Graph Convolutional Neural Networks for Computer Vision #1

Graph Convolutional Neural Networks for Computer Vision

Тип книги:
Печатная книга
О товаре
Перейти к описанию
Автор на обложке
0
Тип бумаги в книге
Мелованная матовая
Тип обложки
Мягкая обложка
Тип книги
Печатная книга
Язык издания
Английский

О книге

Введение в книгу : A professional English-language resource for machine learning and data-driven modeling, Graph Convolutional Neural Networks for Computer Vision introduces the main ideas behind core
Товар закончился
2 680 ₽ 
Нет в наличии
Магазин
Подписаться
Auroramn
Перейти
4.7
Чат
Заказы
2.8 K
О магазине

Описание

Введение в книгу : A professional English-language resource for machine learning and data-driven modeling, Graph Convolutional Neural Networks for Computer Vision introduces the main ideas behind core concepts, algorithms, model evaluation, and real-world applications. It is well suited to students, data scientists, engineers, and professionals building analytical solutions. The book helps readers understand the subject more clearly and turn knowledge into practical study, research, or workplace value and can serve as a practical reference for ongoing learning and workplace use.
#профессиональнаялитература
Артикул
5509581697
Автор на обложке
0
Тип бумаги в книге
Мелованная матовая
Тип обложки
Мягкая обложка
Тип книги
Печатная книга
Язык издания
Английский
Количество страниц
304
Размеры, мм
251*179*25
Вес товара, г
591
ISBN
978-1394356331
Информация о технических характеристиках, комплекте поставки, стране изготовления, внешнем виде и цвете товара носит справочный характер и основывается на последних доступных к моменту публикации сведениях
Рейтинга пока нет. Он формируется на основе актуальных отзывов на заказанные и оплаченные товары

Как правильно задавать вопросы?

Будьте вежливы и спрашивайте о товаре, на карточке которого вы находитесь

Если вы обнаружили ошибку в описанием товара, воспользуйтесь функцией

Как отвечать на вопросы?

Отвечать на вопросы могут клиенты, купившие товар, и официальные представители.

Выбрать «Лучший ответ» может только автор вопроса, если именно этот ответ ему помог.