PyTorch计算机视觉实战:目标检测、图像处理与深度学习 面向初学者,涵盖计算机视觉所有关键主题;结合具体应用场景,提供50多个计算机视觉问题的实用解决方案
深度学习是近年来计算机视觉应用在多个方面取得进步的驱动力。本书以实践为驱动,结合具体应用场景,基于真实数据集全面系统地介绍如何使用PyTorch解决50多个计算机视觉问题。 首先,你将学习使用NumPy和PyTorch从头开始构建神经网络(NN),并了解调整神经网络超参数的最佳实践。然后,你将学习如何使用卷积神经网络(CNN)和迁移学习完成图像分类任务,并且理解其中的工作原理。随后,你将学习二维和三维多目标检测、图像分割、人体姿态估计等多个实际任务,并使用R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、SSD、YOLO、U-Net、Mask R-CNN、Detectron2等框架实现这些任务。在自编码器和GAN部分,本书将指导你学习面部表情替换、面部图像生成和面部表情处理技术。之后,你将学习如何将计算机视觉与NLP技术(LSTM、transformer等)和强化学习技术(深度Q学习等)相结合,实现OCR、图
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工业5.0 [印度]乌泰扬·埃兰戈万 产品、流程、机器、软件和工业机器人在实现工业5.0中的整合
通过工业 4.0,科技为制造业开创了创新的新前景,并推动了制造业的进一步发展。本书关注的是下一个阶段,即工业 5.0,通过提高流程和运营效率以及减少劳动力规模,将自动化提升到新的水平。 《工业 5.0》探讨了在实现工业 5.0 的过程中产品、流程、机器、软件和工业机器人的整合,涵盖人类智能与机器智能的双重融合,并回顾了利用工业物联网(IIoT)和人工智能(AI)所取得的成果。书中还探讨了一种名为协作机器人(Cobot)的新型机器人的诞生,这种机器人专门用于加快生产流程和提升企业盈利能力。本书还探讨了如何通过制造过程减少产品设计中的浪费,并为客户提供更加个性化和定制化的产品。 制造行业、设计行业、工业和机械工程师以及相关专业人士都会在本书中找到感兴趣的内容。管理人员、首席信息官、首席执行官、IT 专业人士和学者也会从本
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电路原理就是要详细,控制电路一步一步讲给你; 常用资料就是要详实,必知参数一个一个告诉你。 笔记栏,不仅是老师对你开的小灶; 更能留住你学习之中茅塞顿开的瞬间。
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不止于赋能:企业人才发展中心创建指南 企业培训管理团队进阶的必修课,独创性地提出创建人才发展中心的 “4-12”模型
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Python文本分析(原书第2版) Red Hat数据科学家撰写,全面系统阐释Python文本分析的相关基础知识、实用技术及实践
本书遵循结构化和综合性的方法,介绍了文本和语言语法、结构和语义的基础概念和高级概念。从自然语言和Python的基础开始,进而学习先进的分析理念和机器学习概念。全面提供了自然语言处理(NLP)和文本分析的主要概念和技术。包含了丰富的真实案例实现技术,例如构建分类新闻文章的文本分类系统,使用主题建模和文本摘要分析app或游戏评论,进行热门电影概要的聚类分析和电影评论的情感分析。介绍了基于Python和流行NLP开源库和文本分析实用工具,如自然语言工具包(nltk)、gensim、scikit-learn、spaCy和Pattern。
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自然语言处理Python进阶 本书包含的实例可以让你学会使用NLTK(处理NLP任务的主要Python平台)完成自然语言处理的各种任务,涵盖了自然语言理解、自然语言处理和句法分析等。
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建设项目评估(第3版) 闫军印,马晓国 主编 新华书店正版,关注店铺成为会员可享店铺专属优惠,团购客户请咨询在线客服!
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建设项目评估 闫军印,马晓国 主编 新华书店正版,关注店铺成为会员可享店铺专属优惠,团购客户请咨询在线客服!
