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100 条"零基础入门Python深度学习"搜索结果
零基础入门Python深度学习
刘文如
了解深度学习的入门书。
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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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深度学习与围棋
(美) 马克斯·帕佩拉 (Max Pumperla)
深入浅出的深度学习入门书,从零实现AlphaGo,为AI理论和应用打下基础。
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对照Excel,零基础学Python数据分析
杨开振
本书主要介绍如何使用Python处理Excel数据。本书内容分为三大部分:第一部分主要介绍数据分析的概念和Python基础;第二部分通过蜂蜜电商数据分析案例详细介绍数据分析的技术要点,包括读写Excel文件所需的xlwings库和openpyxl库、数据分析的pandas核心库,以及数据可视化常用的Matplotlib库和Seaborn库;第三部分包括个人消费贷款数据分析和螺蛳粉连锁店销售数据分析
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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编程基础
闫俊伢
全面介绍Python编程基础与实用技术。
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Python编程基础
庄浩 周颖 徐卫 赵力
人工智能的普及将是未来的发展趋势,本书作为青少年人工智能编程语言教材,尽可能通俗易懂且全面地解释Python语言的基础知识。全书共12章,介绍了从Python语言基础到使用Python创建图像界面的知识。第1章首先从总体上介绍了Python语言的发展历程和与编程语言相关的知识。第2、3章介绍了Python语言中常用的数据结构以及操作方法。第4章介绍了一种基本的抽象方法,即变量,并介绍了程序和外部环
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Python编程基础
主 编 王正霞 李巧君副主编 李俊翰 陈甫
《Python编程基础》是Python编程的基础教程,基于当前Python的*新版本3.7。本书基础知识翔实,包含丰富的、循序渐进的实践项目。首先,介绍了简单的HelloWorld程序任务,让读者认识Python,并介绍编程环境的安装与配置,以及如何实现HelloWorld程序。接着介绍Python的基础知识—值、变量、数据类型、表达式和运算,以及程序流程控制—if语句、循环语句,同时给出了丰富的
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Python开发基础
戴歆 罗玉军
Python语言是当前最活跃的开发语言之一,在数据科学领域、网络爬虫领域、Web开发领域、服务器自动化运维及游戏领域都有着非常广泛的应用。尤其是在数据科学领域,越来越多的数据科学家开始将Python语言作为主要的工具。本书以Windows操作系统为平台,系统讲解Python3的基础知识。全书共10章,首先介绍了Python语言的基础入门,开发环境搭建,必备的基础语法,如变量与数据类型、流程控制语句
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Python编程基础
张良均
介绍了Python编程基础及其相关知识的应用,解决部分实际问题。
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零基础绘画入门教程——休闲水彩
裴昌龙
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摄影构图与用光零基础入门与提高
郑志强 编著
学摄影“零基础入门与提高”系列图书,摄影构图与用光从“菜鸟”到“达人”。
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深度学习原理与实践
陈仲铭
(1)大量图例,简单易懂。作者亲自绘制了大量插图,力求还原深度学习的算法思想,分解和剖析晦涩的算法,用图例来表示复杂的问题。生动的图例也能给读者带来阅读乐趣,快乐地学习算法知识,体会深度学习的算法本质。(2)简化公式,生动比喻。深度学习和机器学习类的书中通常会有大量复杂冗长的算法公式,为了避免出现读者读不懂的情况,本书尽可能地统一了公式和符号,简化相关公式,并加以生动的比喻进行解析。在启发读者的同时,锻炼读者分析问题和解决问题的能力。(3)算法原理,代码实现。在介绍深度学习及相关算法的原理时,不仅给出了对应的公式,还给出了实现和求解公式的代码,让读者明确该算法的作用、输入和输出。原理与代码相结合,使得读者对深度学习的算法实现更加具有亲切感。(4)深入浅出,精心剖析。