当下Python和深度学习为代表的人工智能AI技术非常火热，正深刻影响着人类社会的方方面面。今天分享推荐三本入门Python和深度学习的电子书： python电子书教程 ?...深度学习三巨头之一的 Yann LeCun 对 2014 年的生成对抗网络GAN赞叹不已：“这是过去十年间机器学习领域最让人激动的点子！”。...---- 如果想入门或学习了解GAN，这里有一份关于GAN在计算机视觉中的部分应用导读，例如：图像超分、图像修复、去雨、人脸老化、人脸转正、妆容迁移、动漫化、医学图像生成、以及GAN在半监督学习、零次学习...注：当然，如果是新手，建议从基本的python、卷积神经网络等学起！文后也推荐几本书，它们是学习Python，PyTorch和神经网络公认的利刃！...资料领取： 点击下方或扫码关注【机器学习与生成对抗网络】后台回复：GANCV，建议复制，即可获取电子版 ? ?长按上方二维码 2 秒 （CV、GAN、Python、AI爱好者，欢迎关注！）
1 前言 Python在自动化办公方面有很多实用的第三方库，我们可以从官方网https://pypi.org/search/?...q=pd找到很多这种第三方库来供给我们使用，这些库可以很方便的处理word、excel、ppt、pdf等文件，今天我们就学习一下Python处理PDF文档的两个常用库「pdfplumber」、「pypdf2.../PyPDF2/ 「描述」 PyPDF2 是一个纯 Python PDF 库，免费开源，可以读取文档信息（标题，作者等）、写入、分割、合并PDF文档，它还可以对pdf文档进行添加水印、加密解密等.../background-checks.pdf') as pdf: ... first_page = pdf.pages[0] ......PDF 库。
《Python 深度学习》 ?...本书由 Keras 之父、现任 Google 人工智能研究员的弗朗索瓦 · 肖莱（Francois Chollet）执笔，详尽介绍了用 Python 和 Keras 进行深度学习的探索实践，包括计算机视觉...由于本书立足于人工智能的可达性和大众化，读者无须具备机器学习相关背景知识即可展开阅读。 在学习完本书后，读者将具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力。...30多个代码示例，带你全面掌握如何用深度学习解决实际问题 Keras 框架速成的明智之选 夯实深度学习基础，在实践中培养对深度神经网络的良好直觉 无须机器学习经验和高等数学背景
文档介绍 大家好，今天给大家分享一个文档，暂且称呼它为《Python最强基础学习文档》，为什么是“最强”呢？因为这个文档确实很厉害。...这篇文档集合了黄同学这么多年来，学习Python的知识精华的总结，我们这次得到了黄同学的授权，将这个文档分享给大家。...我可以这样说，不论你是学习Python数据分析、Python爬虫，还是Python开发，这都是一个比好多书籍写的都要好的，Python基础入门文档，更是一个Python基础查询手册。...文档共66页，10个章节，采用图文教学式的方法，带你剖析Python基础的重要基础知识点。只要你敢看文档，没有入不了门的Python。 ? ? ?
