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Java-Deep-Learning-Cookbook: 《Java深度学习食谱》，由Packt出版

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简介：
本书《Java深度学习食谱》由Packt出版社出版，提供了一系列使用Java进行深度学习的实际解决方案和示例代码。 《Java深度学习食谱》是Packt Publishing赞助的一本即将出版的书籍的代码存储库。本书的所有用例都使用并推广了deeplearning4j库。该书使用的官方deeplearning4j版本为1.0.0-beta3，因此书中讨论的一些方法或功能可能在较新版本中已被弃用，请务必参考最新文档。 更新版《Java深度学习指南》于2019年11月8日发布。每个章节将有一个单独的源文件夹来存放该章的所有示例代码。例如，如果要导入第2章的代码，则需要先导航到相应的目录，然后在IDE中导入sourceCode/cookbook-app目录，并且您应该能看到pom.xml文件。 从IntelliJ IDE 导航至sourceCode根目录后，请将项目作为Maven项进行配置和构建。

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  • Java-Deep-Learning-Cookbook: 《Java深度学习食谱》，由Packt出版
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    本书《Java深度学习食谱》由Packt出版社出版，提供了一系列使用Java进行深度学习的实际解决方案和示例代码。 《Java深度学习食谱》是Packt Publishing赞助的一本即将出版的书籍的代码存储库。本书的所有用例都使用并推广了deeplearning4j库。该书使用的官方deeplearning4j版本为1.0.0-beta3，因此书中讨论的一些方法或功能可能在较新版本中已被弃用，请务必参考最新文档。 更新版《Java深度学习指南》于2019年11月8日发布。每个章节将有一个单独的源文件夹来存放该章的所有示例代码。例如，如果要导入第2章的代码，则需要先导航到相应的目录，然后在IDE中导入sourceCode/cookbook-app目录，并且您应该能看到pom.xml文件。 从IntelliJ IDE 导航至sourceCode根目录后，请将项目作为Maven项进行配置和构建。
     
  • Game Physics Cookbook: 《游戏物理食谱》代码库（由Packt出版）
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    《游戏物理食谱》代码库提供了丰富的示例和解决方案，旨在帮助开发者掌握游戏开发中的物理模拟技术。本书由Packt出版社发行，是游戏开发者不可或缺的参考资料。 《游戏物理食谱》一书附带了Packt出版的代码库。该代码库包含了完成本书所需的全部支持项目文件。 对于希望在游戏中增加真实感与功能的游戏程序员来说，物理学知识至关重要。碰撞检测是所有开发者都会遇到的问题，不论他们使用何种平台、引擎或工具包。这本书将教导您有关于碰撞检测背后的概念和公式，并帮助您构建一个简单的物理引擎，其中刚体物理为主要关注点；同时还会讲解原始形状的相交算法的知识。 关于代码库的结构：每个文件夹以数字命名开头，然后是应用名称。例如，“Chapter02”。以下是示例代码： ```c++ #ifndef _H_MATH_VECTORS_ #define _H_MATH_VECTORS_ // 结构定义 // 方法声明 #endif ``` 以上就是《游戏物理食谱》一书所附带的完整代码库概述，它能够帮助读者更好地理解和应用书中介绍的概念与技术。
     
  • Python-for-Finance-Cookbook：金融领域的Python知识库与食谱，由Packt出版
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    《Python for Finance Cookbook》是一本由Packt出版社发行的专业书籍，为金融领域提供丰富的Python编程解决方案和实用指南。 《适用于金融的Python食谱》 发布日期：2020年1月31日 装订形式：平装 页数：432页 出版商：Packt Publishing 语言：英语 本书目录包括： - 财务数据和预处理 - Python技术分析 - 时间序列建模 - 多因素模型 - 使用GARCH类模型对波动率建模 - 蒙特卡洛模拟在财务中的应用 - 通过机器学习识别信用违约 - 在金融中使用高级机器学习模型 - 金融深度学习 作者：Eryk Lewinson 书名：《Python财务手册》 出版商：Packt Publishing 出版年份：2020年 引用格式： @book{Lewinson2019, address = {Birmingham, UK}, author = {Lewinson, Eryk}, edition = {1}, isbn = {9781789618518}, publisher = {Packt Publishing} }
     
