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“PyTorch深度学习指南”丛书循序渐进地详细讲解了与深度学习相关的重要概念、算法和模型,并着重展示了PyTorch是如何实现这些算法和模型的。其共分三卷:编程基础、计算机视觉、序列与自然语言处理。 本书为该套丛书的第一卷:编程基础。本书主要介绍了梯度下降和PyTorch的Autograd;训练循环、数据加载器、小批量和优化器;二元分类器、交叉熵损失和不平衡数据集;决策边界、评估指标和数据可分离性等内容。 本书适用于对深度学习感兴趣
《AI源码解读:机器学习案例(Python版)(人工智能科学与技术丛书)》以人工智能发展为时代背景,通过20个应用机器学习模型和算法的实际案例,为工程技术人员提供较为详细的实战方案,以便深入学习。在编排方式上,全书侧重对创新项目的过程进行介绍,分别从整体设计、系统流程和实现模块等角度论述数据处理、模型训练和模型应用,并剖析模块的功能、使用和程序代码。为便于读者高效学习、快速掌握人工智能开发方法,该书配套提供项目设计工程文档、程序代
本书通过理论讲解与实例解析相结合的方式,详细介绍了机器人机构设计的过程和要点。主要内容包括:机器人机构总体设计、机器人驱动机构、机器人传动机构、机器人机身与臂部机构、机器人腕部机构、机器人手部机构、机器人移动机构。各类机构都有典型实例解析,最后一章详细讲解了机器人机构设计的综合实例。 本书内容清晰,系统性强,可以为从事机器人设计与研发的科研人员、技术人员提供帮助,也可供高校相关专业的师生学习参考...
全书首先概要介绍了传统语音识别理论和经典的深度神经网络核心算法。接着全面而深入地介绍了深度学习在语音识别中的应用,包括"深度神经网络-隐马尔可夫混合模型”的训练和优化,特征表示学习、模型融合、自适应,以及以循环神经网络为代表的若干优选深度学习技术...
这是一本务实的入门书,助你零起点上手自然语言处理。 HanLP 作者何晗汇集多年经验,从基本概念出发,逐步介绍中文分词、词性标注、命名实体识别、信 息抽取、文本聚类、文本分类、句法分析这几个热门问题的算法原理与工程实现。书中通过对多种算法的讲解,比较了它们的优缺点和适用场景,同时详细演示生产级成熟代码,助你真正将自然语言处理应用在生产环境中。 随着本书的学习,你将从普通程序员晋级为机器学习工程师,很后进化到自然语言处理工程
本书是《实用工程技术丛书》之一,是根据现代电子技术、信息技术、计算机技术发展的最新趋势以及广大科学研究人员、工程技术人员的迫切需要,参照国内外1000余个研究成果,从实用角度出发编写的具有实用性、启发性、信息性的综合工具书,也是我国第一部最全面,最系统的大型传感器技术工具书。 本书分上、中、下三册,共44章。其中涵盖了详尽示图达5000幅和附表近1000个。内容包括传感器的常用术语、材料、信号分析、精确评定、检验标定,以及光电、
本书全方位地研究了无线传感器与执行器网络的组网问题,涵盖了该领域涉及的所有内容,并提供了最新研究成果。本书共分为l0章,涉及无线传感器与执行器网络的应用、模型、问题与解决策略,节能骨干网和广播,传感器区域覆盖,地理位置路由,组播、地域群播和任意播,汇聚节点移动性、拓扑控制、位置服务、协同通信和传感器配置。本书内容新颖丰富、全面翔实,知识系统完整,行文通俗易懂,既包含了对当前科学问题研究方法的描述,也包含了对现有重要解决方案的综述,提
本书系统、全面地论述系统建模与仿真理论、方法、技术及应用,反映国内外该领域的最新技术学术成果和发展趋势...
机器学习新方法研究是实现机器学服务各行各业的历史使命。根据这样的宗旨,本书系统地介绍了李群机器学习、动态模糊机器学习、agent普适机器学习和贝叶斯量子随机学习,共三篇十二章内容。 本书可供计算机科学技术、认知科学、机器学习、人工智能、控制技术领域的高年级本科生和研究生作为教科书或参考书,也可供高校教师、科研院所的研究人员使用...
