深度学习基础与概念 - 第8页
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计算机 - 人工智能(AI)
深度 学习 革命：从历史到未来
世界范围内主要的人工智能玩家有哪些？哪家公司在这场脑力与毅力的角逐中脱颖而出？深度学习革命如何颠覆了整个人工智能领域？人工智能还会经历第三次寒冬吗？ 长期以来，人工智能一直被视为一种遥远的未来技术...
2022年发布
8.3
[美] 凯德·梅茨
计算机 - 深度学习
PyTorch计算机视觉实战：目标检测、图像处理与 深度 学习
...等；第三部分（第 11~13 章）介绍各种图像处理技术，包括自编码器模型和各种类型的 GAN 模型；第四部分（第 14~18 章）探讨将计算机视觉技术与 NLP、强化学习和 OpenCV 等技术相结合来解决传统问题的新方法。
2023年发布
暂无
[印] V·基肖尔·阿耶德瓦拉 等
计算机 - 人工智能(AI)
大语言模型：基础 与 前沿
本书深入阐述了大语言模型的基本概念和算法、研究前沿以及应用，涵盖大语言模型的广泛主题，从基础到前沿，从方法到应用，涉及从方法论到应用场景方方面面的内容。首先，本书介绍了人工智能领域的进展和趋势...
2024年发布
7
熊涛
计算机 - 人工智能(AI)
机器学习 算法原理与 编程实践
本书是机器学习原理和算法编码实现的基础性读物，内容分为两大主线：单个算法的原理讲解和机器学习理论的发展变迁。算法除包含传统的分类、聚类、预测等常用算法之外，还新增了深度学习、贝叶斯网...
2015年发布
5.5
郑捷
计算机 - 数据科学与大数据
Python数据挖掘入门与 实践
...数据挖掘之旅。本书采用理论与实践相结合的方式，呈现了如何使用决策树和随机森林算法预测美国职业篮球联赛比赛结果，如何使用亲和性分析方法推荐电影，如何使用朴素贝叶斯算法进行社会媒体挖掘，等等。本书也涉及神经网络、深度学习、大数据处理等...
2016年发布
暂无
[澳] Robert Layton
计算机
推荐系统技术原理与 实践
本书首先介绍推荐系统的基础知识；然后介绍推荐系统常用的机器学习和深度学习模型；接着重点介绍推荐系统的 4 层级联架构，包括召回、粗排、精排和重排，以及谷歌、阿里巴巴等大型互联网公司在 4 层级联...
2023年发布
暂无
文亮
计算机 - 编程
设计模式：可复用面向对象软件的基础 （典藏版）
...设计模式领域的奠基之作，本书不仅提供了统一的术语和思维框架，也极大推动了软件架构的发展，至今仍被众多程序员视为必读经典，适合有一定编程经验的开发者深入学习与参考。本书适合大学计算机专业的学生...
2019年发布
10
埃里克·伽玛 (Erich Gamma)
计算机 - 计算机科学
数据科学入门(第2版)
...scikit-learn、pandas等，还在每章末尾推荐了很多学习资源，帮助你进一步巩固本书所学。新版基于Python 3.6，重写了所有示例和代码，并根据数据科学近几年的发展，新增了关于深度学习、统计学和自然语言处理等主题...
2020年发布
暂无
[美] 乔尔·格鲁斯 (Joel Grus)
计算机 - 人工智能(AI)
AI未来进行式
...当深度学习、自动驾驶、自然语言处理、量子计算等技术走向成熟，以及颠覆性新技术出现并发力之前，人类应做好必要的角色转换和应对准备。☆ 打破时空局限，置身于境思考人类与科技的未来，审视科技与社会变迁下人...
2022年发布
7.7
李开复
计算机 - Web开发
Django 5企业级Web应用开发实战（视频教学版）
...管理与自动化测试、用户 Auth 认证系统、安全与国际化，以及常用的 Web 应用程序工具等。此外，为了突出本书项目实战的特性，最后两章基于 Django 框架分别讲解了投票应用系统和内容管理系统两个实际项目的开发，可以帮助读者深入理解...
2024年发布
暂无
王金柱
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