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PyTorch計(jì)算機(jī)視覺實(shí)戰(zhàn):目標(biāo)檢測(cè)、圖像處理與深度學(xué)習(xí)
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本書基于真實(shí)數(shù)據(jù)集,全面系統(tǒng)地闡述現(xiàn)代計(jì)算機(jī)視覺實(shí)用技術(shù)、方法和實(shí)踐,涵蓋50多個(gè)計(jì)算機(jī)視覺問(wèn)題。全書分為四部分:第一部分(第1~3章)介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和PyTorch的基礎(chǔ)知識(shí),以及如何使用PyTorch構(gòu)建并訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),包括輸入數(shù)據(jù)縮放、批歸一化、超參數(shù)調(diào)整等;第二部分(第4~10章)介紹如何使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遷移學(xué)習(xí)等技術(shù)解決更復(fù)雜的視覺相關(guān)問(wèn)題,包括圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)和圖像分割等;第三部分(第11~13章)介紹各種圖像處理技術(shù),包括自編碼器模型和各種類型的GAN模型;第四部分(第14~18章)探討將計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)與NLP、強(qiáng)化學(xué)習(xí)和OpenCV等技術(shù)相結(jié)合來(lái)解決傳統(tǒng)問(wèn)題的新方法。本書內(nèi)容豐富新穎,語(yǔ)言文字表述清晰,應(yīng)用實(shí)例講解詳細(xì),圖例直觀形象,適合PyTorch初中級(jí)讀者及計(jì)算機(jī)視覺相關(guān)技術(shù)人員閱讀。

(印)V·基肖爾·阿耶德瓦拉等 ·基礎(chǔ)知識(shí) ·19.6萬(wàn)字

Web 3.0時(shí)代:重構(gòu)科技與商業(yè)新生態(tài)
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在區(qū)塊鏈、人工智能、3D、AR等底層技術(shù)的支持下,Web3.0高速發(fā)展,獲得了更多的關(guān)注。從Web1.0到Web3.0,互聯(lián)網(wǎng)由中心化走向去中心化,由以平臺(tái)為中心轉(zhuǎn)向以用戶為中心,經(jīng)濟(jì)由實(shí)體經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)向數(shù)字經(jīng)濟(jì)。可以說(shuō),Web3.0正在全方位賦能數(shù)字時(shí)代科技發(fā)展,重構(gòu)商業(yè)模式。本書以Web3.0如何重構(gòu)數(shù)字時(shí)代科技與商業(yè)新生態(tài)為切入點(diǎn),面向互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)者、從業(yè)者、企業(yè)家與投資人等。讀者可以通過(guò)閱讀本書全面了解Web3.0的基礎(chǔ)知識(shí)、技術(shù)以及相關(guān)案例,從而更好地適應(yīng)Web3.0時(shí)代。本書分為上、中、下三篇,上篇為讀者梳理了Web3.0的底層邏輯,帶領(lǐng)讀者了解Web3.0的基礎(chǔ)知識(shí),把握Web3.0時(shí)代的紅利,描繪Web3.0時(shí)代的藍(lán)圖;中篇分析了Web3.0的核心驅(qū)動(dòng)力,分別是區(qū)塊鏈、DeFi、NFT、DAO和元宇宙;下篇為讀者盤點(diǎn)了Web3.0的落地場(chǎng)景,以生動(dòng)的案例詳細(xì)敘述了Web3.0如何與新商業(yè)、新金融、新文娛、新營(yíng)銷和新社交相結(jié)合,為企業(yè)在新時(shí)代的發(fā)展提供了可行的方向。

楊平 馬振山 陳瀛洲 ·基礎(chǔ)知識(shí) ·12.9萬(wàn)字

人工智能數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
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本書面向廣大數(shù)據(jù)科學(xué)與人工智能專業(yè)的學(xué)生及初學(xué)者,力求通俗易懂、簡(jiǎn)潔清晰地呈現(xiàn)學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)與人工智能需要的基礎(chǔ)數(shù)學(xué)知識(shí),助力讀者為進(jìn)一步學(xué)習(xí)人工智能打好數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。全書分為4篇,共19章:微積分篇(第1~5章),主要介紹極限、導(dǎo)數(shù)、極值、多元函數(shù)導(dǎo)數(shù)與極值、梯度下降法等;線性代數(shù)篇(第6~10章),主要介紹向量、矩陣、行列式、線性方程組、特征值和特征向量等,并介紹這些數(shù)學(xué)知識(shí)在人工智能中的應(yīng)用;概率統(tǒng)計(jì)篇(第11~17章),主要介紹概率、隨機(jī)變量、數(shù)字特征、相關(guān)分析和回歸分析,并介紹數(shù)據(jù)處理的基本方法和Pandas在數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用;應(yīng)用篇(第18章和第19章),主要介紹人工智能中典型的全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。本書既有理論又有應(yīng)用,既可以用紙筆計(jì)算,也可以用Python編程計(jì)算,讀者可在學(xué)習(xí)過(guò)程中根據(jù)需要合理地選擇側(cè)重點(diǎn)。本書既可作為高職院校數(shù)據(jù)科學(xué)與人工智能專業(yè)的教材,也可作為相關(guān)產(chǎn)業(yè)從業(yè)者的自學(xué)或參考用書。

陸偉峰 谷瑞主編 ·基礎(chǔ)知識(shí) ·8.5萬(wàn)字

電商設(shè)計(jì)技巧修煉與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用(超值版)
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本書共7章,第1章對(duì)電商設(shè)計(jì)的定義及電商設(shè)計(jì)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了闡述;第2章介紹了電商設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)知識(shí),對(duì)點(diǎn)線面的知識(shí)、視覺引導(dǎo)與排版設(shè)計(jì)、色彩搭配等方面進(jìn)行了詳細(xì)的講解,可以使讀者在學(xué)習(xí)中明確方向、把握重點(diǎn);第3章對(duì)電商設(shè)計(jì)中的實(shí)用技巧進(jìn)行了詳細(xì)的講解,對(duì)整合項(xiàng)目需求、豐富頁(yè)面內(nèi)容、重視首屏視覺等方面進(jìn)行了闡述,用圖文并茂的方式幫助讀者對(duì)相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行系統(tǒng)的學(xué)習(xí)和鞏固;第4章~7章講解了各類專題頁(yè)面的設(shè)計(jì),向讀者展示了各類專題頁(yè)面的設(shè)計(jì)制作方法,爭(zhēng)取使用簡(jiǎn)單的方法制作出精彩的實(shí)例效果。本書對(duì)電商設(shè)計(jì)的技巧與案例應(yīng)用進(jìn)行了系統(tǒng)性的歸納與介紹,邏輯清楚,淺顯易懂。本書圍繞電商設(shè)計(jì)的原則、技巧及實(shí)例進(jìn)行了詳細(xì)的講解,同時(shí)提供實(shí)例的素材文件及效果源文件,旨在為電商設(shè)計(jì)師、電商設(shè)計(jì)初學(xué)者提供實(shí)用的設(shè)計(jì)指導(dǎo),使其能全面學(xué)習(xí),少走彎路。同時(shí),本書也可作為相關(guān)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的參考資料。

吳海龍 王冬 ·基礎(chǔ)知識(shí) ·7.8萬(wàn)字

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