学好数学并不难：几何 - 第7页

...处理，构建并训练神经网络，利用客户端数据优化机器学习模型，开发基于浏览器的交互式游戏，同时为深度学习探索新的应用空间。你还可以获得深度学习模型构建过程中不同问题所涉及的策略和相关限制的实用知识，同时...

...亲历了深度学习在 20 世纪 70 年代到 90 年代的寒冬。但他和一众开拓者，利用大数据和不断增强的计算能力，终于在神经网络算法上取得重大突破，实现了人工智能井喷式的发展。 作为深度学习领域的通...

...从机器学习流程自动化出发，讲解数据预处理、特征工程、模型选择、超参数优化以及神经网络结构搜索（NAS）等关键技术，并分析自动化训练与部署流程的实现方法。 作者是资深的人工智能专家，大型金融集团科技公司深度学习平台和...

...启发。本书给出的81个Python项目，可以助你快速上手Python编程完成数字艺术、游戏、动画、计数程序等方面的任务。一旦了解了代码是如何工作的，你就可以动手重新编写程序，并通过添加自定义的内容来不断实践...

...部署、机器学习等，可以实现舆情监控、智能投顾、量化金融、大数据风控、金融反欺诈模型等多种金融应用。无论是编程知识还是金融相关知识，本书都力求从易到难、循序渐进地讲解，并辅以商业实战案例来加深印象...

...凶手处心积虑伪造了现场？ 密码学家在公寓中离奇死亡，所有线索都已中断，第三次验尸能够带来转机吗？ 丈夫身中数刀，抵达现场的急救人员看见妻子手握凶器，这又是一桩激情杀人案吗？

...哲学家、数学家亚历山大·柳比歇夫出版近 70 部学术著作，各类文章报告总计 12500 页机打稿，研究领域涉及各个学科，还精通文学、戏剧和音乐。而他的人生如此丰满的秘密，就在于他所开创并践行的“时间统计法”。...

...共识算法，并通过典型的案例学习如何设计大型分布式系统。《深入理解分布式系统》首先介绍什么是分布式系统、分布式系统带来的挑战，以及如何对分布式系统进行建模，这部分内容偏向概念性介绍。接着介绍了分布式数据的基础知识，包括数据分区技术、数据复制技术...

...的 12020 年。哈里·谢顿，这个刚满 32 岁的年轻数学家，开创了“心理史学”，这门学科能用数学公式准确推演全人类的未来——“预言”从此成为一门可以信任的科学，人类由此可以看见未来。谢顿的第一个预言是：虽然...

...肯定和推荐本书由云栖社区官方出品。作者是阿里资深数据专家，对RocketMQ有深入的研究，并有大量的实践经验。在写这本书之前，作者不仅系统、深入地阅读了RocketMQ的源代码，而且还向RocketMQ...