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100 条"爱,需要学习"搜索结果
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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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华为VPN学习指南
王达
1.本书针对目前市场上没有专门图书的华为ARG3系列路由器传统VPN(包括L2TPVPN、IPSecVPN、GREVPN、SSLVPN和DSVPN)技术原理、配置方法进行介绍。2.本书内容系统、丰富,更实战化,不仅包括许多深入的技术原理介绍,还有大量的分类应用配置步骤展示和具体的应用方案配置案例。3.本书注重细节,系统深入,思路清晰,符合读者阅读习惯。
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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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Maya 2020 超级学习手册
来阳
本书基于中文版Maya2020编写,通过大量的操作实例系统地讲解了三维动画的制作技术,是一本面向零基础读者的专业教程。全书共12章,详细讲解了软件的操作界面、模型制作方法、灯光技术、摄影机技术、材质贴图、渲染技术、流体特效、粒子系统等内容。本书结构清晰、内容全面、通俗易懂,第3~12章还设计了相应的实例,并阐述了制作原理及操作步骤,以此提升读者的实际操作能力。本书的配套学习资源内容丰富,包括书中所
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机器学习算法竞赛实战
王贺,刘鹏,钱乾
本书是算法竞赛领域一本系统介绍竞赛的图书,书中不仅包含竞赛的基本理论知识,还结合多个方向和案例详细阐述了竞赛中的上分思路和技巧。
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动手学强化学习
张伟楠,沈键,俞勇
.名家作品:上海交通大学ACM班创始人俞勇教授、博士生导师张伟楠副教授、APEX实验室博士生沈键编写;.理论扎实:基于上交大ACM班的人工智能专业课程构建强化学习的学习体系;.配套资源丰富:在线代码运行环境+在线视频课程+在线讨论区+在线习题+配套课件;.多位业内大咖力荐:字节跳动人工智能实验室总监李航、1986年图灵奖得主JohnHopcroft、北京大学数学科学学院统计学教授张志华、伦敦大学学院计算机科学系讲席教授汪军、亚马逊资深科学家、《动手学深度学习》作者李沐
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机器学习(第2版)
赵卫东 董亮 编著
机器学习是人工智能的重要技术基础,涉及的内容十分广泛。本书涵盖了机器学习和深度学习的基础知识,主要包括机器学习的概述、统计学基础、分类、聚类、神经网络、贝叶斯网络、支持向量机、文本分析、分布式机器学习算法等经典的机器学习基础知识,还包括卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、目标检测、自编码器等深度学习的内容。此外,本书还介绍了机器学习的热门应用领域推荐系统以及强化学习等主题。本书深入浅出、内容
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揭秘英语学习50“坑”
张嵩 著
本书共十五章,供计五十节,涉及总计二百六十个英语学习(相关)的话题,涵盖发音、语法单词、听力、阅读、口语、写作、翻译、课业、双语、教学、心理、误区等内容。
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智慧场馆与智慧学习
著
本书通过对我国大中型城市场馆的智慧学习现状进行调研,对我国场馆的数量分布、地区分布、信息化建设,以及场馆与经济、人口、劳动力受教育程度、创新创业、公众科学文化素质的相互关系,进行了系统分析。全书共5章,主要内容包括智慧社会与场馆智慧学习,我国场馆智慧学习发展现状,国外场馆学习比较分析,我国场馆智慧学习的主要特征,我国场馆智慧学习存在的问题及发展建议。
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了不起的学习者
沈文婷
成为终身学习者的行动指南。3大板块、31点认知升级、57个行动公式,印象笔记大使带你轻松学习。
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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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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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社会情感学习培训手册
毛亚庆
本书通过各个有机串联的培训活动,整体介绍了社会情感学习的理论基础,如社会情感学习视角下的学生、教师、校长和家长,如何在学校中实施社会情感学习项目,如何支持特殊需要儿童的社会情感能力发展,以及如何监测与评估社会情感学习项目在学校中的实施过程和结果。
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项目式学习:教师手册
桑国元等
本书由五章组成,以项目式学习为中心议题,分别回答了为什么要开展项目式学习,项目式学习是什么,以及项目式学习应该如何设计与实施,并附有幼儿园、小学、初中和高中各个学段的11个项目式学习案例。
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网络学习环境设计
武法提等
本书共分9章,内容包括:网络学习环境设计的原始问题、网络学习环境的概念模型、网络学习环境设计的基本原则与方法、网络教学策略、网络学习环境中的学习活动设计、网络学习环境中的学习资源设计等。
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初中地理有效学习评价
赵亚夫
本书分为五章,内容包括我们需要怎样的学习评价、我们追求怎样的学习评价、我们认同怎样的发展性评价、我们运用怎样的地理课堂学习评价技术等。
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学会学习教学策略
赵荷花
本书分为“学会学习教学策略概论”、“学会学习教学策略”、“学会学习教学策略的运用”三篇,内容包括:学习与学会学习、学会学习教学策略的理论基础、学会学习教学策略——共处篇、学会学习教学策略——做事篇、学会学习教学策略的运用原则、学会学习教学策略运用的条件等。
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儿童学习障碍100问
刘翔平
本书以问答的形式,详细回答了儿童学习障碍的常见表现以及在不同领域中的特殊表现,并且回答了教师和家长在有关具有学习障碍的儿童的教育实践中遇到的各种问题并提供了解决策略。
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深度学习——原理、模型与实践
主编
本书是深度学习领域的入门教材,全面阐述了深度学习的知识体系,涵盖人工智能的基础知识以及深度学习的基本原理、模型、方法和实践案例,使读者掌握深度学习的相关知识,提高以深度学习方法解决实际问题的能力。全书内容包括人工智能基础、机器学习基础、深度学习主要框架、深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、自编码器与生成对抗网络。
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深度学习原理与 TensorFlow实践
黄理灿
本书介绍了深度学习原理与TensorFlow实践。着重讲述了当前学术界和工业界的深度学习核心知识:机器学习概论、神经网络、深度学习。着重讲述了深度学习的实现以及深度学习框架TensorFlow:Python编程基础、TensorFlow编程基础、TensorFlow模型、TensorFlow编程实践、TensorFlowLite和TensorFlow.js、TensorFlow案例--医学应用和S
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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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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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深度学习入门与TensorFlow实践
林炳清
基于TensorFlow2,系统讲述如何搭建、训练和应用深度学习模型。
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跟着迪哥学:Python数据分析与机器学习实战
唐宇迪
本书适合对人工智能、机器学习、数据分析等方向感兴趣的初学者和爱好者。
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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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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PaddlePaddle Fluid 1.5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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人工智能深度学习综合实践
罗卿,常城主编
本书较为系统地介绍深度学习模型训练、计算机视觉模型应用、自然语言处理模型应用等技术。全书共9个项目,包括深度学习全连接神经网络应用、深度学习卷积神经网络应用、深度学习模型训练——循环神经网络应用、计算机视觉模型数据准备、计算机视觉模型训练与应用、计算机视觉模型部署、自然语言处理预训练模型数据准备、自然语言处理预训练模型训练与应用、自然语言处理模型部署等。本书以满足企业用人需求为导向、以岗位技能和综
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