list=PLkFD6_40KJIznC9CDbVTjAF2oyt8_VAe3 由于文章较长，且有较多外链接，建议下载PDF版进行阅读 方式一 点击阅读原文即可下载 方式二 返回菜单栏，回复“20180622...and policy search in Reinforcement learning》：http://rll.berkeley.edu/deeprlcourse/docs/ng-thesis.pdf...基础强化学习：Q 学习和策略梯度 3. 高级模型学习和预测、distillation、奖励学习 4. 高级深度强化学习：置信域策略梯度、actor-critic 方法、探索 5....（深度）模仿学习近期研究案例分析 4. 模仿学习的缺点 本节课目标： 理解监督学习定义和符号； 理解基础模仿学习算法； 理解模仿学习算法的优劣势。...9 月 18 日：高级 Q-学习算法（Levine） 本节课介绍 Q-学习算法的扩展，包括如何与深度学习结合、广义的 Q-学习算法、Q-学习算法的实际应用以及连续性 Q 学习算法。
# 从pdf中读取文本 # 写pdf # 加密解密pdf # 和平pdf，加水印 # pip install PyPDF2 %cd D:\python全站\office import PyPDF2 D:...\python全站\office pdf_obj = open('coop.pdf', 'rb') pdf = PyPDF2.PdfFileReader(pdf_obj) pdf.numPages 3...，从上文打开的pdf找出第二页，新鞋一个pdf pdf_writer = PyPDF2.PdfFileWriter() page = pdf.getPage(1) pdf_writer.addPage(...page) with open('coop-1.pdf', 'wb') as f: pdf_writer.write(f) pdf_obj.close() # 加密pdf with open('...('coop-s.pdf', 'rb') as f_in: pdf = PyPDF2.PdfFileReader(f_in) print(pdf.isEncrypted) pdf.decrypt
报告内容 ---- 基于深度学习的艺术风格化研究的主要目的在于探索AI的创造力，通过利用AI从一些人类创造的样本和数据中学习，获得艺术再创作的能力。...艺术风格迁移是指通过深度神经网络将一种图像的风格转换到其他图像上的工作，例如，利用深度神经网络学习梵高的星空的绘画技法，并自动的应用到其他图像（例如照片）上，使其他图像的风格与梵高的星空的艺术风格一致。...，类别等比较高层的信息，底层学习到的特征图主要对应图像颜色，纹理，笔刷等比较底层的信息，根据这个性质，利用深度图像识别网络可以实现图像的内容和风格的分离； ?...这两种方式分别与图形学里面纹理合成的参数化模型和非参数化模型相似，主要区别在于深度网络提高了提取的图像特征的表达性；原始的纹理合成的作用对象是图像空间，这里转移到了特征图空间。...受到这项工作的启发，为了实现蒙娜丽莎和照片之间的风格转换，需要得到蒙娜丽莎的照片，但是现实中无法获取到蒙娜丽莎对应的真实的照片，由于深度神经网络的高层特征与风格无关，只和内容有关，因此蒙娜丽莎的画和蒙娜丽莎的照片在网络最高层的特征是相等的
《Python深度学习》是一本非常全面且深入的教材，由深度学习领域的专家Francois Chollet所撰写。该书旨在帮助读者全面理解和应用Python语言进行深度学习。...此外，该书还介绍了深度学习中的一些重要技术，如正则化、优化算法和超参数调整等，使读者能够全面掌握深度学习的实践技巧。 第三部分探讨了深度学习在不同领域的应用。...总而言之，《Python深度学习》是一本全面、详尽且实用的教材，适合所有对深入学习和应用深度学习感兴趣的读者。...通过阅读《Python深度学习》，您将在深度学习领域迈出坚实的一步，并为您未来的学习和职业发展打下坚实的基础。...往期精彩 收藏那么多python资料干嘛，这一本就够你从入门到入土了！ SaaS 多租户系统数据隔离方案 又给家人们送福利了-清华出版的python 书籍免费获取方式 1.