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OpenCV是用于构建计算机视觉应用程序的一个开源库。本书将全面介绍新发布的OpenCV 4版本所提供的大量新特性和平台改进。 首先,你将了解OpenCV 4的新特性并安装OpenCV 4来构建计算机视觉应用程序。然后,你将探索机器学习的基础知识,学习设计用于图像处理的各种算法,循序渐进地掌握监督学习和无监督学习,并将获得使用Python中的scikit-learn开发各种机器学习应用程序的实践经验。接着,你将学习决策树、支持向量机(SVM)、贝叶斯学习等各种机器学习算法,以及如何将这些算法应用于目标检测等计算机视觉操作。之后,你将深入研究深度学习和集成学习,并探索它们在现实世界中的应用,如手写数字分类和手势识别等。*后,你将学习用于构建图像处理系统的英特尔OpenVINO工具包。 学习完本书,你将掌握使用OpenCV 4构建智能计算机视觉应用程序所需要的机器学习
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计算机网络基础教程:基本概念及经典问题解析 作者曾为IBM和微软等公司资深的软件开发人员,着重网络原理、网络体系结构及网络应用开发,涵盖各大软件公司面试中的网络题目,及众多实际问题。
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面向自然语言处理的深度学习:用Python创建神经网络 用Python创建神经网络
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机器人系统设计与制作:Python语言实现(原书第2版) 零基础动手创建自主移动机器人,使用Python和ROS,一步步详细讲解设计、模拟和实现的过程
机器人操作系统(ROS)是科研和工业领域非常受欢迎的机器人软件框架。该系统性能强大,可以在机器人中实现多种功能,而不需要从零开始实施。 本书首先介绍机器人操作系统的基础知识,以便你了解差分驱动机器人的基本原理。然后,介绍机器人建模知识以及如何使用机器人操作系统进行设计和模拟。接着将设计机器人硬件和接口驱动器。之后,讲述如何使用机器人操作系统对深度传感器和激光雷达进行配置和编程。后,将使用Qt框架为机器人创建图形用户界面。 学习完本书内容后,你将清楚地了解如何将所有元素集成和组装到机器人中,以及如何捆绑软件包。 本书将介绍以下内容: ? 如何从头开始设计差分驱动机器人。 ? 如何使用机器人操作系统和URDF对差分机器人建模。 ? 如何使用机器人操作系统和Gazebo模拟差分机器人。 ? 如何设计机器人硬件电子器件。
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数控机床可靠性与维修策略优化技术 从数控机床制造商和数控机床用户两个角度全面分析可靠性工程。
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高效养中蜂 作者多年养蜂实践经验总结,中国养蜂学会中蜂饲养技术推荐用书
1. 内容系统、全面。2. 理论要简单明了,够用即可,重点突出实操性,紧扣生产实际,以指导养殖户快速上手为目的。 3. 提炼要点 配有提示、技巧、注意、禁忌、小知识等小栏目,引起读者注意。4. 配有彩插 用黑白图不能清晰表示的内容做成彩插。、5. 国家现代农业蜂产业技术体系研究成果,中国养蜂学会中蜂饲养技术推荐教材
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机器人导论 Introduction to Robotics (印度)萨哈著 机械工业出版社【正版保证】 全国三仓发货,物流便捷,下单秒杀,欢迎选购!
