不朽情缘是什么爱情故事

本書以未知環(huán)境中移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航控制中自定位技術(shù)作為研究內(nèi)容，對未知環(huán)境中移動(dòng)機(jī)器人自定位技術(shù)的基本原理、典型技術(shù)和研究進(jìn)展進(jìn)行了比較詳細(xì)的介紹和討論，并融入了作者多年來的相關(guān)研究成果。本書共分八章，重點(diǎn)介紹了內(nèi)外部定位傳感器誤差分析、復(fù)雜地形下的航跡推測、動(dòng)態(tài)環(huán)境中基于環(huán)境感知的自定位、未知數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)下基于概率技術(shù)的并發(fā)建圖與定位等方面的研究進(jìn)展，意在推動(dòng)認(rèn)知科學(xué)、模式識別等學(xué)科的前沿問題的研究，對提高探測移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航控制中的自定位技術(shù)水平具有重要的意義。本書可作為高等院校計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、智能科學(xué)與技術(shù)、自動(dòng)化等專業(yè)的研究生或高年級本科生的專業(yè)基礎(chǔ)課輔助教材，亦可供廣大從事智能機(jī)器人、人工智能、智能控制和智能系統(tǒng)研究、設(shè)計(jì)、應(yīng)用和開發(fā)領(lǐng)域的科技工作者和高等院校的師生閱讀和參考。

·17.6萬字

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深度學(xué)習(xí)與信號處理：原理與實(shí)踐

本書分析研究了深度學(xué)習(xí)相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)模型，以及不同網(wǎng)絡(luò)模型的算法結(jié)構(gòu)、原理與核心思想及實(shí)戰(zhàn)案例。主要內(nèi)容涉及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其擴(kuò)展模型、深度生成對抗網(wǎng)絡(luò)及其擴(kuò)展模型、深度受限玻爾茲曼機(jī)及其擴(kuò)展模型、深度信念網(wǎng)絡(luò)及其擴(kuò)展模型、深度自編碼器及其擴(kuò)展模型等深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、原理與方法。通過深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)在信道盲均衡、目標(biāo)識別、圖像分類和運(yùn)動(dòng)模糊去除、特征提取與識別、缺陷早期診斷等領(lǐng)域中的應(yīng)用案例，為讀者提供應(yīng)用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)解決具體問題的思路和方法。本書適合人工智能、計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化、電子與通信、大數(shù)據(jù)科學(xué)等相關(guān)學(xué)科專業(yè)的科學(xué)研究人員和工程技術(shù)人員閱讀，也可作為相關(guān)專業(yè)博士、碩士研究生的參考書。

·17.6萬字

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人工智能能不能

人工智能這門學(xué)科一直伴隨爭議，有人認(rèn)為人工智能無所不能，也有人認(rèn)為它并不神奇。本書試圖以冷靜的心態(tài)、客觀的視角、求實(shí)的態(tài)度、基于邏輯的思考，通過對人工智能的全面審視和深入剖析，系統(tǒng)闡述人工智能究竟是“能”還是“不能”。本書介紹了人工智能的現(xiàn)狀和基本概念，并介紹了一系列關(guān)于人工智能的創(chuàng)新性見解，如人腦智能、人腦基本能力模型、機(jī)器智能、智能機(jī)器等，并重點(diǎn)論述了人工智能未來的潛力和局限性。本書適用于想了解人工智能的讀者，以及從事人工智能研究但需要?jiǎng)?chuàng)新思維的科研工作者。

·17.6萬字

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科學(xué)儀器設(shè)備配置學(xué)：人工智能時(shí)代的界面管理

本書共八章，從高校資源配置的教育、科研、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)規(guī)律視角，以建設(shè)卓越世界一流大學(xué)為導(dǎo)向，對高校科學(xué)儀器設(shè)備配置中的問題進(jìn)行研究。

·17.5萬字

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云計(jì)算安全：機(jī)器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用實(shí)踐

