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万用表检测应用学用速训

基于深度学习的目标检测原理与应用

基于深度学习的目标检测原理与应用

翟中华,孙云龙,陆澍旸 编著

已完结· 10.83万

本书遵循循序渐进、深入浅出的理念,引领读者夯实相关基础知识,掌握传统目标检测方法,再逐步过渡到深度学习的基本概念及分类用法,进而深入讲解目标检测的两阶段深度学习方法、一阶段学习方法,即从以R-CNN为代表的两阶段深度学习方法、以YOLO系列为代表的一阶段学习方法等,层层揭开深度学习用于目标检测的“神秘面纱”,探究其中的奥秘。本书适合目标检测领域的工程师、研究员阅读,也可作为深度学习相关专业本科生、研究生的重要参考书,还可作为互联网行业IT技术人员转型学习人工智能的参考用书。

深入理解计算机视觉:在边缘端构建高效的目标检测应用

深入理解计算机视觉:在边缘端构建高效的目标检测应用

张晨然 著

已完结· 23.28万

《深入理解计算机视觉:在边缘端构建高效的目标检测应用》按实战项目研发的先后顺序,介绍了目标检测神经网络从研发到运营的全生命周期。首先介绍了目标检测场景下的图片标注方法和数据格式,以及与之密切相关的特征融合网络和预测网络;介绍了数据“后处理”所涉及的 NMS 算法及其变种,在此基础上,读者只需结合各式各样的骨干网络就可以搭建完整的一阶段目标检测神经网络模型。接下来介绍了神经网络的动态模式和静态模式两种训练方法,以及训练过程中的数据监控和异常处理。最后以亚马逊云和谷歌 Coral 开发板为例,介绍了神经网络的云端部署和边缘端部署。其中,对于边缘端部署,本书还详细介绍了神经网络量化模型的基础原理和模型编译逻辑,这对将神经网络转化为可独立交付的产品至关重要。 《深入理解计算机视觉:在边缘端构建高效的目标检测应用》还结合智慧交通、智慧后勤、自动驾驶等项目,介绍了计算机视觉数据增强技术和神经网络性能评估原理,以及边缘计算网关、边缘计算系统、自动驾驶数据的计算原理和 PointNet++等多个三维目标检测神经网络,帮助读者快速将计算机视觉技术运用到实际生产中。 《深入理解计算机视觉:在边缘端构建高效

大数据背景下的Web层次化话题检测与跟踪关键技术研究及应用

大数据背景下的Web层次化话题检测与跟踪关键技术研究及应用

陈默 著

已完结· 6.22万

步步图解电子元器件应用与检测技能

步步图解电子元器件应用与检测技能

韩雪涛

已完结· 8.09万

就是要轻松:看图学万用表使用(双色版)

就是要轻松:看图学万用表使用(双色版)

杨清德

已完结· 7.87万

图解数学思维训练课:建立孩子的数学模型思维(乘法与除法应用训练课

图解数学思维训练课:建立孩子的数学模型思维(乘法与除法应用训练课

憨爸,胡斌,叶展行

已完结· 1.73万

光通信波段激光频率环的实现及测速应用

光通信波段激光频率环的实现及测速应用

郭善龙

已完结· 11.03万

本书主要介绍了光通信波段1560nm激光的非线性光学频率转换过程及应用,具体包括1560nm激光的非线性光学倍频过程(1560nm?780nm)、1560nm激光与倍频所得激光的非线性光学和频过程(1560nm+780nm?520nm)、所得和频激光经非线性光学参量振荡再次获得1560nm激光的过程(520nm?1560nm+780nm)及光通信波段激光在固体目标测速和面型方面的测量应用。本书介绍的非线性光学过程起始于1560nm半导体经典激光光源,经过一系列非线性光学频率演变,最终得到光学参量振荡状态下稳定的非简并1560nm激光输出,整个过程形成一个完整的频率变换环路。该频率连续演变过程的完成为从“经典光场”到“非经典量子光场”的实现提供了一种良好的可选实验方案,可以有力地服务于未来高保真量子光源的应用。本书详细介绍了上述非线性光学过程的理论计算和实验细节,适合量子光学、非线性光学及相近研究方向的师生阅读。

