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（1）作者经验丰富：核心作者在大数据和人工智能领域有着超过20年的工作经验，实战经验非常丰富，其他几位作者也在大数据和人工智能领域颇有造诣。（2）畅销书全面升级：第1版销量和口碑俱佳，是深度学习领域的畅销书，第2版根据PyTorch新版本升级，技术性、实战性、针对性、易读性进一步提升。（3）PyTorch领域事实标准：因为内容扎实、可读性强，第1版被读者誉为PyTorch领域的标准著作，是读者的。（4）深度学习双子星：本书是《Python深度学习：基于TensorFlow（第2版）》的姊妹篇，这两本书均是深度学习领域的畅销书。（5）精心谋划、通俗易懂：本书在内容的选择、安排和表现形式上精心谋划，目的是确保高质量内容的同时，让深度学习的学习门槛大大降低。
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（1）作者背景资深：作者在中国IT领域有30余年技术研发和管理经验，对ChatGPT驱动软件开发有系统思考和丰富实践经验。 （2）提升研发效率：详解ChatGPT在软件产品的需求分析、架构设计 软件测试、系统运维、技术管理等各环节的应用场景和方法，大幅提升研发效率。 （3）水母开发模式：ChatGPT改变传统软件研发的流程和方法，会逐渐形成新的软件研发范式，本书独创大模型时代的新研发范式 水母开发模式。 （4）提升工程师竞争优势：全面塑造架构师、开发工程师、数据库工程师、测试工程师、运维工程师、项目经理、产品经理、UI/UX工程师和技术管理者在AI时代的核心竞争力。 （5）实战性极强：独创提示词工程（Prompt）方法，将与ChatGPT的互动分为7步，详解每一步注意事项，包含大量案例，可直接复用。
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1.本书基于TensorFlow 2.0 新版本讲解，涵盖与计算机视觉有关的算法模型，代码基于Python语言； 2.书中包括模型设计和优化、编程实现和调试技巧等实战知识； 3.结合工业落地热门的图像和视频处项目，以实战案例融会贯通所有知识点，注重读者实践能力的培养； 4.提供源代码，全彩印刷 基于TensorFlow 2新版本讲解工业应用的图像和视频应用 通过识别图片中不同肤色人数的案例讲解在网络侧搭建图片分类器 讲解了迁移学习在诊断医疗影像上的应用 讲解了使用Anchor-Free模型检测文字，如实现OCR模型、优化OCR模型
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系统性：从0到1教你建构内容营销团队和内容策略。 策略性：针对不同问题，提出了策略性解决方案，汇成了内容策略手册。 实战性：以网站内容架构为例，帮助读者在实践中建立内容营销战略地位。 工具性：集成了表格、图表、思维导图、卡片、空白会议大纲等工具。
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