语音与音乐信号处理轻松入门（基于Python与PyTorch） 科普读物般引人入胜的音频处理教程，原理与实战结合助力读者轻松入门 从传统方法到深度学习，内容丰富带你一览众山小
本书以科普读物风格对音频信号处理由浅入深地进行了介绍，同时辅以大量实战案例，以期达到轻松入门、事半功倍的效果。 通俗易懂 语言生动、浅显易懂，避免枯燥的理论和公式。 图文并茂 大量插图配合文字说明有助于抽象概念的理解。 内容丰富 包括声学基础、音频信号分析、语音识别、语音合成、音乐分析、MIDI编曲、深度学习等丰富内容。 轻松实战 采用Python和PyToch（深度学习部分）编程，门槛低，易学易会；主要函数列出函数原型，便于应用和参考。 大量示例 介绍了音频处理各领域众多Python库的用法，如NumPy、SciPy、Librosa、Pyaudio、Moviepy、Pydub、Soundfile、OpenAI-whisper、Pyttx3、SpeechLib、PyWorld、Parselmouth、Mido、Music21、PyTorch等。
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机器学习与深度学习（基于Python实现）智博人工智能技术图书 python机器学习实战 python深度学习 用Python编程解释机器学习和深度学习的算法原理，学习机器学习和深度学习的本质。
读者对象：有一定Python基础，想学习人工智能、机器学习、深度学习的所有人员。 用Python直接实现机器学习和深度学习相关算法，可以让读者更好地理解机器学习和深度学习算法的本质，更好地理解其中的原理。 用程序范例呈现机器学习和深度学习程序处理的核心框架，对机器学习和深度学习的相关技术进行具体、深入的说明。
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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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强化学习算法入门实战 机器学习中的分类和回归人工智能丛书 python深度学习机器学习大模型 强化学习的数学原理教程 自 从“平均值计算”开始的强化学习算法入门书
本书读者对象：大中专院校计算机、人工智能相关专业学生，对机器学习、强化学习算法感兴趣的程序员。 ● 本书从初高中学生都熟悉的 平均值计算 的角度出发，简单易懂地解释复杂的强化学习原理。 ● 使用常见的例子（多臂老虎机问题和网格世界问题）对各种算法进行比较，使它们的特点更易理解。 ● 对于强化学习的核心算法，提供了Python 3和MATLAB两种类型的代码。执行代码，可直观理解 原理 公式 程序 这一系列流程。
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（1）知识覆盖全面，内容新颖独特，涵盖基于模型的算法、无模型方法、深度Q-学习、策略梯度和多智能体强化学习等算法以及国际前沿研究和热点方向。 （2）侧重基本概念和基础知识，总结提炼强化学习和深度强化学习的理论研究。 （3）重点突出在OpenAI Gym工具包下使用PyTorch和TensorFlow框架的深度强化学习算法。 （4）详尽分析特定场景领域的数学建模和理论推导过程，理论讲解深入浅出，应用实例简洁易懂，源代码清晰易理解。 （5）适合作为大学生的教材以及工程师的参考书籍。在有限篇幅内系统精炼地阐明基本理论、方法，辅以典型的理论分析、实例和相关程序，化繁为简，便于学习和认知。
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