吴茂贵 资深BI和大数据专家,在BI、数据挖掘与分析、数据仓库、机器学习等领域有超过20年的工作经验,在Spark机器学习、TensorFlow深度学习领域有大量的实践经验。 郁明敏 对大数据、机器学习有一定的研究,擅长Python、Hadoop、Spark等技术,曾或得“江苏省TI杯大学生电子竞技大赛”二等奖和全国大学生数学建模大赛二等奖。
Python深度学习:基于PyTorch
吴茂贵
评分 7.8分
这是一本基于最新的Python和PyTorch版本的深度学习著作,旨在帮助读者低门槛进入深度学习领域,轻松速掌握深度学习的理论知识和实践方法,快速实现从入门到进阶的转变。 本书是多位人工智能技术专家和大数据技术专家多年工作经验的结晶,从工具使用、技术原理、算法设计、案例实现等多个维度对深度学习进行了系统的讲解。内容选择上,广泛涉猎、重点突出、注重实战;内容安排上
深入浅出Embedding
评分 6.4分
这是一本系统、全面、理论与实践相结合的Embedding技术指南,由资深的AI技术专家和高级数据科学家撰写,得到了黄铁军、韦青、张峥、周明等中国人工智能领域的领军人物的一致好评和推荐。 在内容方面,本书理论与实操兼顾,一方面系统讲解了Embedding的基础、技术、原理、方法和性能优化,一方面详细列举和分析了Embedding在机器学习性能提升、中英文翻译、推荐系统等6个
自己动手做大数据系统(第2版)
刘未昕,张粤磊,张魁,吴茂贵
评分 暂无
《自己动手做大数据系统(第2版)》在第1版的基础上,介绍大数据的时代背景及应用方案、常用的离线大数据和流式大数据组件,以及基于云平台的容器级数据平台搭建。书中以离线大数据和流式大数据两个具体示例,贯穿本书的第二、三部分内容,对组件之间的协同工作关系进行剖析。书中的代码部分基本上使用Python编写,用户可以下载参考。 如果你是一位在校学生、Python编程爱好者或是想转行从事大数据工作的在职IT
Python深度学习:基于PyTorch(第2版)
吴茂贵, 郁明敏, 杨本法, 李涛
这是一本能指导读者快速掌握PyTorch和深度学习的著作,从PyTorch的原理到应用,从深度学习到强化学习,提供了全栈解决方案。 第1版上市后销量和口碑俱佳,是深度学习领域的畅销书,被誉为PyTorch领域的标准著作。第2版在第1版的基础上,去芜存菁,与时俱进,根据PyTorch新版本全面升级,技术性、实战性、丰富性、针对性、易读性均得到了进一步提升,必能帮助读者更轻松、更高效地进入深度学习的世
Python深度学习:基于TensorFlow(第2版)
吴茂贵, 李涛, 张利
这是一本能指导读者快速掌握TensorFlow和深度学习的著作,从TensorFlow的原理到应用,从深度学习到强化学习,提供了全栈解决方案。第1版上市后销量和口碑俱佳,是深度学习领域的畅销书,被誉为TensorFlow领域的标准著作。第2版在第1版的基础上,去芜存菁,与时俱进,根据TensorFlow新版本全面升级,技术性、实战性、针对性、易读性均得到了进一步提升,必能帮助读者更轻松、更高效地进
Python入门到人工智能实战
吴茂贵 等
介绍Python人工智能的生态,涉及Python基础、网络爬虫、数据分析、可视化、图像处理、自然语言处理、机器学习、深度学习以及强化学习等内容。内容包括:一部分 Python基础;第1章 Python基础知识;第2章 数据结构;第3章 控制语言;第4章 函数;第5章 对象;第6章 Numpy基础;第7章 pandas基础(数据处理、交叉矩阵、统计分析);第8章 可视化(Matplotlib和
深度实践spark机器学习
吴茂贵, 郁明敏, 朱凤元, 张粤磊
本书系统讲解了Spark机器学习的技术、原理、组建、算法,以及构建Spark机器学习系统的方法、流程、标准和规范。此外,还介绍了Spark的深度学习框架TensorFlowOnSpark,以及如何借助它实现卷积神经网络和循环神经网络。