深度自然游戏

1 自然的召唤

自然的召唤

毫无疑问,人类和动物都需要排泄。粪便一旦产生,关于它的去向、处理方式以及消失的过程等问题显得尤为重要,然而我们常常选择回避。在城市中,粪便被轻松地冲入下水道,并接受着复杂的处理过程;而在大自然中,动物粪便一落地就开始了一场“争分夺秒”的竞赛 [英]理查德·琼斯 2023-04-13 18:02:19
1 游戏编程模式

游戏编程模式

游戏开发一直是热门领域,掌握良好的游戏编程模式是开发人员的必备技能。本书细致地讲解了游戏开发需要用到的各种编程模式,并提供了丰富的示例。全书共分20章,包括三个部分,全面介绍与游戏编程模式相关的各种知识点。首部分介绍了基础知识和框架;第二部 RobertNystrom 2023-04-13 17:42:05
1 Python游戏编程快速上手第4版

Python游戏编程快速上手第4版

Python是一种备受推崇的高级程序设计语言。它因其简洁易读和可扩展性而备受青睐。本书以编写小巧有趣的游戏来教授Python编程。通过直接展示游戏的源代码并通过实例来解释编程原理,全书共21章,12个游戏程序和示例贯穿其中。本书介绍了Pyt AlSweigart 2023-04-13 17:15:07
1 自然用户界面设计

自然用户界面设计

DanielWigdor目前是多伦多大学计算机科学助理教授。在微软供职期间,他曾担任微软Surface产品的用户体验架构师并创建自然用户界面。加入微软之前,他在三菱电机美国研究所负责先进自然用户界面和设备的研究,并在哈佛大学的自主创新计算中 [加]DanielWigdor/[美]DennisWixon 2023-04-13 15:42:45
1 游戏编程算法与技巧

游戏编程算法与技巧

SanjayMadhav是南加利福尼亚大学的讲师。他教授几门与游戏编程相关的课程。在加入南加利福尼亚大学之前,他曾在多个公司担任程序员,包括ElectronicArts、Neverso及PandemicStudios。虽然他在许多系统上都 【美】SanjayMadhav 2023-04-13 14:44:32
1 文本上的算法——深入浅出自然语言处理

文本上的算法——深入浅出自然语言处理

本书力图用生动形象的方式深入浅出地介绍自然语言处理的理论、方法和技术,结合作者多年学习和从事自然语言处理相关工作的经验。本书放弃繁琐的证明,提取算法核心,帮助读者快速掌握自然语言处理所必备的知识和技能。本书共包括两大部分。第一部分是理论篇, 路彦雄 2023-04-13 14:35:48
1 动手学深度学习

动手学深度学习

AstonZhang是亚马逊应用科学家,持有美国伊利诺伊大学香槟分校计算机科学博士和统计学、计算机科学双硕士学位。他专注于机器学习的研究,在数个顶级学术会议上发表过论文,并担任过多个学术会议的程序委员或审稿人以及FrontiersinBig 阿斯顿·张(AstonZhang)/李沐(MuLi)/[美]扎卡里·C.立顿(ZacharyC.Li 2023-04-13 14:22:47
1 深度学习入门

深度学习入门

本书是深度学习真正意义上的入门书。它深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python3,尽量不依赖外部库或工具。从基本的数学知识出发,它带领读者从零创建一个经典的深度学习网络,使读者在此过程中逐步理解深度学习。本书不仅介绍了深 [日]斋藤康毅 2023-04-13 14:19:43
1 深度学习推荐系统

深度学习推荐系统

深度学习已在推荐系统领域引起技术革命。本书介绍了这一革命中的主流技术要点,包括深度学习推荐模型、Embedding技术、推荐系统工程实现、模型评估体系以及业界前沿实践。《深度学习推荐系统》适合推荐系统、计算广告和搜索领域的从业者阅读,也适合 王喆 2023-04-13 14:07:53
1 离线·开始游戏

离线·开始游戏

每一个geek心中,都有一款游戏。《离线Offline》创刊号聚焦于“游戏”这个技术与人文的交叉领域。以“角色”概念统领整个专题,从游戏设计师、游戏玩家、游戏商人和游戏学者的角度出发,探讨什么是游戏,以及为什么游戏具有强大的吸引力。其中包括 李婷主编 2023-04-13 01:35:15
1 深度学习与图像识别:原理与实践

深度学习与图像识别:原理与实践

这是一部由阿里巴巴达摩院算法专家、阿里巴巴技术发展专家和阿里巴巴数据架构师联合撰写的图像识别著作,从技术原理、算法和工程实践等3个维度系统讲解该领域的知识点。本书的知识点选择非常全面,既能让完全没有基础的读者迅速入门,又能让有基础的读者深入 魏溪含 涂铭 张修鹏 著 2023-04-13 00:45:24
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