《世界著名计算机教材精选:图像处理、分析与机器视觉(第4版)》针对图像处理、图像分析和机器视觉领域的有关原理与技术进行了广泛而深入的讨论,包括图像预处理、图像分割、形状表示与描述、物体识别与图像理解、三维视觉、数学形态学图像处理技术、离散图像变换、图像压缩、纹理描述、运动分析等。《世界著名计算机教材精选:图像处理、分析与机器视觉(第4版)》力图将复杂的概念通过具体示例用易于理解的算法来描述,提供了大量包含图示和处理结果的插图,特别有助于读者的学习和理解。此外,《世界著名计算机教材精选:图像处理、分析与机器视觉(第4版)》还提供了丰富的参考文献,既列出了经过时间考验的经典论文,也列出了能反映未来发展方向的进展,适于读者进一步深入探索。
熟练使用 Excel 操作,已成为职场人士不可缺少的职业技能。本书在内容安排上充分考虑职场人士和商务精英使用Excel进行表格制作、数据处理与展示的需求,对Excel数据的输入技巧、格式设置、数据计算、图表的制作、数据统计分析、各种常用表格的制作要领、Excel高效操作技本书在内容安排上充分考虑职场人士和商务精英使用Excel进行表格制作、数据处理与展示的需求,对Excel数据的输入技巧、格式设置、数据计算、图表的制作、数据统计分析、各种常用表格的制作要领、Excel高效操作技巧、函数和宏的应用进行了全面系统的讲解。
图论在计算科学、社会科学和自然科学等各个领域都有广泛应用。本书是本科生或研究生一学期或两学期的图论课程教材。全书力求保持按证明的难度和算法的复杂性循序渐进的风格,使学生能够深入理解书中的内容。书中包括对证明技巧的讨论、1200多道习题、400多幅插图以及许多例题,而且对所有定理都给出了详细完整的证明。虽然本书包括许多算法和应用,但是重点在于理解图论结构和分析图论问题的技巧。
本书经典的Java介绍,完全针对Java1.4版本更新,并增加了许多新主题。350多个可运行的Java程序,15000多行代码。讲述Java的同时着得阐释面向对象原理。支持网站包括所有源代码、带注释的解决方案指南、评论以及其他资源。随书包括可用于Windows、Linux和Mac的完整的Fundations for Java多媒体研讨教材。本书的全面性,适用于初学者;本书的深入性,适用于专家。随书含有15个小时的Bruce Eckel演讲课程。
本书实为一个卓越的读本,作为一个普通的程序员,如果在数学分析方面不算熟练,同时又对理论算法很感兴趣,那么这本书确定不容错过,由此你将获益匪浅。 Sedgewick擅长深入浅出的方式来解释概念,他在这方面确有天分。另外书中使用了一些实践程序,其篇幅一页左右,而且很易于理解,这列是锦上添花。对于读者的学习来说,书中的图、程序和表也做出了突出的贡献,而这也使得本书堪称卓尔不群。 Robert Sedgewick没有止步于其著作,他对此进行了完全重写,并做了相当大的扩充,以做到时而全面地涵盖重要算法和数据结构。书中提及了许多新的算法。较之于原来的版本,本书对各个算法提供了更为详尽的解释,这时采用了一种新的文本设计,加入了一些详细而且创新性的图,中外还结合有相关的注释,由此使得全书给人以上乘感觉,第三版中仍沿续了
本书是一本介绍机器视觉的书,内容丰富,通俗易懂。它提供了所有必需的理论工具,并且展示了如何将它们应用到实际的图像处理与机器视觉系统中。本书包含许多编练习,有助于学生深入理解实用图像处理算法的发展。 本书从回顾数学原理开始,继而讨论数字图像处理中的关键问题,比如图像描述与特征、边缘检测、特征提取、分割纹理和形状等。本书还讨论了图像匹配、统计模式识别、语法模识别、聚类、扩散、自适应轮廓、参数变换和连贯性标记,介绍了一些重要的应用,包括自动目标识别。连续性和化是本书反复陈述的两个主题。 本书适用于电气与计算机工程、计算机科学以及教学专业的高年级本科生与研究生,对于相关的工程技术人员也极具参考价值。 本书中包括书中用到的所软件与数据。
