本書通過基礎(chǔ)理論和算法實(shí)戰(zhàn)相結(jié)合，循序漸進(jìn)地介紹了深度學(xué)習(xí)與交通大數(shù)據(jù)領(lǐng)域內(nèi)的計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)知識(shí)案例和應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)案例，并通過PyTorch框架實(shí)現(xiàn)所有深度學(xué)習(xí)算法及案例應(yīng)用。全書共8章，分別介紹了Python基礎(chǔ)知識(shí)、PyTorch基礎(chǔ)知識(shí)、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)模型，以及基于深度學(xué)習(xí)的軌道交通刷卡數(shù)據(jù)、共享單車軌跡數(shù)據(jù)、出租車軌跡數(shù)

本書從多維數(shù)組Tensor開始，循序漸進(jìn)地介紹PyTorch各方面的基礎(chǔ)知識(shí)，并結(jié)合深度學(xué)習(xí)中的經(jīng)典應(yīng)用，帶領(lǐng)讀者從零開始完成幾個(gè)經(jīng)典而有趣的實(shí)際項(xiàng)目，包括動(dòng)漫頭像生成、風(fēng)格遷移、自動(dòng)寫詩以及目標(biāo)檢測(cè)。本書還介紹了PyTorch的幾個(gè)高級(jí)擴(kuò)展，包括向量化計(jì)算、分布式加速以及CUDA擴(kuò)展。本書既適合深度學(xué)習(xí)的初學(xué)者及第一

本書是由作者總結(jié)多年在遙感圖像處理領(lǐng)域的本科教學(xué)與研究生培養(yǎng)經(jīng)驗(yàn)，依托團(tuán)隊(duì)在目標(biāo)檢測(cè)識(shí)別、語義分割、目標(biāo)跟蹤、人臉識(shí)別、生成對(duì)抗及圖像理解等圖像處理實(shí)際工程優(yōu)勢(shì)編寫而成。本書從深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)出發(fā)，讓學(xué)生掌握反向傳播、過擬合、損失和優(yōu)化、激活函數(shù)等知識(shí)，然后從深度學(xué)習(xí)的歷史出發(fā)，由Alexnet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)開始，逐步RCMN

機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)基于PythonSKlearn的解析本書前6章介紹基礎(chǔ)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)探索、數(shù)據(jù)預(yù)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)模型（分類、回歸、聚類）、集成學(xué)習(xí)、模型評(píng)估及持久化；第7章介紹機(jī)器學(xué)習(xí)在土木工程中的應(yīng)用場(chǎng)景，并以五個(gè)工程案例系統(tǒng)化講解SKlearn庫的應(yīng)用。本書輕原理、重實(shí)踐，適合廣大對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)有興趣，并且想系統(tǒng)學(xué)習(xí)數(shù)理統(tǒng)計(jì)的讀

本書主要包括深度學(xué)習(xí)的理論部分與實(shí)踐部分。在本書的理論部分中,本書從“學(xué)習(xí)”展開,通過對(duì)學(xué)習(xí)的詞源考察、歷史視野、學(xué)術(shù)視野梳理以及不同生命階段學(xué)習(xí)的分析,明確學(xué)習(xí)的本質(zhì)意涵和基本觀念。在此基礎(chǔ)上,分別從深度學(xué)習(xí)的緣起和進(jìn)展、理論基礎(chǔ)、基本內(nèi)涵、過程模型、評(píng)價(jià)模式五個(gè)維度對(duì)“深度學(xué)習(xí)”理論展開闡述。在本書的實(shí)踐部分,基于

本書主要介紹了以Python為語言的人工智能相基礎(chǔ)概念和算法,以實(shí)訓(xùn)為主,在實(shí)訓(xùn)案例中深刻理解與掌握人工智能相關(guān)應(yīng)用。本書共分為五篇。第一篇介紹Python的基礎(chǔ)用法,包含了變量、操作符、列表、元組、字典、科學(xué)計(jì)算庫Numpy、可視化庫matplotlib等,第二篇介紹機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用,如KNN、邏輯回歸、決策樹等,第

本書圍繞人工智能基礎(chǔ)知識(shí)介紹了基本開發(fā)環(huán)境及編程基礎(chǔ)知識(shí),機(jī)器學(xué)習(xí)中經(jīng)典及常用算法及算法實(shí)現(xiàn),深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)和實(shí)現(xiàn)環(huán)境,以及深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)過程,計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理的部分算法實(shí)現(xiàn),最后通過兩個(gè)嵌入式人工智能案例融合前面章節(jié)介紹的基礎(chǔ)算法,完整實(shí)現(xiàn)了人工智能在實(shí)際生活中的應(yīng)用實(shí)例。通過學(xué)習(xí),學(xué)生能掌握人工智能的

本書主要包括以下內(nèi)容:1.針對(duì)鏈接數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn),將數(shù)據(jù)的邏輯結(jié)構(gòu)抽象成模塊化本體庫,給出了本體模塊知識(shí)完整性的概念,并證明了知識(shí)完整性的相關(guān)性質(zhì)。在此基礎(chǔ)上,提出了針對(duì)模塊化語義數(shù)據(jù)的保守?cái)U(kuò)充集成算法,分析并驗(yàn)證了算法的可行性和正確性。2.以RDF三元組為研究對(duì)象,研究了結(jié)構(gòu)化語義數(shù)據(jù)源的語義擴(kuò)展問題。通過分析三元組

本書以“模擬論”化解種種對(duì)AI的質(zhì)疑；以通俗的語言、清晰的邏輯、有趣的歷史回眸和作者自己的工作體驗(yàn)引導(dǎo)讀者，撥開圍繞AI的重重迷霧，獲得必備的AI概念和知識(shí)，了解AI的學(xué)術(shù)派別以及目前的困境和發(fā)展趨勢(shì)。從而看清我們國家和教育、科學(xué)、企業(yè)界面臨的競爭態(tài)勢(shì)，自覺建立歡迎AI與人類共生的科學(xué)心態(tài)，主動(dòng)投入自己“優(yōu)雅轉(zhuǎn)型”的歷

本書是創(chuàng)客應(yīng)用技能訓(xùn)練叢書之一,本書遵循“以能力培養(yǎng)為核心,以技能訓(xùn)練為主線,以理論知識(shí)為支撐”的編寫思想,采用基于工作過程的任務(wù)驅(qū)動(dòng)教學(xué)模式,使用基于智能硬件ESP32WiFi模塊的優(yōu)創(chuàng)ESP32開發(fā)板、WeMosD1R32開發(fā)板,應(yīng)用ArduinoIDE開發(fā)環(huán)境、MicroPythonIDE開發(fā)環(huán)境及編程方法,以4