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計算機視覺與深度學習實戰:以MATLAB、Python為工具
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本書詳細講解了36個計算機視覺與深度學習實戰案例(含可運行程序),涉及霧霾去噪、答題卡自動閱卷、肺部圖像分割、小波數字水印、圖像檢索、人臉二維碼識別、車牌定位及識別、霍夫曼圖像壓縮、手寫數字識別、英文字符文本識別、眼前節組織提取、全景圖像拼接、小波圖像融合、基于語音識別的音頻信號模擬燈控、路面裂縫檢測識別、視頻運動估計追蹤、Simulink圖像處理、胸片及肝臟分割、基于深度學習的汽車目標檢測、基于計算機視覺的自動駕駛應用、基于深度學習的視覺場景識別、基于深度特征的以圖搜畫、基于CNN的字符識別、基于CNN的物體識別、基于CNN的圖像矯正、基于LSTM的時間序列分析、基于深度學習的以圖搜圖技術、基于YOLO的智能交通目標檢測等多項重要技術及應用,涵蓋了數字圖像處理中幾乎所有的基本模塊,并延伸到了深度學習理論及其應用方面。工欲善其事,必先利其器,本書對每個數字圖像處理的知識點都提供了豐富、生動的案例素材,并以MATLAB、Python為工具詳細講解了實驗的核心程序。通過對這些程序的閱讀、理解和仿真運行,讀者可以更加深刻地理解圖像處理的內容,并且更加熟練地掌握計算機視覺及深度學習在不同實際領域中的用法。

劉衍琦 詹福宇 王德建 ·數據庫 ·14萬字

推薦系統全鏈路設計:原理解讀與業務實踐
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這是一本指導中高級從業者高質量落地現代推薦系統,圍繞現代推薦系統核心技術展開深度解讀的專業工具書,又是一套完整的推薦系統高質量落地解決方案。本書基于推薦算法工程師實際工作場景規劃內容,融合了作者在阿里巴巴、58同城等多家大廠做推薦系統設計和優化的經驗,是一本方法和實踐兼具的好書。本書不針對零基礎從業者,而是以幫助初級算法工程師向中高級進階為目標。書中從底層剖析推薦系統在實際業務場景中可能出現的各種問題,直指問題的本質,并按照推薦系統工作流程逐一破解。本書共包括11章:第1章主要介紹推薦系統在各個互聯網業務場景中的落地情況,包括構建推薦系統可能面臨的問題,以及電商、視頻、電子書、廣告系統、信息流、拉活促銷等相關推薦系統落地指導。第2章介紹現代推薦系統的整體架構,以幫助讀者從宏觀層面整體了解推薦系統。第3章對推薦系統所需要的數據和特征處理進行深度剖析,包括數據的收集、非結構化數據的結構化清洗、連續特征處理和離散特征處理等重點內容。第4章對推薦系統的在線指標和離線指標,以及AB實驗的設計進行深度講解。第5章和第6章,主要對機器學習和神經網絡的設計和調參進行詳細解讀。這是本書的重點,也是很多推薦算法工程師的痛點。這部分包括XGBoost的重要參數調優、集成學習最DA化推薦效果利用、DNN網絡深度和寬度的影響、激活函數的選擇、優化器選擇、損失函數、過/欠擬合等內容。第7~9章分別對召回層、精排層、粗排層進行詳細解讀,包括5種召回方案、4種精排建模方式、2種粗排設計方案,以及模型可解釋性、近離線計算等重點內容。第10章主要介紹精排模型的分析方法,重排模型(PRM、生成式重排模型)和混排(混排的原理和強化學習在混排的應用)的原理。第11章主要介紹冷啟動鏈路的設計,主要包括新用戶如何冷啟動、新物料如何冷啟動和冷啟動涉及的流量分配算法。這是本書的特色內容。

唐楠烊 ·數據庫 ·13.8萬字

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