Python深度学习：基于TensorFlow第2版 吴茂贵 机械工业出版社 9787111712244
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Python深度学习（第2版）基于TensorFlow 智能系统与技术丛书 人工智能 深度学习 计算机 软件工具程序设计
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Python深度学习及智能车竞赛实践,机械工业出版社【新华书店总店自营店】 新华正版全新 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达！团购优惠咨询：13284178503
1.本书配套刮刮卡，凭借其兑换码可以以1折价格观看专题讲座，也可以凭借兑换码加入“智能汽车与深度学习”读者专属群与作者交流。一个兑换码只能供一个手机号使用。2.本书全彩印刷，内容丰富且循序渐进。本课程内容从零基础开始讲解python，由易到难逐步过渡到能设计深度学习模型完成车辆图片分类深度学习模型设计、智能汽车竞赛的自动巡航、目标检测任务等。配套有习题、线上实践项目、线下竞赛等丰富的教学资源，共
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Python深度学习：基于PyTorch，第2版 吴茂贵 郁明敏 杨本法 李涛 机器学习 视觉处理 自然语言处理 注意力
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Python深度学习原理、算法与案例 当当正版课外阅读书世界经典文学少儿名著童话故事书
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Python深度学习实战 经典机器学习算法 神经网络应用场景卷积神经网络 Python深度学习书籍 探索机器学习和深度学
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【全2册】Python深度学习及智能车竞赛实践 徐国艳+深度学习与人工智能实战 Python图像处理张量计算YoLov3
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Python深度学习：基于PyTorch，第2版 吴茂贵 郁明敏 杨本法 李涛 机器学习 视觉处理 自然语言处理 注意力
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Python深度学习异常检测使用Keras和PyTorch,清华大学出版社【新华书店总店旗舰店】 新华正版全新 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达！团购优惠咨询：13284178503
在这本通俗易懂的入门级指南的引导下，了解如何将深度学习应用于各种异常检测任务！本书浓墨重彩地描述如何利用Python中的Keras和PyTorch框架，将各种深度学习模型应用于半监督和无监督异常检测任务。 《Python深度学习异常检测 使用Keras和PyTorch》开篇讨论异常检测的含义、用途和重要性。在介绍用Python的scikit-learn进行异常检测的统计和传统机器学习方法后，本书引入深度学习方法，详述如何在Keras和PyTorch中构建和训练深度学习模型，重点分析各类自动编码器、RBM、RNN、LSTM和TCN等深度学习模型在异常检测领域的应用。除了讲解基于时间序列的异常检测的基础知识外，本书还探索无监督和半监督异常检测的相关内容。 学习《Python深度学习异常检测 使用Keras和PyTorch》后，你将全面了解异常检测的基本任务，掌握各种处理异常检测的方法(从传统方法到深度学习方
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Python深度学习异常检测 使用Keras和PyTorch 苏曼·卡拉扬·阿达里(Suman Kalyan Adari 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
主要内容 ● 了解异常检测的含义及其重要性 ● 熟悉利用scikit-learn进行异常检测的统计和传统机器学习方法 ● 借助Keras和PyTorch了解Python深度学习的基本知识 ● 掌握度量模型性能的基本数据科学概念：AUC、精确率和召回率等 ● 将深度学习应用于半监督和无监督异常检测
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Python深度学习实战 经典机器学习算法 神经网络应用场景卷积神经网络 Python深度学习书籍 探索机器学习和深度学
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Python深度学习算法实战 (英)苏达桑·拉维尚迪兰 中国水利水电出版社 【新华书店正版图书书籍】 正版全新书籍 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达 关注店铺可享店铺优惠!