全部内容来源于《Python深度学习》，以练习为主，理论知识较少，掺杂有一些个人的理解，虽然不算很准确，但是胜在简单易懂，这本书是目前看到最适合没有深度学习经验的同学们入门的书籍了，不妨试试，该书作者：...Francois Chollet，即Keras之父，该书译者：张亮； 相关内容以及代码已经在Kaggle的notebook上正常运行，欢迎大家star、fork； 深度学习第一个难点在于它所谓的黑盒，让人望而生畏...损失函数选择mse、性能指标选择mae，都是回归问题常用的指标 model.compile(optimizer="rmsprop",loss="mse",metrics=["mae"]) 卷积神经网络 深度学习在图像识别领域是远远领先于其他机器学习算法的...，主要原因在于对于机器学习算法，图像数据难以人工构建有效特征，而特征工程的好坏直接影响了最终模型的性能，而深度学习模型更擅长此类问题，比如用于处理图像识别的卷积神经网络，我们知道视觉空间有两大特点： 平移不变性...、深度学习可视化等等，将会更加有趣，一起期待一下把； 最后附上notebook链接，大家最好copy过去修改、运行、看效果哈，动手学习效果最佳；
本文第一节源于周志华教授《关于深度学习的一点思考》, 提出了深度森林是深度学习之外的深度模型的探索。以此展开深度森林的介绍，原理解析并实践。...一、关于深度学习的一点思考 二、深度森林的介绍 目前深度神经网络（DNN）做得好的几乎都是涉及图像视频（CV）、自然语言处理（NLP）等的任务，都是典型的数值建模任务（在表格数据tabular...它初步验证了关于深度学习奏效原因的猜想--即只要能做到逐层加工处理、内置特征变换、模型复杂度够，就能构建出有效的深度学习模型，并非必须使用神经网络。...深度森林主要的特点是： 拥有比其他基于决策树的集成学习方法更好的性能 拥有更少的超参数，并且无需大量的调参 训练效率高，并且能够处理大规模的数据集 深度森林目前还处于探索阶段，评估模型（gcForest...以三分类为例，输入特征为向量x，经过每个森林学习后（注：每个森林的学习的数据利用k折交叉验证得到，以减少过拟合风险），得到预测类分布，然后求平均，再与之前原始特征拼接（类似shortcut-connection
PPV课《数据大咖秀》第八期直播-人工智能与深度学习 已于1月13号直播完毕，现提供视频及PDF共享，错过的小伙伴快来补课，已看过的小伙伴可以温习哦！...视频链接请直接点击”阅读原文“观看，PDF文档请在PPV课微信公众号回复”人工智能“获取下载。...深度学习专家唐宇迪将带领大家一步步揭开人工智能神秘的面纱，探索其背后的核心技术！ 分享话题 ： 1. 人工智能技术的发展 2....深度学习的价值与应用 内容概要： （1） 人工智能概述 （2） 深度学习技术的应用 （3） 神经网络基本原理 （4） 深度学习框架Caffe （5） 学习路线 以下图片，请点击看大图！ ? ? ?
在本文介绍的项目中，来自 K1 Digital 的高级机器学习工程师 Lucas Soares，尝试使用 OCR（光学字符识别）自动转录 pdf 幻灯片，转录效果还不错。...最近，来自 K1 Digital 的高级机器学习工程师 Lucas Soares 一直在尝试通过使用 OCR（光学字符识别）自动转录 pdf 幻灯片，以便直接在 markdown 文件中操作它们的内容，...他曾经尝试使用传统的 Python 软件包，但是遇到了很多问题（例如必须使用复杂的正则表达式模式解析最终输出等），因此决定尝试使用目标检测和 OCR 来解决。...基于深度学习的 OCR 将 pdf 转录为文本 将 pdf 转换为图像 Soares 使用的 pdf 幻灯片来自于 David Silver 的增强学习（参见以下 pdf 幻灯片地址）。...原文链接：https://towardsdatascience.com/faster-notes-with-python-and-deep-learning-b713bbb3c186
最近学习吴恩达《Machine Learning》课程以及《深度学习入门：基于Python的理论与实现》书，一些东西总结了下。现就后者学习进行笔记总结。本文是本书的学习笔记（一）Python入门。
Python提供了众多的PDF支持库，本文是在Python3环境下，试用了两个库来完成PDF的生成的功能。PyPDF对于读取PDF支持较好，但是没找到生成多层PDF的方法。...Reportlab 生成双层PDF 双层PDF应用PDF中的Canvas概念，先画文字，最后将图片画上去，这样就是两层的PDF。..../42.png" # Use Canvas to generate pdf c = canvas.Canvas('reportlab_canvas.pdf', pagesize=letter) width...1.0 2、PyPDF 2 3、PyPDF2 Homepage 4、PyPDF2 Documentation 5、python name 'file' is not defined的解决办法...6、ReportLab 7、用Python/reportlab生成PDF 8、Writing Pdf with Python: Add image
