100 条"强化学习:原理与Python实战"搜索结果
  • 肖智清
  • 携七大优势,带你一书学透强化学习,掌握ChatGPT背后的关键技术。
Python核心技术实战详解 电子书
  • 张洪朋
  • 1.内容讲解深入。本书对Python的核心知识进行了深入剖析,循序渐进地讲解了核心功能模块的开发技术,帮助读者快速步入Python开发高手之列。2.提供更为广泛的解决方案。本书深入讲解了10个不同的主题模块,每一个主题涵盖了特定应用开发领域。在书中不仅给出了案例讲解,还包含了更多的拓展知识,能够帮助读者使用Python开发各种类型的应用程序。3.通过网站论坛形成互帮互学的朋友圈。为了方便给读者答疑,特提供了网站论坛等支持,并且随时在线与读者互动,让大家在互学互帮中形成一个良好的学习编程的氛围。
Python语言区块链开发实战 电子书
  • 编著
  • 区块链技术作为当前具有影响力的重大创新技术之一,引起了全球各界人士的广泛关注。它以去中心化的方式集体维护可信数据,具有防篡改、高度可扩展等特点,是构建价值互联网的基石。本书共8章。第1章从概念和原理上对区块的定义与数据结构、区块链的构成等进行详细描述,并介绍哈希算法、非对称加密技术与数字签名、默克尔树、共识算法、区块链分叉等内容。第2章和第3章着重介绍区块链模拟系统的构建,以及在此基础上开发的去中
Python数据可视化实战 电子书
  • 刘礼培
  • 本书以实践出发,全面地介绍数据可视化的流程和Python数据可视化的应用,并详细阐述使用Python解决企业实际问题的方法。全书共8章,分为基础模块(第1-5章)和实战模块(第6-8章)。基础模块包括Python数据可视化概述、数据的读取与处理、Matplotlib数据可视化基础、用seaborn绘制进阶图形、pyecharts交互式图形绘制;实战模块包括广电大数据可视化项目实战、新零售智能销售数
Python实战教程(微课版) 电子书
  • 主编
  • 本书共16章,内容涵盖基本数据类型、自定义函数、控制语句、自定义模块和导入语句等Python基础知识,面向对象编程、文件管理和路径管理、序列化和持久化等Python中级知识,Web开发、数据库开发等Python高级知识,字符编码、BOM等拓展知识。
人工智能原理与实践:基于Python语言和TensorFlow 电子书
  • 张明 何艳珊 杜永文
  • 本书是一本针对高校学生的绝佳TensorFlow学习教材。作者结合众多高质量的代码,生动讲解了TensorFlow的底层原理,并从实际应用问题入手,从实践的角度出发,通过具体的TensorFlow案例程序介绍常见的模型和应用解决办法。同时,在教材中还介绍了模型部署和编程过程中所用到的诸多开发技巧。是学习和掌握人工智能这个最新、最火的IT领域的推荐图书。
社群粉丝经济玩转法则(实战强化版) 电子书
  • 郑清元
  • 在移动互联网连接人人的今天,社交媒体让粉丝经济、社群经济的价值大发异彩。市场中,靠大众化产品赢得消费者的局面已经成为历史,而小众化、定制化、个性化的产品则受到粉丝们的青睐。本书从社群和粉丝经济入手,通过探讨社群和粉丝的产生、发展及行为模式,向读者展示社群粉丝经济的构建和营销模式。本书提供几十个极具实操性的成功案例,并从案例中深入分析落地方法,教会读者如何构建社群,并引导粉丝消费、支持、宣传产品与服
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
深入Activiti流程引擎:核心原理与高阶实战 电子书
  • 贺波 编著
  • 企业级BPM开发指南,科学而有效地管理业务。
Python程序设计基础与实战(微课版) 电子书
  • 主编
  • 本书主要介绍Python的基础知识及程序设计方法,从Python的环境配置、基础语法、常用数据类型,到函数的封装,再到面向对象程序设计,由浅入深,由部分到整体,由面向过程到面向对象,对读者来说易学易用。全书以案例贯穿,用Python编程解决生活中常见问题,包括书籍词频统计、垃圾分类查询、在线商城的评价分析、薪资结算、图片水印生成等21个实战案例。除此之外,本书的内容紧跟当下的新技术,使读者学到的知
Python3:语料自动获取与语料库实战 电子书
  • 陆晓蕾
  • 本书介绍了基于Python3的语料库相关技术与应用,内容包括语料自动获取与语料分析实践。全书分为理论篇和实践篇,理论篇主要介绍了如何将Python3应用到语料自动获取、存储与读取、清洗与预处理、语料检索与分析等典型应用场景,其中第4章还涉及部分自然语言处理的内容,包括情感分析、命名实体识别等;实践篇主要从开发环境配置出发,以IMDb为例,阐述了影评语料的自动获取和基于机器学习的文本分析方法。从语料
机器学习从原理到应用 电子书
  • 卿来云 黄庆明
  • 本书共11章,主要介绍机器学习的基本概念和两大类常用的机器学习模型,即监督学习模型和非监督学习模型。
深度学习的数学——使用Python语言 电子书
机器视觉与机器学习:算法原理、框架应用与代码实现 电子书
  • 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
Python 3 程序设计学习指导与习题解答 电子书
  • 郭瑾 杨彬彬 刘德山
  • 本书围绕全国计算机等级考试大纲编写,深入挖掘二级Python考纲内容,知识讲解由浅入深,案例设计强调应用和扩展,通过习题与解答检验读者的学习效果。本书还配有面向自我学习提升和全国计算机等级考试二级Python的模拟试卷,着力提升读者独立学习和分析问题的能力。
机器学习算法竞赛实战 电子书
  • 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。
机器学习算法评估实战 电子书
  • 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。
深度学习实战之PaddlePaddle 电子书
  • 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
TensorFlow 2深度学习实战 电子书
  • 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
扩散模型从原理到实战 电子书
  • 徐浩然
  • AIGC的应用领域日益广泛,而在图像生成领域,扩散模型则是AIGC技术的一个重要应用。本书以扩散模型理论知识为切入点,由浅入深地介绍了扩散模型的相关知识,并以大量生动有趣的实战案例帮助读者理解扩散模型的相关细节。全书共8章,详细介绍了扩散模型的原理,以及扩散模型退化、采样、DDIM反转等重要概念与方法,此外还介绍了StableDiffusion、ControlNet与音频扩散模型等内容。最后,附录