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100 条"深度强化学习:算法原理与金融实践入门"搜索结果
深度强化学习:算法原理与金融实践入门
周炜星 编著
全面介绍深度强化学习的基础知识和经典算法。
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分布式架构原理与实践
崔皓
本书从软件结构的发展历史入手,描述了分布式架构的特性和存在的问题,并围绕这些问题展开了分析和实践。
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深度学习图像识别技术:
基于TensorFlow Object Detection API和OpenVINO™工具套件
张晶
适读人群:第一、打算学习并入门AI技术的高中、大中专、职高以及本科学生。第二、在各传统行业中,如农业、可再生资源、制造业及工业控制等,希望应用AI目标检测算法解决本行业问题的工程技术人员。第三、已经进入AI行业,但非AI算法工程师,希望自己动手亲自体验并学习AI技术的从业人员,如标注工程师、销售工程师、售后工程师、市场经理或产品经理等。1.人工智能专家教您利用深度学习技术快速落地图像识别项目。2.英特尔物联网事业部中国总经理陈伟博士倾力推荐。3.附赠超过4GB的案例素材资料包。
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用Python实现深度学习框架
陈震
本书分为三个部分。第一部分是原理篇,实现了MatrixSlow框架的核心基础设施,并基于此讲解了机器学习与深度学习的概念和原理。第二部分是模型篇,介绍了多种具有代表性的模型,包括逻辑回归、多层全连接神经网络、因子分解机、Wide&Deep、DeepFM、循环神经网络以及卷积神经网络,这部分除了着重介绍这些模型的原理、结构以及它们之间的联系外,还用MatrixSlow框架搭建并训练它们以解决实际问题
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Python深度学习实战——基于Pytorch
主编
本书以深度学习框架PyTorch为基础,介绍机器学习的基础知识与常用方法,全面细致地提供了基本机器学习操作的原理和在深度学习框架下的实践步骤。全书共16章,主要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,深度学习框架基础,Logistic回归,多层感知器,计算机视觉,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,相信能为读者提供有益的学习指导。??本书适合Pyth
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TensorFlow深度学习项目实战(深度学习系列)
[美] 卢卡·马萨罗
本书用TensorFlow框架针对现实场景设计深度学习系统,实现有趣的深度学习项目。
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Python深度学习(第2版)
[美] 弗朗索瓦·肖莱
Keras之父、谷歌人工智能研究员弗朗索瓦·肖莱执笔,深度学习领域力作。
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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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立言:金融智库实录(第3辑)
国家金融与发展实验室
本书是实验室关注国内外经济金融领域前沿问题的记录,反映了当下热门的理论问题和学术思想,具有较高的学术价值,本书虽保留了会议发言的现场风格,但整体较为顺畅。
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通信原理学习辅导与习题详解
组编
本书是《通信原理》的配套辅导书,旨在帮助读者整理知识、厘清概念、剖析难点、解惑疑点和归纳结论。本书共分为3部分,第1部分为知识总结与学习辅导,共12章,与《通信原理》对应,每章都包括知识要点、思维导图、重点知识总结、难点疑点分析(第1章除外)、典型真题;第2部分为课后习题详解与拓展练习,共12章,每章都包括课后习题详解、拓展练习与解析;第3部分为期末考试真题与研究生入学考试真题。本书可作为高等院校
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大模型入门:技术原理与实战应用
杨波
人工智能是人类探索未来的重要领域之一,以ChatGPT为代表的大模型应用一经推出在短短几个月时间内火爆全球。大模型代表了自然语言处理领域的一项伟大成就,它的诞生和发展正引领着我们走向全新的创作时代。本书共9章,深入探讨了大模型的工作原理和使用方法——提示工程,并研究了提示工程在电子商务、创意营销、内容创作、办公和编程等场景中的应用,以及如何赋能软件生态的发展等。本书旨在帮助读者了解提示工程的应用场
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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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程序设计竞赛训练营:算法与实践
邱秋 编著
本书分为回溯法、图、动态规划、网格等部分。回溯法部分介绍单向搜索和双向搜索,给出高级搜索的技巧;图部分分为图遍历和图算法章节,先介绍图遍历的方法,再以最小生成树问题、单源最短路径问题、多源最短路径问题、网络流问题中的经典算法为例,介绍了十余种算法的原理和相关应用;动态规划部分逐一介绍了集合型、区间型、图论型、概率型、非典型动态规划,并介绍了空间、时间上的优化技巧,以及相应的备忘、松弛技巧;网格部分
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软件定义网络核心原理与应用实践
黄韬
本书分为核心原理和应用实践两大部分,对软件定义网络(SDN)技术进行了全面剖析和深入解读。第一部分首先阐述了SDN的设计思想与体系架构,详细分析了软件定义网络的控制转发分离和可编程性两个突出属性,其次介绍了以OpenFlow为代表的SDN南向接口协议,以及北向和东向接U协议,接下来根据SDN的层次化架构,依次介绍了SDN数据平面、控制平面以及SDN应用案例,最后梳理总结J,SDN标准化进展以及学术
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深度学习经典案例解析(基于MATLAB)
赵小川
《深度学习经典案例解析(基于MATLAB)》分为“基础篇”“应用篇”和“实战篇”。通过17个案例循序渐进地介绍了深度学习网络的构建、训练、应用,以及如何基于MATLAB快速生成可执行的C、C++代码并在硬件上部署实现,内容讲解由浅及深、层层递进。本书所讲解的案例均配有代码实现,并对代码进行了详细注解,读者可通过阅读代码对本书讲解的内容进行更加深入的了解。《深度学习经典案例解析(基于MATLAB)》
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深度学习自然语言处理实战
开课吧 组编 张楠 苏南 王贵阳 等编著
近年来,基于深度学习方法的自然语言处理(NLP)已逐渐成为主流。本书共8章,主要介绍自然语言处理任务中的深度学习技术,包含深度学习理论基础、深度学习的软件框架、语言模型与词向量、序列模型与梯度消失/爆炸、卷积神经网络在NLP领域的应用、Seq2Seq模型与Attention机制、大规模预训练模型、预训练语言模型BERT,还给出了自然语言处理技术的高级应用和开发实例,并收录了基于PyTorch深度学
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深度学习的数学——使用Python语言
[美] 罗纳德·T.纽塞尔
解锁深度学习的数学密码,掌握AI技术的核心。
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人工智能和深度学习导论
)
本书首先介绍了人工智能的基础知识,然后分别介绍了机器学习、深度学习、自然语言处理和强化学习中的重点概念和实践过程,包含逻辑斯谛回归、k最近邻、决策树、随机森林、支持向量机、卷积神经网络、循环神经网络、LSTM、自动编码器等。此外,本书的附录部分还分别简单介绍了Keras、TensorFlow、pandas等人工智能相关的工具。本书适用于高等院校电子信息类专业的人工智能导论课程,也适合想要对人工智能
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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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HBase入门与实践(第2版)
彭旭
本书以精练的语言介绍了HBase的基础知识。
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