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日前,经部属高校、省级教育行政部门,出版社补充,专家会议评审,高等教育司公示了**批“十二五”普通高等教育本科***规划教材名单,东南大学出版社出版的 《传感器技术(第3版)》 等五本教材经过层层遴选,喜获入选。 入选的各类教材均为体现了学科行业新知识、新技术、新成果,反映人才培养模式和教学改革**趋势,并随着经济社会发展、学科专业建设和教育教学改革不断修订完善,使用面广、效果好、影响大的基础课程教材、专业核心教材、实验实践类教材。 土木工程测量(第3版)
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精通TensorFlow 1.xArmandoFandango著东南大学出版社9787564182922
作为一本综合指南,《精通TensorFlow1.x(影印版 英文版)》将带领你探究TensorFlow 1.x的高级特性。深入了解TensorFlow Core、Keras、TF Estimators、TFLearn、TF-Slim、Pretty Tensor以及Sonnet。通过TensorFlow和Keras的强大功能,利用转移学习、生成式对抗网络、深度强化学习等概念构建深度学习模型。在《精通TensorFlow1.x(影印版 英文版)》中,你将获得各种数据集(如MNIST、CIFAR-10、PTB、text8、COCO-Images)的实践经验。你将学习到TensorFlow1.x的高级特性,例如带有TF-Clusters的分布式TensorFlow、使用TensorFlow Serving部署生产模型、在Android和iOS平台上为移动和嵌入式设备构建和部署TensorFlow模型。你还会看到如何在R统计软件中调用TensorFlow和Keras API,了解在基于TensorFlow API的代码无法按预期工作时所需的调试技术。 作为一本综合指南,《精通TensorFlow1.x(影印版 英文版)》将带领你探究Te
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TensorFlow机器学习攻略 (美)尼克·麦克卢尔(Nick McClure) 著 东南大学出版社 【新华书店全新正
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机器学东南大学出版社9787564182915 正版图书保证质量 七天无理由退货让您购物无忧
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传感器原理与应用何一鸣等编东南大学出版社9787564141431
《传感器原理与应用》在确保传感器知识系统性基础上,调研并参考了相关行业专家的意见,特别适用于卓越工程师培养,以培养创新型、实用型人才。对传感器结构、原理表达清晰,结论准确,有利于帮助学生建立传感器的数理模型、培养学生的形象思维能力和解决实际工程的能力。由何一鸣负责全书统稿。
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TensorFlow智能移动项目东南大学出版社9787564182908 正版图书保证质量 七天无理由退货让您购物无忧
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TensorFlow自然语言处理东南大学出版社9787564182892 正版图书保证质量 七天无理由退货让您购物无忧
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TensorFlow机器学习攻略Nick Mcclure著东南大学出版社9787564173661
TensorFlow是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU),服务器,移动设备等等。TensorFlow *初由Google大脑小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机器学习和深度神经网络方面的研究,但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。本书讲述TensorFlow应用实例。
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全新正版图书 TensorFlow机器学东南大学出版社9787564173661 人工智能算法研究英文蔚蓝书店 正版图书保证质量 七天无理由退货让您购物无忧
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使用Perl实现系统管理自动化David N. Blank-Edelman著东南大学出版社【新华书店全新正版图书】
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TensorFlow预测分析 (德)礼萨·卡里姆(Rezaul Karim) 东南大学出版社 【新华书店全新书籍】 电子发票 正版保证 多仓就近发货
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TensorFlow深度学东南大学出版社9787564183264 正版图书保证质量 七天无理由退货让您购物无忧
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端侧AI模型部署入门、原理和进阶实战 葳葳 编著 新华正版书籍
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OpenCV机器学东南大学出版社9787564183240 正版图书保证质量 七天无理由退货让您购物无忧
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端侧AI模型部署入门、原理和进阶实战 快人一步,胜人一筹!端侧AI模型部署——助力AI时代乘风破浪!
2024年,端侧AI迎来关键拐点,在自研芯片与软件的深度结合,正加速端侧AI的快速发展。随着人工智能技术的飞速发展,端侧AI正成为下一波技术革新的核心。 本书重点讲解端侧AI模型在部署中的技术细节,包括产品定义、AI芯片选型、深度学习框架和模型轻量化设计、算子和图优化、模型剪枝、量化、知识蒸馏、端侧推理框架和端侧部署、算法端云协同架构、算子底层指令加速和时延功耗性能评估等。如以下典型场景: 1.无人机采茶机器人:讲解如何使用NPU加速芽叶目标检测模型推理,内容涉及模型格式转换和验证、模型转化误差评估、NPU推理性能和内存评估等。 2.低空无人机巡检:讨论基于TFLite框架实现YOLOv8目标检测模型在端侧的部署,用于支持无人机森林巡检和无人机高速公路巡检两个场景中实现火焰、车辆、行人等目标检测。 3.二维码检测和解码:讲解基于
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