理解深度学习需要一定的机器学习知识,本书在D1章介绍了深度学习与机器学习的关系,并简要介绍了机器学习的内容。在内容安排上,每章依次介绍模型框架的应用场景、结构和使用方式,最后通过真实的案例去全面分析该模型结构。目的是让读者可以抓住深度学习的本质。(5)入门实践,案例重现。每一章最后的真实案例不是直接堆砌代码,而是讲解使用该算法模型的原因和好处。从简单的背景知识出发,使用前文讲解过的深度学习知识实现一个实际的工程项目。实践可以用于及时检验读者对所学知识的掌握程度,为读者奠定深度学习的实践基础。将一本技术书籍写得通俗易懂谈何容易,但《深度学习原理与实践》这本书确实做到了。书中对近年来火热的深度学习理论知识进行简单剖析,化繁为简,没有局限于坐而论道,而是将实例和数学理论相结合,让读者能够快速理解各种模型并上手实践,值得细读。--唐春明 广州大学数学与信息学科学院副院长本书从原理、方法、实践这3个维度系统地介绍了深度学习的方方面面,内容详实,解读清晰,细节与全貌兼顾,既适合初学者阅读,也可以作为深入研究的参考用书。--杨刚 西安电子科技大学教授近年来出版的深度学习相关图书中,本书是我见过非常有指导意义的中文书籍之一。本书对ANN、CNN、RNN等模型进行深入浅出的介绍,引入大量图例和简化后的公式,让算法浅显易懂。每一章的实践内容都给人惊喜,强烈推荐!--吴健之 腾讯音乐高级工程师作为产品经理,我能看懂的深度学习书籍实在太少了。本书恰到好处,插图丰富直观,数学公式简练,很喜欢此类风格的图书,易懂好学。即使你不是程序员或算法专家,该书也值得一看!--张瑞 中软国际高级产品经理
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动手打造深度学习框架
李伟
本书基于C++编写,旨在带领读者动手打造出一个深度学习框架。
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深度学习算法与实践
于子叶
本书旨在为读者建立完整的深度学习知识体系。全书内容包含3个部分,第一部分为与深度学习相关的数学基础;第二部分为深度学习的算法基础以及相关实现;第三部分为深度学习的实际应用。
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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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深度学习与TensorFlow实战
李建军 王希铭 潘勉 等
本书主要讲解深度学习和TensorFlow的实战知识,全书分为10章,主要内容如下:第1章为深度学习概述,包括深度学习的基础知识、深度学习的生产力实现—TensorFlow、数据模型、TensorFlow项目介绍、TensorFlow工作环境的安装与运行;第2章为机器学习概述,讲解机器学习的定义、任务、性能、经验、学习算法、线性回归实例和TensorFlow的完整运行脚本;第3章介绍从生物神经元到
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深度学习技术与应用
许桂秋
本书旨在介绍人工智能中深度学习的基础知识,为即将进入深度学习领域进行研究的读者奠定基础。全书共13章,其中,第1~4章为理论部分,第5~13章为应用部分。理论部分介绍了机器学习和深度学习的基本内容,以及TensorFlow开发框架的搭建和使用;应用部分设置了多个项目案例,并介绍了这些案例详细的实现步骤和代码,使读者在练习中熟悉和掌握相关知识的应用方法与技巧。本书采用项目驱动的编写方式,做到了理论和
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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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TensorFlow 2深度学习实战
张良均
本书以深度学习的常用技术与TensorFlow2真实案例相结合的方式,深入浅出地介绍TensorFlow2实现深度学习的重要内容。全书共7章,分为基础篇(第1~3章)和实战篇(第4~7章),基础篇内容包括深度学习概述、TensorFlow2快速入门、深度神经网络原理及实现等基础知识;实战篇内容包括4个案例,分别为基于CNN的门牌号识别、基于LSTM网络的语音识别、基于CycleGAN的图像风格转换
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Keras与深度学习实战
张良均 主编
本书以Keras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Keras进行深度学习的重要内容。全书共7章,内容包括深度学习概述、Keras深度学习通用流程、Keras深度学习基础、基于RetinaNet的目标检测、基于LSTM网络的诗歌生成、基于CycleGAN的图像风格转换、基于TipDM大数据挖掘建模平台实现诗歌生成等。本书大部分章包含实训和课后习题,通过练习和操作实践,读者可
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