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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
适读人群： 对深度学习感兴趣的大学生、研究生、在职人员等； 科研院所的研究人员； 其他深度学习爱好者，如产品经理、投资人等。 【免费获取】配套代码 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）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，为深度学习提供全栈式内容解决方案； （3）包含大量实战案例和综合性项目案例； （4）图形化的表达方式，降低读者学习门槛。
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Python语言程序设计 面向入门级读者，深入浅出地介绍Python的编程知识和用Python解决实际问题的方法
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Python深度学习：基于PyTorch 吴茂贵,郁明敏,杨本法,李涛,张粤磊 著 机械工业出版社 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】
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[套]Python深度学习：基于PyTorch+AI安全之对抗样本入[POD]|8064746
---------------------------Python深度学习：基于PyTorch--------------------------- 资深AI技术专家和大数据技术专家20余年工作经验总结 从工具使用、技术原理、算法实现、工程实践等维度全面、系统讲解深度学习 ---------------------------AI安全之对抗样本入门--------------------------- 本书系统介绍对抗样本的基本原理，从相关的背景知识开始，包含搭建学习对抗样本的软硬件环境、常用工具，带领读者快速上手实践。本书作者在安全领域有多年实践经验，对业界常见的方法做了系统的归纳总结，包含大量案例，深入浅出，实践性强。本书所有示例代码在GitHub上可以下载:https://github.com/duoergun0729/adversarial_examples 主要内容包括： 对抗样本相关的深度学习背景知识，如梯度、优化器、反向传递等。 如何搭建学习对抗样本的软硬件环境。 对抗样本领域的一些常见图像处理技巧。 常见的白
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