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Tensorflow:实战Google深度学习框架_带书签高清PDF完整版
目录简介
第1章 深度学习简介 1
1.1 人工智能、机器学习与深度学习 2
1.2 深度学习的发展历程 7
1.3 深度学习的应用 10
1.3.1 计算机视觉 10
1.3.2 语音识别 14
1.3.3 自然语言处理 15
1.3.4 人机博弈 18
1.4 深度学习工具介绍和对比 19
小结 23
第2章 TensorFlow环境搭建 25
2.1 TensorFlow的主要依赖包 25
2.1.1 Protocol Buffer 25
2.1.2 Bazel 27
2.2 TensorFlow安装 29
2.2.1 使用Docker安装 30
2.2.2 使用pip安装 32
2.2.3 从源代码编译安装 33
2.3 TensorFlow测试样例 37
小结 38
第3章 TensorFlow入门 40
3.1 TensorFlow计算模型——计算图 40
3.1.1 计算图的概念 40
3.1.2 计算图的使用 41
3.2 TensorFlow数据模型——张量 43
3.2.1 张量的概念 43
3.2.2 张量的使用 45
3.3 TensorFlow运行模型——会话 46
3.4 TensorFlow实现神经网络 48
3.4.1 TensorFlow游乐场及神经网络简介 48
3.4.2 前向传播算法简介 51
3.4.3 神经网络参数与TensorFlow变量 54
3.4.4 通过TensorFlow训练神经网络模型 58
3.4.5 完整神经网络样例程序 62
小结 65
第4章 深层神经网络 66
4.1 深度学习与深层神经网络 66
4.1.1 线性模型的局限性 67
4.1.2 激活函数实现去线性化 70
4.1.3 多层网络解决异或运算 73
4.2 损失函数定义 74
4.2.1 经典损失函数 75
4.2.2 自定义损失函数 79
4.3 神经网络优化算法 81
4.4 神经网络进一步优化 84
4.4.1 学习率的设置 85
4.4.2 过拟合问题 87
4.4.3 滑动平均模型 90
小结 92
第5章 MNIST数字识别问题 94
5.1 MNIST数据处理 94
5.2 神经网络模型训练及不同模型结果对比 97
5.2.1 TensorFlow训练神经网络 97
5.2.2 使用验证数据集判断模型效果 102
5.2.3 不同模型效果比较 103
5.3 变量管理 107
5.4 TensorFlow模型持久化 112
5.4.1 持久化代码实现 112
5.4.2 持久化原理及数据格式 117
5.5 TensorFlow最佳实践样例程序 126
小结 132
第6章 图像识别与卷积神经网络 134
6.1 图像识别问题简介及经典数据集 135
6.2 卷积神经网络简介 139
6.3 卷积神经网络常用结构 142
6.3.1 卷积层 142
6.3.2 池化层 147
6.4 经典卷积网络模型 149
6.4.1 LeNet-5模型 150
6.4.2 Inception-v3模型 156
6.5 卷积神经网络迁移学习 160
6.5.1 迁移学习介绍 160
6.5.2 TensorFlow实现迁移学习 161
小结 169
第7章 图像数据处理 170
7.1 TFRecord输入数据格式 170
7.1.1 TFRecord格式介绍 171
7.1.2 TFRecord样例程序 171
7.2 图像数据处理 173
7.2.1 TensorFlow图像处理函数 174
7.2.2 图像预处理完整样例 183
7.3 多线程输入数据处理框架 185
7.3.1 队列与多线程 186
7.3.2 输入文件队列 190
7.3.3 组合训练数据(batching) 193
7.3.4 输入数据处理框架 196
小结 198
第8章 循环神经网络 200
8.1 循环神经网络简介 200
8.2 长短时记忆网络(LTSM)结构 206
8.3 循环神经网络的变种 212
8.3.1 双向循环神经网络和深层循环神经网络 212
8.3.2 循环神经网络的dropout 214
8.4 循环神经网络样例应用 215
8.4.1 自然语言建模 216
8.4.2 时间序列预测 225
小结 230
第9章 TensorBoard可视化 232
9.1 TensorBoard简介 232
9.2 TensorFlow计算图可视化 234
9.2.1 命名空间与TensorBoard图上节点 234
9.2.2 节点信息 241
9.3 监控指标可视化 246
小结 252
第10章 TensorFlow计算加速 253
10.1 TensorFlow使用GPU 253
10.2 深度学习训练并行模式 258
10.3 多GPU并行 261
10.4 分布式TensorFlow 268
10.4.1 分布式TensorFlow原理 269
10.4.2 分布式TensorFlow模型训练 272
10.4.3 使用Caicloud运行分布式TensorFlow 282
小结 287
2018-08-19
机器学习实战_超高清_人邮出版 pdf
机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向,在现今的大数据时代背景下,捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式,成为各行业求生存、谋发展的决定性手段,这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目。
本书第一部分主要介绍机器学习基础,以及如何利用算法进行分类,并逐步介绍了多种经典的监督学习算法,如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树(CART)算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法:k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。