本书是关于神经网络的全面的、彻底的、可读性很强的、最新的论述。全书共15章,主要内容包括rosenblatt感知器、通过回归建立模型、最小均方算法、多层感知器、核方法和径向基函数网络、支持向量机、正则化理论、主分量分析、自组织映射、信息论学习模型、动态规划、神经动力学、动态系统状态估计的贝叶斯滤波等。 本书适合作为高等院校计算机相关专业研究生及本科生的教材,也可供相关领域的工程技术人员参考。...
《基于语义的图像检索(英文版)》针对基于高层语义的图像检索的关键技术环节进行了介绍和论述。主要内容:(1)基于语义的图像检索技术的研究背景,以及图像特征提取,图像相似度度量,图像语义学习等各关键环节经典和现有算法的综述介绍;(2)基于作者提出的一个基于区域的语义图像检索算法,阐述了如何实现基于语义的图像检索,如何提取有效的图像数字特征,如何从图像数字特征提取图像语义,(3)将将所提出的基于语义的图像检索算法用于网络图像检索的改进,描述
本书围绕塞尔的“中文屋论证”中所提出的“人工智能意向性缺失难题”,借助心灵哲学和认知科学的成果,在重新思考人类智能的种种问题的基础上,反思指导人工智能实践的计算主义和联结主义,进而探讨意向性与人工智能的关系问题以及与之相关的人工智能的发展方向问题。既从哲学意向性理论的角度对人工智能研究中存在的问题及原因作了思考,对其发展方向和战略作了探究,又利用人工智能和认知科学几十年来积累的成果反观哲学的意识和意向性研究,探寻这一研究领域的新生长点
本书为作者在教学、科研和工程实践领域一生的心血精华和经验总结, 为广大读者系统地阐述了智能控制系统的概念、关键技术、设计原则、应用实例, 着重理论基础和实际应用的结合, 旨在激发广大读者更大的创新和实践能力, 在智能控制领域做出更大的贡献...
本书对技术人工物及其技术功能进行研究,对使用和设计方面的功能理论,即ICE理论进行了系统阐释。该理论将技术人工物、日常使用者的目的同工程师的任务相结合。本书作者提出的理论,同生物哲学和心智哲学领域有关设计和功能的研究成果密切相关。本书是技术哲学荷兰学派的代表作之一,意在理解工程和技术本身的价值所在。本书给读者呈现了对技术人工物及其功能广泛而又详尽的见解。这表明了技术无处不在的日常生活是如何受到缜密的哲学分析影响的,也表明了人工物和技术
本书聚焦谷歌公司开发的BERT自然语言处理模型,由浅入深地介绍了BERT的工作原理、BERT的各种变体及其应用。本书呈现了大量示意图、代码和实例,详细解析了如何训练BERT模型、如何使用BERT模型执行自然语言推理任务、文本摘要任务、问答任务、命名实体识别任务等各种下游任务,以及如何将BERT模型应用于多种语言。通读本书后,读者不仅能够全面了解有关BERT的各种概念、术语和原理,还能够使用BERT模型及其变体执行各种自然语言处理任务.
本书以“工业是主体”作为撰写主线,突出工业互联网的工业属性,以及工业属性赋予工业互联网的关键性、基础性、先导性、决定性作用,由此形成了本书工业互联网生态系统模型(IIEM)的实体维和资源维...
本书是一本介绍如何使用ChatGPT的实用手册,它建立了一个新的程序员开发模式。本书从介绍 “ChatGPT第一次接触”开始,深入分析如何使用该工具来提高开发效率和质量。本书的每一章都涵盖了ChatGPT的 不同应用场景,从编写各种文档,到辅助进行需求分析和系统设计,以及数据库设计和开发高质量代码等,均有详尽的讲解。读者将从中了解到,如何利用ChatGPT这一AI工具来辅助程序员更加高效地开发软件。 本书还特别介绍了如何使用Cha
以ChatGPT为代表的生成式AI应用正在给每个人的工作、学习和生活带来巨变,这本书不仅有助于你轻松地、全面地了解它们,而且可以使你快速掌握其使用技巧。在这本书中,你将了解它们的运作方式,并通过实例学会如何使用它们,从而得到你想要的结果。在书中你将学到如下具体的操作方法与应用场景: ? ChatGPT的架构是什么样的,它是如何工作的? ? 如何编写向 AI 提问的提示语? ? 如何在市场营销、法律、医疗保健、金融、HR、教学等领域中应
本书详细介绍了大语言模型和多模态大模型的发展历史、技术原理和亮点、主要的开源框架、配套工具、部署细则和实战案例。为了让读者更好地进行大模型的应用实战,本书还详细介绍了使用大模型为商业赋能的3个应用案例。期望本书能够帮助读者打开通往大模型尤其是多模态大模型的学习、实战和商业成功之路...
