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自然语言处理(NLP)为深度学习应用程序提供了大部分可用的数据，而TensorFlow是目前可用的最重要的深度学习框架。《TensorFlow自然语言处理》将TensorFlow和NLP结合在一起，为你提供处理今天的数据流中大量非结构化数据的宝贵工具，并将这些工具应用到特定的NLP任务...
本书分类《机器学习导论》面向机器学习领域的主要模型和算法，重点阐述不同方法背后的基本假设以及它们之间的相关性，帮助读者建立机器学习的基础理论功底，为从事该领域的相关工作打下基础。具体内容包括机器学习研究的总体思路、发展历史与关键问题，线性模型，神经网络及深度学习，核方法，图模型，无监督学习，非参数模型，演化学习，强化学习，数值优化方法等。 本书可作为高等学校相关课程的教材，也可作为研究生及对机器学习感兴趣的科技、工程技术人员的参考用书
本书系统地介绍统计分析和机器学习领域中很为重要和流行的多种技术及其基本原理，本书在详解有关算法的基础上，结合大量Python语言实例演示了这些理论在实践中的使用方法。具体内容包括线性回归（包括岭回归和Lasso方法）、逻辑回归、支持向量机、感知机与神经网络、聚类分析（包括K均值算法、EM算法、密度聚类等）、降维与流形学习、集成学习、KNN、朴素贝叶斯、概率图模型（包括贝叶斯网络和HMM模型）等内容...
本书运用深度机器学习等人工智能方法研究了农作物病虫害智能诊断及其在农业智能系统中的应用与实践，提供了大量农作物病害图像实例集和MATLAB例程供相关人员参考...
本书介绍并演示了热门和成功的人工智能方法和模型，可以用于检测潜在的攻击和保护企业的系统。您将学习机器学习和神经网络在网络安全中的作用，以及网络安全中的深度学习，你还将学习如何将人工智能应用于构建智能防御机制。进一步地，您将能够在各种应用中采取这些策略，包括垃圾邮件过滤器、网络入侵检测、僵尸网络检测和安全身份验证。很后，您将可以开发智能系统，用于检测异常、可疑的模式和攻击，使用人工智能实现强大的网络安全防御...
图神经网络是人工智能领域的一个新兴方向，它不仅迅速得到了学术界的广泛关注，而且被成功地应用在工业界的多个领域。本书介绍了图神经网络和图深度学习的基础知识和前沿研究，不仅包括它们的发展历史和经典模型，还包括图神经网络在深层网络、无监督学习、大规模训练、知识图谱推理等方面的前沿研究，以及它们在不同领域（如推荐系统、生化医疗、自然语言处理等）的实际应用。本书既可作为人工智能领域研究和开发人员的技术参考书，也可作为对图上的深度学习感兴趣的高年
本书将教你机器学习所需的实现复杂统计计算的相关内容，可以从中获得监督学习、无监督学习、强化学习等背后的统计学知识。你将看到真实的案例，讨论机器学习相关统计学内容，并让你熟悉它们。还能学到用于实现建模、调参、回归、分类、密度采集、处理向量、矩阵等的相关程序。学完本书，你会掌握机器学习所需的统计学知识，并且能够将所学新技能应用于任何行业问题...
全书从ROS介绍和安装过程开始。讨论相关基础知识之后，你将被带入浏览伟大项目的旅程，比如构建自动驾驶汽车、自主移动机器人以及运用深度学习和ROS相结合的图像识别等。你可以从中找到面向初学、中级和专家等各个层面的ROS机器人应用。本书是那些真正想要在机器人领域大展拳脚的热门爱好者的最佳伴侣...
人工智能领域正在以超乎人们想象的速度发展，本书赶在人工智能有效占领世界之前完成编写，实属万幸。书中收录了超过100道机器学习算法工程师的面试题目和解答，其中大部分源于Hulu算法研究岗位的真实场景。本书从日常工作、生活中各种有趣的现象出发，不仅囊括了机器学习的基本知识，而且还包含了成为出众算法工程师的相关技能，更重要的是凝聚了笔者对人工智能领域的一颗热忱之心，旨在培养读者发现问题、解决问题、扩展问题的能力，建立对机器学习的热爱，共绘人
多年来，机器人只是科幻小说的对象，但现在，在没有人力监督的情况下作出决定和采取行动的机器和技术在我们的日常生活中变得很普遍。因此，作者认为，必须修改法律，对相关问题作出应对，以保护生产机器人的公司和购买并使用机器人的百姓。约翰？弗兰克？韦弗著的《机器人是人吗》详细讨论了人工智能在执法，交通运输，儿童保育，房地产开发等领域引起的法律问题，并探讨了如何修改法律以应对这些问题...
