Tensorflow 2.0神经网络实践 基于TensoFlow 2.0的神经网络入门实践指南,涵盖CNN、GAN等深度神经网络的基本概念、关键技术及应用
读者对象: 希望了解TensorFlow结构和新特性的数据科学家、机器学习的开发人员、深度学习的研究人员和具有统计知识的开发者。要充分利用这本书,需要你掌握Python编程语言方面的知识。 TensorFlow是流行的、使用广泛的机器学习框架,它使得每个人都能轻松开发机器学习解决方案。使用TensorFlow 2.0,你将研究一个改进后的框架结构,它提供了大量的新特性,以提升开发者的工作效率和便于开发者使用。 本书通过聚焦于开发基于神经网络的解决方案来介绍机器学习。本书从构建深度学习解决方案所需的概念和技术开始介绍,之后将介绍如何创建分类器、构建目标检测和语义分割神经网络、训练生成式模型,以及使用TensorFlow 2.0的工具(如TensorFlow Datasets和TensorFlow Hub)加速开发过程。 学完本书之后,你将能够使用TensorFlow 2.0开发任何机器学习问题的解决方案
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高频开关变换器的数字控制 围绕功率变换器展开分析、建模、设计和数字环路的实现,既有系统级传递函数的推导,也有采用主流硬件描述语言VHDL或者Verilog的实际设计实现
《高频开关变换器的数字控制》一书聚焦于高频开关变换器的分析、建模和数字控制环路设计。本书围绕功率变换器展开叙述,旨在让读者理解功率变换器,分析功率变换器,能对功率变换器进行建模,并进行设计及实现数字环路控制。本书覆盖了系统级传递函数至实际工程实现的全过程。本书提供了理论和实际例程。后续部分还广泛采用了Matlab仿真并提供仿真例程。 本书的特点如下: 1)功率变换器的数字控制理论; 2)Verilog和VHDL代码; 3)数字补偿器设计实例。 《高频开关变换器的数字控制》全面覆盖了数字控制的理论和实际设计,并且关注了基础和前沿热点问题。
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机器学习编程 从编码到深度学习 (意)保罗·佩罗塔 著 汪雄飞,汪荣贵 译 程序设计(新) 机械工业出版社 全新正版
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机器学习编程 从编码到深度学习 (意)保罗·佩罗塔(Paolo Perrotta)著 机械工业出版社
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