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《深度军事》 编委会
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现代枪械大百科（图鉴版）
『简体书』 作者：《深度军事》编委会 编著 出版：清华大学出版社 日期：2015-08-01 深度军事编委会编著的《现代枪械大百科图鉴版全彩》精心选择了自一战以来世界各国研制的两百余种经典枪械，包括手枪、冲锋枪、步枪、机枪和霰弹枪。针对每种枪械我们都对研制时间、主要构造、作战性能、使用单位等情况进行了简明扼要的介绍。 本书结构严谨、分析讲解透彻、图片 ... |
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狙击步枪大百科 图鉴版 现代兵器百科图
『简体书』 作者：《深度军事》编委会 编著 出版：清华大学出版社 日期：2015-07-01 深度军事编委会编著的《狙击步枪大百科（图鉴 版全彩）》精选了世界各国研制的数十种经典狙击步 枪，美国、俄罗斯、德国、英国、法国、比利时和瑞 士等轻武器生产强国的枪型均有涉及，其他国家具有 特色的狙击步枪也有收录，并对每种狙击步枪的构造 、作战性能、使用单位等情 ... |
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基础艺术史03：委拉斯凯兹
『简体书』 作者：[德]诺伯特·沃尔夫 出版：湖南美术出版社 日期：2022-01-01 作为西班牙黄金时期的著名艺术家、巴洛克艺术大师、腓力四世的宫廷画家，迭戈·委拉斯凯兹以其色彩生动和富有写实特征的肖像画而在西方艺术史中占据重要地位。他的画作富含隐喻，力图真实再现自己的真是所见，其中众多作品影响了后来的马奈、毕加索、达利等开启现代艺术新篇章的艺 ... |
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全球观照 中国话语 --《深度国际》筑牢国际新闻传播的烽火台
『简体书』 作者：吕涛 出版：中国广播影视出版社 日期：2022-04-01 2021年8月，中央电视台四套《深度国际》栏目将迎来12岁生日。本书以“国际深度新闻报道”为研究核心，以《深度国际》十二年来五百多期节目的策划制作经验为基础，结合这一时期的国际关系的重大变化，梳理《深度国际》发展历程 ，在此基础上提炼出国际深度新闻报道与传播的 ... |
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“大思政课”视域下思政小课堂与社会大课堂深度结合研究
『简体书』 作者：桑雷，陈薇薇 出版：上海财经大学出版社 日期：2023-12-01 本书以高校“思政小课堂”与“社会大课堂”的深度结合为总体研究对象，对两者之间“为何深度结合”“结合现状如何”“如何深度结合”等理论和实践问题做系统研究。其主要内容框架为：第一部分为核心概念的界定及其关系剖析；第二部分为深度结合的必要性论证；第三部分为深度结合的 ... |
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研究生学习获得感丛书·如何成为优秀研究生：深度学习的视角
『简体书』 作者：李臣之 出版：广东教育出版社 日期：2022-08-01 为寻求研究生的深度学习，引导研究生做好学术发展规划、推进深度专题阅读、强化课堂深度探究、注重学术系统化表达。建构学术共同体、处理好闲暇与学习生活的关系，善于开发并有效利用学术资源，是研究生深度学习的基本保障。本书包括“研究生有意义学习规划与深度学习”“研究生高 ... |
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Python深度学习 TensorFlow+PyTorch 新版套装（套装共2册）
『简体书』 作者：吴茂贵 出版：机械工业出版社 日期：2023-04-01 《Python深度学习：基于PyTorch 第2版》 这是一本能指导读者快速掌握PyTorch和深度学习的著作，从PyTorch的原理到应用，从深度学习到强化学习，提供了全栈解决方案。 第1版上市后销量和口碑俱佳，是深度学习领域的畅销书，被誉为PyTorc ... |
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动手学系列：深度学习PyTorch+强化学习+机器学习 套装3册
『简体书』 作者：阿斯顿·张[Aston Zhang][美]扎卡里·C. 立顿 出版：人民邮电出版社 日期：2024-03-01 9787115600820 动手学深度学习（PyTorch版） 109.80 9787115584519 动手学强化学习 89.90 9787115618207 动手学机器学习 89.80 《动手学深度学习（PyTorch版）》 本书是《动手学深度学习 ... |
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码农的零门槛AI课：基于fastai与PyTorch的深度学习
『简体书』 作者：[澳]Jeremy Howard[杰里米·霍华德]，[法]S 出版：电子工业出版社 日期：2023-06-01 深度学习通常被视为数学博士和大型科技公司的专属领域。但是正如本书所呈现的那样，熟悉Python的程序员可以通过少量的数学背景、少量的数据和少的代码在深度学习中取得令人震惊的成果。fastai是个为常用的深度学习应用程序提供一致接口的库。本书的两位作者用口语化且 ... |
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深度学习——基于PyTorch的实现（数据科学与大数据技术丛书）
『简体书』 作者：周静 鲁伟 出版：中国人民大学出版社 日期：2023-05-01 本书是一本由浅入深地介绍深度学习的理论原理及PyTorch深度学习框架的入门书籍，全书通过图文并茂的方式对重点知识进行讲解，注重实践，详细地介绍了PyTorch的基本使用、神经网络的构建和训练技巧、卷积神经网络和循环神经网络的实现，以及前沿的深度生成模型的应用 ... |
