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武器店学徒

我在殡仪馆当学徒

我在殡仪馆当学徒

五更半

已完结· 188.97万

母亲身患癌症,我为了给母亲筹钱治病,来到了殡仪馆当学徒。殡仪馆怪事连连,阴森恐怖,尤其是第三号停尸柜,隐藏着不为人知的秘密。我在炼尸工老郭头的指引下,一步步解开三号停尸柜的秘密。

阴阳学徒

阴阳学徒

大梦易醒

连载中· 2995

现实生活中的不易与压力,让刘易梦中穿越回到童年,当童年时遇到的人和事情重新出现时,当他用成年人的眼光重新审视这个世界时,发现了这个世界与原来不同的地方,原来在上一世他与许多人许多事只是擦肩而过。这一次他要用阴阳学书写与众不同的人生

金庸武侠中的法律学

金庸武侠中的法律学

黄豹

已完结· 14.99万

《金庸武侠中的法律学》一书萌芽于作者多年来对金庸武侠小说的热爱,这是一本从法律角度对金庸武侠小说进行解读的书籍。针对金庸15部武侠小说中精选出的54个故事情节、问题困境,从宪政学、民商法学、婚姻家庭、刑法学、程序法学、国家民族等六个方面,展开有针对性的法律分析与解释、论证,视角新颖、方法独特,内容引人入胜。对金庸武侠小说中蕴含的人文社会科学开展广泛涉猎和细致梳理,毫无意义是法学研究领域细化和扩充的题中之义。

别人都在顿悟,你竟然篡改武学!

别人都在顿悟,你竟然篡改武学!

落风泊

已完结· 99.97万

  箫风刚穿越就被逼上了死路,逼迫练就错误手写武技,让人逼上绝路。  意外觉醒满级悟性,逆天改命!  武技演练路数错误?  满级悟性直接整改!  功法等级太低?  错误修练,篡改升级,通悟天阶功法!  修练太慢?  强行作死,通悟快速吸收灵气方法,修为飙升!  诸天大佬:“别人都在老老实实的顿悟,你却只会篡改武学!”  ……

机器学习数学基础

机器学习数学基础

齐伟

已完结· 17.47万

OpenCV 4机器学习算法原理与编程实战

OpenCV 4机器学习算法原理与编程实战

朱斌

已完结· 13.09万

《OpenCV 4机器学习算法原理与编程实战》主要面向机器学习领域的研究与开发人员,采用原理结合实战的方式,介绍OpenCV 4 的机器学习算法模块与深度神经网络模块中的核心算法原理与C++编程实战。全书共10 章, 第1~3 章,介绍OpenCV 4 的基础知识、基本图像操作和机器学习基础知识;第4~8 章,介绍K-means、KNN、决策树、随机森林、Boosting 算法和支持向量机等机器学习算法与编程实战;第9~10 章,介绍神经网络与深度神经网络的基本原理与编程实战,并提供了多种类型的深度学习模型的部署示例代码。 《OpenCV 4机器学习算法原理与编程实战》基本聚焦于机器学习在计算机视觉领域的应用,既可以作为相关专业学生的教材,也可以作为研究人员或工程技术人员的参考资料。

武术课程探析与教学创新研究

武术课程探析与教学创新研究

郭纯

已完结· 33.44万

[中国纺织出版社]

因果推断与机器学习(修订版)

因果推断与机器学习(修订版)

郭若城等 编著

已完结· 14.01万

《因果推断与机器学习(修订版)》是一本理论扎实,同时联系实际应用的图书。全书系统地介绍了因果推断的基本知识、基于机器学习的因果推断方法和基于因果推断的机器学习方法及其在一些重要领域的应用。 《因果推断与机器学习(修订版)》共分6 章。第1 章从结构因果模型和潜在结果框架出发,介绍因果推断的基本概念和方法。第2 章介绍近年统计和机器学习文献中出现的一些重要的基于机器学习的因果推断方法。第3 章介绍能够提高机器学习模型的泛化能力的因果表征学习。第4 章介绍因果机器学习如何提高机器学习模型的可解释性与公平性。第5 章介绍因果机器学习在推荐系统和学习排序中的应用。第6 章是对全书的一个总结和对未来的展望。 《因果推断与机器学习(修订版)》对结合因果推断和机器学习的理论与实践进行了介绍。并在第1 版的基础上对一些陈旧的内容做了更新。通过阅读本书,读者不仅可以掌握因果机器学习的基础理论,还可对本书中提到的论文代码进行钻研,从而在实践中加深对因果机器学习的理解。 《因果推断与机器学习(修订版)》适合对因果推断和机器学习感兴趣的高校学生、教师阅读,也适合相关行业的工程师、数据科学家和研究员阅读。

