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Ray是开源分布式计算框架，简化了扩展计算密集型Python工作负载的过程。通过本书，Python程序员、数据工程师和数据科学家将学会如何在本地利用Ray并启动计算集群。你将能够使用Ray来大规模构建和运行机器学习程序。三位作者展示了如何使用Ray构建机器学习应用程序。你将了解Ray如何融入当前的机器学习工具，并了解Ray与这些工具紧密集成的方法。分布式计算很难，但Ray让一切困难迎刃而解。通过学习本书，你将：? 了解如何使用Ray Core构建分布式应用程序。? 使用Ray Tune进行超参数优化。? 使用Ray RLlib库进行强化学习。? 使用Ray Train库管理分布式训练。? 使用Ray Datasets进行数据处理。? 了解如何使用Ray Clusters以及如何使用Ray Serve为模型提供服务。? 使用Ray AIR创建端到端机器学习应用程序。
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?聚焦前沿 本书聚焦新一代人工智能的重要方向——群体智能和智能网联，向读者介绍人工智能和移动互联网交叉融合的理论基础与发展前景，以及应用于车联网、工业互联网等前沿领域的最新进展。 ?内容翔实 本书基于作者的专业背景和长期实践经验，对群体智能和智能网联的相关概念和技术进行了全面调研、深入研究和精准解读，为读者提供详尽的理论知识和丰富具体的应用实例，兼顾科普性与专业性，理论性与实用性。 ?系统全面 本书着眼于通信与计算的深度融合，涵盖信息、仿生、社会、经济等众多领域相关概念，从原理、算法、技术应用三个维度依次展开，希望给读者以更加系统、全面、宏观的阐述与解读。
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目前市面上有关深度学习介绍的书籍大多可分两类，一类侧重方法介绍，另一类侧重实践和深度学习工具的介绍。本书同时覆盖方法和实践。本书不仅从数学的角度阐述深度学习的技术与应用，还包含可运行的代码，为读者展示如何在实际中解决问题。为了给读者提供一种交互式的学习体验，本书不但提供免费的教学视频和讨论区，而且提供可运行的Jupyter记事本文件，充分利用Jupyter记事本能将文字、代码、公式和图像统一起来的优势。这样不仅直接将数学公式对应成实际代码，而且可以修改代码、观察结果并及时获取经验，从而带给读者全新的、交互式的深度学习的学习体验。 本书面向希望了解深度学习，特别是对实际使用深度学习感兴趣的大学生、工程师和研究人员。本书不要求读者有任何深度学习或者机器学习的背景知识，读者只需具备基本的数学和编程知
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1.清华大学刘知远力作；2.图神经网络入门导引；3.邱锡鹏等多位AI先锋学者推荐；4.全彩印刷。“图神经网络技术发展迅速，想快速学习、掌握这些技术有很多困难。这本书的特点是简明扼要、系统完整，是学习图神经网络的一本好教材。”——张长水清华大学自动化系教授、IEEE Fellow“图神经网络是近年机器学习的研究热点，也在很多领域取得应用。这本书内容详尽，既包含对图神经网络基础的介绍，也有新的一些研究，同时还覆盖了部分应用，非常系统化，是一本非常值得推荐的书。”——唐杰清华大学教授、AMiner创始人“图神经网络是目前学术界和工业界的研究热点之一。这本书全面、系统地介绍了图神经网络的基本概念、主要模型以及应用场景，内容清晰易懂，非常适合对图神经网络感兴趣的读者阅读。强烈推荐！”——邱锡鹏复旦大学计算机学院教授
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（1）作者背景权威：现在就职于某头部OEM，曾就职于奥托立夫、博世等头部Tier 1企业，在汽车软件研发和管理领域有广泛的影响力。 （2）作者经验丰富：拥有10余年世界100强汽车Tier 1和OEM技术与管理实战经历，在系统集成、电子系统架构开发、功能安全管理、软件项目管理、软件质量管理方面经验丰富。 （3）全行业推荐：华为、腾讯、广汽、长城、极氪、蔚来、小鹏等20余家车企和机构的25位专家高度评价和推荐。 （4）全景式解读：从行业背景、组织架构、项目管理、软件开发方法、系统集成、流程体系、核心标准、开发工具链等维度全景解读智能汽车电子与软件的开发方法与管理体系。
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