本書主要以工業(yè)視覺技術(shù)為主線，講述工業(yè)視覺的基本組建、視覺軟件的環(huán)境搭建、相機程序的編寫以及工業(yè)視覺技術(shù)的應(yīng)用。本書主要內(nèi)容包括視覺系統(tǒng)基礎(chǔ)知識、VBAI視覺系統(tǒng)、VBAI視覺實例、VBAI通信實例和工業(yè)機器人視覺技術(shù)綜合實訓(xùn)。本書可作為職業(yè)院校、普通高校工業(yè)機器人專業(yè)、自動化專業(yè)、工業(yè)控制類專業(yè)教材，也可供從事工業(yè)視

本書系統(tǒng)介紹目前廣泛采用的一些在線目標(biāo)跟蹤方法，對在線目標(biāo)跟蹤方法的基本思想、動機和設(shè)計進行比較全面的總結(jié)。本書具體綜述基于視頻目標(biāo)檢測的方法、基于視頻目標(biāo)分割的跟蹤方法；并將這些方法分為不同的類型，探討研究趨勢。內(nèi)容包括：兩種基于視頻目標(biāo)檢測的結(jié)構(gòu)化學(xué)習(xí)的目標(biāo)跟蹤方法；基于視頻目標(biāo)檢測的顏色緊湊二值特征的終身學(xué)習(xí)視頻

本書全面介紹了信息與信息安全知識、密碼學(xué)、網(wǎng)絡(luò)協(xié)議安全、局域網(wǎng)安全、網(wǎng)絡(luò)安全管理、物理安全和安全評估、無線局域網(wǎng)安全與管理、電子貨幣支付安全、計算機病毒、防火墻攻防技術(shù)和工具、操作系統(tǒng)安全管理、數(shù)據(jù)安全、信息安全法律法規(guī)等內(nèi)容。本書不僅能夠為初學(xué)信息安全技術(shù)的學(xué)生提供全面、實用的技術(shù)和理論基礎(chǔ)，而且能有效培養(yǎng)學(xué)生信息安

本書主要介紹了計算機基礎(chǔ)知識，計算機各個部件的發(fā)展歷程、功能特性、選購技巧等，計算機組裝的基本步驟和操作規(guī)范，常用操作系統(tǒng)和應(yīng)用軟件的安裝配置，以及常見的計算機軟件和硬件故障的診斷和維護等。全書共七章，第一章介紹了計算機基礎(chǔ)知識，第二章介紹了計算機配件與組裝，第三章講解了系統(tǒng)設(shè)置與操作系統(tǒng)的安裝，第四章介紹了驅(qū)動程序及

本書以信息安全風(fēng)險為切入點，站在信息安全風(fēng)險管理的角度闡述網(wǎng)絡(luò)安全新時代下網(wǎng)絡(luò)與信息系統(tǒng)安全保障的相關(guān)內(nèi)容，重點提出了信息安全風(fēng)險識別與分析的方法，明確了信息安全風(fēng)險控制措施。全書共分為3個部分：第1部分講述了信息安全風(fēng)險管理的基礎(chǔ)，明確了信息安全風(fēng)險定義及構(gòu)成要素，描述了信息安全風(fēng)險管理內(nèi)容及對象，提出了信息安全風(fēng)險

算法詳解系列圖書共有4卷，本書是第2卷—圖算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。本書共有6章，主要介紹了3個主題，分別是圖的搜索和應(yīng)用、最短路徑以及數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。附錄簡單回顧了漸進性表示法。本書的每一章均有小測驗、章末習(xí)題，這為讀者的自我檢查以及進一步學(xué)習(xí)提供了方便。 本書提供了豐富而實用的資料，能夠幫助讀者提升算法思維能力。本書適合計算機專業(yè)

本書為十二五普通高等教育本科*規(guī)劃教材。本書以當(dāng)前主流微型計算機技術(shù)為背景，以建立系統(tǒng)級的整機概念為目的，深入介紹計算機各功能子系統(tǒng)的邏輯組成和工作機制。全書共6章，第1章概述計算機的基本概念、發(fā)展歷程、系統(tǒng)的硬件軟件組織及性能評價指標(biāo)；第2章介紹數(shù)據(jù)信息的表示、運算和校驗方法；第3章介紹CPU的一般模型、指令系統(tǒng)以及

本書從算法設(shè)計策略和算法實際應(yīng)用兩方面入手，較為全面地介紹了6類常用的算法：蠻力法、分治法、貪心法、動態(tài)規(guī)劃法、回溯法和分支限界法。本書以“算法設(shè)計基礎(chǔ)知識+算法經(jīng)典應(yīng)用案例”為主線，循序漸進地講解了各章內(nèi)容，由淺入深地分析了各類算法的特點，幫助讀者理解算法的基本概念、掌握算法的關(guān)鍵設(shè)計步驟和了解算法所適用的問題。本書

八年前，“數(shù)學(xué)之美”系列文章原刊載于谷歌黑板報，獲得上百萬次點擊，得到讀者高度評價。讀者說，讀了“數(shù)學(xué)之美”，才發(fā)現(xiàn)大學(xué)時學(xué)的數(shù)學(xué)知識，比如馬爾可夫鏈、矩陣計算，甚至余弦函數(shù)原來都如此親切，并且栩栩如生，才發(fā)現(xiàn)自然語言和信息處理這么有趣。在紙本書的創(chuàng)作中，作者幾乎把所有文章都重寫了一遍，為的是把高深的數(shù)學(xué)原理講得更加通

本書研究面向強噪聲場景的低秩稀疏學(xué)習(xí)視覺目標(biāo)跟蹤方法�；�于變分法和分?jǐn)?shù)階微積分理論改善強噪聲場景下的視覺信息質(zhì)量問題；基于低秩表示和稀疏表示理論解決目標(biāo)外觀多樣性情況下的表觀建模問題；基于融合LASSO、變分法和分?jǐn)?shù)階微積分理論解決復(fù)雜環(huán)境遮擋帶來的目標(biāo)特征丟失問題和目標(biāo)快速運動帶來的跟蹤漂移問題；基于反向稀疏表示描述