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NFC技术基础篇 NFC移动支付从业人员的案头书 ,恩智浦、小米、易宝支付、JD商城移动支付领域专家推荐
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Spark MLlib机器学习实践(第2版) Spark MLlib机器学习案例精彩讲解,让您轻松掌握
MLlib是Apache Spark机器学习库。本书入门简单,实例丰富,详解协同过滤、线性回归、分类、决策树、保序回归、聚类、关联、数据降维、特征提取和转换等MLlib主要算法,用实例说明MLlib大数据机器学习算法的运用。
¥48.00定价:¥49.00 (9.8折) 电子书:¥20.80
作者系国内研究移动支付技术的大牛,目前在NXP(恩智浦)公司就职,主要负责IOT物联网安全和AI人工智能领域。本书获得雅观科技、恩智浦、小米、可为、紫光展锐、华米、麒麟、黑加手环等移动支付领域专家推荐,是移动支付技术的 战地手册 。推荐读者阅读作者的另外两本关于移动支付技术图书:《NFC技术基础篇》《RCC、MST、NFC标准及技术应用》
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深度学习案例精粹:基于TensorFlow与Keras 掌握深度学习的基本过程和步骤 开阔AI解决实际问题的思路和方法
本书通过丰富的深度学习实战案例,向读者介绍深度学习可应用和落地的项目,包括手写体识别、数据集分类、情感分类、文本情感分类、编码器、汉字拼音转换、中文文本分类、多标签文本分类、人脸检测、人脸识别、语音汉字转换等。所有案例都基于Python TensorFlow 2.5 Keras技术,可配套用于深度学习的实战训练。
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Spark 3.0大数据分析与挖掘:基于机器学习 掌握Spark 3.0 ML常见算法与用法,拓宽数据分析与挖掘的技术思路
本书详解Spark 3.0 ML机器学习框架进行大数据分析与挖掘的方法,配套示例源码、PPT课件、数据集、开发环境、思维导图和答疑服务。
¥57.80定价:¥59.00 (9.8折) 电子书:¥41.30
TensorFlow人脸识别实战 实战人脸识别与人脸检测,快速掌握人脸识别技术
使用深度学习进行人脸识别是近年来AI研究的热点之一。本书可以帮助读者掌握深度学习的核心内容、TensorFlow实现人脸识别的技术要点以及从模型构建到应用程序编写的整套技巧。
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深度学习的数学原理与实现 数学原理、公式推导、代码实现,帮助你快速掌握深度学习原理及实现
本书从深度学习的基础知识出发,介绍深度学习每个组成部分的原理,并推导出其中的数学公式,以帮助读者掌握深度学习的理论知识。本书还讲解了具体的代码实现,让读者在掌握深度学习原理的同时,也能通过动手实践深入理解这些知识。
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Keras实战:基于TensorFlow2.2的深度学习实践 掌握Keras框架,提升深度学习技能
本书全面系统地介绍了Keras框架的知识,重要内容均结合代码实例进行讲解,读者通过这些实例可以深入掌握Keras程序设计的技能,并对深度学习有进一步的了解。
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OpenCV+TensorFlow深度学习与计算机视觉实战 通过OpenCV+TensorFlow,系统掌握图像识别技术
(1)本书偏重于介绍使用卷积神经网络及其相关变化的模型,在TensorFlow框架上进行图像特征提取、图像识别以及具体应用,这是目前已出版图书中鲜有涉及的。 (2)本书并非枯燥的理论讲解,而是作者阅读和参考了大量*文献做出的归纳总结,在这点上也与其他编程书籍有本质区别。书中的例子都是来自于现实世界中对图像分辨和特征的竞赛优胜模型,通过介绍这些例子可以使读者更深一步地了解和掌握其内在的算法和本质。 (3)本书作者有长期研究生和本科教学经验,通过通俗易懂的语言对全部内容进行讲解,深入浅出地介绍反馈神经网络和卷积神经网络理论体系的全部知识点,并在程序编写时使用官方推荐的TensorFlow*框架进行程序设计,帮助读者更好地使用*的模型框架、理解和掌握TensorFlow程序设计的精妙之处。 (4)掌握和使用深度学习的人才应该在掌握基
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PyTorch 2.0深度学习从零开始学 实战中文情感分类、拼音汉字转化、中文文本分类、拼音汉字翻译、强化学习、语音唤醒、人脸识别
本书学习曲线平缓,实战案例丰富,适合做为入门书 帮助读者用最短的时间掌握PyTorch 2.0深度学习的编程技巧及实战应用 实战案例包括:中文情感分类、拼音汉字转化、中文文本分类、拼音汉字翻译、强化学习、语音唤醒、人脸识别 配套示例源码、PPT课件、作者答疑服务
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Python机器学习与可视化分析实战 详解聚类、线性回归、逻辑回归、决策树算法及其可视化分析
本书通过机器学习与可视化组件相结合的方式,系统介绍机器学习与可视化分析相关技术,并通过实战项目讲解机器学习中常用的数据挖掘相关知识,例如聚类、线性回归、逻辑回归以及决策树算法。特别是为了满足部分读者的需求,本书还详细介绍了深度学习的两个基础算法 文本分类与图像识别算法。
