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深度学习模型及应用详解
『简体书』 作者：张若非 等 出版：电子工业出版社 日期：2019-09-01 本书作者都是微软人工智能及研究院的研究人员和应用科学家，具有深厚的机器学习背景，在一线针对产品需求和支持的场景进行了大量的深度学习模型及算法的研究和开发，在模型设计、训练、评估、部署、推理优化等模型开发全生命周期积累了丰富的经验。本书面向的读者是希望学习和运用 ... |
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使用Raspberry Pi学习计算机体系结构
『简体书』 作者：[美] Eben Upton，Jeff Duntemann， 出版：清华大学出版社 日期：2018-01-01 《使用Raspberry Pi学习计算机体系结构》能帮助读者 ■ 了解Raspberry Pi每个部分的设计目的 ■ 理解不同组件之间的交互方式 ■ 深入了解系统设计的完整过程 ■ 学习程序设计原理 ■ 观察硬件和操作系统之间的相互作用 ■ 深入研究ARM芯片 ... |
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机器学习
『简体书』 作者：胡晓 出版：机械工业出版社 日期：2024-11-01 本书系统阐述了机器学习的基本理论、算法和实现。全书共11章：第1章着重介绍了机器学习的基本知识；第2章介绍了样本数据预处理和提取的传统算法（如PCA和LDA），并增加了流形学习和稀疏表征等理论；第3~8章系统介绍了传统机器学习算法，如监督学习（贝叶斯、近邻、线 ... |
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学习的本质
『简体书』 作者：[法]安德烈·焦尔当[André Giordan] 出版：华东师范大学出版社 日期：2015-07-01 我们是如何学习的？记忆、动机、愿望和情绪在学习中占据着怎样的地位？我们对于人脑惊人的能力又知道多少？为什么有些孩子和成人在学习时困难重重？作为曾经的差生，《学习的本质》作者安德烈·焦尔当提出了一种全新的学习方法。他让我们看到学习是一个复杂过程，常常充满冲突，需 ... |
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机器学习
『简体书』 作者：张旭东 出版：清华大学出版社 日期：2024-11-01 ”本书对机器学习的基础知识和基本算法进行了详细的介绍，对广泛应用的经典算法如线性回归、逻辑回归、 朴素贝叶斯、支持向量机、决策树和集成学习等进行了深入的分析，并讨论了无监督学习的基本方法。用6章对 深度学习和深度强化学习进行了相当全面的叙述，不仅深入地讨论 ... |
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深度学习
『简体书』 作者：李侃 孙新 出版：机械工业出版社 日期：2025-02-01 本书是一本体系完整、算法和案例丰富的人工智能类教材。本书系统地讲解深度学习的理论与方法，主要内容包括绪论、深度学习基础、卷积神经网络、循环神经网络、深度序列模型、深度生成网络、图神经网络、注意力机制、深度强化学习、深度迁移学习、无监督深度学习。本书通过丰富的实 ... |
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别笑，我是泰语学习书
『简体书』 作者：李炳度 出版：北京语言大学出版社 日期：2018-08-01 利用这本书来学习泰语，不仅可以学习泰语的*基本的语法，还可以学习会话。自学泰语时，需要学习好声母，韵母和声调。书中不断地举出实际的例子进行讲解，帮助您正确地掌握泰语的重点基础语法。此外，在每一课中举出的会话句子和日常生活紧密相关，各种表达方式在实际生活中是很有 ... |
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深度学习推荐系统2.0
『简体书』 作者：王喆 著 出版：电子工业出版社 日期：2025-03-01 深度学习和大模型技术在推荐系统领域掀起了一场技术革命，本书从深度学习推荐模型、Embedding技术、大模型、AIGC、模型工程实现、业界前沿实践等几个方面介绍了这场技术革命中的主流技术要点。 本书既适合推荐系统、计算广告和搜索领域的从业者阅读，也适合人工智 ... |
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联邦学习
『简体书』 作者：[美]海科·路德维希[Heiko Ludwig]娜塔莉·巴拉 出版：清华大学出版社 日期：2025-03-01 《联邦学习》为研究人员和从业者深入探讨了联邦学习最重要的问题和方法。 联邦学习Federated Learning，FL是一种机器学习方法，其中训练数据不是集中管理的。数据由参与联邦学习过程的各方保留，不与任何其他实体共享。这使得联邦学习成为一种日益流行 ... |
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机器学习
『简体书』 作者：李侃 出版：机械工业出版社 日期：2025-06-01 本书全面系统地讲解机器学习的理论与方法，主要内容包括高斯混合模型和EM算法、主题模型、非参数贝叶斯模型、聚类分析、图模型、支持向量机、矩阵分解、深度学习及强化学习。本书旨在使读者了解机器学习的发展，理解和掌握它的基本原理、方法和主要应用。本书内容丰富，着重在机 ... |
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图机器学习