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图论在计算科学、社会科学和自然科学等各个领域都有广泛应用。本书是本科生或研究生一学期或两学期的图论课程教材。全书力求保持按证明的难度和算法的复杂性循序渐进的风格,使学生能够深入理解书中的内容。书中包括对证明技巧的讨论、1200多道习题、400多幅插图以及许多例题,而且对所有定理都给出了详细完整的证明。虽然本书包括许多算法和应用,但是重点在于理解图论结构和分析图论问题的技巧。
本书清晰地阐明了模式识别的经典方法和新方法,包括神经网络、方法、遗传算法以及机器学习理论。提供了大量双色图表,用于突出展示各种概念。收录了大量实用的例题。采用伪代码形式的模式识别算法。扩充了对正文有关键意的习题和计算机练习。用算法形式讲解特殊的模式识别和机器学习技术。每章后面均附有文献历史评述以及重要的参考文献。附录补充了必要的数学基础知识。
本书包含当前人工智能(AI)研究的主要内容,尤其强调实际应用,涉及数据挖掘等许多应用领域。全书共13章,分别讲述了人工智能的历史、盲目搜索、启发式搜索、人工智能与游戏、知识表示、机器学习、演化计算、神经网络、机器人学与人工智能、智能Agent、仿生和混合模型以及人工智能语言。本书给出了算法的较详细实现,与现有的以理论基础为核心的大多数经典人工智能著作相比,本书有自身的鲜明特色,且内容与人工智能课程的教学内容吻合,尤其有利于培养学生解决人工智能实际问题的能力。 本书适合高等学校计算机、自动化等信息学科的本科生和研究生阅读,也适合广大人工智能爱好者自学使用,本书也能为人工智能研究人员了解各种算法的设计思路和具体实现框架提供参考。
本书实为一个卓越的读本,作为一个普通的程序员,如果在数学分析方面不算熟练,同时又对理论算法很感兴趣,那么这本书确定不容错过,由此你将获益匪浅。 Sedgewick擅长深入浅出的方式来解释概念,他在这方面确有天分。另外书中使用了一些实践程序,其篇幅一页左右,而且很易于理解,这列是锦上添花。对于读者的学习来说,书中的图、程序和表也做出了突出的贡献,而这也使得本书堪称卓尔不群。 Robert Sedgewick没有止步于其著作,他对此进行了完全重写,并做了相当大的扩充,以做到时而全面地涵盖重要算法和数据结构。书中提及了许多新的算法。较之于原来的版本,本书对各个算法提供了更为详尽的解释,这时采用了一种新的文本设计,加入了一些详细而且创新性的图,中外还结合有相关的注释,由此使得全书给人以上乘感觉,第三版中仍沿续了
本书介绍了常见的数据结构,如链表、堆栈、队列、树、哈希表等,并对查找、排序等进行了算法分析,还给出了相应的Java实现。 本书逻辑结构严谨,主次分明,可用做计算机教材或程序员参考用书。
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本书从管理和技术两个角度,以案例方式阐述了软件项目中与需求分析相关的各种问题,力图让读者能够对需求分析的框架体系和过程形成较为清晰的认识,在实践中准确了解客户的业务需求,正确调配各种资源,更加准确地把握项目的方向,保证整个项目的成功。 本书内容丰富翔实,实用性强,适合作为高等学校本科生和研究生的软件工程类教材,同时也可供软件企业对开发和项目管理人员进行培训使用。
内容的选取本着“实用、适用、够用”的原则,通过一个完整的应用项目,系统地介绍了VB.NET程序开发技术。 《VB.NET项目开发教程/高职高专“工学结合”特色教材》按照“工学结合”课程思路和创新模式来编写,针对学生,合理设置课程项目模块,依据“项目——模块——任务”的形式,使课程的知识结构模块化,采用“任务驱动”,在确定“模块目标”的前提下,带着“工作任务”进行“知识准备”,按照“任务实施”步骤进行讲解,让学生掌握VB.NET的基本原理与技术,培养学生的相应技能,具有可操作性强的特点。 《VB.NET项目开发教程/高职高专“工学结合”特色教材》的教学项目选用协同报价管理系统,包括登录模块、系统主模块、供应商管理模块、物料管理模块、报价管理模块、报表以及协同报价管理模块等,课内实训项目选用书店图书管理