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深度学习电子书、文档下载

深度学习精要(基于R语言)
深度学习精要(基于R语言) 完整超清版 立即下载
深度学习入门:基于Python的理论与实现
深度学习入门:基于Python的理论与实现 含源码超清版

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

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深度学习、优化与识别
深度学习、优化与识别 高清扫描版

深度神经网络是近年来受到广泛关注的研究方向,它已成为人工智能2.0的主要组成部分。本书系统地论述了深度神经网络基本理论、算法及应用。全书共16章,分为两个部分;第一部分(第1章

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深度学习入门之PyTorch
深度学习入门之PyTorch 超清版 立即下载
MATLAB计算机视觉与深度学习实战
MATLAB计算机视觉与深度学习实战 超清版 立即下载
深度学习利器:TensorFlow程序设计
深度学习利器:TensorFlow程序设计 完整版

在工业界,TensorFlow 比其他框架更具有优势。TensorFlow 支持异构设备的分布式计算,使得上千万、上亿数据量的模型能够有效地利用机器资源进行训练。TensorFlow 支持卷积神经网络、循环神经网

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TensorFlow深度学习应用实践
TensorFlow深度学习应用实践 扫描版

《TensorFlow深度学习应用实践》 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

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深度学习:主流框架和编程实战
深度学习:主流框架和编程实战 全书扫描版 立即下载
深度学习原理与TensorFlow实践
深度学习原理与TensorFlow实践 扫描版

深度学习原理与TensorFlow实践 主要介绍了深度学习的基础原理和TensorFlow系统基本使用方法。TensorFlow是目前机器学习、深度学习领域最优秀的计算系统之一,本书结合实例介绍了使用TensorFlow开发

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深度学习:Java语言实现
深度学习:Java语言实现 原版扫描版 立即下载
深度学习原理与实践
深度学习原理与实践 完整影印版

《深度学习原理与实践》 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

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深度学习:Caffe之经典模型详解与实战
深度学习:Caffe之经典模型详解与实战 高清版

《深度学习Caffe之经典模型详解与实战》 首先介绍了深度学习相关的理论和主流的深度学习框架,然后从Caffe深度学习框架为切入点,介绍了Caffe的安装、配置、编译和接口等运行环境,剖析

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深度学习:卷积神经网络从入门到精通
深度学习:卷积神经网络从入门到精通 原书扫描版 立即下载
深度学习技术图像处理入门
深度学习技术图像处理入门 全书原版 立即下载
深度学习实战
深度学习实战 全书完整版

1.这书去繁化简地对深度神经网络的基础知识开展整理,并对优化算法保持作出通俗易懂的解读,便捷新手学习培训。 2.这书用心选择很多深度神经网络的实例,根据启发式的通过自学方式,使

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白话深度学习与TensorFlow
白话深度学习与TensorFlow 扫描版 立即下载
深度学习算法实践(基于Theano和TensorFlow)
深度学习算法实践(基于Theano和TensorFlow) 完整影印版

1.中科院院士工程院院士陈志杰倾心作序,业内专家黄文涛、陈晓禾联手力荐。 2.以深度学习算法新手入门为主题思想,以NumPy、SciPy等科学计算库,深度神经网络流行优化算法,深度神经网络

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深度学习 21天实战Caffe
深度学习 21天实战Caffe 高清版

《 深度学习:21天实战Caffe 》是一本深度学习入门读物。以目前已经大量用于线上系统的深度学习框架Caffe为例,由浅入深,从 Caffe 的配置、部署、使用开始学习,通过阅读Caffe源码理解其精髓

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大数据架构详解:从数据获取到深度学习
大数据架构详解:从数据获取到深度学习 高清版

《大数据架构详解:从数据获取到深度学习》 从架构、业务、技术三个维度深入浅出地介绍了大数据处理领域端到端的知识。主要内容包括三部分:第一部分从数据的产生、采集、计算、存储

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深度学习实践:计算机视觉
深度学习实践:计算机视觉 超清版

