技術(shù)向:USBType-C工作原理深度解析
上傳時間: 2022-07-10
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深度學(xué)習(xí)中文版,github上的開源翻譯;豆瓣高分書籍
標(biāo)簽: 深度學(xué)習(xí)
上傳時間: 2022-07-11
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STM32上的深度學(xué)習(xí)舉例 人體運(yùn)動識別,STM32Cube.AI 軟件介紹。
標(biāo)簽: stm32 人體運(yùn)動識別
上傳時間: 2022-07-17
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深度解析LoRa與NB-IoT的區(qū)別
上傳時間: 2022-07-18
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解析深度學(xué)習(xí):語音識別實(shí)踐》是首部介紹語音識別中深度學(xué)習(xí)技術(shù)細(xì)節(jié)的專著。全書首先概要介紹了傳統(tǒng)語音識別理論和經(jīng)典的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)核心算法。接著全面而深入地介紹了深度學(xué)習(xí)在語音識別中的應(yīng)用,包括“深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-隱馬爾可夫混合模型”的訓(xùn)練和優(yōu)化,特征表示學(xué)習(xí)、模型融合、自適應(yīng),以及以循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的若干先進(jìn)深度學(xué)習(xí)技術(shù)。
標(biāo)簽: 深度學(xué)習(xí) 語音識別
上傳時間: 2022-07-24
上傳用戶:qdxqdxqdxqdx
該書的作者是來自 Y Combinator Research 的研究員 Michael Nielsen,他也是一位量子物理學(xué)家、科學(xué)作家、計(jì)算機(jī)編程研究人員。他的個人主頁是:Neural networks and deep learningneuralnetworksanddeeplearning.com書籍介紹 這是我個人以為目前最好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與機(jī)器學(xué)習(xí)入門資料之一。內(nèi)容非常淺顯易懂,很多數(shù)學(xué)密集的區(qū)域作者都有提示。全書貫穿的是 MNIST 手寫數(shù)字的識別問題,每個模型和改進(jìn)都有詳細(xì)注釋的代碼。非常適合用來入門神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)! 全書共分為六章,目錄如下: 第一章:使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別手寫數(shù)字 第二章:反向傳播算法如何工作 第三章:改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方法 第四章:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以計(jì)算任何函數(shù)的可視化證明 第五章:深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為何很難訓(xùn)練 第六章:深度學(xué)習(xí) 《Neural Network and Deep Learning》這本書的目的是幫助讀者掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心概念,包括現(xiàn)代技術(shù)的深度學(xué)習(xí)。在完成這本書的學(xué)習(xí)之后,你將使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)來解決復(fù)雜模式識別問題。你將為使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)打下基礎(chǔ),來攻堅(jiān)你自己設(shè)計(jì)中碰到的問題。 本書一個堅(jiān)定的信念,是讓讀者更好地去深刻理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí),如果你很好理解了核心理念,你就可以很快地理解其他新的推論。這就意味著這本書的重點(diǎn)不是作為一個如何使用一些特定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫的教程。僅僅學(xué)會如何使用庫,雖然這也許能很快解決你的問題,但是,如果你想理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中究竟發(fā)生了什么,如果你想要了解今后幾年都不會過時的原理,那么只是學(xué)習(xí)些熱?的程序庫是不夠的。你需要領(lǐng)悟讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作的原理。
標(biāo)簽: 深度學(xué)習(xí)
上傳時間: 2022-07-24
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資源包含以下內(nèi)容:1.Python中文手冊v2.4.chm2.python內(nèi)置函數(shù).pdf3.Python基礎(chǔ)教程(第2版).pdf4.Python基礎(chǔ)教程.rar5.Python基礎(chǔ)教程[第2版].pdf6.Python學(xué)習(xí)手冊(第4版).pdf7.Python學(xué)習(xí)手冊_第3版.pdf8.Python學(xué)習(xí)筆記.pdf9.python學(xué)習(xí)筆記.txt10.Python庫參考手冊.pdf11.Python手冊.chm12.Python技術(shù)參考大全.rar13.Python操作Mysql實(shí)例教程手冊(帶書簽).pdf14.python教程.rar15.Python數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法(En).chm16.Python標(biāo)準(zhǔn)庫 荷爾曼.rar17.Python核心編程.zip18.Python核心編程第二版 英文版.pdf19.Python核心編程(中文版第2版).rar20.Python源碼剖析 [文字版].pdf21.Python灰帽子.pdf22.Python簡明教程.RAR23.Python網(wǎng)絡(luò)編程基礎(chǔ).pdf24.python腳本實(shí)現(xiàn)監(jiān)控apache,并使用mail發(fā)送報(bào)警.pdf25.Python語言從入門到深入教程.zip26.Python高級編程.pdf27.wxPython實(shí)戰(zhàn)(中文版).pdf28.