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計(jì)算機(jī)視覺(jué)與深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn):以MATLAB、Python為工具
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本書(shū)詳細(xì)講解了36個(gè)計(jì)算機(jī)視覺(jué)與深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)案例(含可運(yùn)行程序),涉及霧霾去噪、答題卡自動(dòng)閱卷、肺部圖像分割、小波數(shù)字水印、圖像檢索、人臉二維碼識(shí)別、車(chē)牌定位及識(shí)別、霍夫曼圖像壓縮、手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別、英文字符文本識(shí)別、眼前節(jié)組織提取、全景圖像拼接、小波圖像融合、基于語(yǔ)音識(shí)別的音頻信號(hào)模擬燈控、路面裂縫檢測(cè)識(shí)別、視頻運(yùn)動(dòng)估計(jì)追蹤、Simulink圖像處理、胸片及肝臟分割、基于深度學(xué)習(xí)的汽車(chē)目標(biāo)檢測(cè)、基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的自動(dòng)駕駛應(yīng)用、基于深度學(xué)習(xí)的視覺(jué)場(chǎng)景識(shí)別、基于深度特征的以圖搜畫(huà)、基于CNN的字符識(shí)別、基于CNN的物體識(shí)別、基于CNN的圖像矯正、基于LSTM的時(shí)間序列分析、基于深度學(xué)習(xí)的以圖搜圖技術(shù)、基于YOLO的智能交通目標(biāo)檢測(cè)等多項(xiàng)重要技術(shù)及應(yīng)用,涵蓋了數(shù)字圖像處理中幾乎所有的基本模塊,并延伸到了深度學(xué)習(xí)理論及其應(yīng)用方面。工欲善其事,必先利其器,本書(shū)對(duì)每個(gè)數(shù)字圖像處理的知識(shí)點(diǎn)都提供了豐富、生動(dòng)的案例素材,并以MATLAB、Python為工具詳細(xì)講解了實(shí)驗(yàn)的核心程序。通過(guò)對(duì)這些程序的閱讀、理解和仿真運(yùn)行,讀者可以更加深刻地理解圖像處理的內(nèi)容,并且更加熟練地掌握計(jì)算機(jī)視覺(jué)及深度學(xué)習(xí)在不同實(shí)際領(lǐng)域中的用法。

劉衍琦 詹福宇 王德建 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·14萬(wàn)字

Hadoop應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)
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本書(shū)全面地講述了Hadoop相關(guān)領(lǐng)域的重要知識(shí)和最新的技術(shù)及應(yīng)用。書(shū)中首先介紹了數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)知識(shí)、Hadoop的基本框架和相關(guān)信息,然后系統(tǒng)地描述了如何在各類(lèi)行業(yè)中用好Hadoop來(lái)做數(shù)據(jù)挖掘。本書(shū)面向的主要讀者人群是想了解Hadoop與大數(shù)據(jù)的技術(shù)人員,無(wú)論他們是在互聯(lián)網(wǎng)企業(yè),還是在傳統(tǒng)企業(yè);無(wú)論他們從事的是技術(shù)或者運(yùn)維工作,專(zhuān)業(yè)做數(shù)據(jù)分析,還是企業(yè)的策略官、市場(chǎng)官和運(yùn)營(yíng)官,都能從本書(shū)中找到各自所需要的內(nèi)容。本書(shū)可以幫助讀者開(kāi)闊眼界和找到方法,讓他們知道如何分析實(shí)際商業(yè)場(chǎng)景和業(yè)務(wù)問(wèn)題,構(gòu)建基于Hadoop的大數(shù)據(jù)系統(tǒng),通過(guò)使用數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng),對(duì)公司業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)帶來(lái)直接的效益。當(dāng)然對(duì)于學(xué)生、教師和有志于從業(yè)大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的人員來(lái)說(shuō),也是一本實(shí)用的教材。

