Jon Krohn kindle Krohn, J: Deep Learning Illustrated (Addison-wesley Data & Analytics)

okumak Krohn, J: Deep Learning Illustrated (Addison-wesley Data & Analytics)
ZIP 7.3 Mb
RAR 10.8 Mb
EXE 8.4 Mb
APK 7.2 Mb
IOS 10.4 Mb
Krohn, J: Deep Learning Illustrated (Addison-wesley Data & Analytics)

Kindle Format 8 (KF8), Krohn, J: Deep Learning Illustrated (Addison-wesley Data & Analytics) Amazon Kindle kitapları için Mobi 7'nin yerini alan en yeni nesil dosya formatıdır.
Kindle Fire'da kullanılır. Ayrıca yazılım sürümü 4.1.0 veya üzeri, Kindle for PC ve Kindle Reader for Mac ile dördüncü nesil Kindle cihazlarında da desteklenir.
Kindle cihazları, diğer birçok e-Kitap okuyucusu tarafından kullanılan EPUB dosya biçimini desteklemez. Bunun yerine, Amazon'un tescilli e-kitap biçimlerini kullanacak şekilde tasarlanmıştır: AZW, MOBI ve daha yeni cihazlarda KF8.
Bu biçimler, yeniden akış, zengin biçimde biçimlendirilmiş e-kitap içeriği için tasarlanmıştır ve DRM kısıtlamalarını destekler, ancak EPUB'dan farklı olarak özel biçimlerdir.

Not. Eski mobipocket formatı HTML ve CSS ile oluşturulmuştur ve EPUB gibi .opf ve .ncx gibi bazı Open eBook (OEB) dosyalarını kullanır. Başlangıçta Palm Pilot gibi düşük güçlü mobil cihazlar için tasarlandı.

Kindle KF8, Amazon'un tescilli biçiminde kodlanmıştır, yayıncılar aşağıdaki iş akışını kullanarak Krohn, J: Deep Learning Illustrated (Addison-wesley Data & Analytics) Kindle kitapları oluşturur:

KindleGen adlı ücretsiz bir yazılım kullanın. Kindle kitabı oluşturmak için bir komut satırı aracıdır. KindleGen, Jon Krohn'dan HTML, XHTML veya EPUB gibi Krohn, J: Deep Learning Illustrated (Addison-wesley Data & Analytics) kitaptaki orijinal içeriği kabul eder.
Adobe InDesign için Kindle Plugin adlı ücretsiz bir yazılımın eklenmesiyle Adobe InDesign'ı kullanın. Bu eklenti, bir yayıncının Krohn, J: Deep Learning Illustrated (Addison-wesley Data & Analytics) içeriğini InDesign'dan Kindle KF8 formatına dönüştürmesine olanak tanır.
Kindle kitapları oluşturmak ve bunları Amazon'da satmak için Amazon'un self servis araçlarını kullanın: Kindle Direct Publishing Platform (KDP).
Üçüncü taraf dönüştürücü araçlarını kullanın (açık kaynaklı e-kitaplar gibi).
Profesyonel dönüşüm hizmetleri için dış kaynak kullanımı
Kindle'da yayınlamak için yazarlar genellikle içeriklerini aşağıdaki biçimlerde yazarlar ve tamamlandıktan sonra Krohn, J: Deep Learning Illustrated (Addison-wesley Data & Analytics) dosyalarını Kindle biçimine dönüştürürler.
- Kelime (DOC veya DOCX)
- HTML (ZIP, HTM veya HTML)
- ePub (EPUB)
- Adobe PDF (PDF)
- Mobipocket (MOBI veya PRC)

Biçim seçin
pdf epub doc
yazar
15 x 0,4 x 22 cm Vismont Studios 21,6 x 1,7 x 27,9 cm Philip M. Parker Ph.D Maya Violet Kolektif Lina Scatia 5 Ocak 2017 13 Şubat 2020 3 Ocak 2017 21,6 x 2 x 27,9 cm 15,2 x 0,6 x 22,9 cm 21,6 x 1,9 x 27,9 cm 20 Kasım 2020 21 Ocak 2019 18 Kasım 2020 Prof Philip M. Parker Ph.D. 1 x 15 x 21 cm
okumak okumak kayıt olmadan
yazar Krohn, J: Deep Learning Illustrated (Addison-wesley Data & Analytics) Jon Krohn Beyleveld Grant Bassens Aglae

"The authors&; clear visual style provides a comprehensive look at what&;s currently possible with artificial neural networks as well as a glimpse of the magic that&;s to come."&;Tim Urban, author of Wait But Why Fully Practical, Insightful Guide to Modern Deep Learning Deep learning is transforming software, facilitating powerful new artificial intelligence capabilities, and driving unprecedented algorithm performance. Deep Learning Illustrated is uniquely intuitive and offers a complete introduction to the discipline&;s techniques. Packed with full-color figures and easy-to-follow code, it sweeps away the complexity of building deep learning models, making the subject approachable and fun to learn. World-class instructor and practitioner Jon Krohn&;with visionary content from Grant Beyleveld and beautiful illustrations by Aglaé Bassens&;presents straightforward analogies to explain what deep learning is, why it has become so popular, and how it relates to other machine learning approaches. Krohn has created a practical reference and tutorial for developers, data scientists, researchers, analysts, and students who want to start applying it. He illuminates theory with hands-on Python code in accompanying Jupyter notebooks. To help you progress quickly, he focuses on the versatile deep learning library Keras to nimbly construct efficient TensorFlow models; PyTorch, the leading alternative library, is also covered. You&;ll gain a pragmatic understanding of all major deep learning approaches and their uses in applications ranging from machine vision and natural language processing to image generation and game-playing algorithms. Discover what makes deep learning systems unique, and the implications for practitioners Explore new tools that make deep learning models easier to build, use, and improve Master essential theory: artificial neurons, training, optimization, convolutional nets, recurrent nets, generative adversarial networks (GANs), deep reinforcement learning, and more Walk through building interactive deep learning applications, and move forward with your own artificial intelligence projects Register your book for convenient access to downloads, updates, and/or corrections as they become available. See inside book for details.

okumak okumak kayıt olmadan

En son kitaplar

benzer kitaplar
Ghost in the Wires: My Adventures as the World's Most Wanted Hacker

okumak kayıt olmadan
Eat Sleep Stack Repeat Speed Stacking Cups Art Password book: Personal internet address and password logbook,Internet Website Address Password Keeper ... Password Organizer Journal Notebook

okumak kayıt olmadan
Blockchain Basics: A Non-Technical Introduction in 25 Steps

okumak kayıt olmadan
iPod Touch: iPod touch for Beginners Dummies and Seniors, iTunes and iCloud guide, covers iPod 4th and 5th Generation running iOS 6

okumak kayıt olmadan
FK99 SMART WATCH SERIES 6

okumak kayıt olmadan
LPIC-3 304-200 Linux Virtualization and High Availability Exam Practice Questions & s: Exam Practice Questions For LPIC-3 304-200 Exam Prep LATEST VERSION

okumak kayıt olmadan