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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,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

數(shù)據(jù)分析師寶典
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隨著移動(dòng)通信和互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的發(fā)展,物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)與應(yīng)用不斷涌現(xiàn)。這是一個(gè)用數(shù)據(jù)說(shuō)話的時(shí)代,也是一個(gè)依靠數(shù)據(jù)競(jìng)爭(zhēng)的時(shí)代。目前世界500強(qiáng)企業(yè)中,有90%以上都建立了數(shù)據(jù)分析部門(mén)。IBM、微軟、Google等知名公司都積極投資數(shù)據(jù)業(yè)務(wù),建立數(shù)據(jù)部門(mén),培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)。各國(guó)政府和越來(lái)越多的企業(yè)意識(shí)到數(shù)據(jù)和信息已經(jīng)成為企業(yè)的智力資產(chǎn)和資源,數(shù)據(jù)的分析和處理能力正在成為日益倚重的技術(shù)手段。本書(shū)拋開(kāi)深?yuàn)W的理論條文,采用了大量的圖表與案例,深入淺出,將枯燥生硬的理論知識(shí)用詼諧幽默、通俗易懂的語(yǔ)言娓娓道來(lái)。本書(shū)除對(duì)必備的理論知識(shí)進(jìn)行介紹外,還注重實(shí)務(wù)操作,旨在幫助數(shù)據(jù)分析人員快速掌握數(shù)據(jù)分析的核心知識(shí),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析能力的大幅度提高。

黃羿 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·12.6萬(wàn)字

數(shù)據(jù)分析師養(yǎng)成寶典
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在數(shù)據(jù)為主導(dǎo)的今天,對(duì)于一種已經(jīng)成型的模型,“怎么用”通常不是問(wèn)題,用個(gè)軟件或者編幾行程序就能得到結(jié)果了,問(wèn)題一般都出在模型“什么時(shí)候用”和“用完了,然后呢”?!稊?shù)據(jù)分析師養(yǎng)成寶典》就集中討論后面兩件事情。《數(shù)據(jù)分析師養(yǎng)成寶典》共27章,分為業(yè)務(wù)理解篇(第1~4章)、指標(biāo)設(shè)計(jì)篇(第5~7章)、數(shù)據(jù)建模篇(第8~16章)、價(jià)值展現(xiàn)篇(第17~19章)和實(shí)戰(zhàn)進(jìn)階篇(第20~27章)。業(yè)務(wù)理解篇的目的是讓讀者建立正確的思維觀,理解數(shù)據(jù),熟悉業(yè)務(wù);指標(biāo)設(shè)計(jì)篇學(xué)習(xí)把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為專家數(shù)據(jù)的一些技巧;數(shù)據(jù)建模篇以R語(yǔ)言為計(jì)算平臺(tái)實(shí)施數(shù)據(jù)分析全過(guò)程;價(jià)值展現(xiàn)篇主要討論如何撰寫(xiě)有價(jià)值的數(shù)據(jù)分析報(bào)告;實(shí)戰(zhàn)進(jìn)階篇通過(guò)對(duì)8個(gè)經(jīng)典案例的分析,使讀者能夠把學(xué)到的思維方法、實(shí)施工具應(yīng)用到解決實(shí)際問(wèn)題中,把數(shù)據(jù)變成價(jià)值。本書(shū)可供數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)技術(shù)人員閱讀,也可作為高等院校數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)專業(yè)的教材或培訓(xùn)教材,以及數(shù)據(jù)分析愛(ài)好者的參考讀物。

程顯毅 曲平 李牧 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·14.1萬(wàn)字

Python數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn)
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本書(shū)以Python數(shù)據(jù)分析與挖掘的常用技術(shù)與真實(shí)案例相結(jié)合的方式,深入淺出地介紹Python數(shù)據(jù)分析與挖掘的重要內(nèi)容。本書(shū)共11章,分為基礎(chǔ)篇(第1~5章)和實(shí)戰(zhàn)篇(第6~11章),基礎(chǔ)篇包括數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)、Python數(shù)據(jù)挖掘編程基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)探索、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)挖掘算法基礎(chǔ)等基礎(chǔ)知識(shí);實(shí)戰(zhàn)篇包括6個(gè)案例,分別為信用卡高風(fēng)險(xiǎn)客戶識(shí)別、餐飲企業(yè)菜品關(guān)聯(lián)分析、金融服務(wù)機(jī)構(gòu)資金流量預(yù)測(cè)、O2O優(yōu)惠券使用預(yù)測(cè)、電視產(chǎn)品個(gè)性化推薦,以及基于TipDM大數(shù)據(jù)挖掘建模平臺(tái)實(shí)現(xiàn)金融服務(wù)機(jī)構(gòu)資金流量預(yù)測(cè)。本書(shū)大部分章節(jié)包含實(shí)訓(xùn)和課后習(xí)題,通過(guò)練習(xí)和操作實(shí)踐,可幫助讀者鞏固所學(xué)的內(nèi)容。本書(shū)可作為“1+X”證書(shū)制度試點(diǎn)工作中的大數(shù)據(jù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)(Python)職業(yè)技能等級(jí)(高級(jí))證書(shū)的教學(xué)和培訓(xùn)用書(shū),也可作為高校數(shù)據(jù)科學(xué)或人工智能相關(guān)專業(yè)的教材,還可作為數(shù)據(jù)挖掘愛(ài)好者的自學(xué)用書(shū)。

翟世臣 張良均主編 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·13.6萬(wàn)字

NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)原理(第2版·微課版)
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本書(shū)對(duì)統(tǒng)稱為NoSQL的分布式非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的原理和使用方法進(jìn)行介紹。第1章,首先介紹NoSQL的起源背景和設(shè)計(jì)理念,以及相關(guān)技術(shù)概念。然后介紹大數(shù)據(jù)技術(shù)體系,以及NoSQL在云計(jì)算和容器化趨勢(shì)下的發(fā)展。第2章,首先回顧關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的主要機(jī)制,然后介紹NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的常見(jiàn)技術(shù)原理,以及NoSQL的常見(jiàn)數(shù)據(jù)模型等。第3章,對(duì)MongoDB進(jìn)行介紹,重點(diǎn)介紹基本使用方法和編程方法。第4章,對(duì)MongoDB的集群部署、安全運(yùn)維等原理和方法進(jìn)行介紹。第5章,對(duì)Neo4J的基本原理、使用方法等進(jìn)行介紹。第6章,對(duì)Redis的基本原理、使用方法和集群部署方法等進(jìn)行介紹。第7章,介紹Cassandra的基本原理和使用方法。首先介紹AmazonDynamo的相關(guān)原理,然后介紹Cassandra的安裝、配置與CQL。第8章,對(duì)Hadoop大數(shù)據(jù)體系和HBase進(jìn)行簡(jiǎn)要介紹。第9章,介紹其他一些知名的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)與工具。

北京郵電大學(xué)智能信息技術(shù)課題組編著 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·16萬(wàn)字

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