2023年以来,OpenAI相继发布了聊天机器人模型ChatGPT、新一代多模态大模型GPT-4等产品,以强大的能力俘获了大量用户,颠覆了用户对于AI的认知。 本书以ChatGPT为中心,对ChatGPT的相关知识进行详细的讲解。本书共12章,前5章从ChatGPT概述、技术底座、内容变革、产业格局、商业展望5个方面对ChatGPT进行了解读,帮助用户全面了解ChatGPT,对其形成完整的认知。第6~12章从传媒、教育、娱乐、电商、金
人工智能的发展,把我们带入了一个智能传播时代。智能传播是人工智能技术与传播这两大系统的融合,也是人与机器两大系统的融合,但这种融合不是简单相加,而是会形成很多原有系统不存在的“涌现性”,呈现出全新而繁杂的传播图景、传播机理。本书从智能传播时代媒介的新表现形态及影响、媒介内容生产的新机制、人与机器的新关系、人的新生存状态等视角,对这种涌现性进行探究。无论是传媒从业者、学者、研究者,还是对智能传播时代感兴趣的读者,都能从本书中获得启发和思
本书聚焦于解决学术群体如何使用恰当的提示词与人工智能进行高效互动,进而提升学术效率,实现学术工具的革新。本书在讲解提示词的同时,将结合具体的学术场景,例如选题确定、概念画图、文献整理、质性研究编码、表格制作等,给出具体的提问示例及讲解。通过手把手的方式带领用户掌握学术提示工程,从而在学术界不断保持竞争力...
《实战AI大模型》是一本旨在填补人工智能(AI)领域(特别是AI大模型)理论与实践之间鸿沟的实用手册。书中介绍了AI大模型的基础知识和关键技术,如Transformer、BERT、ALBERT、T5、GPT系列、InstructGPT、ChatGPT、GPT 4、PaLM和视觉模型等,并详细解释了这些模型的技术原理、实际应用以及高性能计算(HPC)技术的使用,如并行计算和内存优化。同时,《实战AI大模型》还提供了实践案例,详细介绍了如
本书以媒介变迁为整体脉络,通过几类推荐产品的发展趋势来探讨推荐产品创新的核心驱动力,以及由具体产品特性引发的技术变革。 全书内容分为5部分。第一部分从宏观视角探讨推荐产品从0到1进行创新的产品思路和技术思路;第二部分介绍革新传统纸质媒介的新闻推荐和资讯推荐,包括关键算法设计和产品设计;第三部分介绍构建线上社交网络的社交和社区推荐,以及如何通过协同过滤算法模拟社交网络;第四部分从产品、生态和算法设计的角度,介绍革新传统影视行业的视频推荐
本书是自动控制领域的经典著作, 以自动控制系统的分析和设计为主线, 在回顾自动控制系统动态响应和反馈控制的基本特性基础上, 重点介绍了自动控制系统的3种主流设计方法, 即根轨迹设计法、 频率响应设计法和状态空间设计法。此外, 还阐述了非线性系统的分析与设计, 给出了一系列经典控制系统设计实例。全书在阐述自动控制原理和设计方法的过程中, 适时地穿插MATLAB仿真源代码和仿真实验结果...
微软搜索技术部门高级研发工程师实战经验分享 从源代码的角度深入剖析storm设计与实现 学习如何实现和高效利用“实时的hadoop” 大数据处理是当前计算机科技的热点,而流式实时大数据处理更是这皇冠上璀璨的明珠。实时流数据处理在搜索引擎、社交网络、电商网站、广告平台等领域有着相当广泛的应用。storm是极其高效、灵活、高扩展的流式数据处理平台。它被twitter、taobao、yahoo、groupon等公司采用。 本
本书将重点介绍小波过程神经元网络、对向传播过程神经元网络、Elman型反馈过程神经元网络和双并联过程神经元网络等模型,讨论它们的学习算法,叙述其泛化能力和应用技术,并以航空发动机健康管理为例,叙述过程神经元网络的具体工程应用。过程神经元网络对于求解诸如卫星热环境预测、装备状态监测和故障诊断等与过程有关的其它工程问题也有着很大的实际应用价值...
