• 西安电子科技大学 《电路分析》 课件PPT

    西安电子科技大学 《电路分析》 课程PPT,期末、考研必备! 西安电子科技大学 《电路分析》 课程PPT,期末、考研必备!

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    2020-06-01
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  • 《图解深度学习与神经网络:从张量到TensorFlow实现》超清带书签PDF版

    本书是以 TensorFlow 为工具介绍神经网络和深度学习的入门书,内容循序渐进,以简单示例和图例的形式,展示神经网络和深度学习背后的数学基础原理,帮助读者更好地理解复杂抽象的公式。同时,采用手动计算和程序代码这两种方式讲解示例,可以更好地帮助读者理解TensorFlow的常用函数接口,为读者掌握利用TensorFlow搭建人工智能项目打下良好的基础。适合神经网络、深度学习、TensorFlow的入门者阅读。

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    2019-05-15
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  • OpenCV3.4.4 源代码

    开源计算机视觉库OpenCV的最新3.4.4版本的源代码包,由于官网下载速度较慢,特此提供高速下载资源。

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    2019-03-25
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  • Xilinx HLS Bluebook 超清带书签PDF版

    本书介绍了Xilinx Vivado高层次综合(HLS)工具套件的应用案例研究。内容以四个HLS设计实例展开,包括多路复用器,计数器,寄存器块和皮肤检测图像处理算法,推荐HLS初学者学习与参考。

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    2019-01-09
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  • 电子工程师必备:关键技能速成宝典 PDF完整版

    《电子工程师必备——关键技能速成宝典》以培养实际动手操作技能为出发点,从基础知识讲起,系统地介绍了电子工程师必学必备的关键实操技能,内容包括:百余种元器件引脚的识别和检测方法、百余种元器件典型应用电路和单元电路的故障分析及检修方法、电路故障的20种检查方法、故障机理、职场面试题集以及用于电路设计的各种知识及应用等。 《电子工程师必备——关键技能速成宝典》内容丰富,力求迅速培养读者的动手能力,提高技能操作水平,实现读者电子工程师的梦想。本书可作为培养动手能力的指导手册之用,适合广大立志成为电子工程师的各级别电子爱好者学习参考。

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    2018-11-03
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  • 机器学习训练秘籍(中文版) 吴恩达 超清晰PDF版

    本书的重点不在于教授ML算法,而在于如何使ML算法发挥作用。一些技术AI课程会给你一个锤子;这本书教你如何使用锤子。如果你渴望成为AI的技术领导者并想学习如何为你的团队准确找到方向,这本书将会有所帮助。 与吴恩达其他课类型不同,这本书并不属于教材型读物,更偏向于实战经验技巧的汇总,共分成57个小节,每节从示例入手,推荐干货技巧。

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    2018-10-26
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  • Python深度学习(中文版) 超清带书签PDF版 附源代码与数据集

    本书由Keras之父、现任Google人工智能研究员的François Chollet执笔,详尽展示了用Python、Keras、TensorFlow进行深度学习的探索实践,涉及计算机视觉、自然语言处理、生成式模型等应用。在学习完本书后,读者将了解深度学习、机器学习和神经网络的关键概念,具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力,学会解决现实世界中的深度学习问题。除此之外,本书还深刻剖析了当前的“人工智能热”,从理性的视角展望了深度学习在未来的可能性。 附随书源代码与数据集永久网盘链接。

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    2018-10-22
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  • Raspberry Pi for Secret Agents (3rd Edition) 超清带书签PDF版

    This book is for all mischievous Raspberry Pi owners who’d like to see their computer transform into a neat spy gadget to be used in a series of practical pranks and projects. No previous skills are required to follow along, and if you’re completely new to Linux, you’ll pick up much of the basics for free.

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    2018-10-20
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  • 学习OpenCV3(英) 超清带书签PDF版 带例程源码

    《学习OpenCV 3》由OpenCV发起人所写,站在一线开发人员的角度用通俗易懂的语言解释了OpenCV的缘起和计算机视觉基础结构,演示了如何用OpenCV和现有的自由代码为各种各样的机器进行编程,这些都有助于读者迅速入门并渐入佳境,兴趣盎然地深入探索计算机视觉领域,深入学习图像处理、模式识别、三维重建、物体跟踪、机器学习和线性代数算法。 本书可作为信息处理、计算机、机器人、人工智能、遥感图像处理、认知神经科学等有关专业的高年级学生或研究生的教学用书,也可供相关领域的研究工作者参考。

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    2018-10-16
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  • 机器学习统计基础 思维导图

    统计学是机器学习与数据挖掘的重要基础学科。本套思维导图精心整理了机器学习与数据挖掘领域所必备的统计学知识,对学习者进行提升非常有帮助。 目录: 0-统计-导图概览.png 1-描述性统计: 「表格和图形法」.png 2-描述性统计:数值方法.png 3-概率.png 4-概率分布.png 5-抽样分布.png 6-区间估计.png 7-假设检验.png 8-两总体均值& 比例的推断.png 9-总体方差的统计推断.png 10-多个比率的比较_独立性_拟合优度检验.png 11-实验设计_方差分析.png 12-简单线性回归.png 13-残差分析.png 14-多元回归.png 15-回归分析.png 16-时间序列分析及预测.png 17-非参数方法.png

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    2018-03-20
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