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重磅 | 10本经典深度学习和神经网络书籍开放阅读

深度学习是如今最火热的技术之一,但是对于有心入门却不得其法的同学来说,选择适合自己的书籍至关重要。 本着乐于助人、无私奉献的精神,小编特意为大家精选了 10本深度学习相关的书籍。这些书籍中,有些非常注重理论知识,主要关注神经网络和深度学习背后的数学和相关假设;有些则注重实战,通过代码而不是理论来讲解深度学习。而那种既有理论讲解,同时又有相应的实战训练的书籍。 本次电子书籍为CSDN回馈粉丝福利免费赠送,所有书籍均可在CSDN上在线学习(文末获取学习地址)。 现在,让我们一览这些书籍,比较优劣,看看哪些对于学

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拒绝面子工程,提升安全可视化实用性 | FreeBuf甲方群话题讨论

随着网络技术的发展,网络攻击数量越来越多,攻击复杂度也不断增加,而安全可视化因具备能有效处理海量网络数据信息,捕获网络的全局态势,能通过对图形图像模式的分析帮助安全人员快速识别潜在的攻击和异常事件等优势被行业寄予厚望,安全可视化方案层出不穷,但在实际运用中是否真如大家所愿,还是说更多的沦为了一块徒有其表的面子工程?本期话题,我们就以网络安全可视化实用性为话题,就相关问题展开讨论。 近年来可视化已被多次提及,比如在运维和安全方向,但是做效果容易,要如何提高可视化的实用性,避免成为一项面子工程? A1:

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文字识别助力智能运营,加速金融业务流转效率

背景 智慧金融在金融服务的业务流程中不断深入,金融行业数字化建设的过程除了面向外部客户的服务与销售外,行业内部的支持性系统也在随之升级。智能合规、智能运营广泛应用于企业内部财务管理系统、报销系统、核算系统以及审核系统等平台中,促使数据沉淀,加速流程效率,实现数字化建设闭环。 在智能运营覆盖的各个场景中,计算机视觉、自然语言处理、传统机器学习算法等人工智能技术充分应用。其中文字识别技术(OCR)作为计算机视觉的主要方向之一,其识别对象包括扫描合同、印章、卡证、表格与票据信息结构化,在业务办理、风险控制、内部数

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文字识别助力智能运营,加速金融业务流转效率

背景 智慧金融在金融服务的业务流程中不断深入,金融行业数字化建设的过程除了面向外部客户的服务与销售外,行业内部的支持性系统也在随之升级。智能合规、智能运营广泛应用于企业内部财务管理系统、报销系统、核算系统以及审核系统等平台中,促使数据沉淀,加速流程效率,实现数字化建设闭环。 在智能运营覆盖的各个场景中,计算机视觉、自然语言处理、传统机器学习算法等人工智能技术充分应用。其中文字识别技术(OCR)作为计算机视觉的主要方向之一,其识别对象包括扫描合同、印章、卡证、表格与票据信息结构化,在业务办理、风险控制、内部数

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二维码取代搜索框?可能这次张小龙真错了

喜欢乔布斯的互联网大佬不少,公之于众的便有雷军、丁磊、杨勃、黄章、张小龙等人,最像乔布斯的非张小龙莫属。四个字:产品感觉。能连续打磨出Foxmail、QQ邮箱和微信这三款经典产品,自然不是运气,而是其在产品上有过人之处。不过,正如张小龙名言“我所说的都是错的”,每个人都会犯错,这一次关于微信的公开演讲堪称经典、宏大和理想,但却存在一个巨大瑕疵:对二维码的高估。 张小龙说二维码要取代搜索框 张小龙关于微信一共谈了8点,几乎每一点都深入浅出地阐释了微信的理想和价值。在谈到去中心化这点时,张小龙说微信对“去中心化

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「速算活动」来了,为学生开启有趣的数学世界

为了培养学生的速算能力,很多学校会开展各种形式的速算活动。但传统速算活动开展难度较大,不但需要做大量组织工作,也难以对学生计算能力培养进行长效的跟踪和验证。 免费的「速算活动」功能来啦 基于以上痛点,腾讯智慧校园深入学校组织速算活动的场景,为帮助老师提升学生计算能力,针对小学学段推出了免费的「速算活动」解决方案,对,是免费的哦~。开通「速算活动」后,就可体验以下产品功能: ◇教育局、学校统一组织速算练习活动; ◇速算活动的数据统计与查看; ◇学校、教师一键布置与报名速算活动; ◇支持多教材版本匹配教学进度

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视频人脸模糊:微软研究院最新基于 AI 算法的自动打码技术

【新智元导读】 将模糊图像变高清的技术很受关注,不过同样应用范围很广的视频自动打码技术似乎比较低调。微软研究院最新提出一套基于人工智能算法的视频人脸模糊解决方案,该技术包含人脸的检测、跟踪、识别三类算法,能够实现对视频进行自动人脸模糊。该系统已经搭载于微软Azure云平台上作为一项云服务提供。 新闻无处不在。从电视里的《新闻联播》、《新闻30分》,到手机中的《今日头条》、《腾讯新闻》,随着互联网的不断发展,新闻报道的数量,以及报道中的视频数量,都在不断增加。 这对读者来说也许是好事,意味着有更多、更丰富的内

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机器学习究竟有没有用 | FreeBuf甲方群话题讨论

随着网络攻击变得越来越多样化,网络安全人员越发需要更加复杂且具有预见性的规则或策略来迅速处理各类安全风险,而目前热门的机器学习,凭借强大的数据处理、检测识别及自动学习等能力,在网络安全领域也开始发挥作用,那实际效果究竟如何?是与人工优势互补,还是更进一步,开始取代人工,在系统中发挥关键作用?本期话题,我们将围绕目前机器学习在网络安全中的实际运用能力,就相关问题展开讨论。 机器学习本质上也是在解决相似性问题,比如流量识别、漏洞挖掘,安全态势感知等,那目前机器学习在这些领域做得如何,是否噱头大于实际能力?

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