深度学习（DL，Deep Learning）是机器学习（ML，Machine Learning）领域中一个新的研究方向，通过学习样本数据的内在规律和表示层次，实现机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。在开始深度学习项目之前，选择一个合适的框架能起到事半功倍的作用。全世界最为流行的深度学习框架有TensorFlow、Caffe、PaddlePaddle和PyTorch。TensorFlow 是 Google 于 2015 年发布的深度学习框架，2019年，Google

本书详细介绍了人工智能领域涉及的数学基础，对于每个问题尽可能给出足够详尽的证明过程，以帮助读者深入理解智能算法的原理。本书内容涉及线性代数、高等数学、概率论、**化等多个数学分支内的重要知识点。采用公式推导、图表示例、应用举例相结合的方式，以翔实的语言、全新的视角，帮助读者理解其中的关键知识点。
全书共分为10章: 第1章、第3章、第4章详细介绍与人工智能算法相关的向量与矩阵分析、函数与泛函分析、概率与数理统计的数学基础。第2章介绍可用于评定不同待观测样本相似程度的度量方法。第5章重点介绍

本书以面向应用、面向实战为指导思想, 紧扣企业技术人才培养的特点, 在知识点讲解和实验中避免复杂的理论, 使学生能快速上手体验、验证大数据处理的魅力, 以激发学生的学习兴趣。本书覆盖了大数据生命周期主要技术要点, 全书共8章。第1章介绍大数据的产生和特点及思维的变革, 第2章了解大数据生态环境, 第3章-第7章是按照大数据的生命周期, 分别讨论了大数据采集与预处理、大数据管理、大数据分析、大数据展现、大数据应用的基本原理和方法, 第8章讨论大数据安全面临的挑战。

本书全面、系统地介绍网店设计的相关知识和基本技巧，具体内容包括网店美工基础、美化商品图片、设计网店推广图片、设计店铺趣味海报、设计PC端店铺首页、设计PC端店铺详情页、设计无线端店铺和拍摄与制作网店视频等。全书采用“项目一任务”编写方式，各项目均设有“相关知识”模块，帮助学生系统地了解网店设计的各类基础规范；每个任务分设“任务引入”“任务实施”等模块，帮助学生掌握网店设计思路并完成相关任务。本书主要项目的最后还安排项目演练，以提升学生的综合应用能力。

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