智能车设计“飞思卡尔杯”从入门到精通主要从机械设计、电路设计、软件设计的角度全面阐述智能车设计和制作的过程和方法。主要内容包括:机械系统及整车调校,智能车硬件设计基础,K60单片机资源及相应操作,KL25单片机资源及相应操作,智能车系统软件设计,控制算法,比赛意义及建议等。 本书适于参加“全国大学生智能汽车邀请赛”的高校学生和广大业余车模爱好者作为参考用书...
这本书是计算机视觉的“圣经”!如果任何人想要学习计算机视觉的基本内容,一定要以这本书作为起始点。千万不要错过!尤其是,这本经典著作对于书中概念的杰出的介绍方法。我强烈地将这本不可或缺的书推荐给所有学习计算机视觉的人...
本书是两项国家自然科学基金成果的总结。内容包括:(1)给出了以结构化和规范化为标准的知识工作界定准则,提出岗位知识含量的概念并设计了多种测度的工具和方法,对具体岗位进行了测量,证明了这一方法的有效性;(2)构建了一种描述知识工作过程中结构特征的表达工具--结构树;提出反映知识工作结构化程度的"结构熵"概念。(3)分析揭示了影响知识工作生产率的主要因素以及这些因素的作用规律;同时还给出了知识工作生产率的两种评价方法;(4)对于知识工作中
本书系统地介绍了知识发现与智能决策的方法和技术,反映了当前知识发现和智能决策研究的最新成果和进展。内容新颖,总结了作者的科研成果,取材国内外最新资料,反映了当前该领域的研究水平。论述力求概念清晰,表达准确,算法丰富,突出理论联系实际,富有启发性...
本书重点介绍了基于稀疏描述的人脸识别方法及其若干改进,系统地对该类方法的原理进行了阐述、全面分析了该类方法取得优异性能的最本质特点,直观形象地显示和解释了基于稀疏描述人脸方法确实优于基于全局描述的人脸识别方法...
方浩编著的《虚拟现实VRP深度交互实例精解(附光盘)》是一本介绍如何使用VRP软件进行虚拟现实深度交互实例制作的优秀教材,书中运用典型的案例,循序渐进地讲解了VRP的使用方法和技巧,使读者做到学用结合,很快掌握软件的高级应用方法。本书力求帮助读者掌握VRP软件在虚拟现实制作中的高级应用方法与各种常见虚拟现实项目的设计规范,在熟练运用正确工作方法的同时,迅速提高软件的高级应用能力。本书共分8章,内容包括机械拆装、产品展示、古建仿真、室内
本书系统地论述了现代仿真器的技术基础和工程实践,全书共分9章。在第1-3章中,分别讨论了仿真器的基本概念,仿真器的构成;仿真器开发平台:包括仿真器用计算机系统、仿真器开发的支撑软件及仿真器开发的关键技术;虚拟现实与仿真器。在第4-9章中着重介绍了飞行仿真器,水面船舶和潜艇操纵仿真器,陆地车辆驾驶仿真器,火力发电厂仿真器,军事训练仿真器及现代仿真技术在娱乐仿真器中的应用。本书适合从事仿真器系统设计、研制、开发及应用的工程技术人员和高等院
《小型智能机器人制作全攻略(第4版)》是小型智能机器人制作的资料宝典,通过实例讲解,告诉你制作机器人需要掌握的综合知识,内容翔实,通俗易懂。初学者可以边玩边学,了解小型智能机器人设计、制作和使用的技巧。有一定制作经验的爱好者也可以从《小型智能机器人制作全攻略(第4版)》中
本书是作者关于广义人工生命的科研及教学工作的阶段性总结,系统地论述了广义人工生命的学科体系。内容包括:绪论、广义人工生命的基本概念、学科架构、科技基础、广义模型、人工脑、人工感官、人工脏器、人工肢体、人工人、软件人、经络人、人工动物、人工鱼、人工植物、人工社会、人工生态系统、人工生命的应用、人工生命的科学伦理和展望等。 本书可作为高等学校、科研院所计算机、自动化等相关专业博士、硕士研究生及本科生的教材,也可供对人工生命有兴趣的广