『简体书』 作者：武强 吕琳媛 出版：人民邮电出版社 日期：2025-09-01 本书通过系统而全面的介绍，帮助读者深入理解和掌握图机器学习的基本原理、方法和技术；同时，通过丰富的案例和实践经验，展示了图机器学习在各个领域的应用价值和广阔前景。 本书基于斯坦福大学图机器学习CS224W课程的内容编写，结合作者自身和团队学生在图机器学习中的 ... |
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Python+TensorFlow机器学习实战
『简体书』 作者：李鸥 出版：清华大学出版社 日期：2019-05-01 《Python TensorFlow机器学习实战》通过开发实例和项目案例，详细介绍TensorFlow开发所涉及的主要内容。书中的每个知识点都通过实例进行通俗易懂的讲解，便于读者轻松掌握有关TensorFlow开发的内容和技巧，并能够得心应手地使用Tensor ... |
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社会情感学习经典入门
『简体书』 作者：[芬]凯·马库斯·塔尔维奥 乌拉·克里斯蒂 出版：中国人民大学出版社 日期：2025-03-01 这是一本旨在提升人们情绪交流能力和沟通技巧的书。 本书将社会情感学习（Social Emotional Learning，SEL）的五要素（自我意识、自我管理、社会意识、人际关系技能、负责任的决策技能）与效能训练（包括父母效能训练[P.E.T.]、青少年效能 ... |
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机器学习
『简体书』 作者：李侃 出版：机械工业出版社 日期：2024-12-01 本书系统地讲解了机器学习的理论与方法，内容主要包括EM算法和高斯混合模型、主题模型、采样与非参数贝叶斯方法、聚类分析、支持向量机、概率无向图模型、概率有向图模型、矩阵与张量分解、多层感知机与卷积神经网络、序列神经网络，以及强化学习。本书旨在使读者了解机器学习的 ... |
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深度学习
『简体书』 作者：方勇纯 等 出版：机械工业出版社 日期：2025-03-01 本书主要介绍深度学习方面的基本理论和方法，具体包括基础内容、提高性内容和应用三个部分。其中，基础性内容是深度学习最核心部分，具体包括：机器学习基本概念及数学知识、全连接网络、卷积网络、循环网络、以及优化算法。第二部分是提高性内容，主要是阐述最新发展的一些技术， ... |
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刻意学习
『简体书』 作者：Scalers 出版：人民邮电出版社 日期：2025-04-01 我们常常感到困惑：尽管自己学习了大量知识，却仍然没有实现预期的个人成长与进步。原因可能是我们陷入了浅尝辄止的学习模式。刻意学习要求我们制定明确的目标，清晰定位自己的现状，并采用科学高效的方法，快速而稳健地迈向目标。从积累基础概念开始，逐步掌握核心原理与思考方法 ... |
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深度学习
『简体书』 作者：陈明 出版：清华大学出版社 日期：2025-05-01 深度学习是人工智能中的核心问题之一，本书较系统地介绍了深度学习的基本内容，共15章，分别为概述、前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、深度残差神经网络、Transformer模型、生成对抗网络、深度信念网络、胶囊神经网络、自编码器、强化学习、脉冲神经网络、 ... |
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TensorFlow深度学习应用实践
『简体书』 作者：王晓华 出版：清华大学出版社 日期：2018-01-01 本书总的指导思想是在掌握深度学习的基本知识和特性的基础上，培养使用TensorFlow进行实际编程以解决图像处理相关问题的能力。全书力求深入浅出，通过通俗易懂的语言和详细的程序分析，介绍TensorFlow的基本用法、高级模型设计和对应的程序编写。 本书共22 ... |
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Python 3学习笔记（上卷）
『简体书』 作者：雨痕 出版：电子工业出版社 日期：2018-01-01 近几年Python在机器学习、数据分析、运维等方面表现十分抢眼，已经成为求职必须掌握的主要语言之一。本书分为两卷，上卷详解语言（基于Python 3.6），下卷分析标准库，涵盖Python编程中的高级问题，剖析语言相关背景和实现方式，帮助读者用好这一门优雅的语 ... |
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机器学习设计模式（影印版）
『简体书』 作者：ValliappaLakshmanan 出版：东南大学出版社 日期：2021-07-01 本书中的设计模式捕捉了机器学习中反复出现的问题的实践和解决方案。作者是谷歌的三名工程师，他们整理了已证实的方法，帮助数据科学家解决整个ML过程中的常见问题。这些设计模式将数百位专家的经验编纂成直接、平易近人的建议。 在这本书中，你会找到关于数据和问题表示、操 ... |
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