《计算机视觉:算法与应用》探索了用于分析和解释图像的各种常用技术,描述了具有一定挑战性的视觉应用方面的成功实例,兼顾专业的医学成像和图像编辑与交织之类有趣的大众应用,以便学生能够将其应用于自己的照片和视频,从中获得成就感和乐趣。《计算机视觉:算法与应用》从科学的角度介绍基本的视觉问题,将成像过程的物理模型公式化,然后在此基础上生成对场景的逼真描述。作者还运用统计模型来分析和运用严格的工程方法来解决这些问题。 《计算机视觉:算法与应用》作为本科生和研究生 计算机视觉 课程的理想教材,适合计算机和电子工程专业学生使用,重点介绍现实中行之有效的基本技术,通过大量应用和练习来鼓励学生大胆创新。此外,《计算机视觉:算法与应用》的精心设计和编排,使其可以作为计算机视觉领域中一本独
这是一本关于 高级/进阶 算法和数据结构的图书,主要介绍了用于Web应用程序、系统编程和数据处理领域的各种算法,旨在让读者了解如何用这些算法应对各种棘手的编码挑战,以及如何将其应用于具体问题,以应对新技术浪潮下的 棘手 问题。 本书对一些广为人知的基本算法进行了扩展,还介绍了用于改善优先队列、有效缓存、对数据进行集群等的技术,以期读者能针对不同编程问题选出更好的解决方案。书中示例大多辅以图解,并以不囿于特定语言的伪代码以及多种语言的代码样本加以闸释。 学完本书,读者可以了解高级算法和数据结构的相关内容,并能运用这些知识让代码具备更优性能,甚至能够独立设计数据结构,应对需要自定义解决方案的情况。 本书可作为高等院校计算机相关专业本科高年级学生以及研究生的学习用书,也可供从事与算法相关工作
本书是NOIP算法竞赛的入门教材,重点介绍算法设计竞赛的相关知识体系,将C/C 语言、算法和解题有机地结合在一起,注重理论与实践相结合,着重培养学生的计算思维能力。 本书内容涵盖了NOIP竞赛普及组和提高组所需掌握的绝大部分知识点、常见的算法分析设计及实现技巧和方法,主要内容包括计算机的基础知识,算法描述、设计工具,C/C 程序设计语言,数据结构及其相关基础算法,算法设计技术基础,数论、概率论及组合数学基础等。本书以历年相关竞赛常见考试题型及题例作为例题解析和习题。书中的绝大部分代码规范、简洁、易懂,不仅能帮助读者理解信息技术中的算法原理,在掌握各类经典算法的同时还能学会很多实用的编程技巧,提高分析解决实际问题的能力。 本书可作为全国青少年信息学奥林匹克联赛(NOIP)初/复赛、全国青少年信息学奥林匹克
本书基于MATLAB 2020a软件,根据常用优化算法进行编写,包含多种优化算法的MATLAB实现方法,可以帮助读者掌握MATLAB在优化算法中的应用。 全书分为4部分,包括MATLAB基础知识、常规优化算法、智能优化算法和拓展应用。第一部分从初识MATLAB开始详细介绍MATLAB基础、程序设计、图形绘制等内容;第二部分介绍线性规划、非线性规划、无约束一维极值、无约束多维极值、约束优化方法、二次规划、多目标优化方法的MATLAB实现;第三部分介绍遗传算法、免疫算法、粒子群优化算法、小波变换、神经网络等在MATLAB中的实现;第四部分介绍MATLAB在分形维数和经济金融优化中的应用。 本书以MATLAB优化实现为主线,结合各种优化算法函数的说明、优化模型案例的讲解,使读者易看懂、会应用。本书讲解翔实,深入浅出,既可作为高等院校数学建模和数学实验的参考教材,也可作
《算法竞赛入门笔记》从参赛者的视角出发,结合编者丰富的亲身竞赛经验,系统地介绍算法竞赛的关键知识点和核心技能。《算法竞赛入门笔记》共13章,内容涵盖赛前准备、基础算法、STL容器、搜索技巧、动态规划、图论、数论、博弈论以及真题解析等重要主题。 《算法竞赛入门笔记》的独特之处在于将算法竞赛中的实用知识点与竞赛题目紧密结合,并对高频考点和重要内容进行归纳总结。书中不仅详细讲解理论知识,还结合大量实战例题,使读者能够在实际问题中灵活运用所学算法。此外,书中提供的C 代码模板简洁高效,易于阅读和理解,便于快速上手练习。对于复杂的概念与核心算法,还配以直观的手绘图示说明,大大降低了学习难度,提高了学习效率。 《算法竞赛入门笔记》讲解深入浅出,代码注释详尽,内容丰富实用,特别适合参加各类算法竞赛(
