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题名:
深度学习计算机视觉实战
    
 
作者: 迦得 著 ;林赐 译
分册:  
出版信息: 北京   清华大学出版社  2020
页数: 13,324页
开本: 24cm
丛书名:
单 册:
中图分类: TP181 , TP302.7
科图分类:
主题词: 计算机视觉 , 机器学习
电子资源:
ISBN: 978-7-302-55822-4
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200 1  @a深度学习计算机视觉实战@9shen du xue xi ji suan ji shi jue shi zhan@b专著@e卷积神经网络、Python、TensorFlow和Kivy@f(埃及)艾哈迈德·法齐·迦得(Ahmed Fawzy Gad)著@g林赐译
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305    @a由Apress出版公司授权清华大学出版社
312    @a封面英文题名:Practical computer vision applications using deep learning with CNNs : with detailed examples in python using tensorFlow and Kivy
330    @a本书将帮助你学习深度学习和计算机视觉概念。首先解释传统的机器学习管道,分析图像数据集,介绍人工神经网络(ANN)。此后使用Python从头构建应用,并用遗传算法进行优化。本书分析计算机视觉领域传统人工功能的局限性,解释最新的解决方案,即CNN深度学习模型。介绍CNN基础知识,分析CNN与FCNN的不同,以及CNN的效率优势,带你深刻理解CNN模型。将使用TensorFlow构建一个实用的图像识别模型,通过Flask部署到Web服务器上,使其可通过Internet访问。使用Kivy和Numpy,你将创建低开销的跨平台数据科学应用程序。
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    深度学习计算机视觉实战:卷积神经网络、Python、TensorFlow和Kivy/(埃及)艾哈迈德·法齐·迦得(Ahmed Fawzy Gad)著/林赐译.-北京:清华大学出版社,2020
    13,324页;24cm
    
    
    ISBN 978-7-302-55822-4:CNY98.00
    本书将帮助你学习深度学习和计算机视觉概念。首先解释传统的机器学习管道,分析图像数据集,介绍人工神经网络(ANN)。此后使用Python从头构建应用,并用遗传算法进行优化。本书分析计算机视觉领域传统人工功能的局限性,解释最新的解决方案,即CNN深度学习模型。介绍CNN基础知识,分析CNN与FCNN的不同,以及CNN的效率优势,带你深刻理解CNN模型。将使用TensorFlow构建一个实用的图像识别模型,通过Flask部署到Web服务器上,使其可通过Internet访问。使用Kivy和Numpy,你将创建低开销的跨平台数据科学应用程序。
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正题名:深度学习计算机视觉实战     索取号:TP302.7/13         预约/预借

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1 1911114   219111146   样本书库/ [索取号:TP302.7/13] 在馆    
2 1911115   219111155   新区/5100060301/ [索取号:TP302.7/13] 在馆    
3 1911116   219111164   新区/5100060301/ [索取号:TP302.7/13] 在馆    
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