本书系统地阐述了智能水下机器人测深信息同步定位与建图技术的发展与应用。全书共7章,内容主要包括智能水下机器人测深信息同步定位与建图技术的发展现状、位姿图构建技术、位姿图构建中的闭环检测技术、鲁棒闭环检测技术、位姿图优化技术、鲁棒位姿图优化技术以及鲁棒测深信息同步定位与建图的软/硬件系统搭建等。本书内容基本上覆盖了智能水下机器人测深信息同步定位与建图知识专题。 本书适合高等院校船舶与海洋工程、控制理论与控制工程、信号与信息处理等
《大疆TT教育无人机从入门到精通》以大疆TT教育无人机为载体,采用Mind+图形化编程软件为无人机设计飞行程序。 《大疆TT教育无人机从入门到精通》详细讲述无人机的飞行原理、飞行安全、遥控飞行、编程飞行、编队飞行和场景应用等知识,并将这些知识融入近100个项目式的探究活动,可使读者通过实验探究和无人机编程活动体验飞行的乐趣。 《大疆TT教育无人机从入门到精通》最后讲述无人机竞赛方面的内容,包含无人机竞赛的策略以及竞赛程序设计的
本书共12章:第1章介绍机器学习的基本概念和理论,并介绍用于机器学习的R软件环境的准备;第2章介绍如何应用R来管理数据,进行数据的探索分析和数据可视化;第3~9章介绍典型的机器学习算法,包括k近邻分类算法、朴素贝叶斯算法、决策树和规则树、回归预测、黑盒算法——神经网络和支持向量机、关联分析、k均值聚类,并给出大量的实际案例和详细的分析步骤,例如乳腺癌的判断、垃圾短信的过滤、贷款违约的预测、毒蘑菇的判别、医疗费用的预测、建筑用混凝土强度
强化学习是机器学习的重要分支之一。《用Python动手学强化学习》结合实际可运行的Python代码,通过简明的文字、丰富的插图和示例,通俗易懂地介绍了从基础概念到前沿应用等方方面面的内容,包括根据环境和经验制订计划的学习方法、强化学习与神经网络的组合,以及强化学习的弱点和克服方法。读者通过下载书中代码并亲自动手运行,可以快速入门强化学习并进行实践...
《深度学习经典案例解析(基于MATLAB)》分为“基础篇”“应用篇”和“实战篇”。通过17个案例循序渐进地介绍了深度学习网络的构建、训练、应用,以及如何基于MATLAB快速生成可执行的C、C++代码并在硬件上部署实现,内容讲解由浅及深、层层递进。本书所讲解的案例均配有代码实现,并对代码进行了详细注解,读者可通过阅读代码对本书讲解的内容进行更加深入的了解。《深度学习经典案例解析(基于MATLAB)》适合对人工智能、深度学习技术感兴趣的工
构建基于区块链的高效、安全的分布式物联网网络,对于提高物联网系统协作效率、降低物联网体系运转成本、推动物联网产业技术创新和应用落地具有重要意义。近年来,在区块链应用方面的研究已经取得了一些有价值的成果,然而,到目前为止,基于区块链的物联网系统性能依然存在瓶颈,链上数据的可靠性无法保证,跨链通信状态机同步仍非常困难,距离实际应用需求还存在很大差距。 《区块链赋能物联网应用关键技术研究》针对物联网联盟链动态数据存储与共享面临的安全及
《AI源码解读:循环神经网络(RNN)深度学习案例(Python版)》以人工智能发展为时代背景,通过20个实际案例应用机器学习模型和算法,为工程技术人员提供较为详细的实战方案,以便深度学习。在编排方式上,全书侧重对创新项目的过程进行介绍。分别从整体设计、系统流程、实现模块等角度论述数据处理、模型训练及模型应用,并剖析模块的功能、使用和程序代码。为便于读者高效学习,快速掌握人工智能开发方法,本书配套提供项目设计工程文档、程序代码、实现过
机器学习是关于从数据中建立预测或描述模型,以提升机器解决问题能力的学科。在建立模型后,需要采用适当的优化算法来求解模型的参数,因此优化算法是机器学习的重要组成部分。但是传统的优化算法并不完全适用于机器学习,因为通常来说机器学习模型的参数维度很高或涉及的样本数巨大,这使得一阶优化算法在机器学习中占据主流地位。 本书概述了机器学习中加速一阶优化算法的新进展。书中全面介绍了各种情形下的加速一阶优化算法,包括确定性和随机性的算法、同步和异步的