本书主要介绍了深度学习在计算机视觉方面的应用及工程实践,以Python 3为开发语言,并结合当前主流的深度学习框架进行实例展示。

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深度学习:从入门到实战
深度学习:从入门到实战 完整影印版

本书从12个落地实践角度精炼阐述深度学习方法论解析与核心技术;22个经典案例融入11个综合案例,全面构建深度学习实践框架,切实提升开发技能,积累开发经验

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PyTorch深度学习实战
PyTorch深度学习实战 扫描版

这本书从原理到实战、深入浅出地介绍了Facebook人工智能利器Pytorch的卓越表现,主要定位为具有一定Python编程基础,对机器学习和神经网络有一定了解的程序员们

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图解深度学习与神经网络
图解深度学习与神经网络 超清版

本书是以TensorFlow 为工具介绍神经网络和深度学习的入门书,内容循序渐进,以简单示例和图例的形式,展示神经网络和深度学习背后的数学基础原理,帮助读者更好地理解复杂抽象的公式。

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PaddlePaddle与深度学习应用实战
PaddlePaddle与深度学习应用实战 影印版

本书由简单的例子引入深度学习和PaddlePaddle框架通过一系列深度学习项目实例,介绍PaddlePaddle在各种场景和问题中的应用,让读者由浅至深地理解并运用深度学习解决实际问题

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Hadoop深度学习
Hadoop深度学习 中文扫描版

本书用Hadoop在深度神经网络中部署大数据 deeplearning 深度学习,处理很多深度学习应用的热点问题并向读者披露解决方案的细节,欢迎下载

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深度学习 相关笔记精选
网友NO.480698

深度学习TensorFlow Session会话控制和Variable变量

这篇文章主要讲TensorFlow中的Session的用法以及Variable。 Session会话控制 Session是TensorFlow为了控制和输出文件的执行语句,运行session.run()就能获得运算结果或者部分运算结果。我们在这里使用一个简单的矩阵相乘的例子来解释Session的两个用法。 首先我们要加载TensorFlow并建立两个矩阵以及两个矩阵所做的运算。这里我们建立一个一行两列的matrix1和一个两行一列的matrix2,让它们做矩阵的乘法。tf.matmul相当于numpy中的dot方法,都是做矩阵的product。 import tensorflow as tfmatrix1 = tf.constant([[2, 2]])matrix2 = tf.constant([[2], [2]])product = tf.matmul(matrix1, matrix2) 接下来我们使用第一种会话控制Session来激活product并得到计算结果: sess = tf.Session()result = sess.run(product)print(result)sess.close() 运行结果为:[[8]] 还有另外一种Session的打开模式同样可以激活product: with tf.Session() as sess: result2 = ……

网友NO.207783

《Python深度学习》书评、读书笔记

读者评价一 现阶段最浅显易懂的深度学习新手入门书,由Keras鼻祖落笔。高手不仅技术性能得,文采都不通常,确实就是说以便让尽量多的人可以应用深度学习而写的这这书,包含了深度学习的基本知识、Keras应用方式及其深度学习最好实践活动。 学习培训这书必须具有基本的PHP专业知识,但不用深度学习或是深度学习工作经验,也不用深奥的数学知识,高中数学水准得以看懂这书。 读者评价二 这这书从6月12号那一天老总递到我手上,到今日恰好六周,你在期内我逐字逐句地啃了这这书,并在每星期的星期二和星期五中午给组里的别人讲这这书,每一次讲3个钟头。直至5分钟前不久说完最终一章,写了180页的幻灯片。 感受从何说起呢?先讲Keras吧,这这书的创作者是Keras的创作者,因此这书主要详细介绍Keras在deeplearning中的各种各样使用方法。Keras容……