光通信波段激光频率环的实现及测速应用

光通信波段激光频率环的实现及测速应用

郭善龙

已完结· 11.03万

图解数学思维训练课:建立孩子的数学模型思维(多步计算应用训练课)

图解数学思维训练课:建立孩子的数学模型思维(多步计算应用训练课)

憨爸,胡斌,叶展行

已完结· 2.10万

步步图解万用表使用技能

步步图解万用表使用技能

韩雪涛 主编

已完结· 5.48万

大话万用表

大话万用表

杨清德

已完结· 4.04万

汽车万用表使用指南

汽车万用表使用指南

陈甲仕 主编

已完结· 4.53万

速学Linux:系统应用从入门到精通

速学Linux:系统应用从入门到精通

良许等 编著

已完结· 3132

经济学的思维方式:现实应用篇

经济学的思维方式:现实应用篇

(美)托马斯·索维尔

已完结· 16.98万

经济学绝不只是书本上的数字、图表和公式,它更是与政治、社会、心理密不可分的现实生活。当我们上班、纳税、买房、投资、储蓄、看病时,我们都该成为经济学家。在本书中,托马斯•索维尔将带领读者用经济学的眼光重新审视住房、医疗、就业、移民、歧视等与个人生活息息相关的社会问题,抽丝剥茧,透视决策失误背后的经济学逻辑。读毕此书,你将学会像经济学家一样思考,摆脱短视思维的桎梏,并有能力在面对新问题时提出兼具高度与深度的独到见解。

幸福的科学:积极心理学在教育中的应用

幸福的科学:积极心理学在教育中的应用

曾光,赵昱鲲等

已完结· 13.83万

积极心理学是研究人类幸福的科学,它弥补了心理学研究领域一直以来只注重人类心理问题的探讨,致力于将积极向上的心理传递给众人,在心理学发展史上是一个重要的里程碑。然而如何将这一门科学与教育相结合,为众多学子创造出更加积极的氛围从而使他们提高学习效率呢?教育者又应该如何改革自己的教育方式呢? 本书将积极教育所提倡的“非认知教育”与当代只关注“智力、知识、技能”的认知教育相结合,旨在将当代教育与积极心理学有序结合,帮助莘莘学子认识自我,丰富内心世界,感悟生命的美好,最终实现自我价值,拥有蓬勃发展的人生,同时帮助每位老师都体验到主观幸福感、生活满意感和事业成就感,从而使他们致力于积极创建积极和谐的校园,

管理心理学:理论、应用与案例

管理心理学:理论、应用与案例

孙喜林 赵艳辉

已完结· 21.64万

本书是一本既注重理论阐述又注重实际应用的富有特色的管理心理学教材。全书力求通俗易懂,简洁实用,主要内容有管理心理学概述、个体心理、态度与工作满意度、激励理论及应用、群体心理、团队及其建设、组织心理、领导心理,共8章。

实用运筹学:案例、方法及应用

实用运筹学:案例、方法及应用

邢光军

已完结· 10.99万

本书主要介绍在管理决策优化中常用的运筹学原理、模型和方法,其内容包括线性规划与单纯形法、对偶理论与灵敏度分析、运输问题、整数规划、动态规划、图与网络分析、存储论、排队论。在理论介绍中,本书注重企业管理决策的具体应用背景,并结合计算机应用的实现,强调实用性,做到容易理解和掌握运筹学的基本原理和方法,并且能够运用于实践。 本书可作为管理类、经济类本科生、工商管理硕士(MBA)和工程硕士运筹学课程教材和教学参考书,也可供企业经营管理、公共事业管理等人员参考。

应用统计学(第2版)

应用统计学(第2版)

