详细地分析了决策树、随机森林、支持向量机、逻辑回归、贝叶斯网络、聚类、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等机器学习和
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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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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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SSH框架企业级应用实战
肖睿
SSH即Struts2+Spring+Hibernate,是目前比较流行的Web应用开源框架。本书紧密结合SSH框架实际应用,利用经典案例进行说明和实践,提炼含金量十足的开发经验,为读者提供与实际开发项目接近的案例,让读者既学到知识又丰富项目经验。本书共11章。主要内容包括Oracle数据库入门,操作Oracle数据库,Hibernate初体验,HQL查询语言,配置Hibernate关联映射,HQ
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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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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。
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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——原理、模型与实践
主编
本书是深度学习领域的入门教材,全面阐述了深度学习的知识体系,涵盖人工智能的基础知识以及深度学习的基本原理、模型、方法和实践案例,使读者掌握深度学习的相关知识,提高以深度学习方法解决实际问题的能力。全书内容包括人工智能基础、机器学习基础、深度学习主要框架、深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、自编码器与生成对抗网络。
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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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深度学习与医学图像处理
陈峰蔚 编著
一本介绍“如何使用深度学习方法解决医学图像处理问题”的入门图书。
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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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App自动化测试与框架实战
刘金起 李明黎
本书从App测试基础、实战技术,再到自动化测试框架的搭建,全面地讲解App测试所需要的知识,主要内容为:App测试及其类型、Java编程环境构建、Java语言基础、Android自动化环境精讲、Android自动化测试基础精讲、AndroidAppium自动化框架、Appium数据驱动测试框架封装实战、Appium关键字驱动测试框架封装实战、持续集成的自动化、Appium常见问题处理方式。本书适合
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机器学习Python实战
张松慧 陈丹 主编
本书使用Python的机器学习算法库scikit-learn讲解机器学习重要算法的应用,内容包括机器学习认知、数据预处理、KNN算法、线性回归算法、逻辑回归算法、朴素贝叶斯算法、决策树与随机森林算法、支持向量机、k-mcans算法、神经网络、模型评估与优化。本书使用通俗易懂的语言、丰富的图表和大量的案例对机器学习的重要算法进行讲解,提供一条从实践出发掌握机器学习知识的途径,读者即使没有很扎实的数学
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机器学习案例实战
赵卫东
机器学习已经广泛地应用于各行各业,深度学习的兴起再次推动了人工智能的热潮。本书结合项目实践,首先讨论了TensorFlow、PySpark、TI-ONE等主流机器学习平台的主要特点;然后结合Tableau介绍了数据可视化在银行客户用卡行为分析的应用。在此基础上,利用上述介绍的这些平台,通过多个项目案例,详细地分析了决策树、随机森林、支持向量机、逻辑回归、贝叶斯网络、卷积神经网络、循环神经网络、对抗
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机器学习工程实战
[加] 安德烈·布可夫
机器学习入门手册《机器学习精讲》姊妹篇,人工智能和机器学习领域专业人士的多年实践结晶,深入浅出讲解机器学习应用和工程实践。
电子书
人工智能深度学习基础实践
张健,常城主编
本书分为人工智能产品研发、深度学习数据应用、深度学习基础应用3篇共10个项目,内容包括:人工智能需求管理、设计人工智能产品、人工智能开发平台应用、数据采集工程应用、数据处理工程应用、数据标注工程应用等。
电子书
人工智能深度学习综合实践
罗卿,常城主编
本书较为系统地介绍深度学习模型训练、计算机视觉模型应用、自然语言处理模型应用等技术。全书共9个项目,包括深度学习全连接神经网络应用、深度学习卷积神经网络应用、深度学习模型训练——循环神经网络应用、计算机视觉模型数据准备、计算机视觉模型训练与应用、计算机视觉模型部署、自然语言处理预训练模型数据准备、自然语言处理预训练模型训练与应用、自然语言处理模型部署等。本书以满足企业用人需求为导向、以岗位技能和综
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