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《PyTorch语音识别实战》使用PyTorch 2.0作为语音识别的基本框架，循序渐进地引导读者从搭建环境开始，逐步深入到语音识别基本理论、算法以及应用实践，是较好的一本语音识别技术图书。本书配套示例源码、数据集、PPT课件等资源。 《PyTorch语音识别实战》分为13章，内容包括语音识别之路、PyTorch 2.0深度学习环境搭建、音频信号处理的理论与Python实战、音频处理常用工具包Librosa详解与实战、基于DNN的语音情绪分类识别、一学就会的深度学习基础算法、基于PyTorch卷积层的语音情绪分类识别、词映射与循环神经网络、基于Whisper的语音转换实战、注意力机制与注意力模型详解、鸟叫的多标签分类实战、多模态语音转换模型基础、GLM架构多模态语音文字转换实战。 《PyTorch语音识别实战》内容详尽、示例丰富，适合作为语音识别初学者、深度学习初学者、语音识别技术

本书对程序设计竞赛中的基础算法和经典问题进行了汇总，分为准备篇、初级篇、中级篇与高级篇4章。作者结合自己丰富的参赛经验，对严格筛选的110多道各类试题进行了由浅入深、由易及难的细致讲解，并介绍了许多实用技巧。每章后附有习题，供读者练习，巩固所学。

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内容简介 ·企业数字化转型中Z适合的数据资产组织方式是什么样的？ ·为什么越来越多的企业在讨论标签化和标签体系？ ·数澜 的标签类目体系方法论有何独到之处？ 数据资产化是企业数字化转型的必经之路，也是数据中台的重要组成部分。 标签类目体系是数据中台理念落地的核心组成部分，是实现数据资产可复用、柔性组合使用、降低数据应用试错门槛的强力支撑。 数据作为第五生产要素参与分配，数据资本化的重要前提是数据商品化，数据商品化的Z佳载体就是标签。因此，学习如何将数据转化、映射为标签，并通过对标签的管理、应用实现数据资产的价值运营，对于商业化企业来说显得尤为重要。 本书旨在培养资深的数据资产架构师及数据运营专家，以方法教育而非工具实施的方式助力企业建立自身的数据资产化能力，将数据能力Z大限度地转化为商业价

本书采用简洁强大的Python 语言，介绍了网页抓取，并为抓取新式网络中的各种数据类型提供了全面的指导。*部分重点介绍网页抓取的基本原理：如何用Python 从网络服务器请求信息，如何对服务器的响应进行基本处理，以及如何以自动化手段与网站进行交互。第二部分介绍如何用网络爬虫测试网站，自动化处理，以及如何通过更多的方式接入网络。

本书内容分为四个模块：第1个模块是初赛备考知识点专项的基础知识及对应赛题训练；第二个模块是历年高频初赛选择题精选；第三个模块是2020年入门组和提高组的真题卷；第四个模块是阅读程序和完善程序的模拟题。

本书由华为公司质量与流程IT团队官方出品，从认知、理念、转型框架、规划和落地方法、业务重构、平台构建等多个维度全面总结和阐述了华为自身的数字化转型历程、方法和实践，能为准备开展或正在开展数字化转型的企业提供系统、全面的参考。全书共13章，内容从逻辑上分为四个部分。认知篇（第1~2章）首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型；然后给出了华为数字化转型的整体框架（方法论），以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检。方法篇（第3~5章）讲解了华为数字化转型的理念和方法，覆盖从变革规划、变革项目实施到IT产品实现的全部过程。实践篇（第6~10章）介绍了华为如何通过数

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近年来机器学习取得了长足的进步。深度学习系统使得一些以往不可能实现的智能应用成为现实，推动了图像识别和自然语言处理的巨大变革，也成功识别出了数据中的复杂模式。Keras深度学习库为使用R语言的数据科学家和开发者提供了处理深度学习任务的工具集。 《R语言深度学习》基于强大的Keras库及其R语言接口介绍了深度学习。本书源于Keras之父、Google人工智能研究员Francois Chollet基于Python编写的《Python深度学习》一书，由RStudio创始人J.J.Allaire修改为R语言版本，并采用直观的解释和实际的例子帮助读者构建对深度学习的理解。读者可以针对计算机视觉、自然语言处理和生成式模型领域的R语言应用加以实践。 《R语言深度学习》包含如下内容：深度学习原理入门；深度学习环境设置；图像分类与生成；基于文本和序列的深度学习。 阅读本书需要具备R语言

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本书全面讲述了现代编译器的各个组成部分，包括词法分析、语法分析、抽象语法、语义检查、中间代码表示、指令选择、数据流分析、寄存器分配以及运行时系统等。全书分成两部分，* 一部分是编译的基础知识，适用于* 一门编译原理课程（一个学期）；* 二部分是高 级主题，包括面向对象语言和函数语言、垃圾收集、循环优化、存储结构优化等，适合于后续课程或研究生教学。书中专门为学生提供了一个用C语言编写的实习项目，包括前端和后端设计，学生可以在一学期内创建功能完整的编译器。

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本书通过三个精心挑选的例子，深入浅出地讲解如何使用R语言玩转数据。书中涵盖R语言编程的方方面面，内容涉及R对象的类型、R的记号体系和环境系统、自定义函数、if else语句、for循环、S3类、R的包系统以及调试工具等。本书还通过示例演示如何进行向量化编程，从而对代码进行提速并尽可能地发挥R的潜能。本书适合立志成为数据科学家的R语言初学者阅读。