本书以MATLABR2020a软件为基础,详细介绍各种智能算法的原理及MATLAB在智能算法中的应用,是一本MATLAB智能算法设计的综合性参考书。全书以智能算法原理及MATLAB应用为主线,结合各种应用案例,详细讲解智能算法在MATLAB中的实现方法。 全书共分为3部分:第一部分为基础知识;第二部分介绍经典的智能算法及其在MATLAB中的实现方法,包括遗传算法、免疫算法、蚁群算法、粒子群算法、小波分析、神经网络算法和模糊逻辑控制等内容;第三部分详细介绍智能算法在工程中的应用,包括模糊神经网络在工程中的应用、遗传算法在图像处理中的应用、神经网络在参数估计中的应用、基于智能算法的PID控制器设计等内容。 本书以工程应用为目标,内容讲解深入浅出、循序渐进,既可作为高等院校理工科相关专业研究生、本科生的教材,也可作为广大科研工程技术人员的参
本书将数学理论与实例相结合,这些实例以*先进的通用机器学习框架为基础,由Python实现,向读者介绍更复杂的算法。全书共25章,包括机器学习模型基础、损失函数和正则化、半监督学习导论、高级半监督分类、基于图的半监督学习、聚类和无监督学习模型、高级聚类和无监督学习模型、面向营销的聚类和无监督学习模型、广义线性模型和回归、时序分析导论、贝叶斯网络和隐马尔可夫模型、*大期望算法、成分分析和降维、赫布学习、集成学习基础、高级提升算法、神经网络建模、神经网络优化、深度卷积网络、循环神经网络、自编码器、生成对抗网络导论、深度置信网络、强化学习导论和高级策略估计算法。
深度学习和传统机器视觉技术相融合,可以大大提高AI 技术的效率和精度。本书分上、下两篇,共19 章内容,详细讲解了机器视觉及深度学习的理论和编程实践。上篇介绍理论算法。包括机器视觉的经典图像处理算法、深度学习的理论基础和目前常用的深度学习框架。下篇介绍编程环境及系统搭建。讲解了机器视觉图像处理算法及深度学习的编程工具 VC 、Python 和 OpenCV;利用 VC 和 Python 工具,搭建图像处理的工程界面;介绍了常用的9 种深度学习框架的获得方法、安装设置、工程创建,以及深度学习工程的编译、训练、评估与部署方法。每一个搭建的工程,都提供一套可下载的源代码程序,方便读者下载学习。本书理论与实践兼顾,可为从事机器视觉技术及人工智能研究和应用的工程技术人员提供帮助,也可供高等院校相关专业师生学习参考。
本书偏重于实战,面向UEFI的爱好者和使用者。全书共12章,大致可以分为三部分。%26amp;lt;br%26gt;1.第1部分为介绍UEFI的基础框架,搭建开发和调试环境,并熟悉代码框架的搭
《C Primer Plus(第6版)中文版》详细讲解了C语言的基本概念和编程技巧。《C Primer Plus(第6版)中文版》共17章。第1章、第2章介绍了C语言编程的预备知识。第3章~第15章详细讲解了C语言的相关知识,包括数据类型、格式化输入/输出、运算符、表达式、语句、循环、字符输入和输出、函数、数组和指针、字符和字符串函数、内存管理、文件输入和输出、结构、位操作等。第16章、第17章介绍C预处理器、C库和高级数据表示。本书以丰富多样的程序为例,讲解C语言的知识要点和注意事项。每章末尾设计了大量复习题和编程练习,帮助读者巩固所学知识和提高实际编程能力。附录给出了各章复习题的参考答案和丰富的参考资料。《C Primer Plus(第6版)中文版》可作为C语言的教材,适用于需要系统学习C语言的初学者,也适用于想要巩固C语言知识或希望进一步提高编程技术