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Python开发的深度学习(D2L书籍)

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简介：
《Python开发的深度学习（D2L书籍）》是一本基于Python语言深入浅出讲解深度学习理论与实践的手册，旨在帮助读者掌握使用PyTorch或MXNet框架进行项目开发的技能。 《深入学习》是一本结合了代码、数学和讨论的交互式深度学习书籍（D2L.ai）。该书是加州大学伯克利分校STAT 157课程在2019年春季学期的一部分内容。这本书作为开放源码资源，体现了我们进行深度学习教学的努力，并向读者传授概念、背景知识及代码实践。整本书都是通过Jupyter笔记本编写而成的，其中不仅包含展示图和数学公式，还有交互式的示例以及自成一体的代码实现。我们的目标是提供一个可能是免费的最佳资源给到大家使用。

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  • Python开发的深度学习(D2L书籍)
    优质
    《Python开发的深度学习（D2L书籍）》是一本基于Python语言深入浅出讲解深度学习理论与实践的手册，旨在帮助读者掌握使用PyTorch或MXNet框架进行项目开发的技能。 《深入学习》是一本结合了代码、数学和讨论的交互式深度学习书籍（D2L.ai）。该书是加州大学伯克利分校STAT 157课程在2019年春季学期的一部分内容。这本书作为开放源码资源，体现了我们进行深度学习教学的努力，并向读者传授概念、背景知识及代码实践。整本书都是通过Jupyter笔记本编写而成的，其中不仅包含展示图和数学公式，还有交互式的示例以及自成一体的代码实现。我们的目标是提供一个可能是免费的最佳资源给到大家使用。
     
  • 深度学习教程书籍
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    本书籍为初学者提供了一条深入浅出地理解深度学习概念与实践的道路，涵盖神经网络、卷积网络及循环网络等核心主题。适合对人工智能感兴趣的读者阅读和使用。 这是一本2017年出版的深度学习的经典教材，适合大多数人使用，书中包含了算法的理论以及应用。
     
  • 动手学深度学习(D2L文件)
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    《动手学深度学习》(D2L)是一本基于实践的深度学习教程，采用简洁代码示例和理论解释相结合的方式，帮助读者快速掌握深度学习的核心概念和技术。 动手学深度学习（D2L）文件包含了课程所需的所有资源和技术支持文档，旨在帮助学生更好地理解和实践深度学习的概念与算法。这些资料涵盖了从基础知识到高级应用的广泛内容，并且提供了丰富的示例代码和实验指导，使读者能够通过实际操作来加深对理论知识的理解。 此外，该文件还包括了详细的教程以及常见问题解答部分，为初学者提供了一个友好、全面的学习环境。无论是对于想要入门深度学习的学生还是希望深入研究相关技术的研究人员而言，《动手学深度学习》都是一个非常有价值的资源库。
     
  • 深度学习实战入门的开源书籍
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    本书籍旨在为初学者提供深入浅出的学习资源，涵盖深度学习基础理论与实践应用，并全部开放源代码供读者研究和使用。 基于TensorFlow 2正式版的教程结合理论与实战内容，非常适合初学者入门学习。
     
  • D2L-Torch: 《动手学深度学习》PyTorch版源码
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    D2L-Torch是《动手学深度学习》一书的官方PyTorch版本源代码，旨在为读者提供一个易于使用的实践平台。 首先感谢《动手学深度学习》的原作者和贡献者为我们提供了一本极为优秀的书籍。如果您对框架没有特定偏好或需求，不妨尝试MXNet这一出色的深度学习框架。 本书基于《动手学深度学习》（19年5月20日版本）进行编写，并将所有代码改用PyTorch实现，同时以注解的形式解释并扩展部分内容。由于PyTorch与MXNet在设计上存在差异，书中对原书的部分内容进行了删减和修改。 请按照目录中的顺序阅读学习本书的内容。如果您喜欢这本书，请给本项目点个赞，并购买原书的纸质版来支持作者及贡献者的工作。短期内该项目将不再进行更新，在需要计算性能或计算机视觉相关章节时，可以参考其他资源。如果有任何疑问，欢迎提出交流讨论。
     
  • Python开发的深度学习推荐系统
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    本项目聚焦于运用Python语言构建高效的深度学习推荐系统，旨在通过先进的算法优化用户体验和数据处理效率。 SparrowRecSys是一个电影推荐系统，“麻雀虽小，五脏俱全”是其名称的寓意所在。该项目采用maven构建，并融合了Java、Scala与Python等多种语言编写的不同模块，包括Spark、Jetty Server以及TensorFlow等技术。 为了更好地理解和开发这个项目，请确保你的环境配置满足以下要求： - Java 8 - Scala 2.11 - Python 3.6 或更高版本 - TensorFlow 2.0或以上 启动SparrowRecSys的步骤如下：使用IntelliJ打开项目，找到并运行RecSysServer模块。随后，在浏览器中输入http://localhost:6010即可查看推荐系统的前端界面。 数据方面，该项目利用了开源电影数据库MovieLens的数据集，并且已经包含在项目的资源文件内。
     
  • 深度学习资源包.7z（书籍、笔记等）
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  • 超越BIOS，学习BIOS开发必读书籍
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    本书深入浅出地讲解了BIOS开发的核心概念与技巧，是希望深入了解计算机硬件底层原理及掌握高级BIOS编程技术者的理想读物。 除了BIOS之外，开发BIOS所需的书籍也是必不可少的。