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TensorFlow知识图谱实战 实战文本分类与命名实体识别,快速构建知识图谱
本书介绍TensorFlow构建知识图谱的核心技术,帮助读者掌握使用深度学习构建知识图谱的方法,以及使用神经网络的技术要点和基于深度学习的应用程序编写技巧。
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TensorFlow 2.0深度学习从零开始学 全面分析、讲解TensorFlow 2.0的新框架思想和模型设计以及Keras编程方法与技巧
1. 介绍全面,讲解详尽 本书全面地讲解TensorFlow 2.0的新框架设计思想和模型的编写,详细介绍TensorFlow 2.0的安装、使用以及TensorFlow 2.0官方所推荐的Keras编程方法与技巧等。 2. 作者经验丰富,代码编写细腻 本书的代码编写由低到高,针对各个环节都有详尽的说明,使得读者能够充分了解和掌握代码各个模块的编写方法和技巧,是一本非常好的TensorFlow 2.0学习教程。 作者是长期奋战在科研和工业界的一线算法设计和程序编写人员,实战经验丰富,对代码中可能会出现的各种问题和 坑 有丰富的处理经验,能够使得读者少走很多弯路。 3. 理论扎实,深入浅出 在代码设计的基础上,本书还深入浅出地介绍深度学习需要掌握的一些基本理论知识,通过大量的公式与图示结合的方式对理论进行介绍。 4. 提供完善的技术支持和售后服务 本书提供了专门的技术支持邮箱:booksaga@1
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TensorFlow+Keras自然语言处理实战 掌握TensorFlow 2.1深度学习与自然语言处理的方法和技巧
"1. 版本新,易入门 本书详细地介绍从TensorFlow 2.1的安装到使用、TensorFlow默认API,以及使用官方所推荐的Keras的编程方法与技巧等。 2. 作者经验丰富,代码编写细腻 作者是长期奋战在科研和工业界的一线算法设计和程序编写人员,实战经验丰富,对代码中可能会出现的各种问题和 坑 有丰富的处理经验,使得读者能够少走很多弯路。 3. 理论扎实,深入浅出 在代码设计的基础上,本书还深入浅出地介绍深度学习需要掌握的一些基本理论知识,通过大量的公式与图示结合的方式对理论做介绍,是一本难得的好书。 4. 对比多种应用方案,实战案例丰富 本书采用了大量的实例,同时也提供了一些实现同类功能的其他解决方案,覆盖了使用TensorFlow进行深度学习开发中常用的知识。 "
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TensorFlow语音识别实战 详解TensorFlow API和ResNet模型,实战语音识别技术
使用深度学习进行语音识别是近年来AI研究的热点之一。本书可以帮助读者掌握深度学习的核心内容、TensorFlow实现语音识别的技术要点以及从模型构建到应用程序编写的整套技巧。
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通过 TensorFlow 2.0 编程实践,掌握卷积神经网络及其应用详解卷积神经网络和TensorFlow深度学习的知识要点,揭示从卷积神经网络模型构建到应用 程序编写的一整套方法和技巧,灵活使用卷积神经网络解决机器学习应用中的相关问题
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OpenCV+TensorFlow深度学习与计算机视觉实战 自学python软件安装应用并系统掌握图像识别技术 编程人工
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JAX是一个用于高性能数值计算的Python库,专门为深度学习领域的高性能计算而设计。本书详解JAX框架深度学习的相关知识,并剖析3个实战案例: 使用ResNet完成CIFAR100数据集分类、有趣的词嵌入与生成对抗网络。本书配套示例源码、PPT课件、数据集、开发环境和答疑服务。
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谷歌JAX深度学习从零开始学 从算法和案例入手 快速掌握JAX深度学习框架
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Python量化交易实战 通过Python建模,深度掌握交易量化投资技术
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从零开始大模型开发与微调 基于PyTorch与ChatGLM 清华大学出版社 新华书店正版,关注店铺成为会员可享店铺专属优惠,团购客户请咨询在线客服!
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大模型是深度学习自然语言处理皇冠上的一颗明珠,也是当前AI和NLP研究与产业中最重要的方向之一。本书使用PyTorch 2.0作为学习大模型的基本框架,以ChatGLM为例详细讲解大模型的基本理论、算法、程序实现、应用实战以及微调技术,为读者揭示大模型开发技术。 实战案例丰富 基于PyTorch卷积层的MNIST分类实战 PyTorch数据处理与模型展示 ResNet实战 有趣的词嵌入 基于PyTorch循环神经网络的中文情感分类实战 自然语言处理的编码器 预训练模型BERT 自然语言处理的解码器 强化学习实战 只具有解码器的GPT2模型 实战训练自己的ChatGPT 开源大模型ChatGLM使用详解 ChatGLM高级定制化应用实战 对ChatGLM进行高级微调
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