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Hands/On Machine Learning with C++
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ImplementsupervisedandunsupervisedmachinelearningalgorithmsusingC++librariessuchasPyTorchC++API,Caffe2,Shogun,Shark-ML,mlpack,anddlibwiththehelpofreal-worldexamplesanddatasetsKeyFeatures.Becomefamiliarwithdataprocessing,performancemeasuring,andmodelselectionusingvariousC++libraries.Implementpracticalmachinelearninganddeeplearningtechniquestobuildsmartmodels.DeploymachinelearningmodelstoworkonmobileandembeddeddevicesBookDescriptionC++canmakeyourmachinelearningmodelsrunfasterandmoreefficiently.Thishandyguidewillhelpyoulearnthefundamentalsofmachinelearning(ML),showingyouhowtouseC++librariestogetthemostoutofyourdata.ThisbookmakesmachinelearningwithC++forbeginnerseasywithitsexample-basedapproach,demonstratinghowtoimplementsupervisedandunsupervisedMLalgorithmsthroughreal-worldexamples.Thisbookwillgetyouhands-onwithtuningandoptimizingamodelfordifferentusecases,assistingyouwithmodelselectionandthemeasurementofperformance.You’llcovertechniquessuchasproductrecommendations,ensemblelearning,andanomalydetectionusingmodernC++librariessuchasPyTorchC++API,Caffe2,Shogun,Shark-ML,mlpack,anddlib.Next,you’llexploreneuralnetworksanddeeplearningusingexamplessuchasimageclassificationandsentimentanalysis,whichwillhelpyousolvevariousproblems.Later,you’lllearnhowtohandleproductionanddeploymentchallengesonmobileandcloudplatforms,beforediscoveringhowtoexportandimportmodelsusingtheONNXformat.BytheendofthisC++book,youwillhavereal-worldmachinelearningandC++knowledge,aswellastheskillstouseC++tobuildpowerfulMLsystems.Whatyouwilllearn.ExplorehowtoloadandpreprocessvariousdatatypestosuitableC++datastructures.EmploykeymachinelearningalgorithmswithvariousC++libraries.Understandthegrid-searchapproachtofindthebestparametersforamachinelearningmodel.ImplementanalgorithmforfilteringanomaliesinuserdatausingGaussiandistribution.Improvecollaborativefilteringtodealwithdynamicuserpreferences.UseC++librariesandAPIstomanagemodelstructuresandparameters.ImplementaC++programtosolveimageclassificationtaskswithLeNetarchitectureWhothisbookisforYouwillfindthisC++machinelearningbookusefulifyouwanttogetstartedwithmachinelearningalgorithmsandtechniquesusingthepopularC++language.AswellasbeingausefulfirstcourseinmachinelearningwithC++,thisbookwillalsoappealtodataanalysts,datascientists,andmachinelearningdeveloperswhoarelookingtoimplementdifferentmachinelearningmodelsinproductionusingvarieddatasetsandexamples.WorkingknowledgeoftheC++programminglanguageismandatorytogetstartedwiththisbook.

Kirill Kolodiazhnyi ·電子通信 ·10.7萬字

華為Serverless核心技術(shù)與實踐
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華為2012實驗室自研的分布式內(nèi)核:華為元戎,作為底座支撐了華為終端云通過Serverless快速開發(fā)和上線商業(yè)服務(wù)的應(yīng)用場景。本書以此為例,系統(tǒng)地剖析了構(gòu)建Serverless平臺的設(shè)計思路和實現(xiàn)方案,幫助讀者掌握理論知識和實踐方法。本書共分10章,內(nèi)容涵蓋了從微服務(wù)到Serverless演進的機遇與挑戰(zhàn)、基礎(chǔ)知識與組件工具、當前生態(tài)與發(fā)展方向,以及華為元戎創(chuàng)新構(gòu)建的有狀態(tài)函數(shù)編程模型、高性能函數(shù)運行時、高效對接BaaS服務(wù)等一系列Serverless核心技術(shù),并配套介紹了云數(shù)據(jù)庫、云存儲、云托管等一系列開箱即用的Serverless后端服務(wù)。最后,以華為終端云AppGalleryConnect平臺的翻譯服務(wù)作為應(yīng)用案例,完整展示了從技術(shù)選型、架構(gòu)設(shè)計、代碼示例到實現(xiàn)效果的端到端實踐經(jīng)驗,啟發(fā)讀者活學(xué)活用Serverless技術(shù)。本書可作為廣大開發(fā)者、科研人員和信息專業(yè)的本科生與研究生等學(xué)習(xí)Serverless技術(shù)的入門讀物,也可作為云計算與分布式系統(tǒng)等領(lǐng)域從業(yè)人員深入了解Serverless架構(gòu)的參考書。

劉方明等 ·電子通信 ·10.4萬字

Android應(yīng)用開發(fā)從入門到精通
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本書采用模塊化結(jié)構(gòu),以大量案例分析為主線,介紹了Android手機操作系統(tǒng)的開發(fā)與應(yīng)用。全書分為Android操作系統(tǒng)與開發(fā)環(huán)境、UI事件控制、Android基本界面組件和Android高級界面組件、資源文件使用;Activity、Service及BroadcastReceiver應(yīng)用、數(shù)據(jù)存儲以及文件讀寫、ContentProvider應(yīng)用、Android網(wǎng)絡(luò)編程、綜合案例分析共11章。本書體系結(jié)構(gòu)清晰,內(nèi)容圍繞Android手機操作系統(tǒng)開發(fā)與應(yīng)用,對Android的功能按照特性進行分類,根據(jù)由淺入深的原則,以教學(xué)單元搭配步驟講解,每個章節(jié)都包含精心設(shè)計和講解的應(yīng)用程序開發(fā)案例,使書的內(nèi)容在廣度和講解的詳細程度上達到最佳的平衡,另外,本書著重實際操作,輔以適當?shù)睦碚撝v解,讓讀者在理解Android手機技術(shù)的原理的同時掌握Android重要函數(shù)庫的使用,然后再通過綜合案例的方式將所學(xué)的開發(fā)技術(shù)融會貫通。本書適合所有有志于從事Android手機操作系統(tǒng)開發(fā)并有一定Java程序設(shè)計基礎(chǔ)的人員參考使用,也可以作為Android手機操作系統(tǒng)開發(fā)的培訓(xùn)教材。

鄭耿忠 ·電子通信 ·8.8萬字

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