云模型是研究定性概念与定量数值之间相互转换的不确定性认知模型。粒计算是当前计算智能研究领域中模拟人类思维和解决复杂问题的新方法。它覆盖了所有有关粒度的理论、方法和技术，是研究复杂问题求解、海量数据挖掘和模糊信息处理等问题的有力工具。本书介绍云模型与粒计算交叉研究的**进展，由国内外相关领域的华人学者撰文14章，内容涉及云模型、高斯云的数学性质、云模型与相近概念的关系、区间集、区间值信息系统的粒计算模型与方法、多粒度粗糙集、粒计算模型的
优化理论研究一直是一个非常活跃的研究领域。它所研究的问题是在众多方案中寻求方案。人们关于优化问题的研究工作，随着历史的发展不断深入，对人类的发展起到了重要的推动作用。但是，任何科学的进步都受到历史条件的限制，直到20世纪中叶，由于高速数字计算机应用日益广泛，使得优化技术不仅成为迫切需要，而且有了求解的有力工具。因此，优化理论和算法迅速发展起来，成为一门新的学科，至今已出现线性规划、整数规划、非线性规划、几何规划、动态规划、随机规划、网
无人驾驶系统涉及的技术面很好广泛，内容繁多，种类多跨度大。现阶段而言，实现无人驾驶系统主要有两种思路：一是传统的机器人学的思路，另一种是采用深度学习的方法。这两类技术都在不断地发展，汽车公司和科技公司的无人驾驶汽车系统也往往融合了这两类技术。本书将综合这两类技术，为读者从原理到实践详细讲解应用于无人驾驶汽车系统的关键技术，为意图入门无人驾驶汽车领域的读者打好基础。阅读完本书，读者将有能力进入无人驾驶汽车这一前沿领域，进行更加深入的探索
本书讲解了文本分析与文本挖掘的理论和方法, 阐述了词法分析、文本分析、文本挖掘、以及一些相关应用。文本分析与文本挖掘是一个正在发展的领域, 特别是互联网的发展更为该领域研究提出新的需求, 书中相关理论和技术可以直接用于解决具体文本分析与文本挖掘的问题, 也可以用于展示一些典型的理论方法...
智能车竞赛公平公正、观赏性强、技术含量十足。小车的制作和调试是集乐趣和辛苦于一体的，在兴趣引导下实践了理论知识、在探索与交流中产生了创新。王盼宝（第二届智能汽车竞赛参赛者）设计智能车硬件电路*常犯的毛病就是想当然，等到*后出了问题才恍然大悟。经验固然重要，但是要建立在扎实的基本功基础上。樊越骁（第五届智能汽车竞赛参赛者）追逐智能车速度的日子是大学里*为难忘的时光，不仅收获了知识和技能，更沉淀出面对挑战时的自信与勇气。谨以此书，纪念这段
本书基于语料库详细分析了英汉常见事件交替动词的语义特点及其句法联结规律，从语义类别和句法行为角度对比了英汉事件交替动词语义聚类及句法语义互动规律的特点，并应用词汇-构式类型学理论探讨了英汉事件交替句法差异的类型学分野。研究对英汉事件交替动词语义聚类特征、句法生成机制、语义与句法连结规律、英汉异同及其类型学特点的探索，丰富了对英汉语言事实的描写，深化了句法-语义接口、对比语言学和语言类型学的研究...
