计算机网络（第7版） - 第3页

...和使用物体检测器和分类器，甚至跟踪电影或摄像机回馈中的物体。稍后，你将学习3D跟踪和增强现实。本书末尾，你将学习人工神经网络和深度神经网络，学习如何开发手写数字识别以及对...

本书是全国计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试指定用书。作者在前 4 版的基础上，根据网络工程师新版大纲的要求，针对考试的重点内容做了较大篇幅的修订，书中主要内容包括数据通信...

...详细，图例直观形象，适合 PyTorch 初中级读者及计算机视觉相关技术人员阅读。全书分为四部分：第一部分（第 1~3 章）介绍神经网络和 PyTorch 的基础知识，以及如何使用 PyTorch 构建并训练神经网络，包括输入数据缩放...

...超过30万册，两家主要网络书店的评论近90000条，内容上近乎零差评，是原创计算机图书领域不可逾越的丰碑。第3版在第2版的基础上做了重大修订，内容更...

...li>第 3 章则能看到跑得飞快的 CPU 阿甘一天有趣的生活，不断打仗的黑毛部落和秃头部落居然促成了通用计算机的诞生，以及两段"相声”：从 1 加到 100 和函数调用的秘密。第...

...树莓派就得到计算机和硬件爱好者的青睐；他们用它学习编程，并创造出各种各样新奇的、风靡一时的软硬件应用。本书由多产作家 Simon Monk 编写，是将内容进行全面升级之后的第 2 版...

... 阅读本书时，几乎感受不到一般技术图书常有的枯燥和乏味。与第 1 版相比，本次再版的工程在于对示例代码的全方位升级。两位作者不仅将示例代码从 Python2 升级到 Python3，还对编码风格进行了...

...而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习）；第3部分（第11～16章）为进阶知识，内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习...

...而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习）；第3部分（第11～16章）为进阶知识，内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习...

...带领读者充分领略 Python 的强大之处。 本书既可作为高等学校程序设计类课程的教材，也适用于初学 Python 语言的读者，还可作为全国计算机等级考试二级 Python 语言程序设计的参考书。