本书从理论到实践,循序渐进地介绍人工智能算法的基础知识,帮助读者敲开人工智能算法之门。本书共有8 章,分别为算法入门、算法之内力、算法之招式、算法之武功秘籍、算法工程的组成部分、算法工程实战、进阶学习、思考与展望。本书主要讲解算法的历史背景与基本概念、与算法相关的数学基础知识、信息学算法与数据结构的概念与知识点、业界常用的几类机器学习算法模型;本书还会介绍算法工程比较完整的组成部分,以及一个典型的算法工程项目,手把手带领读者体验算法的
本书主要内容包括普通最小二乘法回归、岭回归、Lasso回归、弹性网络回归、正交匹配追踪回归、贝叶斯回归、广义线性回归、随机梯度下降回归、被动攻击回归、鲁棒回归、多项式回归、支持向量机回归、核岭回归、最近邻回归、高斯过程回归、决策树、神经网络模型、保序回归、岭分类、逻辑回归分类、随机梯度下降分类、感知机、被动攻击分类、支持向量机分类、最近邻分类、高斯过程分类、朴素贝叶斯模型、决策树分类和神经网络分类、无监督学习、半监督学习等。全书结合具
本书讲述了深度学习架构与实践,共分为两个部分,部分(即~6章)为基础理论,主要对深度学习的理论知识进行了详细的讲解;第2部分(即第7~12章)为应用实践,以具体的实际案例为场景,通过理论和实践相结合的讲解方式使读者能够对深度学习技术有更好的理解。本书可以为读者提供一条轻松、快速入门深度学习的路径,有侧重地阐明深度学习的经典知识和核心要点,从架构和实践两个方面,让读者对深度学习的系统架构和若干领域的应用实践有清晰和深入的掌握。
深度学习是机器学习研究中的一个活跃领域,《深度学习入门》的宗旨在于为深度 机器学习的初学者提供一本通俗易懂、内容全面、理论深入的学习教材。 本书的内容大体可以分为机器学习基础、顺序传播神经网络的深度学 习、玻尔兹曼机和深度强化学习四个部分,既考虑了通俗性和完整性,又 介绍了深度学习的各个方面。其中机器学习基础部分介绍了神经网络、机 器学习与深度学习的数学基础、典型任务、数据集等;顺序传播神经网络 的深度学习部分介绍了梯度下
本书的目标,是让非机器学习领域甚至非计算机专业出身但有学习需求的人,轻松地掌握机器学习的基本知识,从而拥有相关的实战能力。 本书通过AI“小白”小冰拜师程序员咖哥学习机器学习的对话展开,内容轻松,实战性强,主要包括机器学习快速上手路径、数学和Python 基础知识、机器学习基础算法(线性回归和逻辑回归)、深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、经典算法、集成学习、无监督和半监督等非监督学习类型、强化学习实战等内容,以及相关实战案例。
内容简介这是一部指导读者如何将软件工程的思想、方法、工具和策略应用到机器学习实践中的著作。作者融合了自己10年的工程实践经验,以Python为工具,详细阐述机器学习核心概念、原理和实现,并提供了数据分析和处理、特征选择、模型调参和大规模模型上线系统架构等多个高质量源码包和工业应用框架。旨在帮助读者提高代码的设计质量和机器学习项目的工程效率。全书共16章,分为4个部分:第壹部分 工程基础篇(1~3)介绍了机器学习和软件工程的融合,涉及理
本书从介绍深度学习和重要入门知识入手,通过范例讲解TensorFlow的应用开发。本书文字清晰、严谨,并辅以简洁明了的插图说明,同时提供步骤细致的范例程序教学,让读者可以轻松理解并掌握深度学习原理和TensorFlow开发方法。 本书分为12章,内容包括:环境安装、TensorFlow 2.0介绍、回归问题、二分类问题、多分类问题、神经网络训练技巧、TensorFlow 2.0不错技巧、TensorBoard不错技巧、卷积神经网络经
梁实秋
宋瑞祥
刘争争
汪曾祺
[日]熊田千佳慕著,张勇译
(美)艾玛·克莱因(EmmaCline
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