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OpenCV4應(yīng)用開發(fā):入門、進(jìn)階與工程化實(shí)踐
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本書包括三大部分,對應(yīng)著三個(gè)層次的OpenCV開發(fā)進(jìn)階:1.基礎(chǔ)篇學(xué)習(xí)OpenCV基礎(chǔ)知識(shí),知道如何簡單使用API函數(shù);2.進(jìn)階篇學(xué)習(xí)OpenCV核心API、達(dá)到熟練掌握可以解決常見的計(jì)算機(jī)視覺問題;3.高級(jí)實(shí)戰(zhàn)篇:綜合運(yùn)用OpenCV開發(fā)知識(shí),解決實(shí)際問題。第一部分針對初級(jí)讀者,介紹什么是OpenCV、如何開始寫第一行OpenCV代碼,圖像如何被OpenCV加載與顯示、OpenCV基礎(chǔ)API操作、Mat對象與像素操作。第二部分針對中級(jí)讀者,從圖像卷積開始,認(rèn)真學(xué)習(xí)OpenCV圖像處理、特征提取、機(jī)器學(xué)習(xí)等核心模塊相關(guān)知識(shí)點(diǎn)、穿插大量工程案例與代碼實(shí)踐、從圖像卷積濾波到二值圖像分析、圖像特征提取、自定義對象檢測、完整系統(tǒng)化的學(xué)習(xí)OpenCV傳統(tǒng)圖像處理的經(jīng)典知識(shí)點(diǎn)與案例。真正做到扎實(shí)基礎(chǔ)、構(gòu)建中級(jí)水準(zhǔn),可以解決常見計(jì)算機(jī)視覺問題。第三部分針對高級(jí)讀者,這是本書的重點(diǎn)與難點(diǎn),主要涉及深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)用、DNN中支持卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型理解與調(diào)用、人臉檢測與識(shí)別、自定義對象檢測、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型壓縮與優(yōu)化、模型轉(zhuǎn)換與加速推理、tensorflow對象檢測框架與OpenCVDNN模塊結(jié)合使用等相關(guān)知識(shí)點(diǎn)、同時(shí)還有OpenCV傳統(tǒng)強(qiáng)項(xiàng)應(yīng)用二值圖像分析相關(guān)的典型工業(yè)應(yīng)用案例學(xué)習(xí)。通過對本書的學(xué)習(xí),讀者對OpenCV整個(gè)框架理解、相關(guān)模塊的運(yùn)用能力都達(dá)到一個(gè)新的高度、有能力設(shè)計(jì)復(fù)雜的計(jì)算機(jī)視覺算法、通過OpenCV解決實(shí)際問題、把深度學(xué)習(xí)模型應(yīng)用到端側(cè)加速實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值、拓展OpenCV與計(jì)算機(jī)視覺在各個(gè)行業(yè)的商業(yè)化落地。

賈志剛 張振 ·軟件工程 ·9.3萬字

離散與混雜控制的代數(shù)理論(英文版)
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控制理論通常處理過程的動(dòng)態(tài)行為,由微分方程來進(jìn)行刻畫。隨著計(jì)算機(jī)控制的快速普及,出現(xiàn)了離散事件過程和混雜過程。離散事件過程可能是展現(xiàn)離散行為的最簡單的過程。在離散事件系統(tǒng)中,狀態(tài)是離散的,而且狀態(tài)的轉(zhuǎn)移僅僅是對離散事件的響應(yīng)。在離散事件過程和計(jì)算過程之間存在微小的差異,即并行與并發(fā),也就是說,對于多數(shù)的計(jì)算性質(zhì),如順序、不確定性、遞歸和抽象等,它們是相同的。混雜理論是系統(tǒng)理論和計(jì)算機(jī)科學(xué)的結(jié)合體。在系統(tǒng)理論中,系統(tǒng)行為通常由微分方程來刻畫,而在計(jì)算機(jī)科學(xué)中,系統(tǒng)行為通常由離散的原子動(dòng)作及其之間的計(jì)算邏輯來刻畫。在本書中,我們在真并發(fā)進(jìn)程代數(shù)中引入離散事件系統(tǒng)和混雜系統(tǒng),介紹了離散事件過程的公理化、分布式離散事件過程的公理化、混雜進(jìn)程代數(shù)及其在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模中的應(yīng)用以及具有位置的混雜進(jìn)程代數(shù)及其在分布式/聯(lián)邦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模中的應(yīng)用等。

