
基于TensorFlow 2,系统讲述如何搭建、训练和应用深度学习模型; 本书旨在填补理论和应用的鸿沟,帮助读者更好、更快地掌握深度学习的算法和原理。 本书旨在讲述深度学习的各种基本算法和原理,以及如何使用Python实现这些算法。本书首先介绍深度学习的相关基础知识,然后讨论深度神经网络的训练、激活函数与正则化等技术,着讲述卷积神经网络及其搭建方法,后阐述循环神经网络及其搭建方法。通过本书,读者可以深理解如何基于TensorFlow 2搭建、训练和应用深度学习模型。 本书主要内容: 线性模型、激活函数; 深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络; 模型评估和正则化; 搭建深度学习框架; 基于TensorFlow 2搭建卷积神经网络模型; 基于TensorFlow 2搭建循环神经网络模型。


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将理论与实践结合。本书以知识和广电大数据案例为主线,介绍在大数据技术中Hive的主要用法。 以任务为导向。本书从知识到实操,再到具体的项目,让读者明白如何利用所学知识来解决问题,通过实训和课后习题帮助读者巩固所学知识,从而使读者真正理解并应用所学知识。 注重启发式教学。本书内容围绕利用Hive处理大数据的流程展,不堆砌知识,着重于思路的启发与解决方案的实施。通过对从任务需求到实现这一完整工作流程的体验,读者将真正理解并掌握Hive大数据存储和处理技术。

1.一线院校,知名作者 本书主编为上海财经大学统计与管理学院院长冯兴东教授,冯教授长期从事统计和数据科学领域的本科及研究生教学工作,并主讲研究生阶段的数据分析与可视化课程。 2.基于Python,面向多领域教学 本书主要针对数据科学、统计学、以及应用数学和医学等领域的教学,重在介绍这些领域中的数据分析与可视化、探索性数据分析等内容。 3.案例式教学,理论与实践相结合 本书配有大量的实战案例,涉及金融,经济管理,医疗影像,健康大数据、地理数据等,并与常见的统计方法、机器学习方法、统计建模和分析紧密结合,有助于读者对知识的理解与掌握。

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咖哥继AI Agent之后的又一力作,给程序员最实用的RAG实战课 从零始,一步步搭建个人和企业的知识库 不使用任何框架,深解析RAG的十大组件,纯手工造RAG系统 基于DeepSeek、LangChain、LlamaIndex、源嵌模型和Milvus的知识库构建指南

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1.用户维度: 国内市场Manus智能体全领域应用指南手册的书籍很有限,智能体的使用对各行各业的人都是很有价值的,需求量会激增,用户需要一本完善和具体的指导手册。 2.内容价值维度: 1. 双重视角融合:同步满足学生群体的学术需求和职场人士的商业场景 2. 技术深度可控:每章设置"基础应用 阶技巧 底层原理"三级知识层 3. 风险防控体系:贯穿全流程的数据安全与操作规范指引 4. 效能可视化:包含任务耗时对比表、资源节约统计模型等量化工具 3.作者背景维度: 1.长期在互联网大厂任职,多年致力于机器学习算法方面的研究和实践工作,熟悉广告系统,搜索,智能体等相关业务。 2.联合多位知名技术专家行创造

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(1)作者来自复旦大学,在国内具有一定的影响力,常举办相关的培训和讲座。 (2)教材难度适中、系统性强,内容基本覆盖了机器学习和深度学习的核心内容,深浅出,适合初学者。知识与时俱,行了更新。 (3)教材配套资料齐全,包括对应的PPT、数据素材、程序源代码、测试题等,另外还提供配套的视频。 (4)实践指导性强。作者结合20多家企业的实战合作项目实践,提供300多道原创的选择题、填空和判断题。还有40多个实战案例供读者实验和实训。 (5)工信部 十四五 规划教材。


AIGC近年来发展迅速。想要深观察和理解 AIGC,需要系统性地学习、思考和实践。《洞察AIGC:智能创作的应用、机遇与挑战》一书正是应对这样的需求产生,希望本书能够帮助读者从爱好者转变成专业的思考者、理解者,再一步找到自己运用或发展 AIGC 的领域与路径。

作者基于近20年人工智能与*化控制的研究积累,用通俗易懂的语言系统梳理了人工智能发展过程中的几次人机大战里程碑事件,从历史中总结和展望人工智能技术的研究方法论与未来应用前景。 人工智能技术近年来取得指数级的步,甚至可以通过自我博弈超越人类的经验。人工智能和人机博弈技术的本质是什么?它们背后的方法学和思维方式又是什么?算力、算法、数据与博弈论思想的融合能够研究与分析哪些复杂问题? 国际象棋领域诞生了深蓝,围棋领域诞生了AlphaGo,更复杂、更灵活、更加不透明的博弈对抗系统又会诞生谁?它何时能够超越人类*水平? 未来人工智能到底是人类的伙伴还是对手?它将如何颠覆我们传统的思维方式和决策体系? 博弈 AI 的结合之后将对我们的社会带来哪些变化? 针对这些问题,本书给出了有深度的见解,给您有益的启迪。

全书大部分章节紧扣实际需求展,不堆积知识,着重于解决问题时思路的启发与方案的实施,帮助读者真正理解与消化Python机器学习编程与实战。 书中案例全部源于企业真实项目,可操作性强,引导读者融会贯通,并提供源代码等相关学习资源,帮助读者快速掌握Python机器学习相关技能。

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