  • Machine Learning Using TensorFlow Cookbook: Packt 出版的《使用 TensorFlow...
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    本书由Packt出版社出版，提供了利用TensorFlow进行机器学习的实际指导和解决方案。通过丰富的食谱帮助读者解决各种问题，并深入理解其工作原理。适合希望用TensorFlow构建智能应用的开发者阅读。 《使用TensorFlow Cookbook进行机器学习》是一本由Packt出版的专业指南，旨在帮助读者深入理解和应用TensorFlow这一强大的深度学习框架。这本书通过一系列实践性的示例和代码，讲解了如何利用TensorFlow解决各种机器学习问题。 TensorFlow是由Google开发的一个开源库，用于数值计算和大规模机器学习。它支持数据流图的构建，可以方便地定义、优化和部署复杂的数学模型。在TensorFlow中，张量表示多维数组，可以从简单的数字到复杂的多层神经网络的数据结构。 本书涵盖了以下几个关键知识点： 1. **TensorFlow基础知识**：包括安装TensorFlow，理解数据流图的概念以及基本的张量操作如创建、加法和乘法等。 2. **变量和会话**：在TensorFlow中，学习如何初始化并使用变量及管理会话是基础且重要的内容。 3. **控制流**：掌握条件执行不同的操作（例如if-else语句和循环）对于编写更复杂的模型至关重要。 4. **数据预处理**：包括数据清洗、归一化和特征工程等步骤，书中介绍如何使用TensorFlow进行这些预处理工作。 5. **模型训练**：学习设置损失函数、选择优化器并训练模型是本书的重点内容之一。 6. **神经网络架构**：从简单的感知机到复杂的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），书中解释了各种基本的神经网络及其工作原理与应用场景。 7. **深度学习应用**：包括图像分类、文本分析、自然语言处理（NLP）、推荐系统等，读者可以学会如何使用TensorFlow构建这些应用。 8. **模型评估与保存**：了解如何通过验证集和测试集来评估模型性能，并掌握保存及加载模型的方法以便后续使用。 9. **Jupyter Notebook**：书中的代码示例可能是在这种交互式编程工具中编写和运行的，便于学习分享代码。 10. **实战项目**：通过实际案例实践所学知识以提升解决问题的能力。 总之，《使用TensorFlow Cookbook进行机器学习》不仅帮助读者深化对TensorFlow的理解，还能获得实用的操作经验来应对复杂的机器学习项目挑战。这是一本非常适合初学者和有一定基础的开发者进阶的学习资源。
     
  • DBNMatlab代码-Deep-Learning: 深度学习
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    这段GitHub仓库包含了用于深度学习研究的DBN（深层信念网络）的Matlab实现代码，适用于对深度学习感兴趣的开发者和研究人员。 深度学习是机器学习的一个重要领域，它通过使用多个隐藏层来对数据的高级表示进行建模。受限玻尔兹曼机（RBM）被开发出来用于建模输入数据分布，并作为特征提取器应用于各种分类算法中。深度信念网络（DBN）是由若干RBMs堆叠而成的一种结构，在贪婪预训练之后，这些RBMs可以初始化一个多层神经网络，然后通过反向传播进行微调。 在这一过程中，我们可以通过添加一个名为“分级RBM（ClassRBM）”的输出层到隐藏层之上来修改受限玻尔兹曼机。这个新架构能够同时对输入分布及其类别标签建模，并作为一种监督学习结构独立地执行分类任务。 在这项研究中，我们将ClassRBM作为顶层应用于深度信念网络，在无监督模式下进行贪婪预训练后对其进行微调，从而获得了比传统DBN更高的准确率。我们认为这种性能的提升源于预先对RBM堆栈和输出层之间权重的训练，这些权重在之前的随机初始化阶段用于后续的微调过程。
     
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    《Python深度学习第二版》由Packt出版社出版，本书深入浅出地介绍了使用Python进行深度学习的方法和实践，适合希望在该领域深化理解的技术人员阅读。 《Python深度学习-第二版》是Packt出版的代码存储库。本书使用PyTorch、Keras和TensorFlow探索深度学习技术和神经网络架构。 随着满足业务和消费者需求的人工智能应用激增，深度学习对于应对当前及未来的市场需求比以往任何时候都更加重要。通过《Python深度学习第二版》，你将深入了解深度学习，并学会如何将其应用于你的项目中。本书涵盖了以下令人激动的功能： - 掌握神经网络和深度学习背后的数学理论 - 使用卷积网络和胶囊网络调查并解决计算机视觉挑战 - 利用变分自动编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）处理生成任务 - 运用递归网络如长短期记忆模型(LSTM)、门控循环单元(GRU)以及注意力机制执行复杂的自然语言处理(NLP)任务 - 探索强化学习并了解代理在复杂环境中的行为表现 - 介绍自动驾驶汽车领域中深度学习的最新进展 如果你觉得这本书适合你，欢迎立即获取。说明和导航：所有代码都按照章节组织成文件夹形式（例如Chapter02）。
     
  • 深度学习综述（Deep Learning）- 高清电子版
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    本书《深度学习综述》提供了对深度学习领域的全面概述，涵盖从基础理论到最新技术的应用。以高清电子版形式呈现，便于读者深入理解并应用相关知识。 DeepLearning深度学习综述，业内三大牛的英文高清原版。
     
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    简介：《Bioinformatics with Python Cookbook - Second Edition》是由Packt出版的一本深入介绍如何运用Python进行生物信息学研究与应用的手册，提供丰富的实例和解决方案。 《Python手册中的生物信息学》，第二版 这本书由Packt出版社发行，并包含一系列代码库。 内容概要： 本书旨在介绍如何利用现代的Python生物信息学库与应用程序进行计算生物学领域的前沿研究。它涵盖了下一代测序、基因组学、宏基因组学、种群遗传学、系统发育以及蛋白质组学等主题，通过先进的编程技术帮助读者处理大量复杂的生物学数据。 书中具体包括以下亮点： - 如何管理大规模的下一代测序（NGS）数据集 - 使用FASTQ, BAM 和 VCF 格式来操作基因组数据集 - 学习执行序列比较和系统发育重建的方法 - 利用Protemics 数据进行复杂分析的技术 - 通过Python与Galaxy服务器交互的操作 如果您对此书感兴趣，建议立即获取。