动手学深度学习 阿斯顿·张(ASTON ZHANG) 等 著 WX
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人工智能和蓝牙硬件开发实战 9787115584847 北京枫林苑图书专营店 温馨提示：划线价为图书市场价，不是定价！商品图片仅供参考，以实物为准。（书名没写全多少册的均为单本价格）
1.本书的作者均为小米公司技术专家及软件工程师，本书以四位作者积累的智能蓝牙设备开发经验为基础，介绍了将蓝牙技术和人工智能相结合，开发智能硬件的方法与经验； 2.本书先后介绍了传统蓝牙技术协议、发展趋势、人工智能技术的发展及其结合蓝牙产生的应用场景，然后介绍了小米公司在蓝牙设备上进行的实践和应用、介绍了小米公司发布具有人工智能特色的产品。 3.本书适合有兴趣了解蓝牙设备在人工智能领域中的应用或者从事相关产品开发和实践的工程师阅读，通过本书可以学习以下内容： 蓝牙简介； 人工智能与蓝牙； 小米人工智能开发实践； MMA协议； 智能蓝牙在主机上的开发实践； 智能蓝牙设备开发实践； 小米开放平台与质量。
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官网正版 深度学习基础与案例教程 迟殿委 贾泽豪 9787111786368 教材
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机器人控制系统的设计与MATLAB仿真 刘金琨 著 9787302171607 清华大学出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
本书系统地介绍了机器人控制的几种先进设计方法，是作者多年来从事机器人控制系统教学和科研工作的结晶，同时融入了国内外同行近年来所取得的新成果。 全书以机器人为对象，共分10章，包括先进PID控制、神经网络自适应控制、模糊自适应控制、迭代学习控制、反演控制、滑模控制、自适应鲁棒控制、系统辨识和路径规划。每种方法都给出了算法推导，实例分析和相应的MATLAB仿真设计程序。 本书各部佞内容既相互联系又各自独立，读者可根扭需要选择学习，本书适用于从事生产过程自动化、计算机应用、机械电子和电气自动化领域工作的工程技术人员阅读，也可作为大专院校工业自动化、自动控制、机械电子、自动化仪表、计算机应用等专业的数学参考书。
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正版 深度学习之图像识别 核心算法与实战案例 全彩版 言有三 高校人工智能相关专业的教材和社会培训机构相关课程的教材【包 正版书籍 假一罚十 请放心下单，本店所有商品均可开票
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实战深度学习——原理、框架及应用 清华大学出版社 新华书店正版，多仓就近发货，85%城市次日达，团购优惠咨询在线客服！
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AIGC重塑金融：AI大模型驱动的金融变革与实践 林建明 金融业大模型实践指南，萨摩耶创始人撰写，达摩院院长/阿里云前总裁张建锋、知乎创始人周源等10位专家推荐
（1）作者背景资深：作者是萨摩耶云科技集团（中国前三独立云服务科技解决方案供应商）创始人、董事长兼首席执行官，拥有逾20年金融科技行业经验。 （2）作者经验丰富：作者是金融领域知名的AIGC先行者和实践者，对AIGC在金融领域的应用有深刻的洞察和思考，也有丰富的实践经验。 （3）10位专家推荐：阿里达摩院院长/阿里云前总裁张建锋，以及知乎创始人兼CEO周源、富途集团创始人李华、深圳市前副市长唐杰等10位重磅专家力荐。 （4）立足全球视野：梳理与总结全球大模型厂商和保险、证券等金融机构在AIGC领域的探索和实践经验。 （5）指导中国实践：结合中国金融机构的实际情况，为他们实践AIGC提供了详细的方法指导。
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适读人群 ：本书适合所有对扩散模型感兴趣的AI研究人员、相关科研人员以及在工作中有绘图需求的从业人员阅读。本书也适合计算机等相关专业的学生阅读。阅读本书需要具备基本的编程能力。 （1）读者们呼唤的书来啦——AIGC的需求量日益庞大，而本书是市面上较少地讲解扩散模型理论与实战的图书。 （2）内容深入浅出——从基础的理论知识出发，循序渐进地带领读者理解扩散模型及其应用。 （3）知识点靠谱——本书基于国外Hugging Face开源社区的直播课程进行编写，作者均是AI领域从业者。 （4）作者经验丰富——Huggingface总部位于纽约，是一家专注于自然语言处理、人工智能和分布式系统的创业公司，拥有大型的开源社区。其在github上开源的自然语言处理，预训练模型库Transformers，已被下载超过一百万次，github上超过24000个star。Transfor
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（1）作者涂铭是数据架构师和人工智能技术专家，先后就职于阿里和腾讯，在NLP和聊天机器人方面积累了大量经验。（2）作者杜振东是国家标准委人工智能技术专家和AIIA（中国人工智能产业发展联盟）技术专家，在会话式AI方面有多年积累，项目经验丰富。（3）不仅详解了NLP和人机交互核心技术，从技术、算法、实战3个维度讲解聊天机器人原理、实现与工程实践。（4）前瞻性强，专注于NLP和人机交互的前
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《深度学习快速实践--――基于TensorFlow和Keras的深度神经网络优化与训练》内容包括神经网络的基础、深度神经网络的优化和验证、深度神经网络开发和训练环境的构建、使用Tensor-Board 进行网络训练的监控和模的超参数优化。本书详细介绍的深度学习问题，包括基本的回归问题、二元分类问题和多元分类问题，还包括较为复杂的卷积神经网络对图像的分类和使用预训练CNN 进行的迁移学习；使用递归神经网络进行时间序列预测、自然语言分类，以及通过sequence-to-sequence 模型进行机器翻译；深度强化学习的智能体构建，以及生成对抗网络的图像生成。
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Intel音视频团队与阿里巴巴图像处理专家联合撰写，知名专家联袂推荐，深入解析OpenCV DNN 模块、基于GPU/CPU的加速实现、性能优化技巧与可视化工具，以及人脸活体检测（完整案例）与主流识别项目解析。 第1～2章介绍了OpenCV编译、运行，深度学习模块（Open DNN）的架构、实现原理，以及深度学习的数学基础与如何快速上手。 第3～5章主要介绍了OpenCV的GPU加速原理，涵盖必要的并行计算知识、Intel GPU硬件结构，以及OpenCL和Vulkan加速实现，是性能优化工作的核心。 第6章介绍了CPU的硬件知识，以及深度学习模块的CPU加速方法，重点讲解了指令集SIMD加速，讨论了Halide后端加速、OpenVINO（Intel推理引擎）加速。 第7章介绍了常用的深度神经网络可视化工具――TensorBoard（适用于TensorFlow网络格式），Netscope（适用于Caffe网络格式），针对Intel硬件平台的性能调优工具VTune，以
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