100 条"TensorFlow:实战Google深度学习框架(第2版)"搜索结果
  • 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。
机器学习Python实战 电子书
  • 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
AIRIOT物联网平台开发框架应用与实战 电子书
  • 袁宁
  • 在可以预见的未来,物联网技术将改变所有行业。
JavaScript框架设计(第2版) 电子书
  • 全面讲解了JavaScript框架设计及相关的知识。
中文版Google SketchUp Pro 8.0完全自学教程(第2版) 电子书
  • 马亮
  • 这是一本全面介绍中文版SketchUp8.0基本功能及实际运用的书。本书完全针对零基础读者开发,是入门级读者快速、全面掌握SketchUp8.0的参考书。本书从SketchUp8.0的基本操作入手,结合大量的可操作性实例(134个实战和8个综合实例),全面、深入地阐述SketchUp8.0的建模、材质、动画与插件等方面的技术。在软件运用方面,本书结合3dsMax、Photoshop与VRay渲染器
动手学深度学习(PyTorch版)(精装版) 电子书
  • 阿斯顿·张(Aston
  • 本书是《动手学深度学习》的重磅升级版本,选用经典的PyTorch深度学习框架,旨在向读者交付更为便捷的有关深度学习的交互式学习体验。本书重新修订《动手学深度学习》的所有内容,并针对技术的发展,新增注意力机制、预训练等内容。本书包含15章,第一部分介绍深度学习的基础知识和预备知识,并由线性模型引出最简单的神经网络——多层感知机;第二部分阐述深度学习计算的关键组件、卷积神经网络、循环神经网络、注意力机
机器视觉与机器学习:算法原理、框架应用与代码实现 电子书
  • 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
机器学习算法竞赛实战 电子书
  • 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。
Python机器学习开发实战 电子书
  • 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。
机器学习算法评估实战 电子书
  • 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。
机器学习原理与实战 电子书
  • 何伟,张良均 主编
  • 本书共11章,分别介绍了机器学习概述、数据准备、特征工程、有监督学习、无监督学习、智能推荐的相关知识,并介绍了市财政收入分析案例、基于非侵入式电力负荷监测与分解的电力分析案例、航空公司客户价值分析案例、广电大数据营销推荐案例以及基于TipDM数据挖掘建模平台实现航空公司客户价值分析案例。
深度学习高手笔记·卷1:基础算法 电子书
  • 刘岩
  • 本书从算法理论、算法源码、实验结果等方面对深度学习算法进行分析和介绍。
基于互联网教育环境的深度学习 电子书
  • 吴颖惠
  • 互联网与深度学习结合,探讨教学策略及方法。
深度学习搜索引擎开发:Java实现 电子书
  • 本书是市面上少见的将搜索与深度学习相结合的书,讨论了使用(深度)神经网络来帮助建立有效的搜索引擎的方法。阅读本书无须具备开发搜索引擎的背景,也不需要具备有关机器学习或深度学预备知识,因为本书将介绍所有相关的基础知识和实用技巧。
深度学习时代的计算机视觉算法 电子书
  • 本书着重阐述了深度学习时代的计算机视觉算法的工作原理,首先对深度学习与计算机视觉基础进行了介绍,之后对卷积神经网络结构的演化过程,以及基于深度学习的目标检测算法、图像分割算法、人体姿态估计算法、行人重识别与目标跟踪算法、人脸识别算法和图像超分辨率重建方法进行了介绍。
深度学习:从入门到精通(微课版) 电子书
  • 王汉生
  • 本书讲解了深度学习的相关知识。全书共8章,包括深度学习简介及TensorFlow安装、神经网络基础、神经网络的TensorFlow实现、卷积神经网络基础、经典卷积神经网络(上)、经典卷积神经网络(下)、深度学习在文本序列中的应用以及深度学习实验项目等内容。
5G网络深度覆盖技术实战进阶 电子书
  • 韩雷
  • 本书首先分析了5G网络不同分类的场景,同时对室内分布场景进行了分类和解析,并阐述了5G场景的业务建模;然后,对面向5G室内分布系统建设进行分析,重点讲述了5G室内覆盖面对的挑战、5G室内分布系统建设的目标、5G室内分布的设备选型、建设策略以及对5G室内分布系统网络性能的影响因素和5G室内分布系统典型场景的应用解决方案;最后,选择具有代表性的5G室内分布系统实施案例进行了说明及验证。本书适合从事5G