网友NO.150570

TensorFlow深度学习之卷积神经网络CNN

一、卷积神经网络的概述 卷积神经网络(ConvolutionalNeural Network,CNN)最初是为解决图像识别等问题设计的,CNN现在的应用已经不限于图像和视频,也可用于时间序列信号,比如音频信号和文本数据等。CNN作为一个深度学习架构被提出的最初诉求是降低对图像数据预处理的要求,避免复杂的特征工程。在卷积神经网络中,第一个卷积层会直接接受图像像素级的输入,每一层卷积(滤波器)都会提取数据中最有效的特征,这种方法可以提取到图像中最基础的特征,而后再进行组合和抽象形成更高阶的特征,因此CNN在理论上具有对图像缩放、平移和旋转的不变性。 卷积神经网络CNN的要点就是局部连接(LocalConnection)、权值共享(Weights Sharing)和池化层(Pooling)中的降采样(Down-Sampling)。其中,局部连接和权值共享降低了参数量,使训练复杂度大大下降并……

网友NO.284217

python开启摄像头以及深度学习实现目标检测方法

最近想做实时目标检测,需要用到python开启摄像头,我手上只有两个uvc免驱的摄像头,性能一般。利用python开启摄像头费了一番功夫,主要原因是我的摄像头都不能用cv2的VideCapture打开,这让我联想到原来opencv也打不开Android手机上的摄像头(后来采用QML的Camera模块实现的)。看来opencv对于摄像头的兼容性仍然不是很完善。 我尝了几种办法:v4l2,v4l2_capture以及simpleCV,都打不开。最后采用pygame实现了摄像头的采集功能,这里直接给大家分享具体实现代码(python3.6,cv2,opencv3.3,ubuntu16.04)。中间注释的部分是我上述方法打开摄像头的尝试,说不定有适合自己的。 import pygame.cameraimport timeimport pygameimport cv2import numpy as np def surface_to_string(surface): """convert pygame surface into string""" return pygame.image.tostring(surface, 'RGB') def pygame_to_cvimage(surface): """conver pygame surface into……

网友NO.111389

Spring cloud Feign 深度学习与应用详解

简介 Spring Cloud Feign是一个声明式的Web Service客户端,它的目的就是让Web Service调用更加简单。Feign提供了HTTP请求的模板,通过编写简单的接口和插入注解,就可以定义好HTTP请求的参数、格式、地址等信息。Feign会完全代理HTTP请求,开发时只需要像调用方法一样调用它就可以完成服务请求及相关处理。开源地址:https://github.com/OpenFeign/feign。Feign整合了Ribbon负载和Hystrix熔断,可以不再需要显式地使用这两个组件。总体来说,Feign具有如下特性: 可插拔的注解支持,包括Feign注解和JAX-RS注解; 支持可插拔的HTTP编码器和解码器; 支持Hystrix和它的Fallback; 支持Ribbon的负载均衡; 支持HTTP请求和响应的压缩。 Spring Cloud Feign致力于处理客户端与服务器之间的调用需求。随着业务的扩展和微服务数量的增多,不可避免的需要面对如下问题: 弹性客户端 雪崩效应 简单来说……

网友NO.879674

Dlib+OpenCV深度学习人脸识别的方法示例

前言 人脸识别在LWF(Labeled Faces in the Wild)数据集上人脸识别率现在已经99.7%以上,这个识别率确实非常高了,但是真实的环境中的准确率有多少呢?我没有这方面的数据,但是可以确信的是真实环境中的识别率并没有那么乐观。现在虽然有一些商业应用如员工人脸识别管理系统、海关身份验证系统、甚至是银行人脸识别功能,但是我们可以仔细想想员工人脸识别管理,海关身份证系统的应用场景对身份的验证功能其实并没有商家吹嘘的那么重要,打个比方说员工上班的时候刷脸如果失败了会怎样,是不是重新识别一下,如果还是误识别,或是识别不出,是不是就干脆刷卡或是其他方式登记上班,然后骂一句他娘的,本人那么帅居然没识别出来!那银行柜员机上人脸识别系统呢,你看它敢不敢让你连密码也不输直接刷脸转账,是不是关掉了人脸识别、指……

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