[Python.Unix和Linux系統(tǒng)管理指南].(美)基弗特.掃描版.pdf29.[Python參考手冊(第4版)].(美)比茲利.掃描版.pdf30.[Python基礎(chǔ)教程2].帶書簽.pdf31.[Python源碼剖析-深度探索動態(tài)語言核心技術(shù)].陳儒.掃描版[www.ed2kers.com].pdf32.[Python高級編程].(法)萊德.掃描版.pdf33.《Python Algorithm》讀書筆記(圖片版).7z34.實(shí)例教程1小時學(xué)會Python.doc35.活學(xué)活用wxPython.pdf36.深入淺出Python(英文版).pdf37.笨辦法學(xué)Python.pdf38.簡明 Python 教程.chm39.老王python送上免費(fèi)的python教程.zip40.python書籍教程合集,從入門到精通
標(biāo)簽: 超聲波 電源調(diào)試
上傳時間: 2013-05-31
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計(jì)算智能.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)·模糊系統(tǒng)·進(jìn)化計(jì)_12531.pdf 30.1M 斯坦福大學(xué)-深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)教程.pdf 9.4M [游戲人工智能編程案例精粹].(Programming.Game.AI.by.Example).(美)Mat.Buckland.掃描版.pdf 54.4M 深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)教程.pdf 9.5M [模式識別與智能計(jì)算:MATLAB技術(shù)實(shí)現(xiàn)(第2版)].楊淑瑩.掃描版.pdf 29.3M 機(jī)器學(xué)習(xí):實(shí)用案例解析(中文版,帶完整書簽).pdf 34.7M .DS_Store 6KB python 學(xué)習(xí)資料 .pdf 747KB 深度學(xué)習(xí)的昨天、今天和明天.pdf 976KB 【試讀】《自然計(jì)算:DNA、量子比特和智能機(jī)器的未來》前言+目錄+第1章.pdf 4.6M 百度深度學(xué)習(xí)-CCF-2013Sep.pptx 28.7M 機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘方法和應(yīng)用.pdf 17.6M 深度學(xué)習(xí)(最全的中文版)_2017年新書.pdf 30.3M 機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘方法和應(yīng)用(經(jīng)典).pdf 12M 模式識別與智能計(jì)算-matlab技術(shù)實(shí)現(xiàn).pdf 27.9M 歐盟在多領(lǐng)域的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用需求.rar 1.1M 伯克利大學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)(Practical Machine Learning).rar 35.8M 深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)和算法比較分析.pdf 1.7M 機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)及配套代碼.rar 39.5M 機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)指導(dǎo).pdf 449KB 余凱_深度學(xué)習(xí)的昨天今天和明天.pdf 913KB 淺談深度學(xué)習(xí)_肖達(dá).pdf 10.2M 人工智能原理與應(yīng)用——專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、面向?qū)ο蟮姆椒╛10184566.pdf 9.8M 機(jī)器學(xué)習(xí)與概率圖模型_王立威.pdf 1.8M 機(jī)器學(xué)習(xí)十大算法.pdf 4.9M 百度深度學(xué)習(xí)進(jìn)展介紹.ppt 18M 機(jī)器學(xué)習(xí)部分課后習(xí)題答案.zip 651KB 深度學(xué)習(xí)——機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的新熱點(diǎn).pdf 4.4M 科研立項(xiàng)的極客之道.ppt 11.2M
上傳時間: 2013-07-02
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圖像配準(zhǔn)理論及算法研究.pdf cnn_tutorial.pdf Deep Learning(深度學(xué)習(xí))學(xué)習(xí)筆記整理.pdf 00.神經(jīng)?絡(luò)與深度學(xué)習(xí).pdf deep learning.pdf 深度學(xué)習(xí)方法及應(yīng)用PDF高清晰完整版.pdf 斯坦福大學(xué)-深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)教程.pdf 深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)教程.pdf deep+learning.pdf 深度學(xué)習(xí) 中文版 ---文字版.pdf 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與機(jī)器學(xué)習(xí)(原書第3版).pdf
標(biāo)簽: 低壓 電工 實(shí)用技術(shù) 問答
上傳時間: 2013-06-07
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8051單片機(jī)C語言徹底應(yīng)用:介紹8051單片機(jī)C語言結(jié)合硬件編程應(yīng)用的工程方法。《8051單片機(jī)C語言徹底應(yīng)用》通過一個個實(shí)用的例子分析,講解了C語言實(shí)現(xiàn)自動控制和界面的設(shè)計(jì)方法,技巧以及常見問題剖析。
上傳時間: 2013-07-24
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