本書既有理論研究，又有實(shí)踐探討，共分為6章，講解了云計(jì)算安全中人工智能與大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用實(shí)踐。第1章從概念、發(fā)展、標(biāo)準(zhǔn)等角度宏觀地介紹了云計(jì)算安全；第2章從云計(jì)算安全需求的角度闡釋云計(jì)算安全的核心目標(biāo)、公有云場景下的安全需求和私有云場景下的安全需求；第3章全面、系統(tǒng)地介紹了公有云安全技術(shù)體系和私有云安全技術(shù)體系；第4章詳細(xì)介紹了人工智能技術(shù)在云計(jì)算安全領(lǐng)域的應(yīng)用實(shí)踐；第5章詳細(xì)介紹了大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在云計(jì)算安全領(lǐng)域的應(yīng)用實(shí)踐；第6章介紹了人工智能和大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的綜合應(yīng)用，提出云數(shù)據(jù)中心安全防護(hù)框架，并詳細(xì)介紹了云數(shù)據(jù)中心安全態(tài)勢感知系統(tǒng)。本書是人工智能與大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在云計(jì)算安全領(lǐng)域的應(yīng)用實(shí)踐參考書，適用于人工智能、大數(shù)據(jù)挖掘、云計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)信息安全相關(guān)領(lǐng)域的從業(yè)人員。

·17.4萬字

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大數(shù)據(jù)智能風(fēng)控：模型、平臺(tái)與業(yè)務(wù)實(shí)踐

這是一本深入講解智能風(fēng)控理論體系和風(fēng)控全生命周期業(yè)務(wù)實(shí)踐的著作。作者基于在銀行業(yè)10余年的風(fēng)控經(jīng)驗(yàn)，首先詳細(xì)講解了“大數(shù)據(jù)、模型、風(fēng)控平臺(tái)”三位一體的智能風(fēng)控體系，能為風(fēng)控實(shí)踐提供扎實(shí)的理論指導(dǎo)；然后圍繞風(fēng)控的全生命周期，從貸前評估、貸中監(jiān)控、貸后管理以及智能反欺詐、智能催收等角度全面講解了智能風(fēng)控的業(yè)務(wù)實(shí)踐，深刻揭示了智能風(fēng)控體系的精髓。第1~2章全面而深入地探討了智能風(fēng)控的背景知識：首先對基礎(chǔ)信貸業(yè)務(wù)進(jìn)行了細(xì)致解析，讀者可以從中了解其運(yùn)作方式和重要性；然后，梳理了智能風(fēng)控是如何隨著技術(shù)的進(jìn)步和市場的需求逐漸成熟和完善的。第3~5章圍繞“數(shù)據(jù)、模型、風(fēng)控平臺(tái)”三位一體的智能風(fēng)控理論體系展開：首先介紹了內(nèi)部數(shù)據(jù)、外部數(shù)據(jù)、個(gè)人征信數(shù)據(jù)在智能風(fēng)控中的應(yīng)用，以及智能數(shù)據(jù)體系的構(gòu)建；然后深入探討了智能風(fēng)控模型的算法、評價(jià)指標(biāo)、開發(fā)流程；最后講解了風(fēng)控平臺(tái)的理論框架、設(shè)計(jì)原則、架構(gòu)設(shè)計(jì)、建設(shè)流程以及決策引擎的建設(shè)。第6~8章圍繞風(fēng)控的全生命周期探討了風(fēng)控策略在實(shí)際業(yè)務(wù)中的應(yīng)用，包括貸前評估、貸中監(jiān)控、貸后管理，以及智能反欺詐和智能催收體系的建設(shè)和業(yè)務(wù)實(shí)踐，能幫助讀者將理論知識轉(zhuǎn)化為實(shí)際操作能力，更好地應(yīng)對現(xiàn)實(shí)業(yè)務(wù)中的挑戰(zhàn)。第9章對智能風(fēng)控的未來發(fā)展進(jìn)行了展望，不僅為讀者揭示了未來的機(jī)遇，也提供了對于如何應(yīng)對未來挑戰(zhàn)的思考。

