书目信息 |
| 题名： |
Python迁移学习
|
|
| 作者： | 撒卡尔 ， 巴利 ， 戈什 著 ；张浩然 译 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 人民邮电出版社 2020.10 |
|
| 页数： | 351页 | |
| 开本： | 24cm | |
| 丛书名： | ||
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP311.561 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 软件工具--ruan jian gong ju--程序设计 | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-115-54356-1 | |
| 000 | 01486nam0 2200349 450 | |
| 001 | CAL 0120203096981 | |
| 005 | 20201030153118.1 | |
| 010 | @a978-7-115-54356-1@dCNY89.00 | |
| 092 | @aCN@bRt949-2261 | |
| 100 | @a20201029d2020 em y0chiy0120 ea | |
| 101 | 1 | @achi@cinc |
| 102 | @aCN@b110000 | |
| 105 | @aak z 000yy | |
| 106 | @ar | |
| 200 | 1 | @aPython迁移学习@APython qian yi xue xi@f(印) 迪潘简·撒卡尔, 拉格哈夫·巴利, 塔莫格纳·戈什著@g张浩然译 |
| 210 | @a北京@c人民邮电出版社@d2020.10 | |
| 215 | @a351页@c图@d24cm | |
| 300 | @a异步图书 使用TebsorFlow和Keras实现高级深度学习和神经网络模型 | |
| 306 | @a由英国Packt Publishing公司授权出版 | |
| 312 | @a英文题名取自封面 | |
| 330 | @a本书分为3个部分, 第1部分介绍深度学习基础, 介绍了机器学习的基础知识、深度学习的基础知识和深度学习的架构 ; 第2部分是迁移学习精要, 介绍了迁移学习的基础知识和迁移学习的威力 ; 第3部分是迁移学习案例研究, 介绍了图像识别和分类、文本文档分类、音频事件识别和分类、DeepDream算法、风格迁移、自动图像扫描生成器、图像着色等内容。 | |
| 510 | 1 | @aHands-on transfer learning with python@zeng |
| 606 | 0 | @a软件工具@Aruan jian gong ju@x程序设计 |
| 690 | @aTP311.561@v5 | |
| 701 | 1 | @a撒卡尔@Asa ka er@g(Sarkar, Dipanjan)@4著 |
| 701 | 1 | @a巴利@Aba li@g(Bali, Raghav)@4著 |
| 701 | 1 | @a戈什@Age shen@g(Ghosh, Tamoghna)@4著 |
| 702 | 0 | @a张浩然@Azhang hao ran@4译 |
| 801 | 0 | @aCN@b人天书店@c20201029 |
| 901 | @a人民邮电出版社 | |
| 905 | @aTSG@b0002304@dTP311.561@eS001@f2 | |
| 997 | @a期货 | |
| Python迁移学习/(印) 迪潘简·撒卡尔, 拉格哈夫·巴利, 塔莫格纳·戈什著/张浩然译.-北京：人民邮电出版社，2020.10 |
| 351页：图；24cm |
| 异步图书 使用TebsorFlow和Keras实现高级深度学习和神经网络模型 |
| ISBN 978-7-115-54356-1：CNY89.00 |
| 本书分为3个部分, 第1部分介绍深度学习基础, 介绍了机器学习的基础知识、深度学习的基础知识和深度学习的架构 ; 第2部分是迁移学习精要, 介绍了迁移学习的基础知识和迁移学习的威力 ; 第3部分是迁移学习案例研究, 介绍了图像识别和分类、文本文档分类、音频事件识别和分类、DeepDream算法、风格迁移、自动图像扫描生成器、图像着色等内容。 |
| ● |
| 相关链接 |
|
|
|
正题名：Python迁移学习
索取号：TP311.561/S001
预约/预借
| 序号 | 登录号 | 条形码 | 馆藏地/架位号 | 状态 | 备注 |
| 1 | 1538863 | 215388630 | 自科库301/301自科库 51排3列3层/ [索取号:TP311.561/S001] | 在馆 | |
| 2 | 1538864 | 215388649 | 自科库301/301自科库 51排3列3层/ [索取号:TP311.561/S001] | 在馆 |