正版 从深度学习到图神经网络：模型与实践 图神经网络基础 一网打尽图深度学习理论知识 电子工业出版社 978712145 可开发票
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官方 从深度学习到图神经网络 模型与实践 图神经网络基础 一网打尽图深度学习理论知识 电子工业出版社
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书籍 从深度学习到图神经网络：模型与实践 图神经网络基础 一网打尽图深度学习理论知识 电子工业 978712145682
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787115485472 Author 作者 张玉宏 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 560页 Publisher 出版社 人民邮电出版社 Publication Date 出版日期 2018-08-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 《Java从入门到精通（精粹版）》以零基础讲解为宗旨，用实例引导读者学习，深入浅出地介绍了Java的相关知识和实战技能。《Java从入门到精通（精粹版）》第Ⅰ篇【基础知识】主要讲解Java开发环境搭建、Java程序要素、常量、变量、数据类型、运算符、表达式、语句、流程控制、数组、枚举、类、对象以及方法等；第Ⅱ篇【核心技术】主要介绍类的封装、继承、多态、抽象类、接口、Java常用类库以及异常的捕获与处理等；第Ⅲ篇【不错应用】主要介绍多线程、文
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从深度学习到图神经网络 模型与实践 9787121456824
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787121456824 Author 作者 张玉宏,杨铁军 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 340页 Publisher 出版社 电子工业出版社 Publication Date 出版日期 2023-06-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 近年来，深度学习在人工智能的发展过程中起到了举足轻重的作用，而图神经网络是人工智能领域的一个新兴方向，被称为图上的深度学习。 本书详细介绍了从深度学习到图神经网络的基础概念和前沿技术，包括图上的深度学习、图神经网络的数学基础、神经网络学习与算法优化、深度学习基础、神经网络中的表示学习、面向图数据的嵌入表示、初代图神经网络、空域及谱域图卷积神经网络等内容。为增强可读性，本书叙述清晰、内容深入浅出、图文并茂
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Python极简讲义 一本书入门数据分析与机器学习 9787121387043
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787121387043 Author 作者 张玉宏 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 567页 Publisher 出版社 电子工业出版社 Publication Date 出版日期 2020-05-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 本书以图文并茂的方式介绍了Python的基础内容，并深入浅出地介绍了数据分析和机器学习领域的相关入门知识。 第1章至第5章以极简方式讲解了Python的常用语法和使用技巧，包括数据类型与程序控制结构、自建Python模块与第三方模块、Python函数和面向对象程序设计等。第6章至第8章介绍了数据分析推荐技能，如NumPy、Pandas和Matplotlib。第9章和第10章主要介绍了机器学习的基本概念和机器学习框架sklearn的基本用法。对人工智能相关领域、数据科学相关领域的读者而言
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正版 从深度学习到图神经网络：模型与实践 图神经网络基础 一网打尽图深度学习理论知识 电子工业出版社 张玉宏,杨铁军 9
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全新 从深度学习到图神经网络 模型与实践 图神经网络基础 一网打尽图深度学习理论知识 电子工业出版社
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787121342462 Author 作者 张玉宏 著 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 654页 Publisher 出版社 电子工业出版社 Publication Date 出版日期 2018-07-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 深度学习是人工智能的前沿技术。本书深入浅出地介绍了深度学习的相关理论和实践，全书共分16章，采用理论和实践双主线写作方式。靠前章给出深度学习的大图。第2章和第3章，讲解了机器学习的相关基础理论。第4章和第5章，讲解了Python基础和基于Python的机器学习实战。第6至10章，先后讲解了M-P模型、感知机、多层神经网络、BP神经网络等知识。靠前1章讲解了被广泛认可的深度学习框架TensorFlow。靠前2章和靠前3章详细讲解了卷积神经网络，并给出了相关的实
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