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往里走，安顿自己
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分类目录归档：Books
google 软件测试之道
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Google 软件测试介绍
深度学习与机器人
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读书摘要
《深度学习与机器人》这本书主要探讨了深度学习在机器人领域的应用。书中通过多个实际案例和技术分析，展示了如何利用深度学习算法和技术来提升机器人的性能和功能。
在基础部分，介绍了深度学习和机器人的基本概念，包括神经网络、深度学习算法等基础知识，以及机器人的结构和工作原理，为后续深入探讨两者的结合打下基础。
书中详细阐述了深度学习在机器人感知方面的应用，例如利用深度学习进行图像识别、目标检测和环境感知，使机器人能够更好地理解周围环境，进而做出准确的决策和行动。
在机器人控制方面，讲解了如何通过深度学习算法来优化机器人的运动控制，提高机器人的操作精度和效率。例如，通过训练神经网络来实现...
基于机器学习的数据分析方法-V2
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读书摘要
《基于机器学习的数据分析方法》这本书系统地介绍了机器学习在数据分析中的应用方法。
书中首先在第1章阐述了机器学习基础，包括机器学习的基本概念，如什么是机器学习，以及机器学习中的模型、策略和算法等要素，还介绍了机器学习的分类，如监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习，并对回归模型的发展现状进行了概述。
第2章详细讲解了基于正则化方法的回归模型，包括正则化方法的基本原理，基于最小二乘估计的正则化方法，如岭回归、Lasso估计等，还涉及自适应Lasso、SCAD估计、弹性网络回归等方法，以及鲁棒（稳健）正则化方法。
第3章聚焦于自加权鲁棒正则化方法，介绍了自加权鲁棒方法的原理，基...
人人可懂的深度学习
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读书摘要
《人人可懂的深度学习》这本书旨在以通俗易懂的方式向读者介绍深度学习的相关知识。
书中首先在第1章对深度学习进行了概述，阐述了人工智能、机器学习和深度学习之间的关系，解释了机器学习的难点和关键要素，以及有监督学习、无监督学习和强化学习的区别，并分析了深度学习成功的原因。
第2章介绍了预备知识，包括什么是数学模型、含有多个输入的线性模型、线性模型的参数设置，以及如何从数据中学习模型和模型组合等内容，为后续深度学习的学习打下基础。
第3章深入讲解神经网络，作为深度学习的基石，详细阐述了人工神经网络如何处理信息，为何需要激活函数，以及神经元参数变化如何影响神经元行为，并提到了使用GPU...
机器学习：大数据平台的构建、任务实现与数据治理——使用Azure、DevOps、MLOps
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读书摘要
《机器学习：大数据平台的构建、任务实现与数据治理——使用Azure、DevOps、MLOps》是一本全面介绍如何在Azure平台上利用DevOps和MLOps进行机器学习实践的书籍。
书中从基础知识入手，详细介绍了数据工程的相关概念，包括数据平台的构成、基础设施即代码等内容。接着阐述了在Azure平台上的数据存储，如跨多个数据织物存储数据、使用SSOT等。
在数据处理章节，讲解了数据建模技术、数据仓库等内容，帮助读者理解如何对数据进行处理和管理。编排部分则介绍了如何引入Azure Machine Learning，以及进行编排操作。
机器学习章节深入探讨了如何训练一个机器学习模...
跨数据中心机器学习：赋能多云智能数算融合
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读书摘要
《跨数据中心机器学习：赋能多云智能数算融合》这本书聚焦于跨数据中心的机器学习技术，深入探讨了如何在多云环境下实现智能数据计算与融合。
书中首先介绍了跨数据中心机器学习的概述，包括分布式机器学习的基本概念，以及国内外在该领域的发展现状。通过对并行模式、通信范式和通信优化技术的讲解，为读者构建了该领域的基础框架。
在高效通信架构章节中，详细阐述了分层参数服务器通信架构，包括架构设计方案、运行流程与通信模型，以及主要操作原语。还介绍了不同的部署模式与适用场景，并对其进行了实验与性能评估。
同步优化算法部分涵盖了系统模型与基础同步优化算法，包括全同步通信算法的设计与实现，以及实验与性能...
AI源码解读：循环神经网络（RNN）深度学习案例（Python版
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读书摘要
《AI源码解读：循环神经网络（RNN）深度学习案例（Python版）》是一本专注于循环神经网络（RNN）深度学习实践的书籍。书中通过多个实际项目案例，详细阐述了如何利用Python和相关深度学习框架来实现各种AI应用。
书中涵盖了众多项目，包括基于LSTM的影评情感分析、Image2Poem（根据图像生成古诗）、歌曲人声分离、基于Image Caption的英语学习、智能聊天机器人、基于LSTM的语音/文本/情感识别系统、说唱创作、基于人脸检测的表情包自动生成器、AI作曲、项目作文写作、新冠疫情舆情监测、语音识别 - 视频添加字幕、人脸识别与机器翻译小程序、基于循环神经网络的机...
机器学习与深度学习（基于Python实现）
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读书摘要
《机器学习与深度学习（基于Python实现）》是一本系统介绍机器学习与深度学习相关知识的书籍。
书中从机器学习的基础知识入手，详细阐述了机器学习的基本概念，包括学习与机器学习、深度学习的区别，以及机器学习方法的分类等内容。同时还介绍了从机器学习到深度学习的发展历程，为读者构建了一个宏观的知识框架。
在机器学习基础部分，深入探讨了归纳学习、强化学习等内容。例如，通过股价预测的实例展示了归纳学习的应用，并给出了基于归纳学习的股价预测程序。对于强化学习，书中详细讲解了其概念和具体方法，如Q学习，并通过迷宫最优路径选择的实例进行说明。
群智能与优化方法章节中，介绍了粒子群优化算法、蚁群...
集成学习与实战：原理、算法与应用
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读书摘要
《集成学习与实战：原理、算法与应用》是一本专注于集成学习技术的书籍。书中详细介绍了集成学习的各种方法、算法原理及其实际应用。
在原理部分，对集成学习的基础概念进行了深入讲解，包括Bagging、Boosting、Stacking等核心技术。例如，详细阐述了AdaBoost（自适应提升算法）、Gradient Boosting（梯度提升算法）和XGBoost（极端梯度提升算法）等提升算法的原理，使读者能够理解这些算法如何通过迭代优化来提高模型的准确性。
算法部分涵盖了丰富的内容，从混合组合的方法到集成学习库的使用。书中介绍了如何通过Dask扩展XGBoost，以及对微软Light...