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本书目标读者是大三以上的学生,以及广大的工程技术人员,研发人员。亦可以作为统计、计算机、大数据以及相关专业和各交叉学科的教材使用。

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面向移动设备的深度学习—基于TensorFlow Lite,ML Kit和Flutter
深度学习正迅速成为业界热门的话题。《面向移动设备的深度学习 基于TensorFlow Lite,ML Kit和Flutter》采用以工业和移动应用为中心的方法介绍深度学习的概念及其用例。本书将讨论一系列项目,涵盖移动视觉、面部识别、智能AI助手和增强现实等任务。

深述理论,跳出公式看深度学习,这边风景独好! 注重实战,跨越从知道到做到的鸿沟,一线经验实战! 细解源码,知其然更知其所以然,与版本无关! 实操案例,拿来即用学得会做得到,轻松门人工智能!

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本书是一部探讨和讲述将目前仅局限于计箅机软件设计领域的面向对象(OO)的理论及方法.如何在当代工业控制系统的设计中进行全面、彻底推广的专著。

用传统的电子表格来处理数据不仅效率低下,而且无法处理某些格式的数据,对于混乱或庞大的数据集更是束手无策。本书将教你如何利用语法简单、容易上手的Python轻松处理数据。作者通过循序渐的练习,详细介绍如何有效地获取、清洗、分析与呈现数据,如何将数据处理过程自动化,如何安排文件编辑与清洗任务,如何处理更大的数据集,以及如何利用获取的数据来创作引人胜的故事。学完本书,你的数据处理和分析能力将更上一层楼。* 快速了解Python基本语法、数据类型和语言概念* 概述数据的获取与存储方式* 清洗数据并格式化,以消除数据集中的重复值与错误* 学习何时对数据行标准化,何时对数据清理行测试并将其脚本化* 使用Scrapy写网络爬虫* 利用新的Python库和技术对数据集行探索与分析* 使用Python解决方案将整个数据处理过程自动化

在过去几年里,神经网络华丽回归,并为人工智能领域带来了重大的创新。 本书旨在为C#程序员使用神经网络、CNTK等C#库和TensorFlowSharp解决复杂的计算问题时,提供实践指导。本书逐步讲解编程实践,涵盖从数学到理论等神经网络的各个方面,帮助你运用C#和.NET框架构建深度神经网络。 本书从神经网络门知识始,详细介绍如何使用Encog、Aforge和Accord搭建一个神经网络,帮助你深理解神经网络相关概念和技术,例如深度网络、感知器、优化算法、卷积网络和自动解码器。此外,还详细讲解如何向.NET应用程序中添加智能特性,例如面部和运动检测、对象检测和标注、语言理解、知识和智能搜索。 通过阅读本书,你将学到: ·理解感知器以及如何运用C#来实现。 ·使用认知服务训练并可视化神经网络。 ·运用C#和TensorFlowSharp对物体行图像识别和标注。 ·使用Accord

机器学习是计算机科学和人工智能中非常重要的一个研究领域。

大家时间都很宝贵,三分钟就能理解的技术细节,干嘛要花三个小时?! C#图解教程(第4版)被誉为C#门图书中的 神书 ,是高效、深掌握C#的不二之选! 想通过学习C#为你的编程生涯下坚实的基础?这本书是我发自内心推荐给你的。 为什么那么多C#学习者对《C#图解教程》有口皆碑,令这本书一版再版,长销不衰?因为作者创造了一种全新的可视化叙述方式。他在书中通过把大量的图、表和代码片段**结合,把很多同类书需要好几页才能讲清楚的技术细节,形象、直观、一目了然地呈现在读者眼前。不管你信不信,很多技术细节只有通过图示才能讲得这么清晰、透彻!

计算机仿真技术与CAD——基于MATLAB的控制系统(第4版)

注重技术落地。本书从战略制定、应用体系设计、应用研发三个层次,完整地描述了运用人工智能技术助力企业数字化转型的方法。其中,尽量回避对概念、愿景、原则等抽象内容的空泛讨论,而是详细讨论各种操作层面的问题,并提出一系列可以落地的切实举措。 加强理论探讨。本书在讨论各种问题时尽量保证每项结论的产出都带有思路清晰、论证充分的理论探讨。相比于常见的直下定义、给出结论的一些书目,本书观丰富且易于理解,同时分析问题的思想可能被读者迁移复用至其他场景指导行动。 观新颖。本书讨论了许多与人工智能技术落地密切相关的问题,如需求从抽象到具体的不同层次、模型在不同应用研发阶段的含义、对建模效果行预估的方法等提出了一些新观念新认识。这些问题实际上对于人工智能技术落地较为重要却较少得到讨论,在这方面本

深度学习是机器学习的一个分支,旨在建立模拟人脑行分析学习的神经网络。很多知名的科技公司已经部署了深度学习技术来帮助它们解决业务问题。本书侧重于R语言与深度学习的结合,语言通俗易懂,不涉及过多的数学知识,贯穿全书的重是实践方法,旨在向读者讲解深度学习的企业化应用,并通过R编程来构建各种模型,帮助读者了解企业中应用深度学习的相关案例。本书非常注重实用性,不对读者做过多的技术要求,适合所有想通过R编程来了解深度学习,并对深度学习的商业化应用感兴趣的读者。