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PYTHON深度学习实用案例 丁伟雄 著 清华大学出版社 【新华书店正版图书书籍】
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Python深度学习从原理到应用 [美]瓦伦蒂诺·佐卡,[意]詹马里奥·斯帕卡尼亚,[英]丹尼尔·斯莱特 人民邮电 正版全新 现货直发 量大咨询在线客服有优惠！
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Python深度学习 基于PyTorch 第2版 机器学习 视觉处理 自然语言处理 注意力机制 语义分割 人工智能书籍 正版图书 可开发票 如需帮助请联系在线客服
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Python深度学习异常检测 使用Keras和PyTorch 清华大学出版社 斯里达尔·阿拉软件工具【善水图书 正版保真 【本店支持开发票 如需帮助请联系客服】
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Python深度学习：逻辑、算法与编程实战 何福贵 人工智能 AI 机器学习 数据爬取和清洗 图像识别分类 978711
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Python深度学习(美)弗朗索瓦·肖莱著人民邮电出版社9787115597175
近年来，深度学习在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了非凡的进展。从机器翻译和文本生成到自动驾驶和虚拟助手，我们受益于深度学习技术的逐渐普及。然而，深度学习还远未发挥全部潜力。欢迎来到深度学习的世界！在这个规模呈爆发式增长的领域，仍有许多“宝藏”等待你去发掘。本书由流行深度学习框架Keras之父弗朗索瓦 肖莱执笔，不用数学公式，而用Python代码帮助你直观理解深度学习的核心思想。本书在第1版的基础上进行了大幅更新和增补，以体现深度学习领域的快速发展。- Keras和TensorFlow入门：详解实践深度学习所需的全部知识- 神经网络入门：分类与回归- 计算机视觉、时间序列预测、生成式深度学习- 新增Transformer架构的原理及用法- 新增机器学习的工作流程- 随书提供Jupyter notebook，采用TensorFlow 2.6
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Python深度学习（第2版） 当当正版心理学历史传记童书中小学用书科普读物自然科学小说文学动漫/幽默育儿早教
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Python深度学习 模型 方法与实现 伊凡 瓦西列夫 神经网络 计算机视觉 对象检测 图像分割 自然语言 注意力机制
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Python深度学习(第2版) (保)伊万·瓦西列夫 等 著 杨轩 译 程序设计（新）专业科技 正版图书籍 中国水利水电
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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优选应用，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
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Python深度学习从原理到应用 人工智能入门书籍机器学习实战tensorflow神经网络深度学习框
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Python深度学习及智能车竞赛实践 徐国艳 刘聪琳 机械工业出版社 【新华书店正版图书书籍】 正版全新书籍 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达 关注店铺可享店铺优惠!
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《Python深度学习：基于PyTorch》 （1）核心作者在大数据和人工智能领域有着超过20年的工作经验，实战经验非常丰富，其他几位作者也在大数据和人工智能领域颇有造诣。 （2）作者团队之前还著有《深入理解Spark机器学习》、《Python深度学习：基于TensorFlow》、《自己动手做大数据系统》等畅销书。 （3）本书是《Python深度学习：基于TensorFlow》的姊妹篇。 （4）本书从工具使用、技术原理、算法实现、工程实践等维度全面、系统讲解了深度学习。 （5）本书在内容的选择、安排和表现形式上精心谋划，目的是确保高质量内容的同时，让深度学习的学习门槛大大降低。 《Python深度学习：基于TensorFlow》 （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
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Python深度学习入门:从基础知识到实践应用 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！
人工智能无疑是近年来热门词汇，而深度学习又是热门中的热门，对于想要进入人工智能行业的您来说，节省时间、快速入门首要问题。再多的知识也要实践，现场实操，才是快速学习、消化的通路。 《Python深度学习入门： 从基础知识到实践应用》正是这样一本，从基础理论讲起，以实操驱动的方式全面展示技巧和方法，为您提供了快速入门机器学习的途径，找到了学习的方法。
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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9787111637172 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
这是一本基于新的Python和PyTorch版本的深度学习著作，旨在帮助读者低门槛进入深度学习领域，轻松速掌握深度学习的理论知识和实践方法，快速实现从入门到进阶的转变。 本书是多位人工智能技术专家和大数据技术专家多年工作经验的结晶，从工具使用、技术原理、算法设计、案例实现等多个维度对深度学习进行了系统的讲解。内容选择上，广泛涉猎、重点突出、注重实战；内容安排上，实例切入、由浅入深、循序渐进；表达形式上，深度抽象、化繁为简、用图说话。 本书共16章，分为三部分： 第一部分（第1~4章） PyTorch基础 首先讲解了机器学习和数据科学中必然会用到的工具Numpy的使用，然后从多个角度讲解了Pytorch的基础知识，后详细讲解了Pytorch的神经网络工具箱和数据处理工具箱。 第二部分（第5~8章） 深度学习基础 这部分从技术原理、算法设计
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Python深度学习 逻辑、算法与编程实战,何福贵 编,机械工业出版社 【新华书店自营店】 新华正版全新 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达！团购优惠咨询：13284178503
本书是关于深度学习的理论、算法、应用的实战教程，通过各种典型实例，展示了深度学习的整个流程和精髓。
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Python深度学习：基于PyTorch 算法实现工程实践深度学习 编程语言与程序设计计算机软件工具使用技术原理【凤凰】
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Python深度学习：逻辑算法与编程实战 书籍非全新 85-99成新，以实拍图为准发货，介意勿拍
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Python深度学习(Di2版);129.8;弗朗索瓦·肖莱;人民邮电出版社;9787115597175
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Python深度学习 基于PyTorch 吴茂贵 等 智能系统与技术丛书 人工智能 专业科技 算法实现工程实践深度学习 新华书店正版 人工智能 文轩网
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Python深度学习实战：基于TensorFlow和Keras的聊天机器人以及人脸、物体和语音识别 Python、深度学
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Python深度学习：基于PyTorch，第2版 吴茂贵 郁明敏 杨本法 李涛 机器学习 视觉处理 自然语言处理 注意力
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【正版】Python深度学习 王志立 清华大学出版社 人工智能软件工具程序设计Python深度学习
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Python深度学习:模型、方法与实现【善水图书 正版保真】 【本店支持开发票 如需帮助请联系客服】
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【套装3本】Python深度学习：基于TensorFlow+图解深度学习+图解机器学习【星愿文化】 可开发票 如需请联系在线小当当客服
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Python深度学习入门:从零构建CNN和RNN 人工智能PyTorch神经网络架构编程计算机器学习图像处理 人民邮电出
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Python深度学习原理、算法与案例（人工智能技术丛书）邓立国 李剑锋 人工智能技术丛书 高等院校计算机技术专业教材书籍
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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深度学习算法实践(影印版)(英文版) (印)苏达桑·拉维尚迪兰 东南大学出版社 【新华书店正版图书书籍】 正版全新书籍 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达 关注店铺可享店铺优惠!