·17.4萬字

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MLOps工程實(shí)踐：工具、技術(shù)與企業(yè)級應(yīng)用

這是一本能指導(dǎo)企業(yè)利用MLOps技術(shù)構(gòu)建可靠、高效、可復(fù)用、可擴(kuò)展的機(jī)器學(xué)習(xí)模型從而實(shí)現(xiàn)AI工程化落地的著作。由國內(nèi)AI領(lǐng)域的獨(dú)角獸企業(yè)第四范式的聯(lián)合創(chuàng)始人和技術(shù)VP領(lǐng)銜撰寫，從工具、技術(shù)、企業(yè)級應(yīng)用、成熟度評估4個(gè)維度對MLOps進(jìn)行了全面的講解。本書深入淺出、循序漸進(jìn)地講解了如何在實(shí)際項(xiàng)目中利用MLOps進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型的部署、監(jiān)控與優(yōu)化，以及如何利用MLOps實(shí)現(xiàn)持續(xù)集成與持續(xù)交付等高效的工作流程。通過企業(yè)級的MLOps案例和解決方案，幫助讀者輕松掌握MLOps的設(shè)計(jì)思路以及如何應(yīng)用MLOps解決實(shí)際問題。

·17.4萬字

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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與機(jī)器人科研項(xiàng)目申請與實(shí)踐

本書分為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與機(jī)器人項(xiàng)目申請，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與計(jì)算機(jī)項(xiàng)目申請，機(jī)械臂理論項(xiàng)目申請、進(jìn)展與結(jié)題，機(jī)械臂實(shí)物項(xiàng)目申請與進(jìn)展，時(shí)變問題神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求解項(xiàng)目申請、評議與進(jìn)展，和基函數(shù)、多類與海量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目申請與評議共六部分，每一部分都是由相關(guān)的申請報(bào)告，進(jìn)展報(bào)告，同行反饋意見和/或結(jié)題報(bào)告系統(tǒng)化地構(gòu)成，并整理出具有啟發(fā)性的總結(jié)。值得指出的是，同行評議意見一般都非常中肯，問題指出也非常到位；對同行評議意見的認(rèn)真分析總結(jié)以及對應(yīng)的申報(bào)書改進(jìn)與完善是非常重要和有益的。

·17.3萬字

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MLOps權(quán)威指南

本書前幾章涵蓋了DevOps和MLOps的理論和實(shí)踐，然后介紹了如何設(shè)置持續(xù)集成和持續(xù)交付，接著介紹Kaizen，即對所有事物進(jìn)行持續(xù)改進(jìn)的想法。與云計(jì)算相關(guān)的MLOps分為三章，涵蓋AWS、Azure和GCP（谷歌云平臺(tái)）。之后介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)互操作性、構(gòu)建MLOps命令行工具和微服務(wù)。這些主題包括許多具有積極吸引力的尖端新興技術(shù)。結(jié)尾介紹了一些真實(shí)案例研究，以及執(zhí)行MLOps時(shí)面臨的挑戰(zhàn)。

·17.2萬字

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AIGC輔助數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)化運(yùn)營：場景化解決方案與案例分析

這是一本能從業(yè)務(wù)、方法、場景3個(gè)維度幫助讀者使用AI技術(shù)提升數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)化運(yùn)營能力的著作。用扎實(shí)的理論框架、豐富的實(shí)踐案例、實(shí)用的操作技巧，全面展示了如何用AI延伸業(yè)務(wù)分析廣度、拓展業(yè)務(wù)分析深度、優(yōu)化業(yè)務(wù)分析效能，從而達(dá)到幫助企業(yè)用智能的數(shù)據(jù)化運(yùn)營實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)持續(xù)增長的目的。本書采用案例驅(qū)動(dòng)的寫作方式，通過實(shí)際業(yè)務(wù)案例詳細(xì)拆解AI技術(shù)在各個(gè)場景中的應(yīng)用步驟和技巧。語言簡潔易懂，理論與實(shí)踐結(jié)合，注重實(shí)用性和可操作性，幫助讀者快速掌握核心知識。提供豐富的實(shí)際案例和操作指南，涵蓋多種AI工具和交互技巧，確保讀者能夠?qū)W以致用。

