Python深度学习:模型、方法与实现 介绍了对象检测、图像分类、图像语义分割、自然语言处理、自动驾驶等领域的新的深度学习模型、方法和实现
为了构建稳健的深度学习系统,需要理解神经网络的工作原理以及如何训练CNN模型等知识。通过本书,你可以探索新开发的深度学习模型及其在各个领域的使用方法,以及基于应用领域的实现。 本书首先介绍构建模块和神经网络背后的数学知识,然后介绍CNN及其在计算机视觉领域的先进应用,以及在对象检测和图像分割中应用流行的CNN架构。还将介绍变分自编码器和GAN,以及如何使用神经网络来提取单词的复杂向量表示。在继续讨论各种类型的循环网络(如LSTM和GRU)之前,会介绍如何在没有RNN的情况下使用注意力机制处理序列数据。然后,介绍如何使用图神经网络处理结构化数据,以及如何使用元学习采用较少的训练样本来训练神经网络。后,了解如何将深度学习应用于自动驾驶汽车。 阅读本书,你将掌握关键的深度学习概念和深度学习模型在现实世界中的不同
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Python深度学习:模型、方法与实现 9787111688457
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787111688457 Author 作者 [保]伊凡·瓦西列夫(Ivan Vasilev) Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 316页 Publisher 出版社 机械工业出版社 Publication Date 出版日期 2021-09-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它(含多语) Book Contents 内容简介 本书集合了基于应用领域的不错深度学习的模型、方法和实现。本书分为四部分。第1部分介绍了深度学习的构建和神经网络背后的数学知识。*部分讨论深度学习在计算机视觉领域的应用。第三部分阐述了自然语言和序列处理。讲解了使用神经网络提取复杂的单词向量表示。讨论了各种类型的循环网络,如长短期记忆网络和门控循环单元网络。第四部分介绍一些虽然还没有被广泛采用但有前途的深度学习技术,包括如何在自动驾驶上应用深度
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Python深度学习:模型、方法与实现 [保]伊凡·瓦西列夫(Ivan Vasilev) 著 冀振燕 赵子涵 刘伟 刘冀
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C++函数式编程 (塞尔)伊凡·库奇(Ivan Cukic) 著 程继洪,孙玉梅,娄山佑 译 机械工业出版社
《C++函数式编程》不是一本教授C++编程的书,是讲解如何将函数式编程适用于C++。《C++函数式编程》线性编排,每一章的内容都建立在前一章的基础上,循序渐进。《C++函数式编程》通过丰富的案例和图解,详细阐述了C++面向函数式编程,每个小知识点跟随实战练习,讲解透彻,且免费提供所有源码。
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787111641988 Author 作者 (塞尔)伊凡·库奇(Ivan Cukic) Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 262页 Publisher 出版社 机械工业出版社 Publication Date 出版日期 2020-01-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它(含多语) Book Contents 内容简介 《C++函数式编程》介绍了C++的面向函数式编程。面向函数式编程是继面向对象编程之后又一编程范式,解决了命令式(过程式)编程与面向对象编程中出现的问题,是一种*潜力的编程方式,值得研究学习。主要讲解了函数对象、纯洁性(Purity)、惰性求值、range、函数式数据结构、代数类型及模式匹配、monad、模板元编程、并发的函数式设计,以及测试与调试等有关内容,还介绍了使用原有函数创建新函数的知识。 《C++函数式编程》不仅可以作为
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数据分析是一个快速发展的领域,而Python已经演变成数据科学的主要语言,广泛应用于数据分析、可视化和机器学习的等领域。本书从数据分析的基础内容入手,比如matplotlib、NumPy和Pandas库,介绍如何通过选择色彩图和调色板来创建可视化,之后深入统计数据分析,将帮助你掌握Spark和HDFS,为网络挖掘创建可迁移脚本。本书还详细阐述如何评价股票,检测市场有效性,使用指标和聚类等,并且还将使用多线程实现并行性,并加速你的代码。在本书结束时,读者将能够运用各种Python中的数据分析技术,并针对问题场景设计解决方案。
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