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100 条"Python深度学习:模型、方法与实现"搜索结果
Python深度学习:模型、方法与实现
[保加利亚] 伊凡·瓦西列夫
本书介绍了对象检测、图像分类、图像语义分割、自然语言处理、自动驾驶等领域的新的深度学习模型、方法和实现。
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动手打造深度学习框架
李伟
本书基于C++编写,旨在带领读者动手打造出一个深度学习框架。
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深度学习实战之PaddlePaddle
潘志宏 王培彬 万智萍 邱泽敏
内容提要本书全面讲解了深度学习框架PaddlePaddle,并结合典型案例,阐述了PaddlePaddle的具体应用。本书共15章。第1章介绍了深度学习及其主流框架;第2章介绍了几种不同的PaddlePaddle安装方式;第3章使用MNIST数据集实现手写数字识别;第4章介绍CIFAR彩色图像识别;第5章介绍了自定义数据集的识别;第6章介绍了验证码的识别;第7章介绍了场景文字的识别;第8章实现了验
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深度强化学习实战
[美] 亚历山大·扎伊
详解深度强化学习,从入门到实战。
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TensorFlow 2深度学习实战
张良均
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
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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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卷积神经网络的Python实现
单建华 著
一本包含全部代码的参考书零基础学习深度学习基于NumPy的Python语言实现卷积神经网络本书用极少的数学知识,深入浅出地介绍了机器学习、卷积神经网络的相关概念以及实践中特别重要的数据预处理。书中没有借助深度学习库,完全使用Python语言基于NumPy库实现了神经网络和卷积神经网络,并给出了全部代码。为了方便读者理解深度学习和更好地使用深度学习库,如TensorFlow,书中特别对误差反向传播算法和神经网络的优化方法进行了深入分析。在此基础上,本书进一步实现了经典的VGG网络和移动端MobileNetV2网络,同时介绍了GoogLeNet、ResNet和SENet。
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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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Python机器学习经典实例
用流行的Python库scikitlearn解决机器学习问题。
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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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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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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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TensorFlow深度学习项目实战(深度学习系列)
[美] 卢卡·马萨罗
本书用TensorFlow框架针对现实场景设计深度学习系统,实现有趣的深度学习项目。
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深度学习程序设计实战
方林 编著
本书以Python语言和Tensorflow为工具,由浅入深地讲述了深度学习程序设计的基本原理、算法和思考问题的方法,内容包括自顶向下的程序设计、递归程序设计、面向对象的程序设计、反向传播算法、三层神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗网络和目标检测等。
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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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数据科学:理论、方法与Python语言实践
谢健民 黎海波 主编
全书共分为10章,第1-2章介绍了数据科学的基础知识以及数据科学所需的各项技术;第3-5章涵盖了Python的语法基础,函数、模块与组合数据类型,文件读写;第6章介绍了网络爬虫的数据采集及方法;第7-8章重点介绍了数据分析过程中的两个重要模块:numpy和pandas;第9章介绍了数据可视化与应用;第10章结合之前的内容,以一个综合案例进行了实战分析。本书配有电子课件、电子教案、教学大纲、习题答案
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财务报表编制与分析:编制方法+深度分析+经典案例
平准
本书适合广大专业投资者、银行信贷经理、企业财会人员、注册会计师及财经专业学生阅读。
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深度共情:换位思考实现有效沟通
付海洋
沟通是语言、是动作,更是情绪。许多沟通不畅的情况都是源于“我以为”,这也是横在沟通中的一道墙,不推倒这道墙,沟通就是无效的。而“共情”就像是细流,带着包容与理解,缓缓融入对方的内心,于无声中搭起心意相通的桥梁,沟通便实现了。希望每一位读过本书的人都能成为一个温暖而充满力量的人。
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Python程序设计现代方法
黑马程序员
Python作为编程语言的一种,具有高效率、可移植、可扩展、可嵌入、易于维护等优点;同时Python语法简洁,代码高度规范,是初学者步入程序开发与设计之路的不二之选。本书在Windows环境下介绍Python3.x的基础语法,讲解程序开发流程,并结合项目介绍Python常用模块与通用的程序设计方法。本书分为10章,其中第1、2章简单介绍计算机与程序的概念,讲解Python的基础语法;第3~6章对P
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应用机器学习方法度量在线品牌忠诚度模型构建研究
赵玮著
在大数据环境下,面对在线消费提供的海量数据信息,传统的技术方法已逐渐无法满足企业创造和维持品牌忠诚的竞争需求。本书构建了一个在线消费大数据时代下的人工智能模型——机器学习模型,通过机器学习方法,对在线消费者的品牌商品购买行为进行聚类,实现具有相似忠诚度的用户的聚类,同时实现在线品牌忠诚度的度量。其中,重点研究机器学习路径、机器学习算法、模型构建方法,以及模型的检验与优化方法。赵玮著的《应用机器学习
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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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