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100 条"深度学习案例精粹:基于TensorFlow与Keras"搜索结果
深度学习案例精粹:基于TensorFlow与Keras
王晓华
实战深度学习:基于TensorFlow2.5和Keras的11个实战案例。
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机器学习经典算法剖析——基于OpenCV
赵春江
机器学习是一种自动分析所构建模型的数据分析方法。通过迭代地从数据中不断学习,机器学习可以使计算机找到一些隐含的信息量,而这些信息量是无法明确通过编程得到的。本书以OpenCV2.4.9为研究工具,对算法—正态贝叶斯分类器、K近邻算法、支持向量机、决策树、AdaBoost、梯度提升树、随机森林、期望极大值、神经网络,不仅具体分析了它们的原理和实现方法,还进行了详细的源码解析,并且给出了基于OpenC
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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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深度学习高手笔记·卷1:基础算法
刘岩
本书从算法理论、算法源码、实验结果等方面对深度学习算法进行分析和介绍。
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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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财务报表编制与分析:编制方法+深度分析+经典案例(第2版)
平准
内容提要本书专为会计专业人员进行财务报表编制、财务指标解读、财务综合分析而编写。本书框架体系完整、案例契合经济发展现状、讲解深入清晰,能够帮助会计专业人员快速掌握财务报表编制与分析的方法与技巧。本书既可以作为会计专业人员的案头工具书,也可作为其他人员了解财务报表编制与分析的参考读物。
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虚拟化高性能NoSQL存储案例精粹——Redis+Docker
高洪岩
本书主要介绍虚拟化平台Docker结合NoSQL、Redis开发的相关知识点。本书使用大量篇幅着重介绍Redis中的五大数据类型的使用方法,包括String、Hash、List、Set和SortedSet,还介绍了使用Redis实现高可用的哨兵、复制、集群、高性能数据导入的流水线,以及保障数据操作原子性的事务。另外,本书对Redis中的数据持久化方案AOF和RDB也进行了介绍,并对HyperLog
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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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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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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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医院管理精粹
易利华 主编
内容翔实、理论价值高、实践操作性强,是当前我国医院管理者可以借之则用的管理理论书籍。
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机器学习案例实战(第2版)
赵卫东 著
机器学习已经广泛地应用于各行各业,深度学习的兴起再次推动了人工智能的热潮。本书结合项目实践,首先讨论了主流机器学习平台的主要特点以及机器学习的实战难点。在此基础上,利用主流的机器学习开源平台TensorFlow、OpenVINO、PaddlePaddle等,通过17个实战案例,详细地分析了决策树、随机森林、支持向量机、逻辑回归、贝叶斯网络、聚类、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等机器学习和
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基于机器学习的工作流活动推荐
著
随着云计算、大数据等的快速发展,越来越多的组织用信息化手段进行流程管理。如何提升流程执行的智能化程度、动态性和柔性,以提高对非标准业务的管理效率,是流程管理面临的一个重要问题。本书基于流程管理系统积累的日志,提出了3种流程管理的工作流活动推荐方法,分别为基于用户类别近邻的活动推荐方法、基于Pearson相关系数的活动推荐方法和基于协同过滤的活动推荐方法,并介绍了一种流程信息的可视化算法,实现了一个
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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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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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深入理解TensorFlow:架构设计与实现原理
彭靖田 林健 白小龙
本书以TensorFlow1.2为基础,从基本概念、内部实现和实践等方面深入剖析了TensorFlow。书中首先介绍了TensorFlow设计目标、基本架构、环境准备和基础概念,接着重点介绍了以数据流图为核心的机器学习编程框架的设计原则与核心实现,紧接着还将TensorFlow与深度学习相结合,从理论基础和程序实现这两个方面系统介绍了CNN、GAN和RNN等经典模型,然后深入剖析了TensorFl
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Android移动开发案例教程——基于Android Studio开发环境
张光河
本书根据普通高等院校计算机专业本科生的教学要求,在总结近几年“Android移动开发”课程教学经验的基础上,结合本课程及专业的发展趋势、Android移动开发**新发展的情况编写而成。本书共分为7章:第1章对Android平台的历史和现状、架构和特点、开发环境搭建做了简要介绍;第2章介绍Android开发所需的基本知识;第3章介绍Android开发中的多媒体编程知识;第4章介绍Android开发中
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基于价值创造的会计应用经典案例研究
马杰
本书主要编著收录了有关财务会计、财务管理、管理会计、企业并购等方面的经典案例12篇,以期推进专业学位研究生质量的提升。本书可作为MPAcc案例课程教材或配套辅助教材,也可以作为高年级本科生相关课程的辅助教材。
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证治汇补
李用粹
1.本书由“中医临床必读丛书”精选而来。该丛书畅销十余年,累计数百万销量,久居图书畅销榜前列。2.所选医籍,多为医家推崇,尊为必读经典医籍,占有重要的学术地位。3.所选医籍均为各位专家遴选精善底本,加以严谨校堪,为读者提供精确的原文。4.本次修订拟从开本、装帧形式、用纸方面进行调整,同时针对原书错讹之处进行订正,并改写导言,更新和增加使用说明等。本书为清·李用粹编撰。全书8卷,列提纲门、内因门、外
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百面深度学习 算法工程师带你去面试:
算法工程师带你去面试
葫芦娃
适读人群:本书适合相关专业的在校学生检查和加强对所学知识点的掌握程度,求职者快速复习和补充相关的深度学习知识,以及算法工程师作为工具书随时参阅。此外,非相关专业、但对人工智能或深度学习感兴趣的研究人员,也可以通过本书大致了解一些热门的人工智能应用、深度学习模型背后的核心算法及其思想。不可不读的深度学习面试宝典《百面机器学习》姊妹篇。Hulu诚意出品,全面收录135道算法面试题。一线大厂算法工程师合力创作,直击面试要点。从算法与模型到多领域应用,全方位解读深度学习。诚意推荐吴军/《浪潮之巅》《数学之美》作者华先胜/阿里巴巴达摩院人工智能中心主任,IEEEFellow李沐/AWS首席科学家,《动手学深度学习》作者孙茂松/清华大学人工智能研究院常务副院长本书适合相关专业的在校学生检查和加强对所学知识点的掌握程度,求职者快速复习和补充相关的深度学习知识,以及算法工程师作为工具书随时参阅。此外,非相关专业、但对人工智能或深度学习感兴趣的研究人员,也可以通过本书大致了解一些热门的人工智能应用、深度学习模型背后的核心算法及其思想。
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