分布式机器学习——系统、工程与实战

分布式机器学习——系统、工程与实战

柳浩 著

已完结· 34.16万

速通机器学习

速通机器学习

卢菁 著

已完结· 12.65万

速通机器学习

速通机器学习

卢菁 著

已完结· 12.65万

从零开始学做酒店经理

从零开始学做酒店经理

容莉 编著

已完结· 38.86万

机器学习实战营:从理论到实战的探索之旅

机器学习实战营:从理论到实战的探索之旅

谢雪葵,刘嘉蕊 编著

已完结· 10.48万

本书是一本机器学习实用指南,提供从基础知识到进阶技能的全面学习路径。本书以浅显 易懂的方式介绍了机器学习的基本概念和主要类型,并详细介绍使用 Python 及常见的库进行数 据处理和机器学习的实操。此外,介绍了数据预处理的详细过程,最后通过若干典型案例加深 读者对机器学习的理解。本书适合对机器学习感兴趣的初学者,也可作为软件开发人员、数据分析师、学术研究人员的参考书籍。

从零开始学开店

从零开始学开店

佚名

已完结· 18.40万

《从零开始学开店》是畅销书《开店必读大全集》的最新升级版,原版在全国书城开店创业类图书中销量排名第一。 《从零开始学开店》内容全面,有网店、餐饮店、零售店、小吃店、加盟店等各种各类店铺的最新、最全实战宝典,开店的全过程和运营的方方面面都有介绍。 有图有步骤,使读者轻松上手。 案例实用,揭秘开店大卖家的成功秘笈,让您少走弯路。 技巧与问答,将成功卖家的一些宝贵技巧和经验加以总结和提炼。

可解释机器学习:黑盒模型可解释性理解指南

可解释机器学习:黑盒模型可解释性理解指南

(德)克里斯托夫·莫尔纳(ChristophMolnar)

已完结· 13.24万

机器学习虽然对改进产品性能和推进研究有很大的潜力,但无法对它们的预测做出解释,这是当前面临的一大障碍。本书是一本关于使机器学习模型及其决策具有可解释性的书。本书探索了可解释性的概念,介绍了简单的、可解释的模型,例如决策树、决策规则和线性回归,重点介绍了解释黑盒模型的、与模型无关的方法,如特征重要性和累积局部效应,以及用Shapley 值和LIME 解释单个实例预测。 《可解释机器学习:黑盒模型可解释性理解指南》对所有的解释方法进行了深入说明和批判性讨论,例如它们如何在黑盒下工作、它们的优缺点是什么、如何解释它们的输出。本书将解答如何选择并正确应用解释方法。本书的重点是介绍表格式数据的机器学习模型,较少涉及计算机视觉和自然语言处理任务。 《可解释机器学习:黑盒模型可解释性理解指南》适合机器学习从业者、数据科学家、统计学家和所有对使机器学习模型具有可解释性感兴趣的人阅读。

