• Regeln für den Dokumente-Bereich:

    In den Börsenbereich gehören nur Angebote die bereits den Allgemeinen Regeln entsprechen.

    Allgemeines:

    Nicht erlaubt im Dokumente-Bereich sind:

    - indizierte Titel (inkl. Comics)
    - extremistische Werke, Zeitschriften und Comics (egal, welche Richtung)
    - jegliche Art von Pornographie
    - Anleitungen zu kriminellen Handlungen, gleich welcher Art
    - sadistische, menschenverachtende oder ähnliche Werke

    Nutzt den "Bedanken"-Button, bei Sammelthreads führen jegliche Kommentare, positiv wie negativ, sehr schnell zu einer Unübersichtlichkeit des Threads. Downmeldungen sind an den Uploader zu richten

    Vor dem Einstellen zu beachten:

    - Suchfunktion

    Vergewissert euch, dass es euer Dokument noch nicht im Board gibt, Doppelposts werden kommentarlos gelöscht. Ist es schon vorhanden, tragt es als Mirror im bestehenden Post ein.

    - Threadtitel

    Idealerweise ist sofort zu erkennen um was es sich handelt. Verseht euren Titel mit den relevanten Informationen, das hilft euch und damit auch uns und allen Suchenden erheblich weiter.

    Beispiel: [Thriller] Dan Brown - Inferno oder bei Magazinen:

    Computerbild - 14/2014 (es muss ersichtlich sein, um welche Ausgabe und welches Magazin es sich handelt)

    Folgende Präfixe stehen im Unterforum "Unterhaltung" zur Verfügung:

    [Humor]
    [Drama]
    [Erotik]
    [Fantasy]
    [Krimi]
    [Roman]
    [Thriller]
    [Horror]
    [Science Fiction]

    Inhalt des Beitrags:

    Folgende Pflichtangaben gilt es einzuhalten:

    - Autor
    - Titel
    - Präfix
    - Cover
    - Genre
    - Inhaltsbeschreibung
    - enthaltene Formate
    - Gesamtgröße des Downloads
    - Hoster
    - ggf. Passwort

    Nicht erlaubt sind alle Dateien, die den Download unnötig aufblähen um eine Affiliategrenze zu erreichen, wie zB. mp3-files, übergroße Bilder, etc.

    Ebenso nicht erlaubt sind sämtliche Dateien mit DRM, persönlichen Daten, etc., diese werden kommentarlos zu eurem eigenem Schutz gelöscht.

    Achtet bitte bei der Konvertierung der Formate auf die Lesbarkeit, ein epub, was nur einfach durch Calibre gejagt wird um ein PDF zu erhalten, ist zu 99% eben nicht lesbar. Wenn ihr es nicht könnt, dann lasst es besser oder lest euch ein, wie man es richtig macht.


    Unterforum Comics:

    Threadtitel:

    Ähnlich, wie bei Unterhaltung und Magazinen, sollte der Titel alle relevanten Informationen enthalten, hier bitte

    - den Titel des Comics
    - den Verlag (einige Comics sind in verschiedenen Verlagen erschienen)
    - das Erscheinungsjahr

    Erlaubt sind folgende Formate:

    - CBR
    - CBZ

    Grundsätzlich gilt: jede Version eines Comics erhält einen eigenen Thread, Ersteller eines Comics können ihre Bände gerne mit dem Zusatz (Original-Release) versehen.

    Bei Unsicherheiten zur korrekten Benennung bitte die Informationen von www.comicguide.de nutzen.

    Inhalt des Beitrags:

    Pflichtangaben hier sind:

    - Titel des Bandes und ggf. Nummer
    - Cover
    - falls bekannt technische Daten (DPI, Breite, Speicherqualität)
    - Größe des Downloads
    - Hoster
    - ggf. Passwort
    - falls bekannt Releasenamen
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Convolutional Neural Networks with PyTorch Made Easy

nakara

MyBoerse.bz Pro Member
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Convolutional Neural Networks with PyTorch: Made Easy
English | December 26, 2025 | ASIN: B0GCNQ4PFV | 225 pages | Epub | 3.94 MB
Convolutional Neural Networks (CNNs) don't have to feel complex or abstract.This book breaks them down visually, intuitively, and practically-so you can move from understanding pixels to deploying real image models.Convolutional Neural Networks with PyTorch: Made Easy is designed for beginners and practitioners who want to truly understand how CNNs work, not just copy code from tutorials. Through step-by-step explanations, hands-on PyTorch examples, and real-world intuition, you'll learn how machines learn to see-and how to turn that knowledge into working applications.You'll start with the foundations: how images become tensors, how convolution and pooling layers extract meaningful features, and why CNN architectures like VGG and modern variants are so effective. From there, you'll train image classification models, apply data augmentation and transfer learning, and interpret predictions using visualization techniques such as Grad-CAM.Unlike most deep learning books, this one goes beyond training. The final chapters focus on on-device and edge deployment, showing how to prepare CNN models for mobile environments and bridge the gap between research notebooks and production systems.What You'll LearnHow convolutional neural networks process imagesComputer vision fundamentals using PyTorchImage classification and feature extractionData augmentation, regularization, and transfer learningModel interpretability with activation visualizationsPreparing CNNs for mobile and edge deploymentTurning trained models into real applicationsWho This Book Is ForBeginners learning deep learning and computer visionDevelopers transitioning into AI and machine learningEngineers seeking practical, deployment-focused CNN skillsReaders of Tabular Machine Learning with PyTorch: Made EasyNo advanced math required-just basic Python and curiosity.If you're ready to move from pixels to production, this book will guide you step by step.​


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