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高级机器学习算法实战 通过亲自动手构建算法理解算法如何工作,通过实战掌握如何更好调整模型
编辑推荐 ●Excel中构建算法,清晰看到算法实现 ●亲自动手构建算法理解算法如何工作 ●通过实战项目掌握如何更好调整模型 ●本书在理解算法如何工作和如何更好地调整模型之间架起一座桥梁 本书将帮助你掌握开发主要机器学习模型的技能,包括监督和无监督学习(其中包括线性/对率回归)、决策树、随机森林、梯度提升机(GBM)、神经网络、k均值聚类、主成分分析和推荐系统。 你将通过应用于文本挖掘的CNN、RNN和Word2vec接触到*新的深度学习,并学习相关理论和案例研究,如情感分类、欺诈检测、推荐系统和图像识别等,以便获得工业中使用的绝大多数机器学习算法的*佳理论和实践。除了学习算法,你还将接触到在所有主要云服务提供商上运行的机器学习模型。 你将会学到: ●深入了解主要机器学习和深度学习算法 ●充分认识构建模型时要避免的陷阱
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Python人工智能项目实战 一本让读者通过项目实战开发提升人工智能问题解决能力的书,提供所有源码,并配有完备的实践视频
本书由高通资深机器学习专家撰写,通过9个实际项目,详细介绍如何结合深度学习和强化学习构建智能而实用的人工智能系统,涉及的项目涵盖医疗健康、电子商务、专家系统、智能安防、移动应用和自动驾驶等领域,使用的技术包括卷积神经网络、深度强化学习、基于LSTM的RNN、受限玻尔兹曼机、生成对抗网络、机器翻译和迁移学习。借助本书的理论知识,你将有能力建立自己的智能模型,轻松解决任何类型的人工智能问题。 每章首页列出本章要点,便于预览整章内容。
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AIoT系统开发:基于机器学习和Python深度学习 融合人工智能和物联网两大热点技术,将人工智能的优越方法应用到物联网的构建中,形成更加智能的物联网系统
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数据结构与算法经典问题解析(原书第2版) 介绍常用数据结构和算法的基础知识,覆盖相应应试和企业面试考题,可作为参考教材,或者应试和面试指导书
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1. 甲骨文、阿里巴巴等知名公司的4位技术专家倾情力荐。 2. 资深大数据专家全面分享多年的Elasticsearch搜索引擎构建经验。 3. 详解Elasticsearch的基础知识、架构原理、高级技术和项目实战案例 4. 涵盖索引创建、文档操作、搜索匹配、搜索排序和聚合等技术。 5. 着重介绍搜索匹配和搜索排序两大核心功能模块的相关知识。 6. 结合大量典型实例进行讲解,并给出完整的实战案例。 7. 结合酒店搜索引擎的实际场景,详解Elasticsearch的相关知识点。 8. 介绍DSL的同时给出等效的Java代码,提高技术落地效率。
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先进高强度钢的焊接 为专业技术人员提供先进高强度钢焊接的相关帮助
《先进高强度钢的焊接》在翻译过程中,对原书的错误做的修正,并用注的形式进行标注。 《先进高强度钢的焊接》为专业技术人员提供先进高强度钢焊接的相关帮助,特别是钢铁和汽车工业领域研究人员及工程师。内容包括电阻点焊、激光焊、复合焊、MIG钎焊和摩擦搅拌点焊、粘接及螺柱焊技术。《先进高强度钢的焊接》综合考察了上述技术的优点,特别是应用于汽车工业领域。 《先进高强度钢的焊接》的众多作者中,Mahadev Shome 博士是印度Tata钢铁公司材料特性与连接研究中心的领头人;Muralidhra Tumuluru是材料连接领域的研究顾问,美国焊接学会(AWS)研究员;Muralidhra Tumuluru在焊接领域有30年的研究经验,在美国钢铁研究技术中心工作了17年,在先进高强度钢连接方面,他也发表了大量文章和演讲,并多次获得AWS的奖项。
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电气控制入门:电动机实战自学笔记 边读边记自学成才 笔记专栏解惑支招
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建设项目评估机械工业出版社 新华书店正版,关注店铺成为会员可享店铺专属优惠,团购客户请咨询在线客服!
