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萍乡市政协文化文史和学习委员会
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那些比答案更重要的好问题：14位顶级科学家、商业思想家、趋势家联袂力作，探索未来的14种可能。
作者：湛庐文化 编著 出版：浙江教育出版社 日期：2020-06-01 湛庐思想马拉松系列*辑重磅推出，汇集汪小帆、周涛、宋继强等14位国内*科学家、商业思想家、趋势家、联 ... |
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Python+TensorFlow机器学习实战
作者：李鸥 出版：清华大学出版社 日期：2019-05-01 编辑推荐： 很系统：讲解19种机器学习经典算法，依次击破重难点 很图示：书中包括113张图解说明 ... |
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联邦学习原理与应用（全彩）
作者：向小佳 等 出版：电子工业出版社 日期：2021-12-01 本书既是关于联邦学习技术和上手实践方法的介绍，又是关于联邦学习在业界，特别是金融科技行业应用实践的案例展示。 第1章介绍 ... |
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色铅笔基础技法综合教程 从入门到精通
作者：灌木文化 出版：人民邮电出版社 日期：2024-01-01 【附赠】21节色铅笔绘画精品课 ·色彩绘画入门教程 新手推荐用书 小白基础入门 从工具到技 ... |
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西周铭文史
作者：丁進 著 出版：文物出版社 日期：2022-01-01 本书在研究方法上多有思考与创意，从写作方法探索到价值判断，进一步建立了青铜器铭文研究的基本框架，其中包括了铭文的历史价值 ... |
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医史与文史札记选
作者：傅维康 出版：上海文化出版社 日期：2023-03-01 著名医史学家、中华医史学会副主委、中国科学技术史学会理事傅维康教授治学五十年生涯百余篇杂文集锦，漫谈 ... |
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深度学习：从入门到实战
作者：[中国]高志强黄剑李永刘明明 出版：中国铁道出版社 日期：2018-06-01 深度学习：从入门到实战摒弃了枯燥的理论推导，以大量实战应用案例及知识模块等内容帮助机器学习领域的初、中级程序员踏实通过深 ... |
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墨多多成语故事漫画系列 历史典故篇 原版多多问学系列正版课外阅读书籍墨多多制作委员会侦探推理读物
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墨多多成语故事漫画系列 神话传说篇 原版多多问学系列正版课外阅读书籍墨多多制作委员会侦探推理读物
作者：墨多多制作委员会 编，紫萱 绘 出版：三环出版社 日期：2023-06-01 “墨多多谜境冒险”（阳光版）是畅销书作家雷欧幻像创作的系列化儿童冒险推理小说，累计销售6000多万册。 “墨多多成语故 ... |
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墨多多成语故事漫画系列 寓言故事篇 原版多多问学系列正版课外阅读书籍墨多多制作委员会侦探推理读物
作者：墨多多制作委员会 编，紫萱 绘 出版：三环出版社 日期：2023-06-01 “墨多多谜境冒险”（阳光版）是畅销书作家雷欧幻像创作的系列化儿童冒险推理小说，累计销售6000多万册。 “墨多多成语故 ... |
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图解入门——半导体器件缺陷与失效分析技术精讲 [日]可靠性技术丛书编辑委员会
作者：[日]可靠性技术丛书编辑委员会 出版：机械工业出版社 日期：2024-03-01 各种分析工具可有效提升良率 多位日本半导体专家倾力打造 硅集成电路 (LSI) 的失效分析 功 ... |
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Web安全之机器学习入门
作者：刘焱 出版：机械工业出版社 日期：2017-08-01 本书首先介绍主流的机器学习工具，以及Python应用于机器学习的优势，并介绍Scikit-Learn环境搭建、Tenso ... |
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深度学习导论及案例分析
作者：李玉鑑 张婷 出版：机械工业出版社 日期：2016-10-01 《深度学习导论及案例分析》可以作为计算机、自动化、信号处理、机电工程、应用数学等相关专业的研究生、教 ... |
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异域回声——晚近海外汉学之文史互动研究
作者：张月 著 出版：北京大学出版社 日期：2024-09-01 搜集英语世界的大量研究成果，阐述汉学家对中国古代文史互动的最新研究方法和视角 ... |
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张家口文史荟萃
作者：韩超 袁智慧 出版：花山文艺出版社 日期：2020-06-01 作者历时十年，在浩如烟海的历史档案、资料、专著中，探珍问宝，追寻张家口在悠悠历史长河中的胡汉融合的精 ... |
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TensorFlow深度学习应用实践
作者：王晓华 出版：清华大学出版社 日期：2018-01-01 通过TensorFlow图像处理，全面掌握深度学习模型及应用全面深入讲解反馈神经网络和卷积神经网络理 ... |
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深度学习模型及应用详解
作者：张若非 等 出版：电子工业出版社 日期：2019-09-01 突出应用和实践成果 本书面向的读者是学习和运用深度学习模型到具体应用场景的企业工程师、科研院所的学 ... |
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正确学习
作者：祁子凯 著 出版：湖南文艺出版社 日期：2023-11-01 ◎本书有什么？ 从理论到实战全方面帮父母捋清学习根本问题，帮孩子找到正确、高效的学习思维和方法。 ... |
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强化学习
作者：余欣航 出版：电子工业出版社 日期：2024-04-01 本书详细介绍了强化学习的理论推导、算法细节。全书共12章，包括强化学习概述、马尔可夫决策过程、退化的强化学习问题、环境已 ... |
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