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深度学习与大模型基础 图解以项目实践为引导的趣味、互动学习法
『简体书』 作者：段小手 著 出版：北京大学出版社 日期：2024-06-01 《深度学习与大模型基础》以通俗易懂的语言和有趣的插画来解释深度学习中的概念和方法， 生动形象的插图更容易帮助读者理解和记忆。 同时， 书中指导读者将自己的理解制作成短视频， 以加强学习效果。 另外， 书中还指导读者在 Colab 平台上进行实践。 《深度学 ... |
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城镇供水厂深度处理工艺运行管理技术应用手册
『简体书』 作者：张金松 全继萍 出版：中国建筑工业出版社 日期：2022-06-01 本手册结合深度处理的生产应用情况和水专项的科技成果进行提炼，系统介绍了深度处理的基本原理，深度处理中常用的臭氧活性炭、高级氧化和超滤多种组合工艺的主要设计要求、运行管理、设备设施维护、主要风险与管控方法等，旨在总结深度处理工艺的运行管理经验并予以标准化、规范化 ... |
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基于深度学习的复杂退化系统剩余寿命智能预测技术
『简体书』 作者：裴洪 等 著 出版：国防工业出版社 日期：2024-04-01 本书主要包括融合深度连续置信网络与随机过程的退化系统剩余寿命预测、基于深度学习的退化系统剩余寿命预测、贝叶斯深度学习框架下退化系统剩余寿命不确定性量化、零寿命标签下基于网络模型平均的退化系统剩余寿命预测、零寿命标签下退化系统剩余寿命不确定性量化、基于深度卷积生 ... |
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深度学习之图像识别+计算机视觉之PyTorch数字图像处理+OpenCV计算机视觉项目实战（Python版）（套装共3册
『简体书』 作者：言有三 出版：清华大学出版社 日期：2024-11-01 《深度学习之图像识别：核心算法与实战案例（全彩版）》全面介绍了深度学习在图像识别领域中的核心算法与应用。该书不但重视基础理论的讲解，而且从第4章开始，每章都提供了1～3个不同难度的案例供读者实践，读者可以在已有代码的基础上进行改进，从而加深对所学知识的理解。 ... |
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中国深度贫困地区跨越贫困陷阱研究
『简体书』 作者：蓝红星，庄天慧 著 出版：经济管理出版社 日期：2020-06-01 以三区三州为代表的深度贫困地区，是我国全面建成小康社会、实现百年奋斗目标任务艰巨的地区。成功跨越贫困陷阱，攻克深度贫困堡垒，是我国深度贫困地区决战决胜脱贫攻坚必须完成的优先序任务。 《中国深度贫困地区跨越贫困陷阱研究》紧扣深度贫困地区跨越贫困陷阱高质量打赢脱 ... |
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人工智能出版工程 人工智能：深度学习核心算法
『简体书』 作者：冯超 出版：电子工业出版社 日期：2020-09-01 本书是一本介绍深度学习核心算法的书籍。书中以轻松、直白的语言，生动、详细地介绍了与深度学习模型相关的基础知识，深入剖析了深度学习核心算法的原理与本质。同时，书中配有大量案例与源码，帮助读者切实体会深度学习的核心思想和精妙之处。此外，书中还介绍了深度学习在计算机 ... |
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深度学习入门 基于Python的理论与实现
『简体书』 作者：斋藤康毅 出版：人民邮电出版社 日期：2021-05-01 本书是深度学习真正意义上的入门书，深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python3，尽量不依赖外部库或工具，从基本的数学知识出发，带领读者从零创建一个经典的深度学习网络，使读者在此过程中逐步理解深度学习。书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、 ... |
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深度学习基础教程
『简体书』 作者：阿努拉格.巴德瓦杰 出版：机械工业出版社 日期：2018-10-01 《深度学习基础教程》是真正适合深度学习初学者的入门书籍，全书没有任何复杂的数学推导。《深度学习基础教程》首先介绍了深度学习的优势和面临的挑战、深度学习采用深层架构的动机、学习深度学习需要的数学知识和硬件知识以及深度学习常用的软件框架。然后对多层感知机、卷积神经 ... |
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详解深度学习 基于TensorFlow和Keras学习RNN
『简体书』 作者：[日]巢笼悠辅 出版：人民邮电出版社 日期：2019-11-01 本书着眼于处理时间序列数据的深度学习算法，通过基于Python 语言的库TensorFlow 和Keras来学习神经网络、深度学习的理论和实现。全书共六章，前两章讲解了学习神经网络所需的数学知识和Python 基础知识；中间两章讲解了神经网络的基本算法以及深度 ... |
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TensorFlow+Keras深度学习算法原理与编程实战
『简体书』 作者：郑敦庄 出版：电子工业出版社 日期：2020-05-01 本书以一个彩票预测的实战项目开发为主线，详细介绍了爬虫基础、概率论、时间序列、深度学习等热门的人工智能技术及TensorFlow+Keras这种主流的深度学习框架的使用方法。 本书分为8章，涵盖的主要内容有深度学习基础、数据抓取与存储、概率论基础、时间序列、深 ... |
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