·17.2萬字

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強(qiáng)化學(xué)習(xí)：原理與Python實(shí)戰(zhàn)

本書從原理和實(shí)戰(zhàn)兩個(gè)方面介紹了強(qiáng)化學(xué)習(xí)。原理方面，深入介紹了主流強(qiáng)化學(xué)習(xí)理論和算法，覆蓋資格跡等經(jīng)典算法和MuZero等深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法；實(shí)戰(zhàn)方面，每章都配套了編程案例，以方便讀者學(xué)習(xí)。全書從邏輯上分為三部分。第1章：從零開始介紹強(qiáng)化學(xué)習(xí)的背景知識，介紹環(huán)境庫Gym的使用。第2～15章：基于折扣獎(jiǎng)勵(lì)離散時(shí)間Markov決策過程模型，介紹強(qiáng)化學(xué)習(xí)的主干理論和常見算法。采用數(shù)學(xué)語言推導(dǎo)強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論，進(jìn)而在理論的基礎(chǔ)上講解算法，并為算法提供配套代碼實(shí)現(xiàn)。基礎(chǔ)理論的講解突出主干部分，算法講解全面覆蓋主流的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，包括經(jīng)典的非深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法和近年流行的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法。Python實(shí)現(xiàn)和算法講解一一對應(yīng)，還給出了深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的TensorFlow和PyTorch對照實(shí)現(xiàn)。第16章：介紹其他強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，包括平均獎(jiǎng)勵(lì)模型、連續(xù)時(shí)間模型、非齊次模型、半Markov模型、部分可觀測模型等，以便更好了解強(qiáng)化學(xué)習(xí)研究的全貌。

·17.2萬字

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DeepSeek原理與項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)：大模型部署、微調(diào)與應(yīng)用開發(fā)

DeepSeek是一種基于Transformer架構(gòu)的生成式AI（ArtificialIntelligence）大模型，融合了MoE架構(gòu)、混合精度訓(xùn)練、分布式優(yōu)化等先進(jìn)技術(shù)，具備強(qiáng)大的文本生成、多模態(tài)處理和任務(wù)定制化能力。本書系統(tǒng)性地介紹了開源大模型DeepSeek-V3的核心技術(shù)及其在實(shí)際開發(fā)中的深度應(yīng)用。全書分三部分共12章，涵蓋理論解析、技術(shù)實(shí)現(xiàn)和應(yīng)用實(shí)踐。本書通過深度講解與實(shí)用案例相結(jié)合的方式，幫助讀者理解DeepSeek大模型從原理到開發(fā)的完整流程，學(xué)習(xí)新技術(shù)的實(shí)現(xiàn)方法與優(yōu)化策略，全面提升在大模型領(lǐng)域的理論素養(yǎng)與開發(fā)能力。

·17.1萬字

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從深度學(xué)習(xí)到圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：模型與實(shí)踐

近年來，深度學(xué)習(xí)在人工智能的發(fā)展過程中起到了舉足輕重的作用，而圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能領(lǐng)域的一個(gè)新興方向，被稱為圖上的深度學(xué)習(xí)。本書詳細(xì)介紹了從深度學(xué)習(xí)到圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)概念和前沿技術(shù)，包括圖上的深度學(xué)習(xí)、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)與算法優(yōu)化、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的表示學(xué)習(xí)、面向圖數(shù)據(jù)的嵌入表示、初代圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、空域及譜域圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等內(nèi)容。為增強(qiáng)可讀性，本書敘述清晰、內(nèi)容深入淺出、圖文并茂，力求降低初學(xué)者的學(xué)習(xí)難度。本書既可作為人工智能領(lǐng)域研究和開發(fā)人員的技術(shù)參考書，也可作為對圖上的深度學(xué)習(xí)感興趣的高年級本科生和研究生的入門書。

