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Python 深度学习实战 75个有关神经网络建模强化学习与迁移学习的解决方案 英德拉.丹. 【正版保证】 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】
本书以自上而下和自下而上的方法来展示针对不同领域实际问题的深度学习的解决方案，包括图像识别、自然语言处理、时间序列预测和机器人劋纵等。还讨论了采用诸如TensorFlow、PyTorch、Keras和CNTK等流行的深度学习的开源框架用于实际问题的解决方案及其优缺点。本书内容包括 用于深度学习的的编程环境、GPU计算和云端解决方案 前馈神经网络与卷积神经网络 循环与递归神经网络 强化学习的与生成对抗网络 深度学习的用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别、视频分析、时间序列预测、结构化数据分析以及游戏智能体（Agents）和机器人劋控等。后讨论了深度学习的的超参数选择和神经网络的内在结构以及预训练模型的使用技巧等。
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基于Appium、Python与Pytest，系统讲述iOS测试的技术、方法和工具在软件测试领域，Appium和Pytest都是重要的测试框架。其中Appium支持iOS平台与Android平台上的原生应用、Web应用和混合应用的测试；Pytest支持简单的单元测试和复杂的功能测试。本书基于Appium和Pytest测试框架，系统讲述iOS自动化测试的相关内容有助于读者提高测试水平，提升测试效率。本书主要内容·iOS基础知识;·测试环境部署;·Appium基本操作;·Appium终端操作;·Appium中的元素定位、元素操作;·Appium高级操作和等待机制;·Pytest测试框架;·项目实战和项目代码优化;·自动化测试框架开发。
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如果你可以用Python编程来解决具有挑战性的工程问题会如何？这本“硬核”的书将教你如何使用线性代数、几何和物理知识从头开始编码求解算法，以编写自定义库、绘制基元和构建应用程序。作者在这本书中为机械工程师提供了核心编程技巧，专注于打磨高质量的代码和利用自动化的单元测试来保证实现无差错。你将开发一个几何工具箱，用线和形状来绘制工程问题图，为机械模拟创建矢量图和动画，以及编码算法来执行复杂的计算。最终，你将结合这些知识来构建一个完整的结构分析应用程序，以解决实际工作中可能遇到的二维桁架问题。通过阅读本书，你将学到:·使用正则表达式来优雅地解析输入文件·使用单元测试、封装和描述性名称来优化代码·使用Tkinter的画布小部件在屏幕上绘制图像和创建动画·用Cholesky分解算法求解线性方程组·构建一个可以可视化
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NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn以及Pytorch，一应俱全 涵括常见应用场景，可作为初学者入门指南以及从业者中长期参考手册 深度阐述机器学习环境搭建、数据加载、数值处理、数据分析和可视化 结合理论和实践来解释监督学习、无监督学习、回归算法以及集成学习 通过一个端到端解决方案来解释复杂的卷积神经网络架构、原理和实现 本书分为三个部分。部分向您介绍使用 Python 的数字运算和数据分析工具，并深入解释环境配置、数据加载、数值处理、数据分析和可视化。第二部分涵盖机器学习基础知识和 Scikit-learn 库。它还通过理论和实践课程以简单的方式解释了监督学习、无监督学习、回归算法的实现和分类以及集成学习方法。第三部分解释了复杂的神经网络架构，并详细介绍了卷积神经网络的内部工作和实现。最后一章包含 Pytorch 中神经网络的详细端到
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