Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn and Tensorflow 第二章所有jupyter python代码以及教程，免费！

使用Python进行动手图像处理 这是Packt发布的“ 进行的代码存储库。 用于高级图像分析和有效解释图像数据的专家技术 这本书是关于什么的？ 图像处理在我们的日常生活中扮演着重要角色，它在社交媒体（面部检测），医学成像（X射线，CT扫描），对机器人技术和太空的安全性（指纹识别）等各种应用中发挥着重要作用。 本书将触及图像处理的核心，从概念到使用Python的代码。 本书涵盖以下激动人心的功能： 在Python中执行基本的数据预处理任务，例如图像去噪和空间滤波 在Python中实现快速傅立叶变换（FFT）和频域滤波器（例如Weiner） 进行形态图像处理并使用不同的算法对图像进行分割 学习从图像中提取特征并匹配图像的技术 编写Python代码以实现用于图像处理的有监督/无监督机器学习算法 使用深度学习模型进行图像分类，分割，对象检测，转移学习和神经样式转移 如果您觉得这本书适

使用Python和CUDA进行动手GPU编程 这是Packt发布的《 进行的代码库。 探索使用CUDA的高性能并行计算 这本书是关于什么的？ 使用Python和CUDA进行动手GPU编程必将步入正轨：您将首先学习如何应用阿姆达尔定律，使用代码分析器来识别Python代码中的瓶颈，并设置合适的GPU编程环境。 然后，您将看到如何“查询” GPU的功能以及如何在GPU自身的内存之间来回复制数据数组。 本书涵盖以下激动人心的功能： 直接从Python启动GPU代码 编写有效，高效的GPU内核和设备功能 使用诸如cuFFT，cuBLAS和cuSolver之类的库 使用Nsight和Visual Profiler调试和分析代码 将GPU编程应用于数据科学问题 从头开始构建基于GPU的深度神经网络 探索高级GPU硬件功能，例如经线改组 如果您觉得这本书适合您，请立即获取！ 说明和导航 所有代

Packt.Hands-on.Design.Patterns.with.Kotlin.2018 Packt.Hands-on.Design.Patterns.with.Kotlin.2018

P.1110是国际电信联盟电信标准分局发布的关于机动车辆音频产品通信质量的一个测试标准，同时也是苹果CarPlay认证ITU-T测试项目里面的测试标准之一。

转换YOLO的牛津手提数据集 有关数据集的信息可以在找到 首先git clone此存储库，然后运行以下命令下载，提取并创建YOLO所需的注释。 wget http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/hands/downloads/hand_dataset.tar.gz \ && tar -xvzf hand_dataset.tar.gz \ && python converter.py 每个训练类别都会生成一个名为new_annotations的新文件夹，其中包含一个文本文件pr image。 这些文件采用YOLO期望的格式，并带有一行带有注释的对象： 0 0.781616 0.792040 0.079581 0.105805 0 0.458258 0.482815 0.048888 0.077585 批注文件 test: hand_dataset

使用TensorFlow-2.0进行深度学习 使用Tensorflow 2.0从零开始实现自己的深度学习模型 这是由发布的的代码存储库。 它包含从头到尾完成视频课程所需的所有支持项目文件。 关于视频课程 您是否渴望深入研究神经网络的细节，并愿意尝试使用它？ 您是否想学习深度学习技术，以使用最新的Tensorflow 2.0构建项目。 您可以使用Keras，但这是一个高级实现，它本身在后端使用Tensorflow，并且在TensorflowKeras之前，您无法在模型中进行最高级别的更改。 一位优秀的数据科学家必须具备幕后运作方式的技能。 本课程将通过提供Tensorflow 2.0的实践知识，帮助您成为一名优秀的数据科学家。 您将实现真正的深度学习算法，并将在所有实现中使用。 使用实现，您将学习神经网络的核心细节，例如正向传播，即如何初始化权重和反向传播，即如何使用梯度下降算法更新权重，成

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow，最新版本的PDF格式

带有OpenCV和CUDA的动手GPU加速计算机视觉 Packt发布的具有OpenCV和CUDA的动手GPU加速计算机视觉 这是Packt发布的的代码存储库。 **使用GPU实时处理复杂图像数据的有效技术** 这本书是关于什么的？ 计算机视觉已在各行各业发生了革命性变化，OpenCV是计算机视觉中使用最广泛的工具，它能够以多种编程语言工作。 如今，在计算机视觉中，需要实时处理大图像，这对于OpenCV本身很难处理。 这就是CUDA发挥作用的地方，它使OpenCV可以利用功能强大的NVDIA GPU。 本书详细介绍了将OpenCV与CUDA集成以用于实际应用。 本书涵盖了以下令人兴奋的功能：了解如何从CUDA程序访问GPU设备的属性和功能 了解如何加快搜索和排序算法 检测图像中的线条和圆形等形状 使用算法探索对象跟踪和检测 在Jetson TX1中使用不同的视频分析技术处理视频 从P

Hands-On Unsupervised Learning Using Python How to Build Applied Machine Learning Solutions from Unlabeled Data Ankur A. Patel