1.在数据学科的角度，融合了数学、计算机科学、计量经济学的精髓。 2.为读者阐释了数据科学所要解决的核心问题—数据模型、算法模型的理论内涵和适用范围 3.以常用的IT工具—Python为基础，教会读者如何建模以及通过算法实现数据模型，具有很强的实操性。 4.本书还为读者详解了分布式机器学习、神经网络、深度学习等大数据和人工智能的前沿技术。 中国工程院院士、第三世界科学院院士、前中国科学院计算技术研究所所长李国杰， 易选股金融智能证券董
本书结合C++和OpenCV全面讲解计算机视觉编程，不仅涵盖计算机视觉和图像处理的基础知识，而且通过完整示例讲解OpenCV的重要类和函数。主要内容包括OpenCV库的安装和部署、图像增强、像素操作、图形分析等各种技术，并且详细介绍了如何处理来自文件或摄像机的视频，以及如何检测和跟踪移动对象。第3版针对OpenCV新版本进行了修改，调整了很多函数和算法说明，还增加了立体图像深度检测、运动目标跟踪、人脸识别、人脸定位、行人检测等内容，适
《揭秘深度强化学习 人工智能机器学习技术丛书》是一本详细介绍深度强化学习算法的入门类图书，涉及深度学习和强化学习的相关内容，是人工智能*前沿的研究方向。非常适合想在下一代技术领域立足的人工智能和机器学习算法从业者学习和参考。 机器学习的一个分支是神经网络；神经网络模拟人的大脑，形成神经网络模型，它可以包括很多层次，一般来讲层次越深学习效果越好，很多层的神经网络就是深度学习。 在传统的机器学习中，主要分为非监督学习（unsuperv
《分布式控制技术及其应用》按照分布式控制技术和应用设计的实际要求，从经典控制理论和现代控制方法人手，详细介绍了DCS的体系结构、现场总线和数据通信、分布式控制系统的常规控制算法和现代控制方法、集中操作和分散控制等。《分布式控制技术及其应用》结合作者多年的实际工作经验及多项科研项目开发的成果，进行实例分析，论述由浅人深，便于理解和自学，使读者能够较快地熟悉掌握现代工业过程特点和先进的控制模式和操作方式。 《分布式控制技术及其应用》
《模式识别与人工智能（基于MATLAB）》将模式识别与人工智能理论与实际应用相结合,以酒瓶颜色分类为例,介绍了各种算法理论及相应的MATLAB实现程序。全书共分为10章,包括模式识别概述、贝叶斯分类器的设计、判别函数分类器的设计、聚类分析、模糊聚类、神经网络分类器设计、模拟退火算法的分类器设计、遗传算法聚类设计、蚁群算法聚类设计、粒子群算法聚类设计，覆盖了各种常用的模式识别技术...
系统介绍RISC-V指令集架构。 结合实际RISC-V开源实例进行教学。 深入剖析RISC-V处理器的微架构以及代码实现。 使读者能够快速掌握并轻松使用RISC-V架构处理器。 通过学习实例蜂鸟E200的Verilog代码，您将能成为一名合格的数字IC设计工程师。通过学习本书推荐的完整开源SoC平台，您也可以快速搭建FPGA原型平台，运行完整的软件实例。...
本书在介绍ROS总体框架和理论要点的基础上，讲解ROS的通信机制、常用组件和进阶功能；同时以实践为主，讲解机器视觉、机器听觉、SLAM与导航、机械臂控制、机器学习等多种ROS应用的主要原理和实现方法；并分析基于ROS的机器人系统设计方法和典型实例；后论述ROS2的框架特点和使用方法，剖析ROS的发展方向...
本书将移动机器人与嵌入式系统独特地结合在一起，其层次涵盖了从入门至中级水平。 本书分为三大部分：嵌入式系统（软硬件设计、执行器、传感器、PID控制、多任务处理、无线通信），移动机器人设计（行驶、平衡、步行及飞行机器人）和移动机器人应用（地图构建、机器人足球、遗传算法、神经网络、基于行为的系统以及仿真）。 本书可作为计算机科学、计算机工程、信息技术、机电一体化等课程的教材，也可作为机器人爱好者及研究人员的参考用书...
本书分为两大部分，共十五章。第一部分介绍抽象理论。第二部分是适定正则系统理论在偏微分方控制中的应用。每章的后面列出了主要的文献及其相关的工作，便于读者继续学习所用。本书是过去二十多年发展起来的无穷维线性系统控制适定正则理论及其在偏微分控制系统中的应用的一本专著，所以其特点是与研究前沿密切相关。读者包括任何在无穷维系统控制领域工作的研究人员，主要的还是作为无穷维线性系统控制领域学习的研究生的教材，特别是那些希望学习最新研究课题的研究生。
本书深入介绍了人工智能六十余年发展里程中出现的重要历史事件、理论学说和所取得的激动人心的成果；也从科普的角度，尽可能以不依赖数学等专业知识的方式去介绍这些成果背后的理论与算法。读者可以通过本书对人工智能学科发展里程的解析体会到人工智能的创造者和推动者们所希望的智能理论和产品是如何工作的。无论是与人工智能产业相关的研发人员，还是这个领域的专业研究人员，或是信息科学和计算机科学的爱好者们，都能从本书中得到启发...