·17.1萬字

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解碼智能時(shí)代2021：來自未來的數(shù)智圖譜

在“芯屏器核網(wǎng)”“云聯(lián)數(shù)算用”和“住業(yè)游樂購”對應(yīng)的三大版圖和15個(gè)版塊上進(jìn)行探索，是我們這本書的內(nèi)容架構(gòu)和創(chuàng)作思路。實(shí)際上，大數(shù)據(jù)智能化不僅僅是新技術(shù)與新工具，更是一種觀察和認(rèn)知世界的全新思維方式。我們沒有用技術(shù)與產(chǎn)業(yè)的語言來講解技術(shù)與產(chǎn)業(yè)，而是用新思考、新案例與新論證，多維度、系統(tǒng)性與通俗化地為大家呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)智能化這片生機(jī)勃勃且潛力巨大的新大陸。

·17.1萬字

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解碼智能時(shí)代：刷新未來認(rèn)知

本書是立足智能時(shí)代的背景編寫的，全書分為12個(gè)部分，對大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈、5G、物聯(lián)網(wǎng)、智慧城市、云計(jì)算、數(shù)字政府、金融科技、智能醫(yī)療、智能制造、智慧教育相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行了深度闡述，力圖全景呈現(xiàn)智能技術(shù)的概念、思想及發(fā)展現(xiàn)狀，以及它們對未來產(chǎn)業(yè)和社會(huì)的影響。該書在智能化產(chǎn)業(yè)起步階段具有行業(yè)影響力和啟發(fā)作用。適合于不同層次和領(lǐng)域的研究人員及學(xué)生閱讀，也是相關(guān)領(lǐng)域的科研與工程技術(shù)人員的參考書。

·17萬字

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ROS機(jī)器人開發(fā)實(shí)踐

本書以《ROS探索總結(jié)》系列博文為基礎(chǔ)，重新整理了ROS相關(guān)基礎(chǔ)要點(diǎn)，讓讀者能夠迅速熟悉ROS的整體框架和設(shè)計(jì)原理；在此基礎(chǔ)上，本書以實(shí)踐為重心，講解大量機(jī)器視覺、機(jī)器語音、機(jī)械臂控制、SLAM和導(dǎo)航、機(jī)器學(xué)習(xí)等多方面ROS應(yīng)用的實(shí)現(xiàn)原理和方法，并且翻譯了眾多ROS中的圖表、內(nèi)容，幫助讀者在實(shí)現(xiàn)ROS基礎(chǔ)功能的同時(shí)深入理解基于ROS的機(jī)器人開發(fā)，將書中的內(nèi)容用于實(shí)踐。

·17萬字

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現(xiàn)代人工智能技術(shù)

《現(xiàn)代人工智能技術(shù)》對現(xiàn)代人工智能的理論、算法、框架及應(yīng)用進(jìn)行了全面、系統(tǒng)的論述，剖析了人工智能研究領(lǐng)域的前沿學(xué)術(shù)成果，涵蓋了機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)以及聯(lián)邦學(xué)習(xí)等諸多方向。讀者通過學(xué)習(xí)本書，能夠掌握人工智能的基本知識，并能了解人工智能研究的一些前沿內(nèi)容，為進(jìn)一步學(xué)習(xí)人工智能理論與應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。全書共分為9章，分別為緒論、知識表達(dá)、推理方法、智能算法、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)。本書可作為計(jì)算機(jī)類、自動(dòng)化類、電氣類、電子信息類專業(yè)的本科生、研究生學(xué)習(xí)人工智能課程的參考用書，也可供高等院校的教師、研究機(jī)構(gòu)的研究人員，以及相關(guān)法律法規(guī)制定者和政府監(jiān)管部門參考。

