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深度序列模型与自然语言处理:基于TensorFlow 2实践
《深度序列模型与自然语言处理：基于TensorFlow2实践》旨在帮助读者掌握深度学习和自然语言处理的基本原理和实际运用，讲述了最新的研究成果，以及人们最感兴趣的深度学习生成自然语言等热门领域。此外，《深度序列模型与自然语言处理：基于TensorFlow2实践》提供了基于深度学习框架TensorFlow的实际编程示例，使理论与实践相辅相成。
深度学习及神经网络算法涵盖较广的计算机和数学领域，本书系统讲述深度学习的原理及应用，并介绍目前流行的深度学习框架PyTorch。从理论知识到实战项目，内容翔实。 ★通俗易懂 深度学习需要一些公式推导，本书在推导公式之前详细讲解前置知识，助力读者更好地理解理论知识。 ★详略得当 本书在重难出配有视频讲解，扫描书中提供的二维码可观看对应章节的视频讲解；相关知识领域，例如CUDA，本书也会在讲解深度学习之余介绍它的基本使用，帮助读者全方位地了解深度学习这个领域。 ★深浅出 深计算机硬件，给出简明结论。书中包含大量细心编写的代码，带领读者一起思考和实现理论。
云计算与智能交通系统的完美契合。学习、实践一体化，助力于智能交通系统工程项目的教学与发。
随着计算机技术、大数据科学以及深度计算理论的发展，人工智能已广泛应用于各行 各业，把人工智能技术作为大学教育的通识课程，已经成为各高等学校的通行做法。但如 何设面向所有专业的人工智能课程，这是一件具有挑战性的教学改革课题。本书的作者 们在总结多年来人工智能相关领域科学研究的基础上，结合通识课程的要求，编写了这本 书。这是一个有意义的尝试。
本书是国内一本讨论信息革命与全球法变迁的学术专著，鉴于当前人工智能等技术发展带来的深刻影响，这一专著可以满足法学和其他学科研究者的广泛关注和需要。
1.陈春花团队与金蝶近8年研究成果，一对一访谈20多个行业的61位CHO，了解数智技术背景下，人力资源管理面临的挑战与应对动作。 2.书中总结呈现了调研的数据、问卷调查的结果，深分析受访者的观，提炼出HR数智化转型的五个行动建议。 3.人力资源管理从业者、企业管理者推荐阅读。
本书阐述人工智能火热的成因、发展历程、产业、技术和应用场景，详解人工智能的几个核心技术（机器学习、特征工程、模型、算法、深度学习）和两个*流行的源平台（sklearn和TensorFlow）。通过本书的学习，读者能掌握人工智能技术体系、重技术和平台工具，为人工智能技术应用到实际工作场景中下基础。
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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。
本书通过丰富的深度学习实战案例，向读者介绍深度学习可应用和落地的项目，包括手写体识别、数据集分类、情感分类、文本情感分类、编码器、汉字拼音转换、中文文本分类、多标签文本分类、人脸检测、人脸识别、语音汉字转换等。所有案例都基于Python TensorFlow 2.5 Keras技术，可配套用于深度学习的实战训练。
本书主要介绍树莓派不同类型的特性，以及树莓派门所需要的基础知识；涵盖了 树莓派GPIO的不同操作方法，以及树莓派的I2C总线、SPI总线、UART串口、PWM 脉宽调制等偏硬件操作的内容；同时也为读者准备了一些树莓派上常见的服务类型的搭 建和配置，包括树莓派推流服务器搭建的方法，常见数据库MariaDB、PostgreSQL的安 装配置操作，MQTT服务器的搭建配置，DHCP服务器的搭建配置等。此外，还加了 一些比较有趣的实验，例如利用TensorFlow实现对象检测，使用OpenCV制作一个树莓 派扫描仪，或利用OpenCV实现换鼻子的实验，带领读者了解树莓派通过摄像头能够实 现的一些应用。
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