100 条"词汇与语法深度训练八年级"搜索结果
  • 陈凤
  • 英语重要性突出,初中英语深度训练丛书助学生提升能力。
Python 深度学习 电子书
  • 吕云翔 刘卓然 关捷雄 等编著
  • 《Python深度学习》以深度学习框架为基础,介绍机器学习的基础知识与常用方法,全面细致地提供了机器学习操作的原理及其在深度学习框架下的实践步骤。全书共16章,分别介绍了深度学习基础知识、深度学习框架及其对比、机器学习基础知识、深度学习框架(以PyTorch为例)基础、Logistic回归、多层感知器、卷积神经网络与计算机视觉、神经网络与自然语言处理以及8个实战案例。本书将理论与实践紧密结合,相信
Linux深度攻略 电子书
  • 於岳
  • Linux是一个免费的多用户、多任务的操作系统,其稳定性和安全性显著,网络功能强大。目前,Linux已经成为全球增长zui快的操作系统,其应用更加丰富,特别是在系统级的数据库、消息管理、Web应用、桌面办公和嵌入式开发等方面。Linux深度攻略首先从介绍Linux系统的安装入手,讲述了Linux系统管理和服务器配置两部分的知识。系统管理方面内容有Linux系统简介和安装,Linux字符界面,目录和
灵感的深度 电子书
  • 马新立
  • 本书收录的文章分领导调研、动态事件、经验概览、深度透视、人物写真、工作纪实、监督聚焦、时事评论、理论探讨九个专题。
深度学习与飞桨PaddlePaddle Fluid实战 电子书
  • 于祥
  • 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PaddlePaddleFluid1.5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。
深度学习与计算机视觉实战 电子书
  • 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
Python深度学习:逻辑、算法与编程实战 电子书
  • 何福贵 编著
  • 机器学习是人工智能领域一个极其重要的研究方向,而深度学习则是机器学习中一个非常接近AI的分支,其思路在于建立进行分析学习的神经网络,模仿人脑感知与组织的方式,根据输入数据做出决策。深度学习在快速的发展过程中,不断有与其相关的产品推向市场,显然,深度学习的应用将会日趋广泛。《Python深度学习:逻辑、算法与编程实战》是关于深度学习的理论、算法、应用的实战教程,内容涵盖深度学习的语言、学习环境、典型
新编公文写作一本通——格式、技巧与范例大全(第2版) 电子书
  • 笔杆子训练营编著
  • 本书共10章,具体包括公文基础知识,公文要素与格式说明,公文行文规则与规范,以及党政机关公文,法规、规章公文,公务往来公文,告启公文,礼仪公文,活动庆典公文和计划公文7类公文范例与解析。本书设置了“专家点拨”“写作技巧”“扩展阅读”等栏目,并提供了大量的公文写作电子模板和案例,帮助读者更好地理解公文写作的技巧。
投掷运动原理、技术与训练 电子书
  • 杰伊•西尔韦斯特(Jay
  • 本书讲解了铅球、铁饼、标枪和链球这四项田径投掷运动的内容,涵盖从投掷运动的生物力学基础到具体项目的实际训练指导。全书共分为6章,第1章主要介绍了投掷运动的生物力学基础,为投掷运动的训练提供理论依据;第2章探讨了投掷运动中的力量与爆发力发展,针对运动员的力量训练和技术调整,介绍了投掷运动中的力量调节、周期化训练和有效能量传递等方面的内容,覆盖投掷运动的各个阶段;第3章至第6章分别介绍铅球、铁饼、标枪
羽毛球教学与训练 电子书
  • 杨敏丽编著
  • 杨敏丽编著的《羽毛球教学与训练(高等教育体育专业通用教材)》内容包括:羽毛球基本理论知识,技术与教学训练,战术与教学训练,竞赛组织、规则裁判法。本书适合大学羽毛球体育课教学,同时适合一般羽毛球爱好者学习。
电子技术实践与训练 电子书
  • 杨定成
  • 本书共3个单元,内容包括:电子电路基础实训、电子技术实践训练和电子技术综合实践训练。
新SAT词汇精选 电子书
  • 冷楠
  • 本书共收录词条5000个,义项共7000余条,并根据难度划分为基础词汇以及高级词汇。
考研英语核心词汇 电子书
  • 开圆圆
