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openGauss數據庫核心技術
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本書系統論述了openGauss數據庫理論、技術及應用。本書共11章,首先介紹數據庫發展歷史,包括傳統的網狀數據庫、層次數據庫、關系數據庫、NoSQL數據庫、NewSQL數據庫、云數據庫、多模數據庫、分布式數據庫等。其次介紹結構化查詢語言(SQL)、SQL語法、存儲過程、觸發器、游標、數據庫設計規范和E-R模型等數據庫基礎知識。再次介紹數據庫未來發展趨勢,包括新硬件、不同部署形態、新應用對數據庫的影響。最后重點介紹openGauss的核心技術,包括openGauss的核心架構、面向鯤鵬和昇騰等新硬件的優化技術、SQL引擎、執行器技術、數據庫存儲技術、數據庫事務機制、數據庫安全、數據庫自治技術等。為方便讀者掌握數據庫教學內容,本書每章都提供了小結和習題(含答案)。通過閱讀本書,讀者可以深入了解數據庫的發展歷史與未來趨勢、數據庫系統架構、鯤鵬和昇騰優化技術、數據庫事務處理技術、數據庫執行器技術、數據庫安全技術,從而既可以在將來開發數據庫的核心代碼,也可以更好地利用數據庫開發應用。本書既可作為高校本科生和研究生學習數據庫的參考書,也可作為高等院校、科研機構等相關單位從事數據庫理論教學或科學研究的教師、系統實現的研究人員的參考書,還可供企業工程師進行數據庫二次開發和應用開發的參考。

李國良 周敏奇編著 ·數據庫 ·14.2萬字

計算機視覺與深度學習實戰:以MATLAB、Python為工具
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本書詳細講解了36個計算機視覺與深度學習實戰案例(含可運行程序),涉及霧霾去噪、答題卡自動閱卷、肺部圖像分割、小波數字水印、圖像檢索、人臉二維碼識別、車牌定位及識別、霍夫曼圖像壓縮、手寫數字識別、英文字符文本識別、眼前節組織提取、全景圖像拼接、小波圖像融合、基于語音識別的音頻信號模擬燈控、路面裂縫檢測識別、視頻運動估計追蹤、Simulink圖像處理、胸片及肝臟分割、基于深度學習的汽車目標檢測、基于計算機視覺的自動駕駛應用、基于深度學習的視覺場景識別、基于深度特征的以圖搜畫、基于CNN的字符識別、基于CNN的物體識別、基于CNN的圖像矯正、基于LSTM的時間序列分析、基于深度學習的以圖搜圖技術、基于YOLO的智能交通目標檢測等多項重要技術及應用,涵蓋了數字圖像處理中幾乎所有的基本模塊,并延伸到了深度學習理論及其應用方面。工欲善其事,必先利其器,本書對每個數字圖像處理的知識點都提供了豐富、生動的案例素材,并以MATLAB、Python為工具詳細講解了實驗的核心程序。通過對這些程序的閱讀、理解和仿真運行,讀者可以更加深刻地理解圖像處理的內容,并且更加熟練地掌握計算機視覺及深度學習在不同實際領域中的用法。

劉衍琦 詹福宇 王德建 ·數據庫 ·14萬字

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