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000
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01264nam 2200301 450
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001
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CAL 0120172368845
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005
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20190606161830.07
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010
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@a978-7-121-32622-6@dCNY99.00
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100
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@a20190606d2018 em y0chiy50 ea
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101
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0
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@achi
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102
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@aCN@b110000
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105
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@aa a 000yy
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200
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1
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@a深度学习@Ashen du xue xi@e一起玩转TensorLayer@f董豪, 郭毅可, 杨光编著@Fdong hao,guo yi ke,yang guang bian zhu
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210
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@a北京@c电子工业出版社@d2018.01
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215
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@axvi, 322页@c彩图@d24cm
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225
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2
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@a博文视点AI系列@Abo wen shi dian AIxi lie
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320
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@a有书目 (第316-322页)
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330
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@a本书由TensorLayer作者领衔写作, TensorLayer社区众包完成, 作者全部来自一线人工智能研究员和工程师, 内容不仅覆盖了传统书籍都有的多层网络、卷积网络、递归网络及增强学习等, 还着重讲解了生成对抗网络、学习方法和实践经验, 配有若干产品级别的实例。者将会从零学会目前最新深度学习, 以及使用TL实现各种应用。
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410
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0
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@12001 @a博文视点AI系列
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517
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1
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@a一起玩转TensorLayer@Ayi qi wan zhuan TensorLayer
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606
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0
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@a机器学习@Aji qi xue xi
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690
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@aTP181@v5
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690
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@aTP18@v4
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701
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0
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@a董豪@Adong hao@4编著
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0
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@a郭毅可@Aguo yi ke@4编著
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701
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0
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801
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0
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@aCN@b郑州旅游职业学院@c20190606
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905
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@aZZLYZY@dTP18@e56@f3
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| 深度学习：一起玩转TensorLayer/董豪, 郭毅可, 杨光编著.-北京：电子工业出版社，2018.01 |
| xvi, 322页：彩图；24cm.-(博文视点AI系列) |
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| ISBN 978-7-121-32622-6：CNY99.00 |
| 本书由TensorLayer作者领衔写作, TensorLayer社区众包完成, 作者全部来自一线人工智能研究员和工程师, 内容不仅覆盖了传统书籍都有的多层网络、卷积网络、递归网络及增强学习等, 还着重讲解了生成对抗网络、学习方法和实践经验, 配有若干产品级别的实例。者将会从零学会目前最新深度学习, 以及使用TL实现各种应用。 |
| ● |
正题名：深度学习
索取号：TP18/56
预约/预借
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登录号
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条形码
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馆藏地/架位号
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状态
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备注
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1
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0987101
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209871012
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十四楼书库/14E09B0704/
[索取号:TP18/56]
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在馆
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架位导航
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2
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0987102
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209871021
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十四楼书库/14E09B0704/
[索取号:TP18/56]
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在馆
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架位导航
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3
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0987103
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209871030
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十四楼书库/14E09B0704/
[索取号:TP18/56]
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在馆
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架位导航
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