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移动平台深度神经网络实战：原理、架构与优化
卢誉声
评分 6.8分
本书精讲移动平台深度学习系统所需核心算法、硬件级指令集、系统设计与编程实战、海量数据处理、业界流行框架裁剪与产品级性能优化策略等，深入、翔实。 深度学习基础（第1～4章），介绍开发机器学习系统所需重要知识点，以及开发移动平台机器学习系统算法基石，诸如人工神经网络、稀疏自编码器、深度网络、卷积神经网络等。 移动平台深度学习基础（第5～6章），介绍移动平台
分布式实时处理系统：原理、架构与实现
评分 7.6分