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新型平板彩电总线调整速查手册 选用了近几年面市的新机心、新系列、新机型,内容可用主目录和机型速查表双重检索。
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本书包括强化的不同方面,通过机器学习来建立知识库。本书有助于计划通过智能学习和实验做出智能机器的人并尝试新的方式,打开一种相同的新范例。本书第1章主要介绍系统概念,如机器学习、强化学习、系统学习、系统性机器学习等;第2章主要介绍系统性和多视角的机器学习;第3~9章主要介绍本书的主要内容――决策用强化与系统性学习的各个方面内容,有强化学习、系统性机器学习、推理和信息集成、自适应学习、全局系统性学习、增量学习及表示和知识增长。第10章列举了一些例子来说明如何构建一个学习系统。
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R语言机器学习(原书第2版) 机器学习技术综合指南,全面、系统阐述机器学习技术发展全貌
(1)从头到尾了解机器学习模型构建过程的全面指南 (2)演示了R语言中各种概念的实践 (3)含基于R语言的Keras和TensorFlow深度学习模型介绍 (4)讲授如何用 R 语言在 TensorFlow 框架中进行编程,从而让只擅长 R 语言的读者不必费力去学习 Python
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高性能分布式计算系统开发与实现 机械工业出版社 新华书店正版,关注店铺成为会员可享店铺专属优惠,团购客户请咨询在线客服!
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Python数据分析实战 面向实际问题的Python数据分析实践指南,通过丰富的实例、大量的代码片段和图例,可以帮助你快速掌握用Python进行数据分析的各种技术
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移动无线传感器网——原理、应用和发展方向 (印度)肖瑞 等著 著作 王玲芳 等译 译者 新华书店正版,关注店铺成为会员可享店铺专属优惠,团购客户请咨询在线客服!
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高效养蜂 视频升级版 实操视频、双色印刷、技巧提示、典型案例
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绿色移动设备和网络 (印)瑞诗凯施·文卡塔拉曼(Hrishikesh Venkataraman),(爱尔兰)加布里埃尔米 新华书店正版,关注店铺成为会员可享店铺专属优惠,团购客户请咨询在线客服!
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洁净煤发电技术 在能源结构短期内无法大规模调整的现状下,推动洁净煤发电技术的发展是当务之急,也是解决我国能源及环境问题的核心
本书包含了丰富的、有价值的信息,可为学生们提供对于洁净煤发电技术的概述,为专业人士提供他们感兴趣的煤炭利用的相关数据,为立法者分析不同煤炭利用技术对环境的影响情况,也可以被工业规划师用于总结过去趋势和预测未来发展。Reddy教授收集整理了大量的关于煤炭资源以及煤炭燃烧、气化以及液化等方面的数据和信息。同时,为了使读者理解上述数据和信息的意义及重要性,作者对相关基本原理进行了阐述。本书中的数据和信息都得到了规范的、清晰的、根据不同主题的分类与组织,使得本书成为一本使读者为之着迷的佳作。同时,清洁能源被用以维持和促进人类未来发展与繁荣,本书内容对于其开发和利用具有重要指导作用。 ——美国东北大学Yiannis A.Levendis 教授
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单片微机原理与应用(第2版) 机械工业出版社 新华书店正版,关注店铺成为会员可享店铺专属优惠,团购客户请咨询在线客服!
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实用机器学习 全面的实用解决方案,带领你快速进入机器学习领域
本书探索了一系列广泛应用的机器学习技术,用实际例子揭示常见数据中隐藏的处理技巧。虽然机器学习是高度理论性的,但是本书提供了一种令人耳目一新的实操方法,同时也没有忽略底层原理。 本书涵盖当前领先的数据科学语言(如Python和R)、被低估但非常强大的Julia,以及一系列大数据平台(包括Spark、Hadoop和Mahout等)。实用的机器学习技术是现代数据科学家掌握机器学习应用的重要资源。 本书还探讨了机器学习的前沿进展,提供了一些关于深度学习和强化学习的范例和指导原则,完美演绎实操过程及算法原理。 通过阅读本书,你将学到: ?实现多种算法或技术,用于处理复杂数据。 ?掌握数据科学相关的颇具威力的语言,如R、Python、Julia等。 ?掌握Spark、Mahout与Hadoop的协同使用,成功解决数据管理、处理中的各种问题 ?如何采用适当的机器学习技术
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