Python深度学习:基于PyTorch 第2版 畅销书升级,PyTorch领域公认标准著作,20余年研发经验AI专家撰写,详解PyTorch深度学习全栈知识
(1)作者经验丰富:核心作者在大数据和人工智能领域有着超过20年的工作经验,实战经验非常丰富,其他几位作者也在大数据和人工智能领域颇有造诣。(2)畅销书全面升级:第1版销量和口碑俱佳,是深度学习领域的畅销书,第2版根据PyTorch新版本升级,技术性、实战性、针对性、易读性进一步提升。(3)PyTorch领域事实标准:因为内容扎实、可读性强,第1版被读者誉为PyTorch领域的标准著作,是读者的。(4)深度学习双子星:本书是《Python深度学习:基于TensorFlow(第2版)》的姊妹篇,这两本书均是深度学习领域的畅销书。(5)精心谋划、通俗易懂:本书在内容的选择、安排和表现形式上精心谋划,目的是确保高质量内容的同时,让深度学习的学习门槛大大降低。
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Python深度学习:基于TensorFlow 从Python和数学,到机器学习和TensorFlow,再到深度学习的应用和扩展,为深度学习提供全栈解决方案
适读人群: 对深度学习感兴趣的大学生、研究生、在职人员等; 科研院所的研究人员; 其他深度学习爱好者,如产品经理、投资人等。 【免费获取】配套代码 数据 导读PPT 内容拓展 作者答疑群 搭配图书学习效果更佳! 获取方式: 1、微信关注 华章计算机 2、在后台回复关键词:PyTorch (1)4位作者在大数据和人工智能领域有多年积累,经验丰富; (2)从Python和数学基础,到机器学习和TensorFlow理论,再到深度学习的应用和扩展,为深度学习提供全栈式内容解决方案; (3)包含大量实战案例和综合性项目案例; (4)图形化的表达方式,降低读者学习门槛。
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读者对象:对机器学习、深度学习感兴趣的高校学生及在职人员。 对Python、PyTorch、TensorFlow等感兴趣,并希望进一步提升的高校学生及在职人员。 【免费获取】配套视频 代码 数据 导读PPT 内容拓展 作者答疑群 搭配图书学习效果更佳! 获取方式: 1、微信关注 华章计算机 2、在后台回复关键词:PyTorch (1)核心作者在大数据和人工智能领域有着超过20年的工作经验,实战经验非常丰富,其他几位作者也在大数据和人工智能领域颇有造诣。 (2)作者团队之前还著有《深入理解Spark机器学习》、《Python深度学习:基于TensorFlow》、《自己动手做大数据系统》等畅销书。 (3)本书是《Python深度学习:基于TensorFlow》的姊妹篇。 (4)本书从工具使用、技术原理、算法实现、工程实践等维度全面、系统讲解了深度学习。 (5)本书在内容的选择
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Python深度学习:基于TensorFlow 第2版 畅销书升级,TensorFlow领域公认标准著作,20余年研发经验AI专家撰写,详解TensorFlow深度学习全栈知识
(1)作者经验丰富:核心作者在大数据和人工智能领域有着超过20年的工作经验,实战经验非常丰富,其他几位作者也在大数据和人工智能领域颇有造诣。 (2)畅销书全面升级:第1版销量和口碑俱佳,是深度学习领域的畅销书,第2版根据TensorFlow新版本升级,技术性、实战性、针对性、易读性进一步提升。 (3)TensorFlow领域事实标准:因为内容扎实、可读性强,第1版被读者誉为TensorFlow领域的标准著作,是读者的shou选。 (4)深度学习双子星:本书是《Python深度学习:基于PyTorch(第2版)》的姊妹篇,这两本书均是深度学习领域的畅销书。 (5)进行谋划、通俗易懂:本书在内容的选择、安排和表现形式上精心谋划,目的是确保高质量内容的同时,让深度学习的学习门槛大大降低。
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(1)内容全面,覆盖当前数据挖掘的主要应用。在介绍每个应用案例时,详细阐述应用的背景,该领域中数据的来源和特点,数据采集与预处理方式,应用领域中数据挖掘的任务和实施数据挖掘技术的难点。同时提供相应的数据挖掘算法分析、工具设计以及系统实现。 (2)条理清晰、便于理解。一方面,面向热爱和关心数据挖掘技术的学术界和工业界读者,帮助他们更好地理解研究的目的和应用的基础;另一方面,让没有太多相关技术背景的读者可以通过阅读本书能够了解数据挖掘的意义和价值,可以看出数据挖掘是如何被广泛地应用于实际案例并成为解决各种问题的核心工具。
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网络安全中的数据挖掘技术 本书是市面上少有的将数据挖掘技术在网络安全领域的实际应用中加以总结和汇编的专著。
1. 数据挖掘技术在网络安全领域的应用已成为一个研究热点,但目前将二者结合,进行系统综合介绍的研究资料相关资料少之又少,更没有将二者进行系统介绍的专门图书,只有相关书籍中存在部分章节。2. 本书的主要编者是从数据挖掘与网络安全技术多年的研究人员,有多年从事相关研究的工作积累,本书着重介绍了隐私保护、日志分析、入侵检测、流量分析等网络安全领域中进行数据挖掘技术的应用状况,有助于研究人员系统全面了解目前数据挖掘技术在网络安全领域的研究状况,从而展开研究工作。
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