譚磊 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·16.1萬(wàn)字

計(jì)算機(jī)視覺(jué)
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計(jì)算機(jī)視覺(jué)是目前研究最為活躍的領(lǐng)域之一,很多新的技術(shù)和方法在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中得到了成功的應(yīng)用。本書(shū)以計(jì)算機(jī)視覺(jué)相關(guān)技術(shù)和模型為主線(xiàn),討論當(dāng)前這個(gè)領(lǐng)域的傳統(tǒng)技術(shù)和方法。全書(shū)共分9章。第1章介紹了人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)及其計(jì)算模型、JND模型和顯著性模型。第2章介紹了圖像的基本表示,以及底層特征,包括邊緣、角點(diǎn)、幾何形狀的檢測(cè)。第3章介紹了基本的色度學(xué)及顏色模型,并對(duì)圖像形成過(guò)程進(jìn)行了詳細(xì)介紹。隨后介紹了齊次坐標(biāo)及坐標(biāo)變換相關(guān)的知識(shí),最后介紹了相機(jī)位置、方向和姿態(tài)估計(jì)。后幾章分別對(duì)運(yùn)動(dòng)場(chǎng)與光流相關(guān)的基礎(chǔ)和算法、應(yīng)用進(jìn)行了論述。第4章介紹了從圖像序列中估計(jì)2D和3D運(yùn)動(dòng)。第5章介紹了差分運(yùn)動(dòng)分析及基于核函數(shù)的視覺(jué)跟蹤。第6章介紹了蒙特卡洛羅運(yùn)動(dòng)分析。第7章介紹了鉸鏈運(yùn)動(dòng)分析及人體姿態(tài)估計(jì)。第8章介紹了多目標(biāo)跟蹤算法。計(jì)算機(jī)視覺(jué)相關(guān)技術(shù)在實(shí)際生活中有著廣泛的應(yīng)用,并在最近幾年取得巨大進(jìn)展,尤其是深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展使更多人對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域產(chǎn)生了興趣。本書(shū)可供計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、軟件工程、多媒體處理和信號(hào)處理等領(lǐng)域中關(guān)注計(jì)算機(jī)視覺(jué)、圖像處理、模式識(shí)別及其應(yīng)用的工程技術(shù)人員和科研教學(xué)人員閱讀,也可以作為研究生和大學(xué)高年級(jí)學(xué)生學(xué)習(xí)的教材和參考書(shū)。

劉紹輝 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·14.6萬(wàn)字

分布式數(shù)據(jù)服務(wù):事務(wù)模型、處理語(yǔ)言、一致性與體系結(jié)構(gòu)
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隨著物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)與人工智能等技術(shù)的蓬勃發(fā)展,計(jì)算服務(wù)逐漸從計(jì)算密集型向數(shù)據(jù)密集型(DataIntensive)轉(zhuǎn)變。高性能、高通量的數(shù)據(jù)服務(wù)關(guān)鍵技術(shù)成為智慧城市、智能制造、智慧農(nóng)業(yè)等國(guó)家重大需求解決方案的核心基礎(chǔ)。并行與分布式數(shù)據(jù)處理的概念啟發(fā)于上世紀(jì)80年代,源自討論在內(nèi)存及二級(jí)存儲(chǔ)極為有限的條件下如何跨越“內(nèi)存墻”,完成計(jì)算任務(wù)的優(yōu)化技術(shù)。而今,互聯(lián)網(wǎng)與私有網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)、數(shù)據(jù)服務(wù)的事務(wù)性需求復(fù)雜多變、跨地域數(shù)據(jù)同步需求動(dòng)態(tài)不統(tǒng)一、如何應(yīng)對(duì)當(dāng)前及未來(lái)大數(shù)據(jù)服務(wù)及其上的人工智能計(jì)算對(duì)并行與分布式數(shù)據(jù)服務(wù)提出了新的問(wèn)題與挑戰(zhàn)。本書(shū)從并行與分布式數(shù)據(jù)服務(wù)的基礎(chǔ)理論、事務(wù)模型、數(shù)據(jù)處理語(yǔ)言等基礎(chǔ)內(nèi)容,并進(jìn)一步討論分布式數(shù)據(jù)一致性模型及全觀性的數(shù)據(jù)處理架構(gòu)方面的先進(jìn)及實(shí)用的研究及系統(tǒng)軟件相關(guān)知識(shí),,對(duì)分布式數(shù)據(jù)服務(wù)的其他研究也進(jìn)行了概述,并對(duì)其未來(lái)發(fā)展方向進(jìn)行展望。本書(shū)可以作為計(jì)算機(jī)、數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)、人工智能等相關(guān)專(zhuān)業(yè)的高年級(jí)本科生與研究生在數(shù)據(jù)庫(kù)理論及分布式系統(tǒng)等課程上的輔助教材,也可以為物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)與人工智能等領(lǐng)域的科研人員及從業(yè)者提供創(chuàng)新研究與技術(shù)應(yīng)用的參考。

徐子晨 柳杰 婁俊升 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·15.5萬(wàn)字

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