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Kuberes在过去几年获得了广泛普及，其中OpenShift是其成熟和出色的发行版之一。虽然OpenShift在普通Kuberes之上提供了几个抽象层，但由于其丰富的特征集和功能，这个软件可能很快就会变得让人不知所措。本书可以帮助你理解和管理OpenShift集群，从最小部署到大型多集群安装。 红帽公司首席站点可靠性工程师Rick Rackow和Manuel Dewald在管理OpenShift方面合作多年，他们为帮助团队高效地运行OpenShift集群提供了宝贵的建议。本书是为SRE、系统管理员、DevOps工程师和云架构师设计的，书中鼓励一致和简单的容器编排，并帮助减少部署Kuberes平台的工作量。读者将了解OpenShift对大大小小的企业都具有强大吸引力的原因。通过阅读本书，你将：? 学习OpenShift的核心概念和部署策略。 ? 探索多集群OpenShift容器平台部署。 ? 按照实践管理OpenShift集群。 ? 学习把工作负载部署到OpenShift的实践
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正版 深度学习入门4：强化学习 [日] 斋藤康毅 著 郑明智 译 图灵程序设计丛书 9787115649171
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1. Di一本基于大语言模型进行商业应用开发的书； 2. 以任务（相似匹配、句词分类、文本生成、复杂推理）为中心，内容不仅可用于ChatGPT，也适用于其他大语言模型； 3. 侧重于任务的讲解与设计，思路可用于任何项目； 4. 有详细的示例代码，大部分的代码稍作修改后可用于生产环境，还有Datawhale的HuggingLLM开源教程、B站视频课程，书-课-代码仓库全方位助力学习与实践； 5. Datawhale开源社区又一力作，五位人工智能领域学者吴飞、周明、朱信忠、金耀辉、张俊林亲笔推荐！
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《经典译丛·人工智能与智能:统计学习理论》由电子工业出版社出版。
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5G时代的AI技术应用详解亚信科技有限公司（中国） 著清华大学出版社9787302565321 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
本书结合大量实际案例，全面且详细地介绍了企业在5G时代应该如何应用AI技术来提升生产、运营和管理能力。全书共分为三篇：第一篇为基础与网络篇，包括第1～4章，主要介绍如何将AI技术应用于网络智能切片、物联网和5G网络多量纲计费业务场景中；第二篇为客户与管理篇，包括第5～8章，以客户体验管理、客户关系管理、企业业务流程管理、企业商业智能决策四大典型应用场景为例，详细介绍如何通过AI技术提升企业的管理效能；第三篇为运维与安全篇，包括第9～12章，其中第9～11章分别介绍AI技术应用于网络智能运维、机房智慧管控、智能安防的应用案例，第12章则对AI能力平台化的建设、沉积等内容进行详细论述，并给出AI平台建设的理念、功能设计和技术设计建议。本书可供通信行业和其他行业的IT从业人员，以及科研人员、高校师生阅读和参考。
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深度学习：Keras快速开发入门 乐毅；严超 9787121318689 电子工业出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
《深度学习：Keras快速开发入门》首先介绍了深度学习相关的理论和主流的深度学习框架，对比了不同深度学习框架的优缺点，以Keras这一具有高度模块化，极简式的高层深度学习框架为切入点，从Keras的安装、配置和编译等基本环境入手，详细介绍了Keras的模型、网络结构、数据预处理方法、参数配置以及调试技巧和可视化工具。帮助读者快速掌握一款深度学习框架，从而解决工作和学习当中神经网络模型的使用问题。同时，《深度学习：Keras快速开发入门》还介绍了如何用Keras快速构建深度学习原型并着手实战。最后通过Kaggle的知识竞赛实例向读者展示Keras作为深度学习开发工具的强大之处，从而帮助读者迅速获得深度学习开发经验。《深度学习：Keras快速开发入门》是一本实践性很强的深度学习工具书，适合希望快速学习和使用Keras深度学习框架的工程师、学者和
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《深度学习入门：基于PyTorch和TensorFlow的理论与实现/人工智能与大数据系列》是一本系统介绍深度学习基础知识和理论原理的入门书籍。《深度学习入门：基于PyTorch和TensorFlow的理论与实现/人工智能与大数据系列》从神经网络的基本结构入手，详细推导了前向传播与反向传播的数学公式和理论支持，详细介绍了如今各种优化神经网络的梯度优化算法和正则化技巧，给出了在实际应用中的超参数调试和网络训练的技巧。同时，也介绍了典型的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。除了介绍理论基础外，《深度学习入门：基于PyTorch和TensorFlow的理论与实现/人工智能与大数据系列》以Python为基础，详细介绍了如今主流的深度学习框架PyTorch和TensorFlow，并分别使用这两种框架来构建相应的项目，帮助读者从理论和实践中提高自己的深度学习知识水平。
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