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100 条"深度学习与信号处理：原理与实践"搜索结果
深度学习与信号处理：原理与实践
深度学习与信号处理：原理与实践
  • 郭业才
  • 深度学习网络模型与实战案例分析
Flink与Kylin深度实践 电子书
Flink与Kylin深度实践
  • 开课吧 组编 王超 李沙 编著
  • 本书从实用角度出发，首先介绍了Flink的功能模块、运行模式、部署安装等内容，然后着重介绍了Flink中的实时处理技术和批量处理技术，接着讲解了Flink的Table与SQL、CEP机制、调优与监控、实时数据同步解析，*后通过Flink结合Kylin实现了实时数据统计的功能。本书内容全面，由浅入深，包含大量的代码示例，并提供下载服务，每章配有重要知识点串讲视频和小结，以指导读者轻松入门。本书适合有
数字信号处理与DSP实现技术 电子书
数字信号处理与DSP实现技术
  • 陈帅
  • 本书分为3大部分共9章第1～4章讲述了数字信号与系统的处理和快速处理；第5～7章讲述了数字滤波器的设计理论；第8～9章讲述了数字信号与系统的DSP实现技术。
空间信号协同处理理论与技术 电子书
空间信号协同处理理论与技术
  • 李敏
  • 本书从空间信号协同传输以及MIMO系统的原理出发，分别从信号的发送、接收两个方而介绍如何利用空间信号协同处理理论与技术来提升MIMO系统的信号传输性能以及频谱利用率。本书主要内容包括信号发送端的单用户、多用户以及中继波束成形技术，讨论了理想信道状态信息、非理想信道状态信息以及同信道干扰情况下的波束成形设计；信号接收端的串行干扰消除技术、格基规约技术、迭代检测译码技术以及信道估计检测双重迭代技术。本
Flink原理与实践 电子书
Flink原理与实践
  • 鲁蔚征 编著
  • 本书围绕大数据流处理领域，介绍FlinkDataStreamAPI、时间和窗口、状态和检查点、TableAPI&SQL等知识。书中以实践为导向，使用大量真实业务场景案例来演示如何基于Flink进行流处理。
TensorFlow深度学习基础与应用 电子书
TensorFlow深度学习基础与应用
  • 杨虹 谢显中 周前能 王智鹏 张安文编著
  • 本书内容包括TensorFlow在Windows操作系统、Linux操作系统、macOS下的安装，TensorFlow静态图、动态图、损失函数、优化器等基础语法，k均值、k近邻、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、人工神经网络、线性回归、逻辑回归、决策树回归等机器学习算法，分类、检测、检索、光学字符识别等图像处理技术，中文分词、命名实体识别等自然语言处理技术，TensorFlow高阶应用等。
Python深度学习与项目实战 电子书
Python深度学习与项目实战
  • 著
  • 本书基于Python以及两个深度学习框架Keras与TensorFlow，讲述深度学习在实际项目中的应用。本书共10章，首先介绍线性回归模型、逻辑回归模型、Softmax多分类器，然后讲述全连接神经网络、神经网络模型的优化、卷积神经网络、循环神经网络，最后讨论自编码模型、对抗生成网络、深度强化学习。
PaddlePaddleFluid深度学习入门与实战 电子书
PaddlePaddleFluid深度学习入门与实战
  • 潘志宏
  • 本书全面讲解PaddlePaddleFluid框架在深度学习领域的应用。
机器学习原理与实战 电子书
机器学习原理与实战
  • 何伟，张良均　主编
  • 本书共11章，分别介绍了机器学习概述、数据准备、特征工程、有监督学习、无监督学习、智能推荐的相关知识，并介绍了市财政收入分析案例、基于非侵入式电力负荷监测与分解的电力分析案例、航空公司客户价值分析案例、广电大数据营销推荐案例以及基于TipDM数据挖掘建模平台实现航空公司客户价值分析案例。
联邦学习：原理与算法 电子书
联邦学习：原理与算法
  • 王伟
  • 人工智能机器学习教程书籍，平安科技联邦学习团队执笔，由浅入深介绍联邦机器学习的算法体系，注重工程实践，保证理论前沿性。
数字信号处理及应用学习指导与习题解析（微课版） 电子书
数字信号处理及应用学习指导与习题解析（微课版）
