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深度学习：原理与应用实践

张重生
深度学习领域力作，全面、系统地介绍深度学习相关的技术。

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PyTorch与深度学习实战

胡小春
本书以PyTorch深度学习的常用技术与真实案例相结合的方式，深入浅出地介绍使用PyTorch实现深度学习应用的重要内容。本书共7章，内容包括深度学习概述、PyTorch深度学习通用流程、PyTorch深度学习基础、手写汉字识别、文本生成、基于CycleGAN的图像风格转换、基于TipDM大数据挖掘建模平台实现文本生成等。本书大部分章包含实训和课后习题，希望通过练习和操作实践，帮助读者巩固所学的内

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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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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

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Python 深度学习

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

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JavaScript深度学习

尼尔森
深度学习扛鼎之作《Python深度学习》姊妹篇，前端工程师不可错过的AI入门书。

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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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深度学习与医学图像处理

陈峰蔚编著
一本介绍“如何使用深度学习方法解决医学图像处理问题”的入门图书。

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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。

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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。

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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。

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RFID原理与应用

陈晓凌黄凤英
本书讲解了射频识别(RFID)系统的概念、工作原理与应用实例。内容包括：RFID技术概述、RFID系统的构成及工作原理、RFID使用频率和电磁波的工作特性、RFID天线技术、RFID射频前端、RFID编码与调制、RFID防碰撞技术、RFID系统数据传输的安全性、RFID的标准体系、物联网的典型架构(EPC系统)、RFID的应用实例。

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ERP原理与应用

陈红军
本书是以易飞ERP软件为平台，以一虚拟企业的ERP项目实施与应用过程为主线，对课程内容进行整合、序化，在充分考虑ERP工程师职业能力认证考核内容的基础上，将课程内容序化为认识ERP、ERP供应链管理、ERP生产制造管理、ERP财务管理四个模块。

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电机原理与应用

张盛智
本书共十四章，主要内容包括变压器的工作原理和基本结构、变压器运行的基本原理、三相变压器及运行、其他变压器、电力变压器的允许运行方式和事故处理、同步发电机的工作原理和基本结构、交流电机的绕组及其电动势和磁动势、同步发电机的运行原理及特性、同步发电机的并列运行、同步发电机的突然短路及运行维护和事故处理、异步电动机的工作原理和基本结构、异步电动机的电力拖动、异步电动机的运行及故障处理、异步电动机的检修。

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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。

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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。

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PyTorch深度学习实战

[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。

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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

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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。

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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

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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。

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