本书系统性地阐述了燃气轮机系统的建模、仿真与控制方法，包括燃气轮机建模技术的发展、燃机的白盒建模与控制、黑盒建模与控制、基于人工神经网络的系统辨识、燃机动态过程建模与仿真、起动过程建模与仿真、基于人工神经网络的控制器设计等内容...
大数据是当今科技行业中受欢迎的流行语之一。全世界的企业都已经意识到了可用的大量数据的价值，并努力管理和分析数据、发挥其作用，以建立战略和发展竞争优势。与此同时，这项技术的出现，导致了各种新的和增强的工作角色的演变。 《大数据分析师权v教程》系列的目标是培养新一代的国际化全能大数据分析师，使他们精通数据挖掘、数据操纵和数据分析方面的基本及高-级分析技术，熟悉大数据平台以及业务和行业需求，能够高效地参与大数据分析项目。 本系列旨在使参与者
本书主要从自然语言处理的角度全面地介绍情感分析这个主题先进的研究技术和实用算法，以帮助读者了解通常用于表达观点和情感的问题和语言结构的基本结构。它涵盖了情感分析的所有核心领域，包括许多新兴的主题，如辩论分析、意图挖掘、假民意检测，并提出了可用来分析和总结观点的计算方法...
本书是在原有《机器人控制系统的设计与MATLAB仿真》基础上撰写而成，并删除、增加和更新了部分内容。全书共分为两册，本书为上册，即基本设计方法部分。本书共分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、末端轨迹及力控制及重复控制设计方法。每种方法都给出了算法推导、实例分析和相应的MATLAB设计仿真程序。本书特色如下： (1) 控制算法重点置于基础理论分析，针
李喜先等编著的《知识系统论》主要运用现代系统概念、系统理论和系统观，从普遍存在的种类纷繁的系统中，抽象出一个极其复杂的与科学系统、技术系统和工程系统紧密相关的知识系统——意识化、符号化和结构化的信息系统，进而研究其整合生成、客观实在性、多种价值等，从而形成知识系统理论。《知识系统论》可供在科学、技术、工程领域工作的管理者，哲学、自然科学和社会科学的研究者，特别是系统科学、科学哲学、技术哲学、工程哲学、科学社会学、技术社会学和相关发展战
通过TensorFlow图像处理，全面掌握深度学习模型及应用全面深入讲解反馈神经网络和卷积神经网络理论体系结合深度学习实际案例的实现，掌握TensorFlow程序设计方法和技巧着重深度学习实际应用程序开发能力和解决问题能力的培养...
作为一名开发人员，您总是需要留心并做好准备以应对即将发生的事情，同时还要关注当前趋势。那么，有什么比学习现在和未来这两个世界的完美结合更好呢？人工智能(AI)被广泛认为是继移动之后的下一个大产业，而谷歌的TensorFlow是领先的开源机器学习框架，也是人工智能最热门的分支。这本书涵盖了10多个完整的以TensorFlow为引擎、运行各种很酷的TensorFlow模型离线设备从头开始构建的IOS、Android和树莓派apps：从计算
本书是中国工程院重大咨询项目“智能城市大数据战略研究”的综合报告。本书系统地分析了智能城市信息环境建设与大数据、智能城市产业发展与大数据、智能城市规划建设与大数据、智能城市管理服务建设与大数据, 并在研究过程中以宁波为具体案例对其城市大数据战略进行了深入剖析...
本书详细介绍了目前群智能优化技术的原理、基于自适应和社会网络的算法性能提升方法, 以及群智能优化算法在自动化立体仓库货位优化、冷链配送车辆路径优化、云物流下基于协同库存的集合覆盖的选址分配优化、集装箱多式联运优化和集装箱船舶贝位配载优化等具体实际问题中的应用...