王勇 姜正濤等 ·輔助設(shè)計(jì) ·7.2萬字

達(dá)芬奇視頻后期剪輯與調(diào)色零基礎(chǔ)入門到精通
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達(dá)芬奇是一款很受歡迎的調(diào)色軟件。本書基于DaVinciResolve18編寫而成,循序漸進(jìn)地講解了使用達(dá)芬奇軟件進(jìn)行視頻剪輯、調(diào)色的方法和技巧,可以幫助讀者輕松掌握達(dá)芬奇軟件的操作方法。全書共10章,主要內(nèi)容包括掌握達(dá)芬奇軟件的基本操作、調(diào)整與編輯素材文件的基礎(chǔ)剪輯技巧、對畫面進(jìn)行一級(jí)調(diào)色的初步調(diào)色技法、對局部進(jìn)行二級(jí)調(diào)色的局部微調(diào)技巧、通過節(jié)點(diǎn)對視頻進(jìn)行調(diào)色的高手進(jìn)階技法、制作視頻的多種濾鏡效果、為視頻添加精彩的轉(zhuǎn)場效果、制作視頻字幕效果,以及城市宣傳片、夏日旅行Vlog綜合案例的剪輯和調(diào)色技巧。本書采用全案例式教學(xué),提供實(shí)戰(zhàn)示范,讀者可以更好地理解和掌握利用達(dá)芬奇軟件進(jìn)行視頻后期剪輯與調(diào)色的技能,提高學(xué)習(xí)效率。本書適合短視頻運(yùn)營創(chuàng)作的新手閱讀和學(xué)習(xí)。此外,本書還適合廣大短視頻愛好者、新媒體行業(yè)從業(yè)人員閱讀參考,也可以作為相關(guān)專業(yè)的教學(xué)參考書或上機(jī)實(shí)踐指導(dǎo)用書使用。

耿慧勇 ·專用軟件 ·6.4萬字

大數(shù)據(jù)安全治理與防范:流量反欺詐實(shí)戰(zhàn)
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互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展方便用戶傳遞和獲取信息,也催生了大量線上的犯罪活動(dòng)。在互聯(lián)網(wǎng)流量中,黑灰產(chǎn)通過多種欺詐工具和手段來牟取暴利,包括流量前期的推廣結(jié)算欺詐、注冊欺詐和登錄欺詐,流量中期的“薅羊毛”欺詐、刷量欺詐和引流欺詐,流量后期的電信詐騙、資源變現(xiàn)欺詐等。這些流量欺詐行為給互聯(lián)網(wǎng)用戶和平臺(tái)方造成了巨大的利益損失,因此為了保護(hù)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)健康發(fā)展和用戶上網(wǎng)安全,必須加大對欺詐流量的打擊力度。本書主要介紹惡意流量的欺詐手段和對抗技術(shù),分為5個(gè)部分,共12章。針對流量反欺詐這一領(lǐng)域,先講解流量安全基礎(chǔ);再基于流量風(fēng)險(xiǎn)洞察,講解典型流量欺詐手段及其危害;接著從流量數(shù)據(jù)治理層面,講解基礎(chǔ)數(shù)據(jù)形態(tài)、數(shù)據(jù)治理和特征工程;然后重點(diǎn)從設(shè)備指紋、人機(jī)驗(yàn)證、規(guī)則引擎、機(jī)器學(xué)習(xí)對抗、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)對抗、多模態(tài)集成對抗和新型對抗等方面,講解流量反欺詐技術(shù);最后通過運(yùn)營體系與知識(shí)情報(bào)來迭代和優(yōu)化流量反欺詐方案。本書將理論與實(shí)踐相結(jié)合,能幫助讀者了解和掌握流量反欺詐相關(guān)知識(shí)體系,也能幫助讀者培養(yǎng)從0到1搭建流量反欺詐體系的能力。無論是信息安全從業(yè)人員,還是有意在大數(shù)據(jù)安全方向發(fā)展的高校學(xué)生,都會(huì)在閱讀中受益匪淺。

張凱 周鵬飛等 ·電腦安全 ·9.9萬字

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