  • 本书依据考研英语历年真题中的词频高低排列词汇,并且按照“同根/同缀”对词汇进行分类,帮助考生高效记忆词汇。本书还为多数词汇添加了真题例句,帮助考生在具体语境中记忆词汇,同时在背单词的过程中逐渐熟悉真题、学会分析并理解长难句。上述内容是这本书的主体,除此以外,本书还配有“词汇故事”、“词汇习题”和“词根词缀速查表”。“词汇故事”是为了帮助考生从词源的角度深刻理解词汇的起源和发展,从根本上明白单词的形
Python计算机视觉与深度学习实战 电子书
  • 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。
曲直:笛卡尔沉思集深度解析与启示 电子书
  • 高鹏
  • 清华大学博士,知名投资人,中央电视台、山西卫视等多个栏目嘉宾导师高鹏,深度解读西方经典。
深度学习原理与PyTorch实战(第2版) 电子书
  • 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。
PyTorch深度学习实战 电子书
  • [美]伊莱·史蒂文斯(Eli,Stevens),[意]卢卡·安蒂加(Luca Antiga),等
  • 1.PyTorch核心开发者教你使用PyTorch创建神经网络和深度学习系统的实用指南。2.详细讲解整个深度学习管道的关键实践,包括PyTorch张量API、用Python加载数据、监控训练以及对结果进行可视化。3.PyTorch核心知识+真实、完整的案例项目,快速提升读者动手能力:a.全面掌握PyTorch相关的API的使用方法以及系统掌握深度学习的理论和方法;b.快速从零开始构建一个真实示例:肿瘤图像分类器;c.轻松学会使用PyTorch实现各种神经网络模型来解决具体的深度学习问题;d.章尾附有“练习题”,巩固提升所学知识;更有配套的代码文件可下载并动手实现。4.PyTorch联合创作者SoumithChintala作序推荐!5.书中所有代码都是基于Python3.6及以上的版本编写的,提供源代码下载。
Yii框架深度剖析 电子书
  • 刘琨
  • Yii是一个基于组件、用于开发大型Web应用的高性能PHP框架,它提供了当今Web2.0应用开发所需要的几乎一切功能,是zui具开发效率的PHP框架之一。《Yii框架深度剖析》站在框架设计的高度,从源代码级别剖析了Yii框架的工作机制。《Yii框架深度剖析》分为15章,其内容涵盖了PHP框架的概念,Yii框架的工作流程,布局的概念及作用,模块的概念及作用,ActiveRecord模型的原理和作用,
Windows 10深度攻略 电子书
  • 郭强
  • 本书由浅入深、循序渐进地讲解了Windows10操作系统的使用方法,以及一些管理和应用技巧,以便读者能够更加深入地了解并掌握Windows10操作系统的使用方法。本书以Windows10的相关管理任务为主线,内容由浅入深,主要包括Windows10基础入门、个性化设置、输入法设置与文字输入、文件和文件夹的管理、系统自带程序的应用、配置与管理用户账户、Internet网上冲浪、Windows10设备
走进深度课堂 电子书
  • 谢幼如
  • 本套丛书紧跟当前教育信息化的前沿发展,直面互联网+时代的信息技术促进中小学课堂教学变革的重大命题,涉及中小学各学科领域及其核心素养,强调理论引领、技术支撑、应用创新。在可视化课堂中实现知识、思维、数据等的可视化,有助于提升教学与学习绩效,促进学生多元发展。电子书包为可视化课堂提供新的技术支持,而可视化课堂也为电子书包提供新的应用思路。本书主要内容包括可视化课堂概述、电子书包对可视化课堂的支持作用、
青少年篮球入门教程全彩图解视频学习版 电子书
  • 高山
  • 青少年篮球入门教程由具有丰富的青少年篮球执教经验的NBA姚明篮球俱乐部前技术总监高山教练与专业的体能培训机构合力打造!针对青少年提供篮球技术和体能训练方面的指导详解60项基础技术、17项技术提升练习身体控制、球性训练、运球、传接球、投篮提供30个篮球专项体能训练动作整合式热身、增强式训练、速度灵敏训练、力量训练随书附赠131段动作指导视频!结合动作指导视频学习,轻松提高运动表现!上海市篮球协会副会长陈德春北京市篮球运动协会秘书长、首都体育学院教授薛正武湖北省篮球协会副秘书长、武汉体育学院教授申甫国家男子篮球队前主力大前锋马健专业推荐