本书详细介绍了增强现实人机交互的相关软硬件设备, 重点论述五种典型人机交互方式的原理、方法、与具体实现技术及系统, 研究人手操作虚拟物体的智能感知科学问题, 旨在突破虚实融合、深度信息感知, 徒手操作虚拟物体的交互技术等方面的难题...
TensorFlow是谷歌研发的人工智能学习系统，是一个用于数值计算的开源软件库。本书以基础加实践相结合的形式，详细介绍了TensorFlow深度学习算法原理及编程技巧。通读全书，读者不仅可以系统了解深度学习的相关知识，还能对使用TensorFlow进行深度学习算法设计的过程有更深入的理解...
很多机器学习任务中有多个冲突的目标需要同时被优化，基于群搜索策略的进化算法在求解多目标优化问题领域得到了广泛的应用。多目标机器学习在近几年引起了广泛的关注，并且得到快速的发展。但是多目标机器学习在模型建立和优化学习方面仍然存在很多瓶颈问题。《多目标学习算法及其应用》内容围绕多目标机器学习新模型探索和多目标学习算法设计展开，主要包括：多目标学习基础、基于三维凸包的进化多目标优化算法、基于三维增量凸包的进化多目标优化算法、进化多目标稀疏集
本书不仅包含人工智能、机器学习及深度学习的基础知识，如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等，而且也囊括了学会使用 TensorFlow、PyTorch 和 Keras 这三个主流的深度学习框架的很小知识量；不仅有针对相关理论的深入解释，而且也有实用的技巧，包括常见的优化技巧、使用多 GPU 训练、调试程序及将模型上线到生产系统中。本书希望同时兼顾理论和实战，使读者既能深入理解理论知识，又能把理论知识用于实战，因此本书每介绍完一个
本书介绍了机器人技术的基础知识和综合实践应用。内容包括机器人的定义、历史、发展现状及机器人的控制器 (大脑) 、传感器 (感官) 、机身 (骨骼) 、电源 (心脏) 等方面的相关基础知识, 以及智能机器人综述、仿人机器人、网络机器人、3D打印机器人等实践应用...
本书在总结目前靠前外该研究方向发展现状的基础上，结合其他人工智能方法的优选思想和理论，以一种新的体系，系统、全面地介绍各种群智能算法的理论、计算方法及其应用，更重要的是为群体智能算法的应用提供新的思路和方法。本书部分系统论述群体智能的产生，基本方法以及很新的理论和应用现状。本书第二部分重点介绍进化计算中的遗传算法，遗传策略和差分进化等算法；群集智能中的粒子群，蚁群和菌群等优化算法等；上述算法的基本实现原理、实现方法（包括MATLAB代
本书是一本有关人工智能图像识别应用开发与实践指导类的教材，主要介绍图像处理应用项目开发的基本流程、图像识别处理应用项目关键技术。本书直击当今研究热点，选择有代表性的专题项目而且尽量避免复杂的数学推导，易于读者理解，专注于实战。详细介绍了numpy，knn，线性回归，逻辑回归，神经网络在图像识别上的应用，并为后一部分的深度学习做好铺垫。同时，针对每一个项目介绍项目的应用及意义，该项目的数据特征分析、识别系统设计、图像预处理技术、特征提取
智能优化算法与涌现计算是多种前沿学科交叉融合的结晶。主要包括：模拟人脑思维、人体细胞、器官等的仿人智能优化算法；模拟群居动物觅食或繁殖行为的群智能优化算法；模拟人类社会进化的进化算法；模拟植物生长的仿生算法；模拟自然现象或规律的自然计算；模拟复杂适应系统涌现行为的涌现计算等80余种算法。本书可作为智能科学、计算机科学、信息科学、自动化、系统科学、管理科学等相关领域的教师、研究生、科研人员的参考书...
本书通过案例讲解如何使用TensorFlow 解决深度学习的实际任务， 每章都包含TensorFlow 1.x 和2.0 的代码实现。全书共分10 章，主要讲解卷积神经网络、LSTM、Seq2Seq、Transformer、BERT、文本卷积、GBDT、FM、FFM、Dlib、MTCNN、VGG、AlphaGo / AlphaZero、BiLSTM、DQN、Gym、GAN 等技术，包含的项目有CIFAR-100 图像分类、彩票预测、古
本书系统介绍了视觉 SLAM（同时定位与地图构建）所需的基本知识与核心算法，既包括数学理论基础，如三维空间的刚体运动、非线性优化，又包括计算机视觉的算法实现，例如多视图几何、回环检测等。此外，我们还提供了大量的实例代码供读者学习研究，从而更深入地掌握这些内容。本书可以作为对 SLAM 感兴趣的研究人员的入门自学材料，也可以作为 SLAM 相关的高校本科生或研究生课程教材使用...
