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TensorFlow程序设计
更新时间:2024-10-16 18:01:14
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本书全面介绍TensorFlow2.x框架及其在深度学习中的应用,内容包括TensorFlow简介、Python语言基础、环境搭建与入门、TensorBoard可视化、多层感知机实现、卷积神经网络实现、循环神经网络实现、强化学习、迁移学习、生成对抗网络和GPU并行计算等。
上架时间:2024-09-01 00:00:00
出版社:电子工业出版社
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TensorFlow程序设计最新章节
查看全部- 文后
- 作者简介
- 习题
- 11.5.3 使用GPU完成矩阵乘法
- 11.5.2 一个GPU程序
- 11.5.1 安装GPU版本的TensorFlow
- 11.5 实验:基于GPU的矩阵乘法
- 11.4 多GPU并行加速的实现
- 11.3 单GPU并行加速的实现
- 11.2 TensorFlow加速方法
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大数据可视化编程和应用
《大数据可视化编程和应用》从基础开始,全面介绍大数据可视化的底层原理和实现框架,并重点讲解一些常用的大数据可视化关键技术,包括Excel图表、TableauDesktop可视化组件、Web的可视化控件、Java可视化控件及Python数据可视化工具。《大数据可视化编程和应用》共分为8章,第1章着重介绍大数据的发展历程,以及在大数据发展背景下数据可视化的概念、可视化技术的使用及可视化的现实意义;第2计算机4.2万字 - 会员
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细说PyTorch深度学习:理论、算法、模型与编程实现
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Python数据分析从入门到精通(第2版)
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C语言程序设计教程(第5版)
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软件开发中的决策:权衡与取舍
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从零学Java设计模式
本书以实用的设计模式为例,讲解了Java近年来在改善语法方面取得的进展,同时在实现这些模式的过程中展示了语言特性、设计模式与平台效率之间的关系。本书涵盖23种传统的设计模式、11种较为常见的模式,以及8种适用于多线程环境的并发模式。另外,本书还简要介绍了15种反模式。作者讲解这些模式的时候不仅给出了简洁、直观的范例代码,而且还利用UML类图与JFR工具展示了运用该模式的程序所具备的架构及运行细节,计算机11.6万字 - 会员
Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts实战
《Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts实战》以某上市电商企业的客户数据、订单数据、股价数据为基础,循序渐进地介绍Python可视化技术,重点介绍Pandas数据预处理与Matplotlib和Pyecharts在数据可视化应用中的基本功能和使用技巧。全书共分4篇,第1篇(第1~4章)主要介绍Python基础与Pandas数据预处理技术,帮助准备可视化数据;第2篇(第5~7计算机7.4万字 - 会员
HuggingFace自然语言处理详解:基于BERT中文模型的任务实战
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