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深度学习为世界上的智能系统(比如Google Voice、Siri和Alexa)提供了动力。随着硬件(如GPU)和软件框架(如PyTorch、Keras、TensorFlow和CNTK)的步以及大数据的可用性,人们在文本、视觉和分析等领域更容易实施相应问题的解决方案。本书对当今前沿的深度学习库PyTorch行了讲解。凭借其易学习性、高效性以及与Python发的天然亲近性,PyTorch获得了深度学习研究人员以及数据科学家们的关注。本书从PyTorch的安装讲起,然后介绍了为现代深度学习提供驱动力的多个基础模块,还介绍了使用CNN、RNN、LSTM以及其他网络模型解决问题的方法。本书对多个先的深度学习架构的概念(比如ResNet、DenseNet、Inception和Seq2Seq)行了阐述,但没有深挖其背后的数学细节。与GPU计算相关的知识、使用PyTorch训练模型的方法,以及用来生成文本和图像的复杂神经网络(如生成网络),也在本书中有所

如今是人工智能高歌猛的时代,机器学习的发展也如火如荼。然而,复杂的数学公式和难解的专业术语容易令刚触这一领域的学习者望而生畏。有没有这样一本机器学习的书,能摒弃复杂的公式推导,带领读者通过实践来掌握机器学习的方法?《机器学习与优化》正是这样一本书!它的写作脱胎于意大利特伦托大学机器学习与智能优化实验室(LION lab)的研究项目,语言轻松幽默,内容图文并茂,涵盖了机器学习中可能遇到的各方面知识。更重要的是,书中特别介绍了两个机器学习的应用,即信息检索和协同推荐,让读者在了解信息结构的同时,还能利用信息来预测相关的推荐项。本书作者以及读者群发布的数据、指导说明和教学短片都可以在本书网站上找到。本书内容要:● 监督学习 线性模型、决策森林、神经网络、深度和卷积网络、支持向量机等● 无监督模

疯狂Ajax讲义——Prototype/jQuery+DWR+Spring+Hibernate整合开发(含CD光盘1张)
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MATLAB是一款优秀的数学计算软件,在高等数学实验与建模中应用广泛。

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本书首先简要介绍了MATLAB使用基础,使读者对MATLAB有一个概要的认识;然后系统地介绍了MATLAB的数据分析、矩阵的基本操作、数值计算、程序设计、科学计算、几何与**化问题处理,以及绘图功能等内容,其中结合了大量实例,精选科学和工程计算中常用的多种算法,采用MATLAB语言编程实现,并结合实例对算法程序进行验证和分析,使读者进一步深入了解MATLAB的功能及其高级编程;*后安排了一章高级程序设计的综合实例,帮助读者巩固、提高。

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本书主要讲解DevOps方法论中的CI/CD部分。从基础理论到落地实践,分别从持续集成阶段工具和持续部署阶段工具出发和落地。另外本书还融合了笔者多年发经验与实践的思考,以供读者学习和借鉴。


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一线网页设计师帮助新人快速理解网页设计概念,掌握网页设计规范化流程,实现标准化输出。传达以用户为中心的设计思维掌握网页设计中的基本配色法则用案例引导读者尝试设网站计扫描封底二维码,关注微信号即可获得资源文件下载方式。

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Node.js用于服务器端操作,学起来没有画面感,很多人觉得比较难。本书全程采用实例的方式,让读者学完一个技术,就练会一个技术 Node.js是一门源的、为Web而生的语言,具有高并发、异步等特,并且拥有一个十分活跃的发者社区。Node.js适合没有经验的人上手使用,在世界各地的发者中拥有一大批拥趸。本书以实战为主旨,精选适用于生产环境的Node.js 10代码实例,帮助读者从零始掌握Node.js服务器编程。

全栈工程师正成为 IT 行业的新秀,无论是上市互联网公司还是创业公司,都对全栈工程师青睐有加。 本书作者是腾讯公司高级工程师,在前端、后端和APP发方面都有丰富的经验,在本书中分享了全栈工程师的技能要求、核心竞争力、未来发展方向、对移动端的思考。除此之外,本书还详细记录了作者从零始、学习成长的心路历程。