本書以“厚理論、重問題、強實踐、廣應用”為出發(fā)點撰寫內(nèi)容。本書基于射影幾何和數(shù)學建模思想，介紹針孔攝像機模型和全景攝像機模型，解決了攝像機標定、三維重建等計算機視覺中的基本理論和典型問題，分析建模方法及其應用。本書分三篇：理論篇，從射影幾何的角度介紹針孔攝像機、全景攝像機和三維重構(gòu)的基礎知識；實踐篇，基于理論知識，通過
本書在介紹深度學習、百度飛槳等相關知識的基礎上，著重介紹了圖像分類、目標檢測、語義分割、人體關鍵點檢測、圖像生成、視頻分類、圖像文本檢測和識別、圖像識別等計算機視覺任務的實現(xiàn)原理及深度學習模型框架，并通過具體案例來詳細介紹各任務的實現(xiàn)細節(jié)。全書分為理論篇和實戰(zhàn)篇。理論篇（第1～4章）梳理了計算機視覺技術的發(fā)展歷程、主要
本書以圖解的方式通俗易懂的講解計算機系統(tǒng)中各項技術的本質(zhì)，包括編程語言的本質(zhì)是什么、操作系統(tǒng)、進程線程協(xié)程等的本質(zhì)是什么、到底什么是內(nèi)存、什么是堆區(qū)棧區(qū)、內(nèi)存分配等是怎么一回事、怎樣從晶體管構(gòu)建出CPU、I/O是如何實現(xiàn)的等等，從根源出發(fā)，一步步講解一項技術到底是怎么來的，同時內(nèi)容可視化——輔助大量精心設計的插圖，幾乎
本書對二維、三維目標檢測技術涉及的骨干網(wǎng)絡及入門必備的計算機視覺算法進行全面的介紹。本書由淺入深地介紹了MNIST、ImageNet、CIFAR、波士頓房產(chǎn)、ModelNet等經(jīng)典二維、三維數(shù)據(jù)集和相關國際賽事，還介紹了TensorFlow中的二維卷積層、全連接層、激活層、池化層、批次歸一化層、隨機失活層的算法和梯度下
本書的核心是信息學競賽中經(jīng)常用到的9種基礎算法，包括模擬算法、遞歸算法、枚舉算法、遞推算法、分治算法、貪心算法、排序算法、高精度算法和搜索算法。本書直接以各類競賽真題入手，內(nèi)容講解上由淺入深，設計合理：對于引入新知識點的題目，書中會提供該題目的完整參考代碼，但隨著讀者對此知識點理解的逐步加深，后續(xù)的同類型題目將逐步向僅
本書針對非線性/隨機/切換/大規(guī)模CPS的安全控制問題，系統(tǒng)闡述了復雜CPS建模、編解碼協(xié)議的設計與實現(xiàn)、基于滑模技術的安全控制理論和方法。內(nèi)容包括：CPS提出的相關背景及研究進展、隨機丟包影響下編解碼協(xié)議的設計問題、虛假注入攻擊下CPS的滑模安全控制問題、拒絕服務攻擊下CPS的滑模安全控制問題。本書可供控制科學與工程
本書共六章，主要內(nèi)容包括：互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)時代的概述、互聯(lián)網(wǎng)背景下高校網(wǎng)絡構(gòu)建需求分析、互聯(lián)網(wǎng)時代背景下高校學習中心網(wǎng)絡系統(tǒng)構(gòu)建基礎、互聯(lián)網(wǎng)時代背景下高校網(wǎng)絡學習中心系統(tǒng)集成構(gòu)建、互聯(lián)網(wǎng)背景下高校網(wǎng)絡學習中心綜合布線系統(tǒng)設計與實施、互聯(lián)網(wǎng)時代背景下高校學習中心網(wǎng)絡管理系統(tǒng)架構(gòu)。
本書第1章是模式分析概述，宏觀介紹模式分析。第2章主要論述模式分析的基本原則與策略；容量、集中度、VC維、Rademacher理論；這些是模式分析的頂層思想和泛化錯誤率分析的基礎理論。第3章給出后面各章節(jié)共用的核函數(shù)與核映射空間知識。在前面三章的基礎上，討論具體的模式分析與核方法，各章節(jié)首先比較詳細論述基本原理和方法，
本書針對計算機視覺三維重建理論與應用展開研究,在計算機視覺概述的基礎上系統(tǒng)地分析了圖像的形成、圖像的處理和圖像的局部特征,不僅采用了理論與實際相結(jié)合的方式,還配有相關圖片,便于讀者理解。同時還研究了紋理分析和模型擬合,在此基礎上,深度探究了計算機視覺三維重建理論和計算機視覺三維服裝建模的應用,全書具有語言簡潔、條理清晰
本書介紹了常見的算法設計方法，主要內(nèi)容包括算法概述、遞歸、分治法、動態(tài)規(guī)劃、貪心算法、回溯法和分支限界法。書中介紹各種算法的設計思路、算法復雜性及實例分析，同時在每一章的章首*分增加了學習要點，每一章的章末給出和本章內(nèi)容相關的習題。本書適合普通高等學校及高職院校的計算機科學與技術專業(yè)、軟件工程專業(yè)、數(shù)據(jù)科學與技術專業(yè)、
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