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深度学习基础与实践 [美]乔希·帕特森（Josh Patterson）；[美]亚当·吉布森(A 978711551542 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
本书是由两位技术出身的企业管理者编写的深度学习普及书。本书的前四章提供了足够的关于深度学习的理论知识，包括机器学习的基本概念、神经网络基础、从神经网络到深度网络的演化历程，以及主流的深度网络架构，为读者阅读本书剩余内容打下基础。后五章带领读者进行一系列深度学习的实践，包括建立深层网络、调优技术、各种数据类型的向量化和在Spark上运行深度学习工作流。
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《系统辨识与自适应控制MATLAB仿真（修订版）》共6章，主要内容为：绪论、系统辨识、模型参考自适应控制、自校正控制（包括广义预测控制）、基于常规控制策略的自校正控制和非线性系统辨识与控制（包括神经网络和模糊控制）。书中每种算法都配有仿真实例、仿真程序、仿真结果以及对仿真结果的简要分析，以便于读者深入理解和运用基本理论和算法。 《系统辨识与自适应控制MATLAB仿真（修订版）》内容简练，系统性和实用性强，可作为自动化相关专业本科高年级学生和硕士研究生的教学用书，也可供从事自动控制理论研究及技术开发人员阅读参考。
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适读人群 ：本书适合数据科学家、软件工程师、ML工程师及希望学习如何更好地组织ML实验的研究人员阅读。 1.哈佛大学统计学博士，香港大学博士生导师刘中华倾情作序，业内大咖孙明俊、李毅成、陈宇、周鹏飞、秦予平联袂力荐。 2.本书系统地介绍了MLOps的方方面面，聚焦于可落地的MLOps实践，为企业推进机器学习生产化提供了有价值的参考。 3.本书不仅可以作为企业智能数字化转型的实践参考，也可以作为ML领域从业者的经验手册。 4.本书适合数据科学家、软件工程师、ML工程师及希望学习如何更好地组织ML实验的研究人员阅读。
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