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Python深度学习实战 基于Pytorch 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. 使用PyTorch框架，快速入门深度学习。2. 8个实战案例，分别展示了针对不同的问题使用深度学习技术如何进行解决。3. 提供源程序、数据集、教学课件、教学大纲等学习资源。
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Python深度学习异常检测 使用Keras和PyTorch 清华大学出版社 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！
"在这本通俗易懂的入门级指南的引导下，了解如何将深度学习应用于各种异常检测任务！本书浓墨重彩地描述如何利用Python中的Keras和PyTorch框架，将各种深度学习模型应用于半监督和无监督异常检测任务。 《Python深度学习异常检测 使用Keras和PyTorch》开篇讨论异常检测的含义、用途和重要性。在介绍用Python的scikit-learn进行异常检测的统计和传统机器学习方法后，本书引入深度学习方法，详述如何在Keras和PyTorch中构建和训练深度学习模型，重点分析各类自动编码器、RBM、RNN、LSTM和TCN等深度学习模型在异常检测领域的应用。除了讲解基于时间序列的异常检测的基础知识外，本书还探索无监督和半监督异常检测的相关内容。 学习《Python深度学习异常检测 使用Keras和PyTorch》后，你将全面了解异常检测的基本任务，掌握各种处理异常检测的方法(从传统方法到深度学习方
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Python深度学习异常检测 使用Keras和PyTorch 清华大学出版社 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！
"在这本通俗易懂的入门级指南的引导下，了解如何将深度学习应用于各种异常检测任务！本书浓墨重彩地描述如何利用Python中的Keras和PyTorch框架，将各种深度学习模型应用于半监督和无监督异常检测任务。 《Python深度学习异常检测 使用Keras和PyTorch》开篇讨论异常检测的含义、用途和重要性。在介绍用Python的scikit-learn进行异常检测的统计和传统机器学习方法后，本书引入深度学习方法，详述如何在Keras和PyTorch中构建和训练深度学习模型，重点分析各类自动编码器、RBM、RNN、LSTM和TCN等深度学习模型在异常检测领域的应用。除了讲解基于时间序列的异常检测的基础知识外，本书还探索无监督和半监督异常检测的相关内容。 学习《Python深度学习异常检测 使用Keras和PyTorch》后，你将全面了解异常检测的基本任务，掌握各种处理异常检测的方法(从传统方法到深度学习方
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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
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Python深度学习：基于TensorFlow第2版 吴茂贵、王冬、李涛、杨本法、张利 著 机械工业出版社 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
1.内容选择?：提供全栈式的解决方案 深度学习涉及范围比较广，既有对基础、原理的要求，也有对代码实现的要求。如何在较短时间内快速提高深度学习的水平？如何尽快把所学运用到实践中？这方面虽然没有捷径可言，但却有方法可循。本书基于这些考量，希望能给你提供一站式解决方案。具体内容包括?：机器学习与深度学习的三大基石（线性代数、概率与信息论及数值分析）?；机器学习与深度学习的基本理论和原理?；机器学习与深度学习的常用开发工具（Python、TensorFlow、Keras等）?；TensorFlow的高级封装及多个综合性实战项目等。 2.层次安排?：找准易撕口，快速实现由点到面的突破 我们打开塑料袋时，一般从易撕口开始，这样即使再牢固的袋子也很容易打开。面对深度学习这个“牢固袋子”，我们也可以采用类似方法，找准易撕口。如果没有，就创造一个
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