深度学习与机器人

深度学习与机器人

张锐 主编

已完结· 6.64万

Python机器学习算法与实战

Python机器学习算法与实战

孙玉林,余本国

已完结· 13.02万

《Python机器学习算法与实战》基于Python语言,结合实际的数据集,介绍如何使用机器学习与深度学习算法,对数据进行实战分析。本书在内容上循序渐进,先介绍了Python的基础内容,以及如何利用Python中的第三方库对数据进行预处理和探索可视化的相关操作,然后结合实际数据集,分章节介绍了机器学习与深度学习的相关算法应用。 《Python机器学习算法与实战》为读者提供了源程序和使用的数据集,方便读者在阅读时同步运行程序,在增强学习效果的同时为读者节省了编写程序的时间。源程序使用Notebook的形式进行组织,每个小节注释清晰,讲解透彻。同时为程序配备了相应的视频讲解,辅助读者加强对程序的理解和消化。本书在简明扼要地介绍算法原理的同时,更加注重实战应用和对结果的解读。 《Python机器学习算法与实战》适合需要掌握机器学习与深度学习基础的读者,学习完本书后,读者将会具备选择合适算法,完成对自有数据集的预处理、建模分析与预测的能力,并且会对机器学习与深度学习算法有更深的理解。

MLOps实践——机器学习从开发到生产

MLOps实践——机器学习从开发到生产

李攀登

已完结· 16.13万

在大数据时代,机器学习(ML)在互联网领域取得了巨大的成功,数据应用也逐渐从“数据驱动”阶段向“模型驱动”阶段跃升,但这也给ML项目落地带来了更大的困难,为了适应时代的发展,MLOps应运而生。本书从多个方面介绍了MLOps实践路径,内容涵盖了设计、构建和部署由ML驱动的应用程序所需的各种实用技能。 《MLOps实践——机器学习从开发到生产(全彩)》适合数据科学家、软件工程师、ML工程师及希望学习如何更好地组织ML实验的研究人员阅读,可以帮助他们建立实用的MLOps实践框架。

深度强化学习理论及其在机器人运动控制中的应用实践

深度强化学习理论及其在机器人运动控制中的应用实践

姚世选 著

已完结· 12.45万

Python机器学习技术:模型关系管理

Python机器学习技术:模型关系管理

丁亚军

已完结· 15.19万

器宗弃徒

器宗弃徒

勇敢不是彪

连载中

80后中年宅男加班猝死,穿越到异世界器宗,身为器宗弃徒,立誓不再加班。

隐私保护机器学习

隐私保护机器学习

王力,张秉晟,陈超超

已完结· 15.85万

随着社会数字化和信息化的程度越来越高,数据资源作为一种互联网时代的新能源所表现出的数据流动价值越来越得到人们的重视。在大数据背景下,机器学习技术正被广泛应用在各个领域,充分发挥数据的价值。与此同时,在对数据隐私的担忧声中,政府开始行动制定数据使用合规法案。传统的机器学习方法受到了制约,大量的数据因为需要依法保护而无法被联合在一起进行建模,隐私保护机器学习的概念应运而生。本书将介绍隐私保护机器学习的原理、方法和应用,主要介绍机器学习和隐私保护技术的基础知识,并讲解隐私保护机器学习的应用,包括隐私求交、安全多方计算、线性模型、树模型、神经网络。同时本书还介绍隐私保护机器学习的具体应用场景,深入讲解其技术原理。 本书既适合隐私保护机器学习领域的从业者阅读,也可供高等院校相关专业的本科生、研究生学习参考。

数据产品经理高效学习手册——产品设计、技术常识与机器学习

数据产品经理高效学习手册——产品设计、技术常识与机器学习

张威

已完结· 27.93万

Spark机器学习进阶实战

Spark机器学习进阶实战

马海平等

已完结· 16.09万

Spark机器学习进阶实战

Spark机器学习进阶实战

马海平等

已完结· 16.09万

TensorFlow机器学习(原书第2版)

TensorFlow机器学习(原书第2版)

【美】克里斯·马特曼(ChrisMattmann)

已完结

白话大数据与机器学习

白话大数据与机器学习

高扬等

已完结· 26.21万

机器人智能视觉感知与深度学习应用

机器人智能视觉感知与深度学习应用

梁桥康,秦海,项韶 著

已完结· 18.65万

基于机器学习的数据缺失值填补:理论与方法

基于机器学习的数据缺失值填补:理论与方法

赖晓晨,张立勇,刘辉,吴霞

已完结· 19.74万

就是要轻松:看图学电子元器件(双色版)

就是要轻松:看图学电子元器件(双色版)

杨清德

已完结· 2.67万

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