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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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Keras深度学习与神经网络
肖睿 程鸣萱 编著
本书从人工智能导论入手,阐述人工智能的发展及现状,重点介绍了机器学习和神经网络基础、反向传播原理、卷积神经网络和循环神经网络等内容。本书内容由浅入深,循序渐进,从神经元和感知机入手,逐步讲解深度学习中神经网络基础、反向传播以及更深层次的卷积神经网络、循环神经网络。本书知识体系完整,内容覆盖面广,介绍了深度学习中常用的模型和算法,助力读者多方位掌握深度学习的相关知识。本书可作为高等院校计算机等相关专
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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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深度学习的数学——使用Python语言
[美] 罗纳德·T.纽塞尔
解锁深度学习的数学密码,掌握AI技术的核心。
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人工智能和深度学习导论
)
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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AIRIOT物联网平台开发框架应用与实战
袁宁
在可以预见的未来,物联网技术将改变所有行业。
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JavaScript框架设计(第2版)
全面讲解了JavaScript框架设计及相关的知识。
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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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动手学深度学习(PyTorch版)(精装版)
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
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中文版Google SketchUp Pro 8.0完全自学教程(第2版)
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
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机器学习原理与实战
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。
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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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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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深度学习搜索引擎开发:Java实现
著
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。
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深度学习高手笔记·卷1:基础算法
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。
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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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深度学习:从入门到精通(微课版)
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。
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深度学习时代的计算机视觉算法
等
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。
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Python机器学习入门与实战
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。
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Python机器学习编程与实战
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。
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