深度学习：从基础到实践（全二册） - 第2页
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计算机 - 人工智能(AI)
动手学 PyTorch建模与应用：从 深度 学习 到 大模型
...入手讲解，理论兼备实践，语言通俗，图文并茂，边学边练，非常易于掌握。本书共11章，第1章主要介绍深度学习的概念、应用场景及开发环境搭建。第2章详细介绍PyTorch数学基础，包括函数...
2024年发布
暂无
王国平
计算机 - 人工智能(AI)
智能计算系统（第2版） : 从 深度 学习 到 大模型
...章回顾深度学习所用的处理器结构从通用逐步走向专用的过程，第7章介绍深度学习处理器的体系结构应当如何应对大模型处理中的计算、访存、通信瓶颈，第8章介绍基于BCL语言的高性能算子开发优化实践...
2024年发布
暂无
计算机 - 人工智能(AI)
深度 学习 基础 与概念
...踏入深度学习的知识殿堂；对于机器学习领域从业者，本书是深化专业知识、紧跟技术前沿的有力工具；对于相关专业学生，本书是学习深度学习课程、开展学术研究的优质参考资料。无论是理论学习、实践应用还是学术研究，本书都是读者在深度学习...
2025年发布
9.5
[英]克里斯托弗 · M. 毕晓普（Christopher M. Bishop）、[英]休·毕晓普（Hugh Bishop)
计算机 - 人工智能(AI)
面向机器智能的TensorFlow实践
...选择TensorFlow作为深度学习库的优势和面临的挑战，并给出详细的安装指南。第二部分（第3~4章）深入介绍TensorFlow API的基础知识和机器学习基础。第三部分（第5~6章）探讨如何用TensorFlow实现高级深度模型...
2017年发布
6.4
[美] 山姆·亚伯拉罕（Sam Abrahams）
计算机 - 人工智能(AI)
机器学习 实战 （原书第3版） : 基于 Scikit-Learn、Keras和TensorFlow
...还强调模型调优、训练技巧与部署建议，非常适合工程实践需求。本书分为两大部分：第一部分主要基于 Scikit-Learn，介绍机器学习的基础算法；第二部分则使用 TensorFlow 和 Keras，介绍神经网络与深度学习。
2024年发布
暂无
[法] 奥雷利安·杰龙（Aurélien Géron）
计算机 - 人工智能(AI)
动手学 强化学习
...的多种学习需求。线上代码实践平台展示了源码的编写和运行过程，让读者进一步掌握强化学习算法的运行机制。本书包含3个部分：第一部分为强化学习基础，讲解强化学习的基础概念和表格型强化学习方法...
2022年发布
8.4
张伟楠 沈键 俞勇
计算机 - 计算机科学
编译原理（柳青）
...高校本科与研究生的教材或自学参考，其结构清晰、理论扎实，兼具工程实现视角与学术深度。作者柳青结合现代编译器设计的最新趋势与工具实践，力求帮助读者从基础语法分析到高级优化与代码生成全面掌握编译原理。
2025年发布
10
柳青
计算机 - 应用与软件
了不起的Markdown：大语言模型时代的通用语言
...职场人士；致力于构建个人知识管理体系的终身学习者；探索人机协作新范式的 AI 应用实践者。无论是希望摆脱传统排版束缚的写作新手，还是寻求智能化升级的 Markdown 进阶用户，都能通过阅读本书实现从基础到精通的跨越式成长。
2025年发布
8
毕小朋
计算机 - 计算机科学
深度 学习 入门之PyTorch
...基础，以及如何用 PyTorch 框架搭建模型。通过阅读《深度学习入门之PyTorch》，你将学到机器学习中的线性回归和 Logistic 回归、深度学习的优化方法、多层全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络，以及生成对抗网络，最后通过实战了解深度学习...
2017年发布
5.7
廖星宇
计算机 - 深度学习
PyTorch深度 学习 入门
...硬件到神经网络的初步搭建，再到实现图片识别、文本翻译、强化学习、生成对抗网络等多个目前最流行的深度学习应用。书中基于目前流行的 PyTorch 框架，运用 Python 语言实现了各种深度学习的应用程序，让理论和实践紧密结合...
2019年发布
8.4
曾芃壹
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