DeepSeek大模型高性能核心技术与多模态融合开发 揭示DeepSeek MLA与MoE高性能的秘密，掌握DeepSeek 应用开发与多模态融合开发技术
1）DeepSeek多模态大模型正备受瞩目，而其背后的高性能注意力机制与多模态融合技术更是成为了深度学习研究领域的热点。 （2）《DeepSeek大模型高性能核心技术与多模态融合开发》致力于成为读者全面掌握DeepSeek核心技术的宝典，通过深入浅出的原理讲解与实例分析，引导读者系统学习DeepSeek的核心原理、架构及应用开发方法。 （3）《DeepSeek大模型高性能核心技术与多模态融合开发》深入剖析DeepSeek的核心技术多头潜在注意力MLA与混合专家模型MoE，详细阐述它们的工作原理与技术优势。 （4）《DeepSeek大模型高性能核心技术与多模态融合开发》详细探讨DeepSeek中的多模态融合方法，结合丰富的应用实例，为读者提供全面的理论与实践指导，助力读者深入理解高性能大模型的运行机制。 （5）实战项目涵盖情感分类、图像识别、语音识别、文本生成、图像生成、图文问
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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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PyTorch深度学习与计算机视觉实践 掌握深度学习基本原理、算法与PyTorch框架用法，实战人脸识别、图像识别、图像生成、目标检测、图像分割、图像迁移应用
《PyTorch深度学习与计算机视觉实践》详解深度学习与计算机视觉基础、PyTorch 框架开发知识，以及图像分类、目标检测、图像分割、图像生成等一系列计算机视觉领域核心问题的实战应用。 案例包括人脸识别、图像识别、图像生成、目标检测、图像分割、图像迁移等。 配套PPT课件与示例源码，可用于深度学习与计算机视觉入门，也可作为高校深度学习与计算机视觉课程的教材。
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ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调 实战文本生成、智能问答、信息抽取、财务预警应用开发，掌握ChatGLM3大模型部署、开发与微调技术
通过多个实战案例，快速掌握大模型应用开发与微调技术 基于网页端的ChatGLM3部署 基于私有云服务的ChatGLM3部署 猫狗分类可视化训练与预测 搭建专业问答机器人 实战知识图谱抽取与智能问答 撰写剧情梗概、评论与宣传文案实战 多文本检索的增强生成实战 结合提示工程的网页搜索服务实战 基于ChatGLM3的思维链实战 GLM文本生成实战 单GPU微调ChatGLM3实战 个人助理之美妆助手实战 上市公司财务报表非结构化信息抽取实战 上市公司财务报表智能问答与财务预警实战
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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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从零开始大模型开发与微调：基于PYTORCH与CHATGLM 王晓华 清华大学出版社 【新华书店正版图书书籍】 正版全新书籍 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达 关注店铺可享店铺优惠！
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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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TensorFlow深度学习应用实践 深入讲解反馈神经网络和卷积神经网络理论体系,掌握TensorFlow程序设计方法和技巧
通过TensorFlow图像处理，全面掌握深度学习模型及应用全面深入讲解反馈神经网络和卷积神经网络理论体系结合深度学习实际案例的实现，掌握TensorFlow程序设计方法和技巧着重深度学习实际应用程序开发能力和解决问题能力的培养
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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。
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PyTorch 2.0深度学习从零开始学 因为图书信息是软件采集上传的信息 如信息有误差，以实际收到图书为准，介意者勿拍
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TensorFlow知识图谱实战 王晓华 清华大学出版社 【新华书店正版书籍】 正版全新书籍 正规发票 多仓就近发货 关注店铺可享店铺优惠！
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OpenCV TensorFlow深度学习与计算机视觉实战 【正品保证，进入店铺更多优惠！】
（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知识点，并在程序编写时使用官方推荐的TensorFl框架进行程序设计，帮助读者更好地使用模型框架、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本
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TensorFlow 2.0破天荒地抛弃了原有的架构，重新开始，整合了曾经为TensorFlow添加的多种组件，在2.0版本中，这些组件被成一个综合平台，可支持机器学作流程（从训练到部署），即用一个新的架构从根本上代替了已有的架构。 可以看到新架构中的训练部分主要关注Python API，即训练的可用、整洁以及易用。它通过使用“存档”的方式连接起训练与部署之间的桥梁。 模型的部署方式是多种多样，可以方便地使用多种端支持，使其能够运营在不同的平台上。而语言绑定（language binding）也有不同程度的支持括Swift、R和Julia等。
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