本書注重基礎(chǔ)、循序漸進(jìn)，系統(tǒng)地介紹了使用Python實現(xiàn)OpenCV應(yīng)用的相關(guān)基礎(chǔ)知識。本書共分為10章，涵蓋OpenCV起步、圖像處理基礎(chǔ)、圖形用戶界面、圖像變換、邊緣和輪廓、直方圖、模板匹配和圖像分割、特征檢測、人臉檢測和識別、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等內(nèi)容。 本書內(nèi)容豐富、講解詳細(xì)，適用于具有一定Python程序設(shè)計基礎(chǔ)的OpenCV計算機(jī)視覺用戶，可用作各類院校相關(guān)專業(yè)教材，同時也可作為OpenCV愛好者的參考書

本書針對大數(shù)據(jù)、人工智能、信息管理、經(jīng)濟(jì)管理和其他相關(guān)專業(yè)學(xué)生的發(fā)展需求，系統(tǒng)、全面地介紹了大數(shù)據(jù)存儲與管理的基本知識和技能，介紹了大數(shù)據(jù)存儲基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)管理技術(shù)的發(fā)展、RDBMS與SQL、NoSQL數(shù)據(jù)模型、鍵值數(shù)據(jù)庫、文檔數(shù)據(jù)庫、列族數(shù)據(jù)庫、圖數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)庫技術(shù)的發(fā)展（NewSQL），重點(diǎn)安排了熟悉MongoDB文檔數(shù)據(jù)庫和HBase列族數(shù)據(jù)庫兩個課程實踐。全書具有較強(qiáng)的系統(tǒng)性、可讀性和實用性。 本書是為高等院校

本書從工業(yè)界一線算法工作者的視角，對深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)落地實踐中的工程經(jīng)驗和相關(guān)方法論做出了深度思考和系統(tǒng)歸納。本書跳出了原理介紹加應(yīng)用案例的傳統(tǒng)敘述模式，轉(zhuǎn)而在橫向上對深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)落地過程中的核心環(huán)節(jié)進(jìn)行了完整復(fù)盤。主要內(nèi)容包括需求分析和算法選擇的方法，動作空間、狀態(tài)空間和回報函數(shù)設(shè)計的理念，訓(xùn)練調(diào)試和性能沖刺的技巧等。本書既是前人智慧與作者個人經(jīng)驗的交叉印證和精心整合，又構(gòu)成了從理論到實踐再到統(tǒng)一方法論的認(rèn)知閉環(huán)，與市

本書基于Python語言，結(jié)合實際的數(shù)據(jù)集，介紹如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)算法，對數(shù)據(jù)進(jìn)行實戰(zhàn)分析。本書在內(nèi)容上循序漸進(jìn)，先介紹了Python的基礎(chǔ)內(nèi)容，以及如何利用Python中的第三方庫對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和探索可視化的相關(guān)操作，然后結(jié)合實際數(shù)據(jù)集，分章節(jié)介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)的相關(guān)算法應(yīng)用。本書為讀者提供了源程序和使用的數(shù)據(jù)集，方便讀者在閱讀時同步運(yùn)行程序，在增強(qiáng)學(xué)習(xí)效果的同時為讀者節(jié)省了編寫程序的時間。源程序使

本書是中國大學(xué)MOOC（慕課）愛課程平臺、智慧樹平臺上由西安理工大學(xué)建設(shè)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課程的配套使用教材。為配合線上慕課的實施，本書以慕課教學(xué)推進(jìn)次序為主線，將知識劃分為小知識點(diǎn)，并配有相應(yīng)的教學(xué)視頻（掃描二維碼觀看）。本書共8章。第1章介紹數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的基本概念，以及算法與評價；第2章介紹線性表的概念，以及兩種存儲方式（順序存儲和鏈?zhǔn)酱鎯Γ┫碌倪\(yùn)算實現(xiàn)；第3章介紹棧、隊列的特點(diǎn)，以及不同存儲方式下運(yùn)算的實現(xiàn)；第4章介紹特殊

