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生活百科
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Python聊天机器人开发(基于自然语言处理与机器学习)
所属分类:
电子电脑
>>
计算机技术
>>
信息处理与专用数据库
作者:
(
印
)苏米特·拉杰|责编:张春雨|译者:黄光远//杨菲
出版社:
电子工业
本书是使用Python动手搭建聊天机器人的入门书 籍。全书共5章,包含聊天机器人的发展历史、自然语 言处理的相关知识,以及多种搭建、部署聊天机器人 的基本方法。此外,作者还提供了丰富的源码和细致 的教程,极具实操性。无论你是具有一定Python编程 基础的技术人员,还是想更多了解聊天机器人相关知 识的产品经理、项目管理人员,都能从本书学习到搭 建聊天机器人的相关内容,并能在本书的指导下实际 完成聊天机器人的搭建和对外发布。
售价:
27.60
图像融合(英文版国际版)(精)/大飞机出版工程
所属分类:
电子电脑
>>
计算机技术
>>
信息处理与专用数据库
作者:
肖刚//(
印
)杜卡·普拉萨德·巴维瑞瑟特//刘刚//张星辰|责编:江璇|总主编:顾诵芬
出版社:
上海交大
丛书项:
大飞机出版工程
图像融合已广泛应用于 机器人、医疗工程、监控 、军事等领域。随着人工 智能快速发展,机器学习 和深度学习技术也应用于 图像融合。本书以图像融 合体系——像素级、特征级 和决策级融合为主线,系 统地介绍了图像融合的基 本概念、基本理论、最新 研究成果和应用实例。 本书的目的是为图像融 合领域研究人员提供一个 系统性内容,可作为图像 融合相关专业本科、硕士 、博士研究生教学和科研 用书,同时还可以作为从 事图像处理、目标检测、 目标跟踪等理论研究、应 用研究的高等院校教师、 科研工作者的参考书。
售价:
99.20
Python图像处理与采集(第2版)
所属分类:
电子电脑
>>
计算机技术
>>
信息处理与专用数据库
作者:
(
印
)拉维尚卡·奇特亚拉//斯林德维·普迪佩迪|责编:安妮|译者:周冠武//张庆红//程国建
出版社:
清华大学
本书以Python的安装、 语句、数据类型和图像相关 计算模块以及图像及其属性 知识为基础,重点阐述 Python图像处理中的空间滤 波器、图像增强、仿射变换 、傅里叶变换、图像分割、 形态学操作、图像测量等主 题技术和相关的深度学习中 的神经网络和卷积神经网络 ,同时还介绍图像采集设备 及其构成与成像原理,包括 X射线和计算机断层扫描、 磁共振成像、光学显微镜和 电子显微镜。 全书共分3部分:第1部 分(第1~3章)为Python计 算与图像介绍,着重介绍 Python语言与图像本身,包 括数据类型和图像属性;第 2部分(第4~12章)为 Python图像处理,着重讨论 基于Python的各种图像处理 技术的软件包和函数的示例 应用;第3部分(第13~16 章)为Python图像采集,基 于不同的成像原理介绍各类 成像设备的构成。全书提供 了大量应用实例,每章后均 附有总结与习题。 本书适合作为高等院校 计算机、软件工程和数学等 相关专业的高年级本科生、 研究生的教材,同时可供对 Python比较熟悉并且对计算 机视觉有所了解的开发人员 和研究人员参考。
售价:
31.60
自然语言处理实战(从入门到项目实践)
所属分类:
电子电脑
>>
计算机技术
>>
信息处理与专用数据库
作者:
(
印
)索米亚·瓦贾拉//博迪萨特瓦·马祖达尔//阿努杰·古普塔//哈尔希特·苏拉纳|责编:温雪|译者:吴进操//黄若星
出版社:
人民邮电
本书以实际业务场景为 例,介绍自然语言处理 (NLP)系统开发项目的整个 生命周期——从收集数据到 部署和监控模型。读者将深 入理解NLP系统的开发流程 ,知道如何消除开发痛点, 从算法、数据等方面提高 NLP系统的质量。全书分为 四大部分,共有11章。第一 部分概述NLP技术,为全书 奠定知识基础。第二部分从 实战角度讲解NLP系统的开 发要点,内容涉及文本分类 、信息提取等。第三部分专 注于NLP重点应用的垂直领 域:社交媒体、电子商务、 医疗行业、金融业等。第四 部分将所有知识点融会贯通 ,并讲解如何利用所学知识 部署NLP系统。 本书适合在实际工作中 与自然语言处理系统打交道 的所有人,包括软件工程师 、测试工程师、算法工程师 、数据工程师、产品经理和 相关技术负责人。
售价:
43.92
面向自然语言处理的深度学习(用Python创建神经网络)/智能系统与技术丛书
所属分类:
电子电脑
>>
计算机技术
>>
信息处理与专用数据库
作者:
(
印
)帕拉什·戈雅尔//苏米特·潘迪//卡兰·贾恩|译者:陶阳//张冬松//徐潇
出版社:
机械工业
丛书项:
智能系统与技术丛书
帕拉什·戈雅尔、苏米特·潘迪、卡兰·贾恩著 的《面向自然语言处理的深度学习(用Python创建神经 网络)/智能系统与技术丛书》以循序渐进的方式从理 论过渡到实践,首先介绍基础知识,然后是基础数学 ,最后是相关示例的实现。 前三章介绍NLP的基础知识,从最常用的Python库 开始,然后是词向量表示,再到高阶算法,例如用于 文本数据的神经网络。 最后两章完全侧重于实现,运用广泛流行的 Python工具TensorFlow和Keras,处理诸如RNN、LSTM 网络、seq2seq等复杂构架。我们尽最大努力遵循循序 渐进的方法,最后集合全部知识构建一个问答系统。
售价:
27.60
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