第一部分 深度学习基础 第1章 什么是深度学习 第2章 神经网络的数学基础 第3章 神经网络入门 第4章 机器学习基础 第二部分 深度学习实践 第5章 深度学习用于计算机视觉 第6章 深度学习用于文本和序列 第7章 高级的深度学习最佳实践 第8章 生成式深度学习 第9章 总结

1. 词法规则 2. 数据类型 3. 常量与变量 4. 运算符和表达式 5. 语句 6. 数组和字符串

1、轴的功用、类型、特点及应用 2、轴的结构设计。 3、轴的强度计算(本科)

9.1 优化的主要种类 9.2 数据流分析介绍 9.3 数据流分析的基础 9.4 常量传播 9.5 部分冗余删除 9.6 流图中的循环

计算分析题 1、XYZ公司近期的贡献式损益表列示如下:

 八、立体视觉模型  九、神经信息整合作用

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 四、外膝体的组成与信息处理  五、视皮层细胞的反应特性和视觉功能

本章主要讲解 Internet网络实现通信所涉及的 一些技术基础知识,使读者了解在 Internet网络上 信息是如何进行传递的。通过对这些基础知识的学 习,读者应该掌握以下内容: