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100 条"深度学习与目标检测（第2版）"搜索结果
深度学习与目标检测（第2版）
深度学习与目标检测（第2版）
  • 杜鹏 编著
  • 从概念到用应用，剖析基于深度学习的目标检测，涵盖医疗、交通、无人驾驶领域的工程实践。
传感器与检测技术 第2版 电子书
传感器与检测技术 第2版
  • 牛百齐 董铭 主编
  • 为了适应培养技能型人才的需要，《传感器与检测技术第2版》依据高等职业教育人才培养目标的要求，遵循简明、实用、新颖的编写原则，力求理论联系实际，突出应用及技能训练，着重介绍了常用传感器的结构、原理、测量转换电路及传感器检测技术应用。全书共分11章，第1章介绍了传感器与检测技术基础，第2～10章分别介绍了电阻式传感器、电感式传感器、电容式传感器、压电式传感器、热电式传感器、磁电式传感器、光电式传感器、
汽车检测与诊断（下册）第3版 电子书
汽车检测与诊断（下册）第3版
  • 陈焕江
  • 本书是《汽车检测与诊断》（第3版）的下册，主要介绍了汽车故障的诊断与分析方法，包括汽车电源系统、汽车起动系统，发动机燃油供给系统、发动机点火系统，汽车变速系统、汽车制动系统、汽车转向系统及巡航控制系统、汽车悬架系统的简要工作原理、主要故障类型和故障诊断分析方法等。《汽车检测与诊断》（第3版）分为具有相对独立性的上、下两册出版。上册以汽车技术状况的检测与诊断为主；下册以汽车各总成的故障诊断为主。既可
汽车检测与维修专业实训项目标准化指导书 电子书
汽车检测与维修专业实训项目标准化指导书
  • 杨玲玲
  • 本书为广西特色高校立项建设成果——实践教学项目标准化方案系列之一，是高等职业教育汽车检测与维修专业的实训教材。全书分汽车检测维修专业实验实训项目简介及实训项目指导书两大部分。指导书分课程实训（4门课程）及整周实训（8门课程）。主要课程包括：汽车机械基础，汽车机械制图，汽车电工电子技术，汽车及配件营销实务，发动机机械系统的检测与修复，汽车传动系统的检测与修复，发动机电控系统的诊断与修复，汽车电路与电
深度学习经典案例解析（基于MATLAB） 电子书
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）》
TensorFlow深度学习从入门到进阶 电子书
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
深度学习自然语言处理实战 电子书
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
人工智能深度学习基础实践 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。
人工智能深度学习综合实践 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
深度学习的数学——使用Python语言 电子书
深度学习的数学——使用Python语言
人工智能和深度学习导论 电子书
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
汽车故障诊断与检测技术 第2版 电子书
汽车故障诊断与检测技术 第2版
  • 王盛良
  • 本书系统的介绍了现代汽车发动机、底盘、电气设备及汽车综合性能检测设备的正确使用、检测数据的分析处理和检修基本思路，根据汽车各系统的工作流程、工作特征和工作参数从面到线、从线到点进行分析，诊断出存在问题的零部件(积木)，另外，本书还介绍我国汽车强制定期检测的机构、项目以及检测线的检测流程。
华为MindSpore深度学习框架应用开发实战 电子书
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
动手学深度学习（PyTorch版）（精装版） 电子书
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
现代临床视野检测（第2版） 电子书
现代临床视野检测（第2版）
  • 袁援生 主编
  • 这本书在临床“大数据”时代提供眼科视野学的数据分析参考，进一步地提高国内视野检查的水平。
光电检测技术（第4版） 电子书
光电检测技术（第4版）
  • 张志伟等
  • 张志伟、曾光宇、李仰军主编的《光电检测技术》介绍了光电检测系统的构成和应用基础知识。重点叙述了光电检测过程中常用的光源、各种性能的光电转换器、光纤与光纤传感技术和光外差检查技术。本书内容全面，叙述简明扼要，既重视理论性，也讲究实用性。可供电子信息类及其他相关专业的理工科本科生、研究生作教材选用，也可作为相关科技工作者的参考用书。
深度学习之摄影图像处理：核心算法与案例精粹 电子书
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
建筑材料与检测 电子书
建筑材料与检测
  • 杨小刚
  • 本书共分为13章，主要内容包括绪论、建筑材料的基本性质、建筑石材、气硬性胶凝材料、水泥、混凝土、烧土制品、金属材料、合成高分子材料、防水材料、木材及制品、其他建筑材料等，每章均有小结和复习思考题，以便于掌握内容的重点。
建筑材料与检测 电子书
建筑材料与检测
  • 于新文
  • 本教材为《建筑工程技术》专业建设项目系列教材之一。具体内容有：绪论、建筑材料的基本性质、气硬性胶凝材料、水泥的性能及检测、混凝土的性能及检测、建筑砂浆的性能及检测、墙体材料的性能及检测、建筑钢材的性能及检测、防水材料的性能及检测、建筑塑料的性能及检测、建筑装饰材料的性能及检测、建设工程质量检测等内容。本书是一本编入各种新材料、新标准、针对性和适用性较强的专业基础课教材。本书可作为高职高专普通专科院
深度学习高手笔记·卷1：基础算法 电子书
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。
基于互联网教育环境的深度学习 电子书
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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