  • 黄琼丹　主编
  • 本书系工业和信息化部“十四五”规划教材、国家级一流本科课程配套教材《数字信号处理及应用（第2版）（微课版）》（ISBN：978-7-115-57889-1，简称主教材）的配套教辅。全书内容分为三大部分：第1部分为与主教材各章对应的学习指导与习题解析；第2部分为数字信号处理中的复杂工程问题案例；第3部分为模拟试卷及详解。本书注重对知识点的体系化介绍，重视理论知识在工程实践中的应用，采用传统教辅书与新
边缘计算原理与实践 电子书
边缘计算原理与实践
  • 谢人超 黄韬 杨帆 刘韵洁
  • 本书对边缘计算的发展历史与趋势、几种典型的边缘计算技术的基本架构与原理进行了阐述，并对边缘计算涉及的关键技术与最新进展、部署方案、应用场景与实践进行了详细讲解。本书涉及的内容广泛、技术思想凝炼，突出核心原理和关键技术的阐述，同时力图深入讲解边缘计算开源平台的使用过程。本书对从事边缘计算技术研发的专业人士、网络运营管理人员、相关专业高校学生以及对边缘计算技术感兴趣的读者，都具有一定的参考价值。
云计算原理与实践 电子书
云计算原理与实践
  • 王伟
  • 本书系统地讲解了云计算的知识框架，包括云计算的三大认识角度（商业模式、计算范式、实现方式）、四个关键技术（计算、存储、网络、安全）、四种开发运维维度（云原生应用、云操作系统、云端软件、云运维），以及三大应用场景（云桌面、开发云、大数据与人工智能）。本书在大部分的章中安排了一个或多个基于开源软件的实训内容，以帮助读者更有效地动手实践，包括GitHub、Hadoop、OpenStack、KVM、Doc
IP通信原理与实践 电子书
IP通信原理与实践
  • 胡耀华
  • 本书共分六章：第一章概述介绍了计算机网络的基本概念、发展历程等基础知识；第二章物理层介绍了计算机网路体系结构中**底层的功能、使用的相关技术；第三章介绍了数据链路层的基本功能、以太网和局域网的接入方式；第四章网络层介绍了IP协议以及多种网络互连手段和常见的路由协议；第五章传输层介绍了TCP和UDP两种常用协议的工作方式和适用场合；第六章应用层着重介绍了常见的应用层功能和协议。
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
Keras深度学习与神经网络 电子书
Keras深度学习与神经网络
  • 肖睿 程鸣萱　编著
  • 本书从人工智能导论入手，阐述人工智能的发展及现状，重点介绍了机器学习和神经网络基础、反向传播原理、卷积神经网络和循环神经网络等内容。本书内容由浅入深，循序渐进，从神经元和感知机入手，逐步讲解深度学习中神经网络基础、反向传播以及更深层次的卷积神经网络、循环神经网络。本书知识体系完整，内容覆盖面广，介绍了深度学习中常用的模型和算法，助力读者多方位掌握深度学习的相关知识。本书可作为高等院校计算机等相关专
深度学习 电子书
深度学习
  • [美]伊恩·古德费洛
  • 深度学习是机器学习的一个分支，它能够使计算机通过层次概念来学习经验和理解世界。
深度学习 电子书
深度学习
  • 徐立芳
  • 本书介绍了深度学习的基本概念、算法原理以及实现框架。全书共9章，分别介绍了深度学习的发展历史、神经网络与深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、深度学习在目标检测和图像描述中的应用、生成对抗网络、深度迁移学习和深度强化学习等，并提供了应用实例。
非平稳随机信号的分数域分析与处理 电子书
非平稳随机信号的分数域分析与处理
  • 张峰
  • 主要围绕通信、雷达、生物医学等实际工程领域中常见的两种chirp型非平稳随机信号——chirp平稳信号和chirp循环平稳信号展开，详细介绍了这两种信号的分数域信号分析与处理理论和应用，为非平稳随机信号的分数域分析提供了研究框架。本书选取以线性正则变换和分数傅里叶变换为代表的分数变换，介绍chirp平稳信号的二阶统计量定义与性质、通过线性时变系统后的统计规律及不同变换域的信息量变化规律；在此基础上
机器学习与Python实践 电子书
机器学习与Python实践
  • 黄勉
  • 机器学习理论实践全书，12章内容丰富，适合各层次读者。
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