本書主要是針對普通院校計算機應用專業(yè)的學生編寫的。全書共9章，第1章主要介紹計算機系統的組成、計算機的發(fā)展歷史及計算機的應用；第2章主要講解信息的數字化表示，重點討論數值數據的原碼、補碼和反碼表示方法，非數值數據的表示方法；第3章介紹運算器的作用及實現，重點討論定點數的加法器、乘法器、除法器的設計方法；第4章介紹存儲器

本教材以統一的視角較為全面闡述算法與數據結構的基本概念、理論方法和實現技術，數據結構方面主要討論線性表、棧與隊列、串、數組、廣義表、樹與二叉樹、圖等基本數據結構的概念與定義以及編程實現技術，算法方面重點討論迭代、遞歸、貪心、分治、動態(tài)規(guī)劃等算法設計思想以及遍歷、查找、排序等操作的多種經典算法實現。全書內容豐富，理論方法

近年來，演化計算作為計算智能領域的經典優(yōu)化技術，已經廣泛應用于求解組合優(yōu)化、工程優(yōu)化等理論和工程類的優(yōu)化問題，形成了一種基于演化的智能優(yōu)化方法。針對高維空間的多目標優(yōu)化問題，近年來基于分解的多目標演化算法（MOEAs）利用了分而治之的思想有效降低了求解多目標或高維多目標優(yōu)化問題的難度。根據分解的形式不同，基于分解的MO

本書主要介紹和探討計算機視覺的一系列核心主題，包括相機成像，圖像處理、分析和感知，三維重建等。首先介紹了相機模型、成像過程以及圖像的顏色模型、照射模型、渲染模型等；然后系統性地介紹了圖像濾波、特征提取、圖像和視頻感知與理解等多種任務，不僅詳細講解了各任務中的經典方法，還全面地介紹了前沿的基于深度學習的方法；最后介紹了三

書中首先介紹了算法的基本概念、基本數據結構類型，以及Python基本語法等基礎知識，然后通過案例詳細講解了迭代與遞歸、二分查找與分治法、回溯法、動態(tài)規(guī)劃、數組與排序算法、樹的遍歷、圖的最短路徑算法、棧、哈希函數與哈希表、KMP算法、匈牙利算法、協同過濾、位圖算法與布隆過濾器等算法和數據結構的思想與應用。在介紹這些知識時

本書是基于作者積累多年講授計算機組成原理和計算機體系結構兩門課程及指導學生實驗的教學實踐經驗編寫而成。全書共分15章，前14章為理論知識與習題解答，其內容為計算機組成與體系結構各部分的重點難點指導、典型例題解析、練習題及參考答案，可以幫助學生提綱挈領地掌握知識重點、鞏固所學內容；第15章為實驗設計，根據計算機組成與體系

本書分為四個部分，第一部分為圖像采集及操作實戰(zhàn)，主要介紹計算機視覺開發(fā)工具的安裝、OpenCV開發(fā)環(huán)境的配置、攝像頭的訪問及保存圖片等操作，讓讀者能夠理解常見的圖像類型并完成圖像和視頻的采集任務；第二部分為圖像增強實戰(zhàn)，主要介紹圖像增強的一般方法，包括圖像平滑、邊緣銳化、邊緣提取、圖像輪廓提取等內容，并帶領讀者完成了圖

本書采用大量圖片，通過詳細的分步講解，以直觀、易懂的方式展現了各種數據結構和算法的基本原理。第1章介紹了鏈表、數組、棧等數據結構；從第2章到第8章，分別介紹了和排序、查找、圖、安全、聚類、數據壓縮等相關算法，較為全面地介紹常見算法與數據結構知識。 本書沒有枯燥的理論和復雜的公式，而是通過大量的步驟圖幫助讀者加深對數據結

本書以“組建MC365創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)工作室”這一崗前任務為載體，向讀者循序漸進地介紹工作室組建全過程。本書采用“項目導向、任務驅動”的編寫模式，設計了10個學習單元，包括認知計算機系統、裝配計算機硬件系統、BIOS設置、硬盤分區(qū)與格式化、計算機軟件系統安裝、備份與恢復計算機系統、接入Internet網絡、連接和使用外圍設備、

本書以實踐為導向，將理論與實踐相結合，深入淺出地介紹了使用Python與OpenCV進行計算機視覺實踐的基本知識和具體方法。 本書旨在為各種背景的讀者提供通向計算機視覺世界的路徑，從零基礎的初學者到有編程經驗的開發(fā)者都能夠受益。其中，第1章介紹了人工智能的歷史與發(fā)展，第2章提供了Python編程的基礎，而第3章至第9章