跨平台机器学习:ML.NET架构及应用编程 16届微软MVP通过实际案例带领读者迅速掌握基于ML.NET的机器学习解决方案!一本书,轻松上手跨平台机器学习框架,落地人工智能解决方案
通过对《跨平台机器学习:ML.NET架构及应用编程》的学习,读者可以在专家的指导下,运用跨平台机器学习框架ML.NET来创建机器学习解决方案。 有了ML.NET,机器学习可以为所有.NET开发人员赋能,《跨平台机器学习:ML.NET架构及应用编程》可以帮助读者将ML.NET应用于实际的生产解决方案中。在对ML.NET进行基本概述之后,作者阐明了用于回归、分类、排名、异常检测等的微框架(ML任务)。对于每个ML任务,都提供了克服现实世界中常见挑战的见解。同时,书中还着重介绍了神经网络Keras,展示了一个完整的机器学习应用,以及如何在.NET中利用流行的Python 工具。 微软有价值专家MVP(16届)在书中展示了以下主题: l 构建更智能的机器学习解决方案,更贴近用户的需求; l 了解ML.NET如何实例化经典ML管道,并简化情绪分析、欺诈检测和价格预测等常见场景; l 实施
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本书详细介绍了高动态范围图像相关的基本知识和处理技术,主要包括高动态范围图像处理流程、高动态范围图像的生成方法、高动态范围图像显示的色调映射技术、低动态范围图像的展开技术、基于图像的光照、高动态范围图像相关技术的评价方法、高动态范围图像和视频的数据压缩技术等内容。此外,本书还提供了多种典型算法的代码,以帮助读者进一步理解高动态范围图像处理的实现过程。
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前言第I部分基础篇第章开始使用VisualBasic.NET.为何需要.NET..当今软件开发存在的问题..2Microsoft.NET的解决方案.2Microsoft.NET项目.2.系统要求.2.2.NET体系结构.2.3.NET的编程语言.2.4Microsoft中间语言(MSIL).2.5实时(JIT)编译器.2.6使用程序集.2.7.NET框架类库.3Visual
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