OpenGL SuperBible 6th Edition.pdf 文字版pdf,图片清晰。
2024-03-23 10:59:28 10.37MB OpenGL SuperBible
1
Beginning C++ Through Game Programming, Third Edition!!!
2024-03-20 15:19:17 4.22MB Game Programming Beginning Third
1
之前在网上只找到了chm格式的英文版,现在把这个chm格式的转成了pdf,看起来方便一些
2024-03-09 18:30:11 1.5MB
1
Java第二版中的自然语言处理 这是Packt发行的《 进行的代码库。 用于NLP的机器学习和神经网络模型的构建技术 这本书是关于什么的? 自然语言处理(NLP)允许您使用任何句子并识别模式,特殊名称,公司名称等。 《 Java自然语言处理》第二版教您如何在Java库的帮助下执行语言分析,同时不断从结果中获得见解。 本书涵盖以下激动人心的功能: 了解基本的NLP任务以及它们之间的关系 发现并使用可用的令牌化引擎 应用搜索技术来查找文档中的人物和事物 构建解决方案以识别句子中的词性 使用解析器提取文档元素之间的关系 如果您觉得这本书适合您,请立即获取! 说明和导航 所有代码都组织在文件夹中。 例如,Chapter02。 该代码将如下所示: System.out.println(tagger.tagString("AFAIK she H8 cth!")); System.out
2024-03-07 16:22:02 297KB Java
1
Intel Parallel Studio XE Cluster Edition for Windows Update1版
2024-03-03 18:22:21 78B
1
The Java Programming Language.4th.Edition.Aug.2005.pdf
2024-02-25 12:07:39 4.78MB java
1
802.11® Wireless Networks The Definitive Guide, Second Edition .pdf 英文版,经典
2024-02-23 14:32:33 9.48MB 802.11
1
本书对于嵌入式Linux系统所涉及的四大元素:工具链、引导加载程序、内核和根文件系统有了更全面的了解。Linux发展到今天,所涉及的知识体系太大,基本上每个主题都可以单独出本书(内核、文件系统、网络、驱动开发、系统监控等等),这本书主要是针对嵌入式Linux移植,所以对于驱动开发、内核实现以及各种编译框架并未进行深入的解析,有需要的可以阅读其他书籍(文章末尾推荐一些其他书籍)。目前本书仅有英文版,暂时没有中文版。
2024-02-18 10:28:51 17.78MB linux
1
使用scikit-learn掌握机器学习-第二版 这是发行的的代码库。 它包含从头到尾完成本书所必需的所有支持项目文件。 关于这本书 本书探讨了各种机器学习模型,包括k最近邻,逻辑回归,朴素贝叶斯,k均值,决策树和人工神经网络。 它讨论了数据预处理,超参数优化和集成方法。 您将建立对文档进行分类,识别图像,检测广告等的系统。 您将学习使用scikit-learn的API从分类变量,文本和图像中提取功能; 评估模型性能; 并就如何改善模型的性能形成直觉。 说明和导航 所有代码都组织在文件夹中。 每个文件夹均以数字开头,后跟应用程序名称。 例如,Chapter02。 该代码将如下所示: Code words in text, database table names, folder names, filenames, file extensions, pathnames, dummy U
2024-02-17 17:49:07 2.77MB JupyterNotebook
1
scikit-学习食谱-第二版 这是出版的的代码存储库。 它包含从头到尾完成本书所必需的所有支持项目文件。 关于这本书 由于Python的简单性和灵活性,PythonSwift成为分析人员和数据科学家的首选语言,并且在Python数据空间中,scikit-learn是机器学习的明确选择。 本书包括机器学习中常见问题和不常见问题的演练和解决方案,以及如何利用scikit-learn有效执行各种机器学习任务。 第二版首先介绍了评估数据统计属性的方法,并生成了用于机器学习建模的综合数据。 在阅读本章的过程中,您会遇到一些菜谱,这些菜谱将教您实现一些技术,例如数据预处理,线性回归,逻辑回归,K-NN,朴素贝叶斯,分类,决策树,合奏等等。 此外,您将学习通过多类分类,交叉验证,模型评估来优化模型,并深入研究以scikit-learn实施深度学习。 除了涵盖模型部分,API和分类器,回归器和估计器等
2024-02-17 17:47:23 33.77MB JupyterNotebook
1