《Python深度学习:基于PyTorch》 (1)核心作者在大数据和人工智能领域有着超过20年的工作经验,实战经验非常丰富,其他几位作者也在大数据和人工智能领域颇有造诣。 (2)作者团队之前还著有《深入理解Spark机器学习》、《Python深度学习:基于TensorFlow》、《自己动手做大数据系统》等畅销书。 (3)本书是《Python深度学习:基于TensorFlow》的姊妹篇。 (4)本书从工具使用、技术原理、算法实现、工程实践等维度全面、系统讲解了深度学习。 (5)本书在内容的选择、安排和表现形式上精心谋划,目的是确保高质量内容的同时,让深度学习的学习门槛大大降低。 《Python深度学习:基于TensorFlow》 (1)4位作者在大数据和人工智能领域有多年积累,经验丰富; (2)从Python和数学基础,到机器学习和TensorFlow理论,再到深度学习的应用和扩展,为深度学习提供
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Python深度学习:基于PyTorch 第2版 畅销书升级,PyTorch领域公认标准著作,20余年研发经验AI专家撰写,详解PyTorch深度学习全栈知识
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Python深度学习:基于TensorFlow 从Python和数学,到机器学习和TensorFlow,再到深度学习的应用和扩展,为深度学习提供全栈解决方案
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城市地下空间工程施工技术 本书注重论述基础知识、基本技能和基本理论,理论联系实际,突出实用性
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读者对象:对机器学习、深度学习感兴趣的高校学生及在职人员。 对Python、PyTorch、TensorFlow等感兴趣,并希望进一步提升的高校学生及在职人员。 【免费获取】配套视频 代码 数据 导读PPT 内容拓展 作者答疑群 搭配图书学习效果更佳! 获取方式: 1、微信关注 华章计算机 2、在后台回复关键词:PyTorch (1)核心作者在大数据和人工智能领域有着超过20年的工作经验,实战经验非常丰富,其他几位作者也在大数据和人工智能领域颇有造诣。 (2)作者团队之前还著有《深入理解Spark机器学习》、《Python深度学习:基于TensorFlow》、《自己动手做大数据系统》等畅销书。 (3)本书是《Python深度学习:基于TensorFlow》的姊妹篇。 (4)本书从工具使用、技术原理、算法实现、工程实践等维度全面、系统讲解了深度学习。 (5)本书在内容的选择
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本教材是普通高等院校 新工科 创新教育精品课程系列教材中的一本,因此,编写内容着重考虑了工科学生所需要的重要化学基础知识,同时通过提供不同工科专业中的化学应用基础和*新研究进展,可提高不同专业学生的学习兴趣,并开阔学生的视野。针对不同工科专业学生的需求以及学时数安排,教师可灵活选择教材中不同的教学内容。该教材适用于工科非化学和化工类的大学生学习化学基础知识,可在大专院校广泛推广使用。
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