全书通过精心编排的实例,切入日常工作任务,摒弃学术化语言,利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计数据,进行数据分析及可视化。通过各种实例,读者可从中学会机器学习的核心算法,并能将其运用于一些策略性任务中,如分类、预测、推荐。另外,还可用它们来实现一些更高级的功能,如汇总和简化等。
2018-05-04
深度学习 中文版_带书签_超高清
《深度学习》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写,是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分:第1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念,它们是深度学习的预备知识;第2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术;第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法,它们被公认为是深度学习未来的研究重点。
《深度学习》适合各类读者阅读,包括相关专业的大学生或研究生,以及不具有机器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识,以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。
2018-04-20
大数据Spark企业级实战版_带书签_高清完整版.pdf
【更多关于《Spark》资料,加qq群:931257845领取!】
Spark是当今大数据领域最活跃、最热门、最高效的大数据通用计算平台,是Apache软件基金会下所有开源项目中三大顶级开源项目之一。
《大数据Spark企业级实战》详细解析了企业级Spark开发所需的几乎所有技术内容,涵盖Spark的架构设计、Spark的集群搭建、Spark内核的解析、Spark SQL、MLLib、GraphX、Spark Streaming、Tachyon、SparkR、Spark多语言编程、Spark常见问题及调优等,并且结合Spark源码细致的解析了Spark内核和四大子框架,最后在附录中提供了的Spark的开发语言Scala快速入门实战内容,学习完此书即可胜任绝大多数的企业级Spark开发需要。
2018-03-10
C++ 程序设计语言:第4部分 标准库(原书第4版)超清版。第1~3部分 请看我的上一个上传。
C++语言之父的经典名著之最新版本,全面掌握标准C++11及其编程技术的权威指南!
本书是在C++语言和程序设计领域具有深远影响、畅销不衰的经典著作,由C++语言的设计者和最初的实现者Bjarne Stroustrup编写,对C++语言进行了最全面、最权威的论述,覆盖标准C++以及由C++所支持的关键编程技术和设计技术。本书英文原版一经面世,即引起业内人士的高度评价和热烈欢迎,先后被翻译成德、希、匈、西、荷、法、日、俄、中、韩等近20种语言,数以百万计的程序员从中获益,是无可取代的C++经典力作。
新的C++11标准使得程序员能以更清晰、更简明、更直接的方式表达思想,从而编写出更快速和高效的代码。在最新出版的第4版中,Stroustrup博士针对最新的C++11标准,为所有希望更有效使用C++语言编程的程序员重新组织、扩展和全面重写了这本C++语言的权威参考书和学习指南,细致、全面、综合地阐述了C++语言及其基本特性、抽象机制、标准库和关键设计技术。
新的C++11标准的内容包括
支持并发处理。
正则表达式、资源管理指针、随机数、改进的容器(包括哈希表)以及其他很多特性。
通用和一致的初始化机制、更简单的for语句、移动语义、基础的Unicode支持。
lambda表达式、通用常量表达式、控制类缺省定义的能力、可变参数模板、模板别名、用户定义的字面值常量。
兼容性问题。
资源简介来自豆瓣
https://book.douban.com/subject/26900000/
2018-02-28
C++编程思想(第二版)高清中文版.pdf
C++编程思想(中文译),作者:(美)Bruce Eckel著
Bruce Eckel是《C++编程思想》的作者,他有20年专业编程经验,并自1986年起教育人们如何撰写面向对象程序,足迹遍及全球,成为一位知名的C++教师和顾问,如今兼涉Java。Eckel是C++标准委员会拥有表决权的成员之一,曾经写过另五本面向对象编程书籍,发表过150篇以上的文章,是多本计算机杂志的专栏作家。Eckel开创Software Development Conference的C++、Java、Python等多项研讨活动。拥有应用物理学学士和计算机工程学硕士学位。
2018-02-27
鸟哥的Linux私房菜 基础学习篇(第三版)高清pdf完整版
欢迎志趣相投的伙伴下载学习~~
本书是最具知名度的Linux入门书《鸟哥的Linux私房菜基础学习篇》的最新版,全面而详细地介绍了Linux操作系统。全书分为5个部分:第一部分着重说明Linux的起源及功能,如何规划和安装Linux主机;第二部分介绍Linux的文件系统、文件、目录与磁盘的管理;第三部分介绍文字模式接口 shell和管理系统的好帮手shell脚本,另外还介绍了文字编辑器vi和vim的使用方法;第四部分介绍了对于系统安全非常重要的Linux账号的管理,以及主机系统与程序的管理,如查看进程、任务分配和作业管理;第五部分介绍了系统管理员(root)的管理事项,如了解系统运行状况、系统服务,针对登录文件进行解析,对系统进行备份以及核心的管理等。
本书内容丰富全面,基本概念的讲解非常细致,深入浅出。各种功能和命令的介绍,都配以大量的实例操作和详尽的解析。本书是初学者学习Linux不可多得的一本入门好书。
2018-02-27
空空如也
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