嵌入式系統(tǒng)發(fā)展勢頭迅猛，其典型代表51系列單片機(jī)具有向下兼容性，是學(xué)習(xí)嵌入式系統(tǒng)設(shè)計及應(yīng)用的基礎(chǔ)平臺。本書以實用為目標(biāo)，以應(yīng)用為牽引，用眾多實例詳細(xì)講解了嵌入式系統(tǒng)軟、硬件開發(fā)所必需的技術(shù)。 全書共分八章，分別是：走近嵌入式系統(tǒng)、KeilC51和Proteus、跑馬燈設(shè)計與實踐、數(shù)碼管顯示器設(shè)計與實踐、鍵盤設(shè)計與實踐、中斷系統(tǒng)設(shè)計與實踐、蜂鳴器系統(tǒng)設(shè)計與實踐、綜合系統(tǒng)設(shè)計與實踐。附錄中給出了習(xí)題及參考答案，以方便讀者

今天，我們面臨的*大威脅不是機(jī)器人將取代我們，而是我們不愿意重塑自我。我們生活在一個奇妙的時代：有能夠無人駕駛的汽車、有能夠滿足我們需求的設(shè)備以及能夠執(zhí)行從高級制造到復(fù)雜手術(shù)等一切工作的機(jī)器人。自動化、算法和人工智能將改變?nèi)粘Ｉ畹姆椒矫婷妗５�，我們有�?yīng)對未來的工作能力、領(lǐng)導(dǎo)能力和創(chuàng)造力嗎？盡管許多人已經(jīng)在擔(dān)心機(jī)器人會搶走我們的工作，但是，人工智能的飛速發(fā)展為我們提出了一個更為重要的問題：21世紀(jì)人類智能的真正潛力

本書共8章，采用循序漸進(jìn)的方式，幫助讀者掌握Linux虛擬化架構(gòu)的部署和使用，包括開源虛擬化平臺介紹，實驗環(huán)境搭建，部署使用KVM虛擬化，部署使用oVirt平臺、OpenStack、Docker和Hadoop，以及認(rèn)識SDN架構(gòu)等內(nèi)容。 本書以實戰(zhàn)操作為主，理論講解為輔，通過講解搭建各種物理環(huán)境的方法，詳細(xì)介紹在生產(chǎn)環(huán)境中如何使用Linux部署虛擬化數(shù)據(jù)中心，可以迅速提高讀者的實際動手能力和操作水平。 本書語言通俗易

本書對計算機(jī)人工智能領(lǐng)域的主要計算智能算法進(jìn)行探討，重點(diǎn)討論各種算法的思想來源、流程結(jié)構(gòu)、發(fā)展改進(jìn)、參數(shù)設(shè)置和相關(guān)應(yīng)用，內(nèi)容包括緒論、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊系統(tǒng)、人工智能遺傳算法、蟻群優(yōu)化算法、粒子群算法、模擬退火算法、禁忌搜索算法、人工智能免疫系統(tǒng)和數(shù)據(jù)降維的粗集處理方法，以及目前的熱門研究和應(yīng)用領(lǐng)域之一——深度學(xué)習(xí)。本書通俗易懂，圖文并茂，通過大量的圖表和示例，對各個算法進(jìn)行了說明和介紹。本書不但提供了算法實現(xiàn)

本書涵蓋了開發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序的許多方面。從頭開始解釋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是如何工作的，然后以訓(xùn)練一個小神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例，手動進(jìn)行所有的計算。本書涵蓋了前向和后向傳播的內(nèi)部內(nèi)容，有助于理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理的主要原理。它使你很快熟悉了前向和后向傳播技術(shù)的所有基本原理。這本書還教你如何準(zhǔn)備用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開發(fā)的數(shù)據(jù)，并為許多非傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理任務(wù)提出各種數(shù)據(jù)準(zhǔn)備方法。