Python机器学习编程与实战 电子书
  • 林耀进 张良均
  • 本书共8章,内容包括Python概述、NumPy数值计算、pandas基础、pandas进阶、Matplotlib绘图、scikit-learn、餐饮企业综合分析与预测、通信运营商客户流失分析与预测。前6章设置了选择题、填空题和操作题,后两章设置了操作题,希望通过练习和操作实践,读者可以巩固所学的内容。
Python机器学习入门与实战 电子书
  • 桑园 编著
  • 本书以零基础讲解为特色,用实例引导读者学习,深入浅出地介绍Python机器学习的相关知识和实战技能。
Spring源码深度解析(第2版) 电子书
  • 郝佳
  • 一本实践与理论并重、广度与深度兼顾的Spring源码开发指南。
深度学习2:重新定义未来教育的学习模式 电子书
  • [加拿大]乔安妮·奎因(Joanne Quinn)等
  • 本书通过六个部分来增强教师、领导者、学校和学区组织维持深度学习的能力。第壹部分概述了深度学习的原因、内容和方式,然后详细说明了如何以*佳方式使用本书。第二部分探讨了深度学习框架,并详细介绍了其各个组成部分。第三部分介绍了深度学习进阶,提供了详细的途径来设计和衡量各项能力的成长。第四部分介绍了几种深度学习的方法,提供了深度学习计划模板,以及促进应用学习设计的四个要素。第五部分探讨了协作评估学习任务的
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本书主要讲解深度学习和TensorFlow的实战知识,全书分为10章,主要内容如下:第1章为深度学习概述,包括深度学习的基础知识、深度学习的生产力实现—TensorFlow、数据模型、TensorFlow项目介绍、TensorFlow工作环境的安装与运行;第2章为机器学习概述,讲解机器学习的定义、任务、性能、经验、学习算法、线性回归实例和TensorFlow的完整运行脚本;第3章介绍从生物神经元到
TensorFlow 2深度学习实战 电子书
本书以深度学习的常用技术与TensorFlow2真实案例相结合的方式,深入浅出地介绍TensorFlow2实现深度学习的重要内容。全书共7章,分为基础篇(第1~3章)和实战篇(第4~7章),基础篇内容包括深度学习概述、TensorFlow2快速入门、深度神经网络原理及实现等基础知识;实战篇内容包括4个案例,分别为基于CNN的门牌号识别、基于LSTM网络的语音识别、基于CycleGAN的图像风格转换
TensorFlow深度学习项目实战(深度学习系列) 电子书
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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PaddlePaddle Fluid 1.5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。
华为MindSpore深度学习框架应用开发实战 电子书
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
TensorFlow深度学习基础与应用 电子书
本书内容包括TensorFlow在Windows操作系统、Linux操作系统、macOS下的安装,TensorFlow静态图、动态图、损失函数、优化器等基础语法,k均值、k近邻、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、人工神经网络、线性回归、逻辑回归、决策树回归等机器学习算法,分类、检测、检索、光学字符识别等图像处理技术,中文分词、命名实体识别等自然语言处理技术,TensorFlow高阶应用等。
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本书介绍了深度学习原理与TensorFlow实践。着重讲述了当前学术界和工业界的深度学习核心知识:机器学习概论、神经网络、深度学习。着重讲述了深度学习的实现以及深度学习框架TensorFlow:Python编程基础、TensorFlow编程基础、TensorFlow模型、TensorFlow编程实践、TensorFlowLite和TensorFlow.js、TensorFlow案例--医学应用和S
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