潘鸿,张小宇,吴勇民

已完结· 13.87万

本书系统讲述应用统计学基本知识和基本技能,融入电子表格(Excel)的实际应用,介绍参数估计、假设检验、方差分析、相关与回归、时间序列分析、指数分析等应用统计方法。本书突出体现应用统计学的应用性、层次性和趣味性,坚持体系的完整性,注重传统与创新的统一及统计理论在实践中的应用,便于授课与学生自习使用。 本书提供电子课件、电子教案、上机操作数据、常函数实现用统计表、常用统计网站、补充阅读资料等配套教学(学习)资料,索取方式参见“配套资料索取说明”。 本书可作为经济管理类专业本科生的教材,也可作为从事相关工作人员的培训教材。

隐私计算与密码学应用实践

隐私计算与密码学应用实践

成方金融科技有限公司,张曙光等

已完结· 20.83万

随着数据要素化时代的到来,数据的流通和共享已成为数据要素化的显著特征。然而,这种流通和共享往往具有隐私泄露的风险,甚至可能给企业或个人造成不可估量的损失。为此,隐私计算技术成为数据要素化发展的重要支撑。 《隐私计算与密码学应用实践》以密码学知识体系作为介绍隐私计算的着眼点,系统介绍了如何通过密码学构建隐私计算体系,并解析了如何将这些知识体系应用到真实场景中。全书共分6章,内容涵盖基础密码学、前沿密码学及相关知识,同时也梳理了隐私计算应用、隐私计算算子、基础密码算法的具体对应关系。 《隐私计算与密码学应用实践》适合密码学、隐私保护、大数据和人工智能等相关专业的学生和初级从业者阅读,同时也适合对隐私计算、密码学感兴趣并尝试转岗的从业者阅读。

应用数学大师——林家翘传

应用数学大师——林家翘传

孙卫涛,刘俊丽

已完结· 7.33万

林家翘先生学贯中西、著作颇丰,被公认为当代国际应用数学泰斗、世界著名天体物理学家。他提出的流动稳定性和湍流理论曾解决了困扰科学界多年的“海森堡猜测”问题。林家翘先生也致力于推动中国科学和教育事业的发展,于晚年返回母校清华大学,主持创立“周培源应用数学研究中心”,为新一代科研人员提供了平台、指明了方向。《林家翘传(应用数学大师)》系统梳理了林家翘先生在求学与科研各个阶段的经历,全方位展现了这位学术大师的人生轨迹。全书约10万字,分14章。   《林家翘传(应用数学大师)》由孙卫涛、刘俊丽编著。

创业实训技术应用

创业实训技术应用

张立艳

已完结· 3.44万

创业实训技术包括《创业实训教程》《创业实训案例卡》及《创业实训技术应用》三个组成部分。《创业实训教程》讲述创业过程的0丰2关键知识点及逻辑关系;《创业实训案例卡》以扑克牌的形式表现;《创业实训技术应用》与《创业实训教程》配合使用,主要介绍与指导如何进行创业基础课程教学,对创业教师组织教学及学生创业训练进行规范与提出建议,并提供记录学生创业实训情况及创业计划书模板等工具。 本书可作为高等院校财会、市场营销、物流管理、企业管理、国际贸易等经管类专业的教学用书,也可供从事创业教育相关工作的人员参考与学习之用。

管理学理论与应用

管理学理论与应用

符运能

已完结· 27.93万

[中国纺织出版社]

5G商用:打造高速智能应用场景

5G商用:打造高速智能应用场景

潘文等

已完结· 9.88万

本书在介绍移动通信系统从第一代至今的总体发展过程的基础上,重点介绍了5G的标准演进、全球5G的研发和商用进展,详细论述了我国5G的研发和网络部署情况、产业发展、商用模式等。而且,作为首次系统性地阐述我国5G产业生态建设情况的图书,本书以丰富的数据和鲜活的案例介绍了5G将给社会带来的巨大变革。此外,作者在书中还对5G时代的未米走向发表了见解。

