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动手学深度学习全彩精装版阿斯顿·张（Aston Zhang）、[美]李沐（Mu Li）、扎卡里·C.、立顿(Zachar 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
本书旨在向读者交付有关深度学习的交互式学习体验。书中不仅阐述深度学习的算法原理，还演示它们的实现和运行。与传统图书不同，本书的每一节都是一个可以下载并运行的 Jupyter记事本，它将文字、公式、图像、代码和运行结果结合在了一起。此外，读者还可以访问并参与书中内容的讨论。 全书的内容分为3个部分：第一部分介绍深度学习的背景，提供预备知识，并包括深度学习基础的概念和技术；第二部分描述深度学习计算的重要组成部分，还解释近年来令深度学习在多个领域大获成功的卷积神经网络和循环神经网络；第三部分评价优化算法，检验影响深度学习计算性能的重要因素，并分别列举深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的重要应用。 本书同时覆盖深度学习的方法和实践，主要面向在校大学生、技术人员和研究人员。阅读本书需要读
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智能故障诊断技术：MATLAB应用闻新、张兴旺、朱亚萍、李新 著北京航空航天大学出版社9787512417960 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
《智能故障诊断技术：MATLAB应用》系统地介绍了智能故障诊断理论、技术及应用，从基于数学模型故障诊断方法延伸到基于神经网络故障诊断方法。全书共９章，主要包括智能故障诊断成果的综述及其未来发展展望，航天器在轨故障分析，系统故障的模型化，故障可检测性，故障的统计检测原理，基于数学模型的故障诊断原理，基于神经网络的故障诊断方法，基于模糊神经网络的故障检测阈值设计和故障诊断方法，基于小波神经网络的故障诊断方法等。此外，本书附有MATLAB程序代码，方便读者进行学习和研究扩展。本书各部分内容相互渗透、自成体系，有助于读者掌握智能故障诊断技术的本质。 本书可以作为高等院校控制工程、信息工程及相关专业的本科生和研究生教材，也可作为从事故障诊断理论及工程应用研究的相关技术人员和高校师生学习的参考用
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大话数据科学:大数据与机器学习实战(基于R语言)陈文贤清华大学出版社9787302551300
数据科学作为一门新兴的学科，正在高速发展并落地应用。当前的各行各业都充满了数据，这些数据的类型多种多样，不仅包括传统的结构化数据，也包括网页、文本、图像、视频、语音等非结构化数据。数据科学涵盖的体系甚广，对某一领域进行数据科学研究，首先要研究该领域（比如生物信息学、天体信息学、数字地球等）的特性，然后通过包括统计学、机器学习、数据挖掘、数据库等技术从中分析出需要的结果。这些学科都是数据科学的重要组成部分，只有把它们有机地整合在一起，才能形成整个数据科学的全貌。陈文贤老师作为数据科学的早期探索者，积累了大量科研经验，*为难得的是，陈老师擅用与科班教材截然不同的方式把包罗万象的数据科学细节逐步分解，娓娓道来，再用多年积累的实际案例把理论串联起来，从中再佐以大家耳熟能详的案例（如武
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《奇点临近》是一本有思维方法论启示的书；是一本站在历史的高度，INN，考科技力量的书；是一本充满想象与预言，但又不失科学论证的书。本书提供了一个崭新的视角：21世纪既是数百年以来科技、创意的顶点，又是对人类最终命运真挚的愿景。 《奇点临近》特点：奇特与警示的结论，书中六个纪元的划分奇特又富于哲理；严谨与独特的论述方法，通过分析科学发展趋势，演绎并预测未来；警世之语与探讨性对话，通过智者的眼睛去审视自然、科学以及世界；章尾与未来的对话，是一种思想的博弈：通过设想中的未来去理解当今的技术发展和讲化中的人类。 本书论述严谨，案例丰富，深入阐释了“奇点”作为一种思潮，其在世界范围内所产生的广泛影响，并介绍了其在哲学、科学、技术、艺术等各个方面所展示的独特魅力。
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深度学习算法应用：故障诊断与寿命预测 卷积神经网络、残差卷积神经网络、孪生神经网络、生成对抗网络、轴承故障诊断与寿命预测
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《这就是ChatGPT》 1.揭开AI聊天机器人的神秘面纱：计算科学家斯蒂芬 沃尔弗拉姆亲笔撰写，为读者揭示OpenAI开发的人工智能聊天机器人程序ChatGPT的内部机制。 2.从原理到应用，探索人工智能的边界：探讨ChatGPT如何以令人惊叹的方式生成具有意义的文本。通过深入了解其先进的神经网络技术，读者将对聊天机器人和人类思维之间的关系有更深刻的认识。 3.专家赞誉不断，ChatGPT原理best解释：OpenAI CEO、ChatGPT之父Sam Altman，世界AI学者Rodney Brooks都对本书表示赞赏，认为本书是对ChatGPT原理的解释非常出色，值得阅读学习。 4.深入浅出，生动表达科技原理：作者Stephen Wolfram不仅是一位杰出的科学家，还擅长将技术原理生动地表达出来。他的独到见解使得本书易于理解，即使对于非专业人士也能轻松阅读。 5.揭示聊天机器人的底层原理与界限：讲述ChatGPT底层的工作原理和谜
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本书详细介绍了目前深度学习相关的常用网络模型（ANN、CNN、RNN），以及不同网络模型的算法原理和核心思想。本书利用大量的实例代码对网络模型进行了分析，这些案例能够加深读者对网络模型的认识。此外，本书还提供完整的进阶内容和对应案例，让读者全面深入地了解深度学习的知识和技巧，达到学以致用的目的。 本书适用于大数据平台系统工程师、算法工程师、数据科学家，可作为对人工智能和深度学习感兴趣的计算机相关从业人员的学习用书，也可作为计算机等相关专业的师生用书和培训学校的教材。
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