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一本经久不衰的C 畅销经典教程;首本支持C 11新标准的程序设计图书。 它被誉为 发人员学习C 的教程,没有之一 ! Amazon网站 Language 类销售排名第三的超级畅销书,之前版本在美国销售超10万! 《C Primer Plus(第6版)中文版》可以说是一本面向从未学习过C语言甚至是从未学习过编程的人的门书籍,它的首章从基础内容讲起,先介绍了传统编程的规则,后面才着重讲解有关面向对象 C 的精髓之一 的有关内容。整个书的结构安排较为合理,难度爬升较慢。 如果你是一个从未学过C语言(或者压根没学会C)的读者,那么,我相信这本书更适合你。

- 领导 谷歌大脑 的工程师Jeff Dean发来寄语- 李航、余凯等人工智能领域专家倾力推荐- 基于TensorFlow 1.1,包揽TensorFlow的新特性- 技术内容全面,实战案例丰富,视野广阔- 人脸识别、语音识别、图像和语音相结合等热一应俱全TensorFlow是深度学习的zui流行的框架之一,极适合新手门。谷歌公司正致力于建立一个相关软件和机器学习模型的源生态系统,这是人工智能发展的技术风口。本书基于TensorFlow1.1版本,深TensorFlow基础原理、设计理念、编程模型、源码分析和模型构建、工业界应用、大规模数据训练等。全书分为基础篇、实战篇和提高篇三部分。 基础篇 人工智能门,学习深度学习的方法。 TensorFlow基础原理、设计架构和编程模型。 常用API、批标准化、模型的存储与加载、队列及线程、实现一个自定义OP。 TensorBorad可视化的全面解析。 源码分析。 神经网络(CNN和RNN)

1. 武汉市一线教师写作,适合校园展创客教育活动使用; 2. 以掌控板和mPython代码编程为支撑。 3. 图书结构合理,难度适中,适合中小学校学生学习。

本书是介绍如何在产品中使用TensorFlow的实用教程。本书介绍了可以使用TensorFlow的多种情况, 并通过真实世界的项目, 向读者展示了如何使用TensorFlow。本书还讲解了在实际环境中使用TensorFlow的创新方法。本书主要介绍第二代机器学习与数值计算,提供了训练模型、机器学习、深度学习以及使用各种神经网络的项目,以此来讲解TensorFlow的应用领域,还讨论如何使用TensorFlow计算复杂数值。本书在教读者使用TensorFlow的同时,还展示了如何使用张量来探究各层的数据。只需选定一个跟读者环境相匹配的项目,就能学到如何在产品中应用TensorFlow的相关知识。读完本书后,读者将能通过TensorFlow有效改善项目的速度和效率。本书包括以下内容:● 加载、交互、剖析、处理和存储复杂数据集;● 使用先的技术来解决分类和回归问题;● 使用线性回归模型预测简单时间序列的

畅销书全新升级,新版基于Unity 2018,上一版累计销量30000册Unity User Group意见领袖北京地区负责人、雨松MOMO技术博客博主倾力造侑虎科技CEO张鑫、Unity 资深发者高川作序推荐游戏蛮牛创始人崇慕、Unity 圣典社区创始人杨博、游族网络技术总监陈小飞、天马时空技术总监窦玉波、蓝港互动技术VP张宏亮、腾讯游戏《穿越火线》手游主程郭智、前Unity 布道师郭振平、网元圣堂技术总监胡志波、Unity 中国Field Engineer陈嘉栋、北京UUG 社区讲师钱康来、钛核互动联合创始人王亮、《武林外传》手游主程程小山、UVP 价值专家王文刚等众多业内大咖倾力推荐

1.本书适用于计算机科学及其他相关专业的本科院校、高等职业院校师生,对于需要参加计算机考试,或者得希望自学计算机软件发的人员也有较大的帮助。 2.本书全面系统地介绍了计算机科学教育中的一个重要组成部分——数据结构,并以Java语言实现相关的算法。

深度学习是机器学习领域中一个重要的研究方向,它被引机器学习使其更近于初的目标 人工智能。深度学习作为机器学习的一种,而机器学习是实现人工智能的必经路径,因此读者有必要深了解深度学习。 本书对深受研究人员关注的深度学习及其源框架 PyTorch行了讲解。PyTorch凭借其易学习性、高效性以及与Python发的天然亲近性,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,还介绍了回归问题、张量基础、多层感知器、卷积基础和卷积模型、迁移学习和数据增强、经典网络架构、图像定位、图像语义分割、目标识别、循环神经网络和文本分类、一维卷积模型、序列预测、生成对抗网络等内容。 书中采用简明的语言行知识的讲解、注重实战。 读者通过书中的基础与实战部分的学习,可快速掌握深度学习,并学会使用PyTorch轻松发深度

1.内容兼具专业性和易读性,核心读者群体明确且具有一定力。 2.可以在行业会议中行推广。 3.装帧考究,排版精良,适合读者行深度阅读。3.装帧考究,排版精良,适合读者行深度阅读。

1.全方位解读深度学习五大主流与前沿技术; 2.理论与实战紧密结合,通过足够多的实际项目帮助读者; 3.知识全面,详解深度学习模型在计算机视觉、自然语言处理、金融、强化学习等众多领域的新展和应用; 4.悉尼大学Basem Suleiman和Johan Alibasa以及伦敦大学玛丽女王学院Soren Riis等多位世界名校教师联袂推荐。

《世界未来报告书》系列连续畅销12年,累计销量达到65万册。《元智人:世界未来报告书》作为极佳 指引者 ,指引人类前的方向。 自全世界66个国家的4500名专家、学者、企业家等专业人士对未来行宏观展望。不仅如此,本书还包含幻想的未来场景,栩栩如生地向读者描绘了一幅 元智人 冒险、生存和繁荣的宏大诗篇。