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作者简介

陈昭明

成功大学统计系学士、清华大学工业工程研究所硕士。曾任职于IBM、工研院电通所、软件开发公司、ERP顾问公司、电信公司、财经数据库公司,目前担任Python、机器学习、深度学习、AloT讲师。获2018年IT邦帮忙铁人赛AI组冠军、2021年IT邦帮忙铁人赛AI组优选。

近年出版:

◆开发者传授PyTorch秘籍

◆在IT邦帮忙累计发布130多篇文章

洪锦魁

中国台湾计算机专家,IT图书知名作者。

近年出版:

◆机器学习数学基础一本通(Python版)

◆Python数据科学零基础一本通

◆Python入门很简单

◆Python王者归来

◆算法零基础一本通(Python版)

◆R语言——迈向大数据之路【加强版】

图2.13 二次方曲线执行结果

图2.46 Student’s t分布的概率密度函数

图6.7 各式卷积执行结果

(a)原图;(b)灰阶化

图6.20 颜色数据增补

图6.29 左上角的图像为原图,左下角的图像显示了辨识热区,即猴子的头和颈部都是辨识的主要关键区域

图8.2 目标检测类型

(图片来源:Detection and Segmentation [4]

图8.25 区域推荐

图9.2 语义分割

图9.3 实例分割

图9.21 显示屏蔽

图10.33 ColorGAN

(图片来源:“Colorization Using ConvNet and GAN” [14]

图10.48 CycleGAN的功能展示

图12.13 实际数据和预测数据图表

图12.14 绘制实际数据及预测数据图表

图12.15 绘制实际数据与预测数据图表

图12.16 绘制实际数据和预测数据图表

图14.27 准确率绘图

图14.28 训练与验证准确率绘图

图14.33 准确率绘图 l3pTOFPWTxriWP2ZtGLMUjxWiB/4ZjA/VvlUm+dqukVnKJLnh1SQlajGEE6LyzRA

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