车路云网一体化智慧高速公路成套技术及场景应用

车路云网一体化智慧高速公路成套技术及场景应用

何勇海 著

已完结· 3.55万

类脑智能——大脑情感学习模型的应用研究

类脑智能——大脑情感学习模型的应用研究

梅英 著

已完结· 5.91万

应用型商科学生竞争力研究报告

应用型商科学生竞争力研究报告

段祥伟

已完结· 14.81万

北京联合大学商务学院近40名师生前往深圳市游学,分别就大学生就业状况、深圳市房价变动的影响因素、深圳市产业结构、应用型商科大学生就业能力构成、大学生就业压力五个课题进行了调研,在全面了解用人单位的人才诉求以及应用型商科大学的人才培养计划的基础上,从精细化职业指导的内涵、应用型商科院校精细化职业指导的意义以及应用型商科高校精细化职业指导初探三个方面给出了大量的研究理论和成果。 本书适合相关研究领域的专家、学者以及高等院校大学毕业生就业指导人员阅读参考。

深度学习原理与应用

深度学习原理与应用

周中元,黄颖,张诚,周新

已完结· 16.52万

本书系统性地介绍了深度学习的原理、关键技术及相关应用,首先从基本概念、必备的线性代数、微积分、概率统计等数学知识等入手,这些预备知识可帮助读者更好地理解深度学习技术。接着对深度学习方法和技术进行了详细介绍,包括卷积神经网络、反馈神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等,针对每个技术都力图用简单易懂的语言、详尽的公式推导说明和生动的图形展示知识点,并附上应用样例,便于读者将概念、原理、公式和应用融会贯通。本书还考虑到初学者尽快入门的需求,对深度学习开发工具和处理技巧进行了细致的梳理和总结。最后本书对深度学习应用前景、发展趋势、未来研究趋势等进行了分析,具有一定前瞻性。本书涵盖了大量深度学习的技术细节,适用于不同层次的读者。

深度学习应用与实战

深度学习应用与实战

韩少云,王海军,杨瑞红,等 编著

已完结· 8.95万

《深度学习应用与实战(全彩)》系统介绍了神经网络和深度学习,并结合实际应用场景和综合案例,让读者深入了解深度学习。 《深度学习应用与实战(全彩)》共16章,分为4个部分。第1部分介绍了深度学习基础算法与应用,主要包括神经网络和深度学习的相关概念、多层神经网络的基本原理和具体应用、卷积神经网络的原理及项目案例实现、优化算法与模型管理。第2部分介绍了深度学习进阶算法与应用,主要包括经典的深度卷积神经网络,ResNet、DenseNet和MobileNet,目标检测的基本概念和常见算法,循环神经网络的基本概念和具体应用。第3部分介绍了时空数据模型与应用,主要包括CNN-LSTM混合模型的基本概念和具体应用,多元时间序列神经网络、注意力机制和Transformer的基本结构和具体应用。第4部分介绍了生成对抗网络及其应用,主要包括生成对抗网络的基本概念及其模型的结构和训练过程,使用检测模型、识别模型对车牌进行检测与识别。 《深度学习应用与实战(全彩)》适合对人工智能、机器学习、神经网络和深度学习等感兴趣的读者阅读,也适合作为本科院校和高等职业院校人工智能相关专业的教材。本书可以帮助有一定基础的读

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

深度强化学习核心算法与应用

深度强化学习核心算法与应用

陈世勇,苏博览,杨敬文

已完结· 8.14万

强化学习是实现决策智能的主要途径之一。经历数十年的发展,强化学习领域已经枝繁叶茂,技术内容纷繁复杂,这也为初学者快速入门造成障碍。 本书是一本深度强化学习领域的入门读物。全书分为四部分。第一部分主要阐述强化学习领域的基本理论知识;第二部分讲解深度强化学习常用算法的原理、各算法之间的继承与发展,以及各自的算法流程;第三部分总结深度强化学习算法在游戏、推荐系统等领域的应用;第四部分探讨了该领域存在的问题和发展前景。 本书适合对强化学习感兴趣的读者阅读。

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