·16.9萬字

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巧用ChatGPT進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與挖掘

這既是一本引導(dǎo)讀者如何使用ChatGPT低門檻、高效率學(xué)習(xí)Python數(shù)據(jù)分析與挖掘方法的著作，又是一本指導(dǎo)讀者如何使用ChatGPT精準(zhǔn)、高效地進(jìn)行Python數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)嵅俚闹鳌淖x者對象的角度看，本書既大大降低了沒有編程經(jīng)驗(yàn)的讀者學(xué)習(xí)Python數(shù)據(jù)分析的門檻，又為有經(jīng)驗(yàn)的Python數(shù)據(jù)分析師提供了大量實(shí)用的AI數(shù)據(jù)分析技巧，幫助他們快速轉(zhuǎn)型為具備AI能力的數(shù)據(jù)分析師。從核心內(nèi)容的角度看，本書不僅講解了如何在數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)可視化等基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)使用AI工具，而且還講解了如何在聚類分析、預(yù)測分析等高級的數(shù)據(jù)建模環(huán)節(jié)使用AI工具。

·16.9萬字

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智能化浪潮：正在爆發(fā)的第四次工業(yè)革命

正在到來的第四次工業(yè)革命，是繼機(jī)械化、電氣化及信息化之后的一次大規(guī)模的智能化浪潮，將對人類生產(chǎn)、生活方式產(chǎn)生革命性的影響。本書以時(shí)間為主線，采用歷史案例+未來趨勢解讀的形式，全面介紹第四次工業(yè)革命涉及的各個(gè)技術(shù)領(lǐng)域發(fā)展趨勢，包括時(shí)下最熱門的人工智能、無人駕駛、VR/AR、工業(yè)4.0、共享經(jīng)濟(jì)等；深入講解人類科技發(fā)展歷史的總體趨勢，通過眾多典型歷史案例總結(jié)出人類科技發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力是信息、能源、交通“三駕馬車”規(guī)律，從全球視角解讀科技大趨勢，激發(fā)人們對科技創(chuàng)新規(guī)律的思考。本書中心思想明確，觀點(diǎn)新穎，內(nèi)容通俗易懂，非常適合關(guān)注科技創(chuàng)新的互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)者、風(fēng)險(xiǎn)投資人、傳統(tǒng)企業(yè)家以及股市投資者等閱讀。

·16.9萬字

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OpenCV4.5計(jì)算機(jī)視覺開發(fā)實(shí)戰(zhàn)：基于Python

OpenCV是一個(gè)跨平臺(tái)計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)軟件庫，也是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的開發(fā)人員必須掌握的技術(shù)。本書基于Python3.8全面、系統(tǒng)地介紹OpenCV4.5的使用，并配套示例源代碼、開發(fā)環(huán)境與答疑服務(wù)。本書共分15章，主要內(nèi)容包括計(jì)算機(jī)視覺概述、OpenCV的Python開發(fā)環(huán)境搭建、OpenCV基本操作、數(shù)組矩陣、圖像處理模塊、灰度變換和直方圖修正、圖像平滑、幾何變換、圖像邊緣檢測、圖像分割、圖像金字塔、圖像形態(tài)學(xué)、視頻處理，以及停車場車牌識別、物體識別、運(yùn)動(dòng)跟蹤、人臉檢測等案例。本書既適合計(jì)算機(jī)視覺與圖像處理、人工智能算法的開發(fā)人員閱讀，也適合高等院校和培訓(xùn)機(jī)構(gòu)計(jì)算機(jī)視覺與圖像處理、人工智能等相關(guān)專業(yè)的師生教學(xué)參考。

·16.8萬字

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