在 上次的送书活动 中，营长做了个调查问卷，结果显示大家更喜欢深度学习、Python以及TensorFlow方面的书，所以这期送书活动一并满足大家。...本期图书选自人民邮电出版社图书，包括：近期AI圈儿比较流行的一本书《人工智能简史》，《TensorFlow机器学习项目实战》，高实战性的《Python机器学习经典实例》，深度学习领域的圣经“花书”，经典的...，几乎覆盖人工智能学科的所有领域，包括人工智能的起源、自动定理证明、专家系统、神经网络、自然语言处理、遗传算法、深度学习、强化学习、超级智能、哲学问题和未来趋势等，以宏阔的视野和生动的语言，对人工智能进行了全面回顾和深度点评...深度学习（仅限3本） 本书由全球知名的三位专家IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。...《深度学习》适合各类读者阅读，包括相关专业的大学生或研究生，以及不具有机器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识，以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。
【Python深度学习之路】-1 机器学习概论 1.1 机器学习简介 机器学习火热的原因是：人类无论如何也做不到在短时间内实现从大量数据中自动地计算出正确结果的操作。...所谓机器学习：通过对数据进行反复的学习，来找出其中潜藏的规律和模式。...机器学习中所使用到的算法可以归结为三大类： 监督学习(Supervised Learning) 无监督学习(Unsupervised Learning) 强化学习(Reinforcement Learning...) 1.2各类机器学习算法 1.2.1 监督学习 监督学习中的“监督”，是指“数据中附带的正确答案标签”。...1.2.2 无监督学习 与“监督学习”的区别：监督学习中包含“正确答案标签”问题的答案，而在“无监督学习”中是不包含“正确答案标签”的，其属于从输入的数据中发现规则，并进行学习的一种方法。
【Python深度学习之路】-4 监督学习 4.1 了解监督学习（分类） 监督学习：根据积累的经验数据对新的数据或将来的数据进行预测，或者进行分类的一种学习方式。...无监督学习：对积累的经验数据中所存在的结构，以及关联性进行分析的学习方式。 强化学习：通过设定报酬、环境等条件来实现学习效果最大化的一种学习方式。...监督学习的分类： 回归：通过读取现存数据中的关联性，并根据这些关联性来实现数据预测的一种算法。（针对连续性的值） 分类：以数据预测为目的对离散值进行预测。...y = make_classification(n_samples=100, n_features = 2, n_redundant=0, random_state=42) # 将数据划分为用于学习的部分和用于评估的部分
本文回顾1961年至2020年的文本分类方法，重点是从浅层学习到深度学习的模型。根据所涉及的文本以及用于特征提取和分类的模型创建用于文本分类的分类法。...很少有研究专注于浅层学习模型来解决计算和数据的局限性。 4、文章主要贡献 文章总结了从浅层学习到深度学习的现有模型。浅层学习模型强调特征提取和分类器设计。...对于深度学习模型，TextCNN在这些模型中拥有最多的参考文献，其中首次引入CNN模型来解决文本分类问题。...深度学习模型 DNN由人工神经网络组成，该人工神经网络模拟人脑以自动从数据中学习高级功能，在语音识别，图像处理和文本理解方面比浅层学习模型获得更好的结果。...深度学习由神经网络中的多个隐藏层组成，具有更高的复杂度，并且可以在非结构化数据上进行训练。深度学习架构可以直接从输入中学习特征表示，而无需太多的人工干预和先验知识。
“神经网络的最佳python库”这个主题的一个旧的数据科学堆栈交换的答案，它让我深感python深度学习生态系统在过去的两年半内的快速发展。...我会根据别人的经验，提供一个关于2017年python深度学习生态系统的清晰、全面的路径。...虽然它是Python深度学习库集合的最新成员，但它可能已经获得了最大的活跃社区，因为它由Google Brain团队支持。...文档：http://mxnet.io/api/python/index.html#python-api-reference 概要： MXNet是亚马逊深度学习的库，也许是最有效的库。...文档：http://pytorch.org/docs/ 概要： PyTorch在一个多星期前发布，是Python的深度学习框架列表中的新的孩子。
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