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深度学习与机器人
张锐主编更新时间:2023-09-07 19:11:17
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本书基于卷积神经网络和图像识别方法,介绍了PyTorch和PaddlePaddle两种框架,并结合移动机器人讲解了具体的开发过程。书中所用的硬件平台,带有两个摄像头传感器,为机器人和无人驾驶车辆多摄像头导航提供了理论指导。书中提到的模拟沙盘,正是机器人作为园区巡检或无人配送实例的缩影。通过基于理论的实践,本书不局限于具体的平台和场景,可以作为实现深度学习的通用化方法。本书源于工程化实践,抽象为具体方法和案例,为学习基于深度学习的机器人技术提供了指南。
上架时间:2023-07-01 00:00:00
出版社:电子工业出版社
上海阅文信息技术有限公司已经获得合法授权,并进行制作发行
深度学习与机器人最新章节
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- 参考文献
- 7.7.4 深度学习智能车
- 7.7.3 遥控使用
- 7.7.2 深度学习智能车
- 7.7.1 无人驾驶沙盘模型
- 7.7 智能车无人驾驶实践
- 7.6 标志物识别的模型训练
- 7.5.2 Yolov5相对于Yolov4和Yolov3的改进
- 7.5.1 Yolov5网络结构
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GPT图解:大模型是怎样构建的
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PyTorch深度学习应用实战
《PyTorch深度学习应用实战》以统计学/数学为出发点,介绍深度学习必备的数理基础,讲解PyTorch的主体架构及最新的模块功能,包括常见算法与相关套件的使用方法,例如对象侦测、生成对抗网络、深度伪造、图像中的文字辨识、脸部辨识、BERT/Transformer、聊天机器人、强化学习、自动语音识别、知识图谱等。本书配有大量案例及图表说明,同时以程序设计取代定理证明,缩短学习过程,增加学习乐趣。计算机15.2万字 - 会员
巧用ChatGPT进行数据分析与挖掘
这既是一本引导读者如何使用ChatGPT低门槛、高效率学习Python数据分析与挖掘方法的著作,又是一本指导读者如何使用ChatGPT精准、高效地进行Python数据分析与挖掘实操的著作。从读者对象的角度看,本书既大大降低了没有编程经验的读者学习Python数据分析的门槛,又为有经验的Python数据分析师提供了大量实用的AI数据分析技巧,帮助他们快速转型为具备AI能力的数据分析师。从核心内容的角计算机16.9万字 - 会员
智能计算系统:从深度学习到大模型
本书由中科院计算所、软件所的专家学者倾心写就,以“图像风格迁移”应用为例,全面介绍智能计算系统的软硬件技术栈。第2版以大模型为牵引进行更新,第1章回顾人工智能、智能计算系统的发展历程,第2、3章在介绍深度学习算法知识的基础上增加了大模型算法的相关知识,第4章介绍深度学习编程框架PyTorch的发展历程、基本概念、编程模型和使用方法,第5章介绍编程框架的工作原理,第6章回顾深度学习所用的处理器结构从计算机34.9万字 - 会员
Python视觉分析应用案例实战
本书以Python3.10.7为平台,以实际应用为背景,通过概念、公式、经典应用相结合的形式,深入浅出地介绍了Python图形图像处理经典实现。全书共10章,主要包括绪论、迈进Python、Python图形用户界面、数据可视化分析、图像视觉增强分析、图像视觉复原分析、图像视觉几何变换与校正分析、图像视觉分割技术分析、图像视觉描述与特征提取分析、车牌识别分析等内容。通过本书的学习,读者可领略到Py计算机12.3万字