MetaLearning得到的算法能依據(jù)自己表現(xiàn)的反饋信號及時地調(diào)整其結(jié)構(gòu)和參數(shù)空間,進而在新環(huán)境中通過累計經(jīng)驗提升表現(xiàn)性能,是走向機器自主學習和邁向強人工智能的關(guān)鍵一步。本書適用于所有對人工智能感興趣的讀者。作者面向metalearning甚至是機器學習的初學者,從學習者的視角,通俗易懂地描述metalearning
本書循序漸進、由淺入深地詳細講解了C開發(fā)的核心技術(shù),全書共12章,分別講解了C介紹,基礎(chǔ)語法,流程控制語句,數(shù)組,函數(shù),指針,結(jié)構(gòu)體、共用體和枚舉,文件處理,類和對象,多態(tài)性,命名空間和作用域,學生成績管理系統(tǒng)。全書通過圖解的方式剖析了各個知識點的用法,并且用流程圖詳細剖析了每個實例的具體實現(xiàn)過程,通過具體實例的實現(xiàn)過
本書結(jié)合往屆全國大學生機器人大賽RoboMaster機甲大師賽比賽規(guī)則與歷史發(fā)展,通過剖析參賽機器人的設計實例,對RoboMaster步兵機器人的機械結(jié)構(gòu)設計、控制系統(tǒng)設計與視覺識別系統(tǒng)設計等有關(guān)內(nèi)容進行了比較完整地介紹,并結(jié)合東北大學T-DT機器人創(chuàng)新團隊的比賽經(jīng)驗對比賽過程中遇到的問題及注意事項進行了分析與總結(jié)。本
《DeepSeek大模型:技術(shù)解析與商業(yè)應用》系統(tǒng)講解了DeepSeek大語言模型的技術(shù)原理與商業(yè)實踐,既深入剖析模型的核心原理,又提供切實可行的實踐指導。全書共分為10章,從基礎(chǔ)概念入手,逐步闡明模型架構(gòu)、本地部署方法,并詳細解析了DeepSeek提示詞的思維鏈,指導用戶如何根據(jù)不同需求設計有效的提示詞,以實現(xiàn)高效的
達芬奇是一款專業(yè)的剪輯調(diào)色軟件!哆_芬奇視頻調(diào)色剪輯特效合成》基于DavinciResolve19版本編寫而成,系統(tǒng)闡述了運用該軟件進行視頻剪輯、調(diào)色的方法和技巧,可以幫助讀者輕松掌握達芬奇軟件的操作方法。本書共10章,主要內(nèi)容包括軟件的基本剪輯功能、對視頻色彩進行基本調(diào)整、對局部畫面進行二級調(diào)色、火爆全網(wǎng)的8種調(diào)色風
《iPadArtstudio插畫繪制技法》從ArtstudioPro的基礎(chǔ)操作入手,深入剖析了該軟件的各項常用功能,同時詳盡闡述了多種繪畫風格的實現(xiàn)方法!秈PadArtstudio插畫繪制技法》共5章,不僅涉及了硬件和軟件的基礎(chǔ)知識點,更對繪畫技巧進行了深入探討。在硬件和軟件部分,重點講解了ArtstudioPro的
OpenCV是計算機視覺領(lǐng)域的開發(fā)者必須掌握的技術(shù)!禣penCV計算機視覺開發(fā)實踐:基于QtC》基于OpenCV4.10與QtC進行編寫,全面系統(tǒng)地介紹OpenCV的使用及實戰(zhàn)案例,并配套提供全書示例源碼、PPT課件與作者QQ答疑服務!禣penCV計算機視覺開發(fā)實踐:基于QtC》共分19章,主要內(nèi)容包括數(shù)字圖像視覺
C#的應用領(lǐng)域極廣,是編程語言中的翹楚。作為暢銷的C#系列圖書的最新版本,本書涵蓋C#12和.NET8的所有最新功能,將幫助你夯實基礎(chǔ),讓你自信地使用最新C#和.NET構(gòu)建項目!禖#12和.NET8入門與跨平臺開發(fā)(第8版)》討論面向?qū)ο缶幊、編寫函?shù)、測試函數(shù)調(diào)試函數(shù)及實現(xiàn)接口等主題;介紹.NETAPI,這些API
本書以實戰(zhàn)項目為主線,以理論基礎(chǔ)為核心,引導讀者漸進式地學習Transformer模型。本書分為5篇共17章。Transformer模型基礎(chǔ)篇(第1~5章)重點介紹Transformer模型框架。把Transformer模型掰開,從最基礎(chǔ)的輸入出發(fā),按照模型框架,一點一點走進Transformer模型的內(nèi)部,直到最終的
《深入理解PyTorch》詳細闡述了與PyTorch相關(guān)的基本解決方案,主要包括深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡架構(gòu)、結(jié)合CNN和LSTM、深度循環(huán)模型架構(gòu)、高級混合模型、圖神經(jīng)網(wǎng)絡、使用PyTorch生成音樂和文本、神經(jīng)風格遷移、深度卷積GAN、利用擴散生成圖像、深度強化學習、模型訓練優(yōu)化、將PyTorch模型投入生產(chǎn)、移動設備上的