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100 条"PyTorch深度学习和图神经网络卷1基础知识(异步图书出品)"搜索结果
PyTorch深度学习和图神经网络卷1基础知识(异步图书出品)
李金洪
介绍深度学习与图神经网络相关的一系列技术与实现方法;内容涵盖PyTorch的使用、神经网络的原理、神经网络的基础模型、图神经网络的原理、图神经网络的基础模型;书中给出用PyTorch实现的网络模型和算法实例代码;提供本书源代码下载
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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
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深度学习与计算机视觉实战
主编
本书以深度学习在计算机视觉领域的常用技术与案例相结合的方式,深入浅出地介绍计算机视觉的常见任务及实现技术。全书共7章,内容包含概述、图像处理基本操作、深度学习视觉基础任务、基于FaceNet的人脸识别实战、基于FasterR-CNN的目标检测实战、基于U-Net的城市道路场景分割实战、基于SRGAN的图像超分辨率技术实战等。本书大部分章包含操作实践代码和课后习题,希望能够帮助读者在计算机视觉基础任
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高效学习法:用思维导图和知识卡片快速构建个人知识体系
赵莎
职场书籍,集底层思维、学习方法、笔记工具为一体的学习书。
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思维导图与学习:学习科学与技术新探
桑新民
本书以思维导图为主线,将思维导图与学习科学的新的学习理念巧妙结合,向学习者提供全新的思维方法,是学习科学与技术的新探,可大大节省学习者研究学习方法的时间。主要内容包括:思维导图与大学学习、五项学习技术、多元智能、思维导图与开发个人潜能等。
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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: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计算机视觉与深度学习实战
戴亮
一本书入门计算机视觉,将深度学习理论融入视觉识别案例,搭建理论与实践的桥梁。
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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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华语诗库. 第1卷
华语诗库编委会编
本书分为华语诗人、现代诗经、散文诗萃、诗盟佳苑、古韵新吟、华语诗观、一诗一评、名诗赏析、诗圃别裁、他乡之诗、经典诗话、诗人访谈、诗友茶座、诗海钩沉等14个部分。
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箭图和矩阵双模 张英伯文集
张英伯著
一、从43篇已发表的论文中挑选10~12篇。主要内容包括三个方面。(1)有限维野遗传代数Coxeter函子的特征值及其AR-箭图正则分支的结构,其中的模有合成因子唯一确定;任意野Artin代数AR-箭图的正则分支的结构。(2)若干范畴之间几乎可裂序列的一一对应;k-有理函数域上k-代数的表示。(3)一个强齐性范畴的例子;矩阵双模问题;齐性模范畴有限维代数的驯顺性。二、从已发表的关于数学英才教育的3
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深度思考:如何训练思维的深度和缜密度
刘蔚
当我们把思考的维度加深,就会打开解决问题的另一个境界。当我们的思维的深度和缜密度不断提升,我们完成工作、人际沟通、运营管理的各项能力都会得到质的提升。21世纪是知识经济时代,所以人类的智慧也必然成为财富和社会的动力。而处于当下的社会环境中,唯有懂得深度思考、快脑学习的人,才能掌握制胜关键。认识我们自身的脑力,通过逆向思维等训练方法消除先入为主的思维定势,通过自我管理激发出脑力潜能,使我们的思维速度
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深度学习2:重新定义未来教育的学习模式
[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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深度学习在动态媒体中的应用与实践
唐宏、陈麒、庄一嵘
本书是一本深度学习的基础入门读物,对深度学习的基本理论进行了介绍,主要以Ubuntu系统为例搭建了三大主流框架——Caffe、TensorFlow、Torch,然后分别在3个框架下,通过3个实战项目掌握了框架的使用方法,并详细描述了生产流程,最后讲述了通过集群部署深度学习的项目以及如何进行运营维护的注意事项。本书适合对深度学习有浓厚兴趣的读者、希望用深度学习完成设计的计算机专业或电子信息专业的高校
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Python实战速成手册:数据分析+机器学习+深度学习
方勇 著
本书基于Python语言,介绍了数据分析、机器学习、深度学习等内容,涉及统计学基础、Python基础、Python面向对象入门、在Python中操作MySQL、Pandas、Matplotlib、人工智能、Scikit-learn、神经网络等。书中包括大量代码和综合练习,以及丰富的实战案例。
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网络智能化中的深度强化学习技术
王敬宇
随着人工智能技术的广泛应用,网络智能化近年来受到广泛的关注,已经成为下一代移动通信与未来网络的重要技术。阿尔法围棋(AlphaGo)之后,深度强化学习不断推陈出新,为网络中的决策问题提供了有效的潜在解决方案。本书系统介绍了网络智能化中深度强化学习的基本理论、算法及应用场景。全书共8章,针对互联网、移动通信网、边缘网络、数据中心等典型网络,阐述了网络管理、网络控制、任务调度等决策需求,深入论述了深度
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深度强化学习实战:用OpenAI Gym构建智能体
普拉文·巴拉尼沙米(Praveen
这是一本介绍用OpenAIGym构建智能体的实战指南。全书先简要介绍智能体和学习环境的一些入门知识,概述强化学习和深度强化学习的基本概念和知识点,然后重点介绍OpenAIGym的相关内容,随后在具体的Gym环境中运用强化学习算法构建智能体。本书还探讨了这些算法在游戏、自动驾驶领域的应用。本书适合想用OpenAIGym构建智能体的读者阅读,也适合对强化学习和深度强化学习感兴趣的读者参考。读者应具备一
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深度学习:基于Python语言和TensorFlow平台(视频讲解版)
谢琼
本书基于使用Python语言的TensorFlow深度学习框架进行讲解,帮助你快速入门。
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思维导图:文言文满分学习法
刘艳
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刘艳
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