（1）作者是资深的AI专家，在机器学习、AutoML、联邦学习、大数据、云计算等领域发表国际论文30余篇，发明专利200余项。 （2）作者是大型金融集团科技公司深度学习平台和AutoML平台负责人，美国佛罗里达大学人工智能博士后，中国人工智能开源软件发展联盟副理事长。 （4）本书得到了腾讯、阿里、字节跳动、微众银行、浙江大学、新智元等企业界、学术界、媒体界的8位资深专家联袂推荐。 （5）从基础理论、核心原理、前沿算法等多个维度全面解读
全面系统地讲述了深度学习、机器学习的主要算法，包括有监督学习，无监督学习，强化学习的54种算法。对算法的思想，推导与证明，实现要点有清晰透彻的阐述 对机器学习、深度学习算法在计算机视觉，自然语言处理，语音识别等领域的应用有详细的介绍 配有20个实验程序，包含18份源代码，帮助读者正确的掌握算法与开源库的使用 配有25个讲解视频，对复杂、难以理解的知识点有清晰透彻的讲解 ...
内容提要 本书用简短的篇幅、精炼的语言，讲授机器学习领域推荐的知识和技能。全书共11章和一个术语表，依次介绍了机器学习的基本概念、符号和定义、算法、基本实践方法、神经网络和深度学习、问题与解决方案、进阶操作、非监督学习以及其他学习方式等，涵盖了监督学习和非监督学习、支持向量机、神经网络、集成学习、梯度下降、聚类分析、维度降低、自编码器、迁移学习、强化学习、特征工程、超参数调试等众多核心概念和方法。全书很后给出了一个较为详尽的术语表。
本书详细地介绍了工业机器人精度补偿的基础理论和关键技术, 主要内容包括: 机器人运动学模型建立方法和机器人定位误差分析、机器人运动学模型标定方法、机器人非运动学标定方法、机器人最优采样点规划方法。并进一步阐述了飞机装配自动制孔系统中工业机器人精度补偿技术的应用方法, 以验证该技术的有效性...
本书从实用的角度,根据实际操作的要求,介绍了工业机器人的结构、安装连接、选型、操作、参数设置、编程指令等内容。按照循序渐进、由浅入深的原则编排了学习内容,读者可根据本书的内容顺序,一步一个台阶地学习前进,快速掌握工业机器人的实际知识和应用方法。本书根据实际的应用成果,介绍了工业机器人在抛光、测量分拣、码垛等方面的应用,提供了详细的编程方法,这些应用是实际工作的总结,可以给机器人的设计、集成、编程、调试人员以实用的参考,也可以使高校的学
本书是一本讲述深度学习在计算机视觉领域的书籍，为机器学习和深度学习相关领域中需要学习图像识别和处理技术的读者量身定做。本书很好详尽地讲述了深度学习的各个知识点，包括深度学习卷积神经网络的理论知识、深度学习中的数据，以及图像分类、图像分割和目标检测等三大图像基础应用；另外还介绍了深度学习的数据可视化和模型可视化、深度学习中的常用损失函数、模型压缩以及深度学习模型部署的前后端基础知识。本书从第4章开始，每章都配置有一到两个难易程度不同的案
本书自成一体，如果你既想了解CNN的原理，又想获得将CNN应用于计算机视觉的一手经验，那么本书将很好适合阅读。书中对CNN进行了全面介绍，首先是神经网络的基本概念：训练、正则化和优化。然后讨论了各种各样的损失函数、网络层和流行的CNN架构，回顾了评价CNN的不同技术，并介绍了一些常用的CNN工具和库。此外，本书还分析了CNN在计算机视觉中的应用案例，包括图像分类、对象检测、语义分割、场景理解和图像生成...
泰戈尔
[日]熊田千佳慕著,张勇译
(美)艾玛·克莱因(EmmaCline
梁实秋
老王子
阎连科
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