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100 条"神经网络与深度学习——基于TensorFlow框架和Python技术实现"搜索结果
神经网络与深度学习——基于TensorFlow框架和Python技术实现
包子阳
AI热门关键词:Python、TensorFlow、神经网络和深度学习。
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基于价值实现和权利保障的档案资产论建构研究
王小云 著
作者力图通过明确档案资产的劳动价值、使用价值,以及有形资产的载体价值、无形资产的内容价值等价值发展线索,梳理档案资产相关权利的发展轨迹以及档案资产客体扩张的历史脉络,阐明档案资产与信息资产、数字资产、知识资产等关联概念的关系,分析档案价值与档案权利的实现对于档案资产运营的影响,最终确立档案资产论以及主要观点。
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机器学习Python实战
张松慧 陈丹 主编
本书使用Python的机器学习算法库scikit-learn讲解机器学习重要算法的应用,内容包括机器学习认知、数据预处理、KNN算法、线性回归算法、逻辑回归算法、朴素贝叶斯算法、决策树与随机森林算法、支持向量机、k-mcans算法、神经网络、模型评估与优化。本书使用通俗易懂的语言、丰富的图表和大量的案例对机器学习的重要算法进行讲解,提供一条从实践出发掌握机器学习知识的途径,读者即使没有很扎实的数学
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Python机器学习入门
程晨
Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。它具有丰富和强大的模块(库),能够很轻松地把用其他编程语言(尤其是C/C++)编写的各种模块联结在一起。这两年随着人们对人工智能的关注越来越多,大家对Python的学习热情也越来越高。在IEEE发布的编程语言排行榜中,Python已经多年排名第一。这本Python编程与机器学习的入门书,首先介绍了一些Python编程的基础知识,然
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深度学习与飞桨PaddlePaddle Fluid实战
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。
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深度学习与计算机视觉实战
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
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深度学习实战之PaddlePaddle
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
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深度强化学习实战
[美] 亚历山大·扎伊
详解深度强化学习,从入门到实战。
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Flask Web应用开发项目实战 基于Python和统信UOS
木合塔尔·沙地克 著
本书通过一个完整的项目开发案例,系统介绍在统信UOS操作系统上进行FlaskWeb应用开发的过程。本书从项目功能、环境配置开始介绍,详细分析用户功能、管理功能、数据分析与可视化、数据库管理的代码实现,最后还介绍了搭建服务器的流程与模块化编程。为了方便学习,本书提供完整的项目源码。虽然所有代码的开发调试在统信UOS上进行,但在Windows、macOS和Linux系统上均可以运行。本书可作为高校计算
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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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Java EE框架开发技术与案例教程
张继军 董卫 编著
本书内容包括:JavaWeb开发的基础技术(HTML、JavaScript、CSS、JSP、Servlet、过滤器、监听器、JavaBean和JDBC等)、Struts2框架技术及其相关的应用案例、Hibernate框架技术及其应用案例、Spring框架及其子框架技术(AOP编程技术、Spring的数据库访问框架和Spring的Web框架)与应用案例,以及Spring与Struts2、Hibern
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深度学习原理与PyTorch实战(第2版)
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。
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Python机器学习经典实例
用流行的Python库scikitlearn解决机器学习问题。
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Python机器学习开发实战
王新宇
Python机器学习入门,以实战为重点,配有大量代码和案例,简单、快速、易学。
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环境审计:理论框架和评价体系
俞雅乖
本书着眼于低碳经济背景下环境审计理论框架的重塑和评价体系的构建。
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深度学习程序设计实战
方林 编著
本书以Python语言和Tensorflow为工具,由浅入深地讲述了深度学习程序设计的基本原理、算法和思考问题的方法,内容包括自顶向下的程序设计、递归程序设计、面向对象的程序设计、反向传播算法、三层神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗网络和目标检测等。
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动手学深度学习(PyTorch版)
阿斯顿·张(Aston Zhang),李沐(Mu Li),等
·深度学习领域重磅作品《动手学深度学习》重磅推出PyTorch版本;·李沐、阿斯顿·张等大咖作者强强联合,精心编撰;·全球400多所大学采用的教科书,提供视频课程、教学PPT、习题,方便教师授课与学生自学;·能运行、可讨论的深度学习入门书,可在线运行源码并与作译者实时讨论。
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深度学习从入门到精通
谢佳标 主编
本书基于当前流行的深度学习框架之一——Keras,从新手的角度出发,详细讲解Keras的原理,力求帮助读者实现Keras从入门到精通。全书共9章,主要内容包括初识深度学习、深度学习的数据预处理技术、使用Keras开发深度学习模型、卷积神经网络及图像分类、循环神经网络在文本序列中的应用、自编码器、生成式对抗网络、模型评估及模型优化,以及深度学习实验项目。本书内容由浅入深、语言通俗易懂,从基本原理到案
电子书
5G系统技术原理与实现
孙韶辉
本书通过5G系统运维和5G系统故障处理等维度,对5G系统技术原理与实现进行了细致解读。
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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。
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Python网络爬虫技术
张良均
以任务为导向,介绍了不同场景下Python爬取网络数据的方法。
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