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本書在第2版的基礎(chǔ)上將軟硬件參數(shù)更新到目前市場的主流，內(nèi)容編排繼續(xù)采用基于情景的任務(wù)教學(xué)進(jìn)行編排。主要介紹如何識別、選購計(jì)算機(jī)硬件系統(tǒng)各配件，組裝和拆卸計(jì)算機(jī)硬件系統(tǒng)，對BIOS進(jìn)行基本設(shè)置，對硬盤分區(qū)及格式化，安裝操作系統(tǒng)及硬件驅(qū)動程序，備份與恢復(fù)操作系統(tǒng)，搭建虛擬系統(tǒng)實(shí)用平臺，使用常見工具軟件，對計(jì)算機(jī)硬件系統(tǒng)進(jìn)行

本書詳細(xì)講解基于OpenCV的傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺和以TensorFlow代碼為主的基于深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)視覺。本書從基本的圖像特征開始，包括顏色特征、幾何特征、局部特征、梯度特征，到圖像美化，再到傳統(tǒng)目標(biāo)檢測、光流與跟蹤等；繼而進(jìn)入深度學(xué)習(xí)部分，首先帶來深度學(xué)習(xí)的基本原理，然后是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深入剖析，進(jìn)而闡述如何將卷積神經(jīng)

本書從數(shù)字圖片開始講起，介紹什么是數(shù)字圖像。以halcon的安裝，halcon的基礎(chǔ)語法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)起點(diǎn)，以圖像的獲取，圖像的處理，圖像匹配，區(qū)域的處理，區(qū)域的特征，亞像素輪廓特征，亞像素輪廓處理，數(shù)組操作為主要內(nèi)容，最后結(jié)合實(shí)際案例，啟發(fā)讀者。內(nèi)容包含理論講解，和實(shí)際編程兩個部分，理論講解，說明圖像處理原理，實(shí)際案例，

本書為“基于系統(tǒng)能力培養(yǎng)的計(jì)算機(jī)專業(yè)課程建設(shè)研究”項(xiàng)目規(guī)劃教材、2018年*教學(xué)成果獎配套教材。本書圍繞計(jì)算機(jī)系統(tǒng)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，以培養(yǎng)學(xué)生系統(tǒng)能力為導(dǎo)向，給出了不同難度、不同層次的系列實(shí)驗(yàn)，構(gòu)成了為系統(tǒng)能力培養(yǎng)服務(wù)的實(shí)驗(yàn)體系。 全書共9章。第1-4章分別介紹實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)硬件平臺的組成，實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)的軟件開發(fā)工具，Veri

《模式識別核方法的理論研究與應(yīng)用》論述了模式識別核方法的理論與應(yīng)用。核方法具有堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)，這使得核方法及其理論不僅在數(shù)學(xué)理論領(lǐng)域得到了非常重要的研究和發(fā)展，而且在模式識別、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等研究領(lǐng)域也得到了極為廣泛的關(guān)注與應(yīng)用�！赌Ｊ阶R別核方法的理論研究與應(yīng)用》可供從事模式識別核方法理論和應(yīng)用研究的高校和科研院所

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《算法設(shè)計(jì)基礎(chǔ)與應(yīng)用》共分為14章，其中前3章主要介紹了與算法設(shè)計(jì)相關(guān)的一些必須了解和掌握的常識和概念，在后續(xù)的章節(jié)里，介紹了蠻力、遞推、模擬、分治、貪心、動態(tài)規(guī)劃、搜索等常用算法策略，以及*短路徑、二分圖、網(wǎng)絡(luò)流、并查集、數(shù)論、博弈等經(jīng)典算法。在例題的設(shè)計(jì)上采用的是ACM競賽試題的模式，實(shí)現(xiàn)的語言是C/C++。