TensorFlow Keras深度学习入门书，用通俗易懂的语言、简短代码和图形图示介绍深度学习的基础知识、相关原理及深度学习模型的构建方法。 作者权威：TensorFlow用户组东京组织者，谷歌开发专家（机器学习方向），日本深度学习协会考试委员会委员组织编写。 循序渐进：先介绍深度学习和TensorFlow、Keras的基础知识，为后续的实际开发奠定技术基础，然后介绍如何实现噪声去除、自动着色、超分辨率成像、画风转换和图像生成等，从基础到应用，循序渐进，稳步过度。 示例 代码 图示：书中用简短代码和清晰直观的图示对知识点进行解释，让读者一看就懂，动手就会，确保彻底掌握知识点。 知识扩展：书中大量的图形和知识点给出了相关链接，读者可以通过网络对该知识进行扩展学习，丰富知识深度和广度。 兼容Jupyter Notebook：可以在Jupyter Notebook交互式编程环境中编
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当前，在医学影像处理中，越来越经常在Python环境中使用VTK工具包来实现，例如医学图像建模、医学数据的分析和显示等。由于目前市面上VTK的应用最多的是基于C 和Tcl环境，所以几乎没有系统性介绍Python环境VTK的书籍。很多示例代码并没有Python 版本，也很难通过简单的代码转换获得Python版本。这为相关的开发工作带来了巨大的不便。如果有一本系统性介绍Python环境VTK的书，将大大节省科研、技术人员的时间和精力。 那么为什么不在C 下使用VTK呢？C 是一门比较偏向底层的编译型语言，对于非计算机专业的人来说，使用C 进行开发较为繁琐，并且门槛较高，需要掌握大量前置知识。而使用Python则不然，环境配置和代码的运行都非常简单，即便是未接触过代码的新手也能很快上手。并且使用Python可以安装大量的库，可以快速进行数据的处理、运算和显示，所以许多科
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作者在遥感和GIS领域积累了丰富的研发和教学经验，本书的内容和代码示例将非常适合读者学习。通过详细的理论讲解，再结合丰富的代码示例，读者将能够细致地掌握使用Python进行地理任务的处理，同时参考代码示例的注释，了解每一段代码的真实含义。
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