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本书共分5方面内容：基础知识、关键模块、算法模型、内核揭秘、生态发展。前两方面由浅入深地介绍了TensorFlow 平台，算法模型方面依托TensorFlow 讲解深度学习模型，内核揭秘方面主要分析C 内核中的通信原理、消息管理机制等，* 后从生态发展的角度讲解以TensorFlow 为中心的一套开源大数据分析解决方案。 本书适合所有对深度学习和TensorFlow感兴趣的开发人员和数据分析师阅读。
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TensorFlow是Google所主导的机器学习框架，也是机器学习领域研究和应用的热门对象。 《TensorFlow机器学习项目实战》主要介绍如何使用TensorFlow库实现各种各样的模型，旨在降低学习门槛，并为读者解决问题提供详细的方法和指导。《TensorFlow机器学习项目实战》全书共10章，分别介绍了TensorFlow基础知识、聚类、线性回归、逻辑回归、不同的神经网络、规模化运行模型以及库的应用技巧。 《TensorFlow机器学习项目实战》适合想要学习和了解 TensorFlow 和机器学习的读者阅读参考。如果读者具备一定的C++和Python的经验，将能够更加轻松地阅读和学习本书。
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TensorFlow是Google所主导的机器学习框架，也是机器学习领域研究和应用的热门对象。 本书主要介绍如何通过TensorFlow来构建真实世界的机器学习系统，旨在让读者学以致用，能尽快地上手项目。本书的特色是通过实例来向读者介绍TensorFlow的经典知识。本书共有12章，包含手写识别器、猫狗分类器、翻译器、文本含义查找、金融中的机器学习、医疗应用等多个实例，完整地向读者展示了实现机器学习应用的全流程。 本书适合想要学习、了解TensorFlow和机器学习的读者阅读。如果读者知道基本的机器学习概念，并对Python语言有一定的了解，那么能够更加轻松地阅读本书。
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TensorFlow深度学习基础与应用 人民邮电出版社 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！
1、本书由浅入深详细讲解了tensorflow的语法特点，并在图像领域做了专门的应用介绍，相信通过该书循序渐进的学习，能够快速掌握tensorflow的语法，并能在图像领域快速上手。2、图像应用从基础的字符识别，目标检测，目标定位，目标识别再到GAN网络，覆盖到现阶段大部分的图像应用，算法原理的详细介绍，配上丰富的中间结果展示，图文并茂，相信对读者理解算法，吃透算法能起到很大的帮助。3、内容从浅入深，应用从简单到复杂，原理详实，详细。 4、从技术的角度，本书使用通俗易懂的语言描述相对复杂的问题，包含对TensorFlow的原理、特性、使用方法以及应用技巧等的描述，特别是结合具体实例进行讲解的方式，有利于读者直观、快速地掌握有关的技能。
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TensorFlow 2 实战 通过简单易懂的实例，带领程序员走进深度学习，掌握图像和自然语言处理技巧，提供代码资源下载。
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《TensorFlow2实战》首先讲解深度学习和TensorFlow2的基础知识，然后通过图像处理和自然语言处理两方面的实例，帮助读者进一步掌握深度学习的应用，后通过对生成对抗网络和强化学习知识的讲解，带领读者精通深度学习。 《TensorFlow2实战》适合想要学习和了解人工智能、深度学习技术的程序员阅读，也可作为大专院校计算机专业师生的学习用书和培训学校的教材。
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1.用TensorFlow框架针对现实场景设计深度学习系统，实现有趣的深度学习项目。2.10个真实项目，侧重于实战，涵盖图像处理、推荐系统、股票价格预测和训练聊天机器人、机器翻译系统和基于强化学习的电子游戏等实际应用3.适合数据科学家、机器学习和深度学习领域的从业者以及人工智能技术的爱好者阅读。
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TensorFlow技术解析与实战 李嘉璇 著 专业辞典专业科技 图书籍 人民邮电出版社
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TensorFlow入门与实战 罗冬日 著【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】 【正版】
TensorFlow是2015年年底开源的一套深度学习框架，是目前*活跃的深度学习框架。本书基于1.3版本，首先介绍了它的安装和基本用法，然后讨论了深度学习的基本概念，包括神经网络前向计算、损失函数、反向传播计算和优化函数等，接着介绍了卷积神经网络和循环神经网络，*后介绍了在大规模应用的场景下，如何实现分布式的深度学习训练。 本书适合深度学习的初学者学习和参考。
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谷歌的TensorFlow使机器学习比以往任何时候都更快、更简单、更易于使用。本书将教你如何凭借Python和TensorFlow的强大功能轻松开启机器学习之旅。首先，你将了解TensorFlow的基本安装过程，并探索其强大功能。接下来，你将训练和运行自己的第一个分类器，并通过解决来自多个行业的问题来了解TensorBoard库的特性，包括数据流图、训练和性能可视化。此外，你还将进一步探索文本和图像分析，并了解CNN模型及其在TensorFlow中的设置。然后，通过训练一个深度学习模型并利用其提供的服务，你将实现一个完整的真实生产系统。随着学习的深入，你还将了解亚马逊Web服务（AWS），并创建一个深度神经网络来解决视频动作识别问题。最后，你将把Caffe模型转换为TensorFlow，并学习高级TensorFlow库——TensorFlow-Slim。本书包含以下内容：? 探索如何使用不同的机器学习模型来处理数据
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