我很奇怪但很可爱FBIG上广受欢迎的神经

1 生活是可爱的

生活是可爱的

【内容简介】一位老者的草木缘、人间情和自在思。他对这世间一往情深,文字中写尽了世间妙趣和温情。这本书充满体贴、勇气和力量,能让我们时刻铭记生活的初心。【编辑推荐】◆精选优中选优,一册在手,精华全收通览季羡林散文全集6卷,近200万字,精心编 季羡林 2023-04-17 10:13:48
1 世界喧嚣,我很好

世界喧嚣,我很好

真正的勇士应该在了解了生活的真相后依然热爱生活,在不违背天地之道的情况下成为一个自由而快乐的人。本书收录了梁式先生最为广为传颂的佳作,包括《中年》、《送行》、《猫的故事》、《喝茶》、《好汉》等共60篇文章。每篇文章都精彩绝伦,是经典中的经典 梁实秋 2023-04-17 09:36:23
1 村上广播

村上广播

《村上广播》是一部随笔集,最初从2000年3月在杂志《anan》上开始连载,一共持续了1年,由50篇随笔组成。其中,关键词包括“披萨”、“唱片”、“罗得岛”、“弗吉尼亚?伍尔夫”、“炸面圈”,无疑吸引了所有村上粉丝的注意。此外,书中也涵盖了 村上春树 2023-04-17 08:22:26
1 从前的我也很可爱啊

从前的我也很可爱啊

寂寞的时候,我会念一首石川啄木的诗歌。石川啄木是一位天才诗人,他的作品充满了清澈的忧伤,也有明快的可爱。读一首石川啄木,能感受到轻轻的寂寞,也能体会淡淡的可爱。《从前的我也很可爱啊》是一个收录石川啄木三部小集子和一篇关于自己创作之路的文章的 [日]石川啄木 2023-04-17 03:52:03
1 大脑的奥秘

大脑的奥秘

本书主要由神经科学的科研人员完成,包括研究生和研究员。这些人员都具备一线实践经验,他们的选题涵盖了目前神经科学的前沿热点。为了组织这些内容,本书分为几大板块:脑的结构和功能基础知识的解析、脑疾病的临床诊断和治疗、脑的学习记忆原理、脑科学与人 中国科学院神经科学研究所编 2023-04-15 17:51:43
1 欢迎来到宇宙跟天体物理学家去旅行

欢迎来到宇宙跟天体物理学家去旅行

我们身处广袤的宇宙之中,但我们对它的了解并不全面。你知道恒星是如何诞生和死亡的吗?你知道冥王星失去行星地位的原因吗?你了解坠入黑洞的过程中会有怎样的奇妙体验吗?还有,宇宙中其他地方的智慧生命前景如何?宇宙的起源是什么?至于它为什么会膨胀,并 尼尔·德格拉斯·泰森/J.,理查德·戈特/迈克尔.A.施特劳斯 2023-04-14 18:21:56
1 奇怪的知识增加了

奇怪的知识增加了

这是一本由50个古怪又奇妙的科学事实组成的科普书,带领读者进行一段匪夷所思、颠覆认知的科学之旅。在阅读过程中,读者不仅能够得到生命、宇宙以及万事万物的终极答案,而且还能够获得让人出乎意料的收获。随着科技的进步和飞跃,人类在太空的冒险、对量子 马库斯·乔恩(MarcusChown) 2023-04-13 18:00:00
1 创新的神话

创新的神话

在《创新的神话》一书中,ScottBerkun认真研究了创新历史,揭示了想法如何成为成功的创新。这些事实来自软件开发和网络时代的实例,也可应用于当前挑战。本书使用了几十个历史上的科技、商业和艺术案例。读者可以学到如何将所掌握的知识转化为能够 [美]ScottBerkun 2023-04-13 13:38:23
1 深入浅出神经网络与深度学习

深入浅出神经网络与深度学习

本书深入讲解神经网络和深度学习技术,侧重于阐释深度学习的核心概念。作者以技术原理为导向,辅以贯穿全书的MNIST手写数字识别项目示例,介绍神经网络架构、反向传播算法、过拟合解决方案、卷积神经网络等内容,以及如何利用这些知识改进深度学习项目。 [澳]迈克尔·尼尔森(MichaelNielsen) 2023-04-12 23:59:24
1 神经网络与机器学习(原书第3版)

神经网络与机器学习(原书第3版)

神经网络是计算智能和机器学习的重要分支,在诸多领域都取得了很大的成功。在众多神经网络著作中,影响最为广泛的是SimonHaykin的《神经网络与机器学习》(第3版)。本书作者结合近年来神经网络和机器学习的最新进展,从理论和实际应用出发,全面 [加]SimonHaykin 2023-04-12 23:58:01
1 神经网络与深度学习

神经网络与深度学习

邱锡鹏是复旦大学计算机科学技术学院教授和博士生导师。他在复旦大学获得理学学士和博士学位。他的主要研究领域包括自然语言处理、机器学习和深度学习等。他已在相关领域的权威国际期刊和会议上发表了60多篇学术论文,并获得了ACL2017杰出论文奖以及 邱锡鹏 2023-04-12 23:55:51
1 图神经网络

图神经网络

本书致力于介绍图神经网络的基本概念和算法、研究前沿以及广泛和新兴的应用,涵盖图神经网络的广泛主题。从基础到前沿,从方法到应用,本书涉及从方法论到应用场景方方面面的内容。★编辑推荐:对人工智能来说,图神经网络有可能是将概率学习与符号推理结合起 吴凌飞/崔鹏/裴健/赵亮 2023-04-12 23:54:58