深度学习：方法及应用 - 第8页
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计算机 - 人工智能(AI)
Python深度 学习 及 智能车竞赛实践
...分为Python基础知识体系、Python文件处理与数据分析、深度学习基础理论与实践、智能车竞赛任务与实践四部分，详细介绍了Python基础知识、Python数据分析方法、机器学习概念、全连接神经网络和卷积神经网络模型的理论及产业级工程项目实践等。
2024年发布
10
徐国艳；刘聪琳 编著
计算机 - 应用与软件
R语言实战 第3版
...方法与技巧。本书还会带领读者挑战真实世界中的数据难题，包括数据预测、数据挖掘以及动态数据报告的撰写等。值得一提的是，本书对 ggplot2 绘图功能进行了颇具深度的解读。另外，针对聚类、分类和时间序列分析等机器学习主题，本书...
2022年发布
10
罗伯特.I.卡巴科弗 (Kabacoff
计算机
大模型智能推荐系统：技术解析与开发实践
...排序优化及推荐结果评估。 书中重点解析大语言模型在冷启动问题、长尾内容优化和个性化推荐等领域的核心技术，通过深度剖析上下文学习、Prompt 工程及分布式部署等方法，展示如何利用大语言模型提高推荐精度...
2025年发布
暂无
梁志远 等
计算机 - 编程
Python3网络爬虫开发实战（第2版）
...另外，主要增加了异步爬虫、JavaScript 逆向、App 逆向、页面智能解析、深度学习识别验证码、Kubernetes 运维及部署等知识点，同时也对各个爬虫知识点涉及的请求、存储、解析、测试等工具进行了丰富和更新。微软中国大数据工程师...
2021年发布
10
崔庆才
计算机 - 人工智能(AI)
图解机器学习 和深度 学习 入门
本书作为人工智能专业的入门书，带领读者初步学习和实践机器学习、深度学习的算法、流程和核心技术，并介绍了系统开发及开发环境，通过图解的方式将难懂的专业术语和算法表现出来，让没有相关专业基础的读者...
2023年发布
8.2
（日）山口达辉
计算机 - 人工智能(AI)
人工智能算法（卷3）：深度 学习 和神经网络
...例如深度学习和卷积）正在将神经网络带入一个全新的方向。在本书中，我们将演示各种现实世界任务中的神经网络，例如图像识别和数据科学。我们研究了当前的神经网络技术，包括ReLU 激活、随机梯度下降、交叉熵、正则化、Dropout 及...
2021年发布
6.3
[美] 杰弗瑞·希顿
计算机 - 计算机科学
编译原理（柳青）
...实现”部分深入讨论语法制导翻译、中间代码生成、目标程序运行时的存储组织、出错处理、代码优化与目标代码生成等关键技术细节，每章配有实践项目，体现理论与工程实现的结合 。第四篇“运作”则聚焦后端运作机制，包括寄存器分配、图着色方法...
2025年发布
10
柳青
计算机 - 计算机科学
跟闪电侠学 Netty：Netty即时聊天实战与底层原理
...程序。如果你想全面系统地学习 Netty，并掌握一些性能调优方法，本书上篇可以帮助你完成这个目标。如果你想深入了解 Netty 的底层设计，编写出更灵活高效的网络通信程序，本书下篇可以帮助你完成这个目标...
2022年发布
暂无
俞超
计算机 - 数据科学与大数据
数据科学实战
...多角度、全方位、深入介绍数据科学的实用指南，堪称大数据时代的实战宝典。《数据科学实战》旨在让读者能够举一反三地解决重要问题，内容包括：数据科学及工作流程、统计模型与机器学习算法、信息提取与统计变量创建...
2015年发布
10
Rachel Schutt
计算机 - 信息系统
大型分布式网站架构设计与实践
...网站设计的一些常见场景及遇到的问题。作者结合自己在阿里巴巴及淘宝网的实际工作经历展开论述。《大型分布式网站架构设计与实践》既可供初学者学习，帮助读者了解大型分布式网站的架构，以及解决问题的思路和方法...
2014年发布
6.1
陈康贤
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