本書與讀者一同探討和思考數(shù)據(jù)分析的基本概念、需求、方案等問題，并以KNIME為工具，展示數(shù)據(jù)分析的具體流程。本書對KNIME中的眾多節(jié)點進行了介紹，對各節(jié)點的難度和重要性進行了標記，以便新手更快地學習，對節(jié)點的覆蓋性說明和一些高級內(nèi)容，會讓讀者更深入地了解和使用KNIME。對所有日常有數(shù)據(jù)分析需求的讀者來說，本書能幫助

本書旨在幫助讀者筑牢數(shù)據(jù)結構和算法的基礎，提升職場競爭力。本書代碼采用Java語言編寫，分為上、下兩篇，共15章。其中，第1~9章為上篇，講解數(shù)據(jù)結構和算法基礎，為讀者全面梳理基本知識，內(nèi)容涵蓋線性結構、樹結構、圖結構、排序與查找、窮舉法、遞歸算法、貪心算法、動態(tài)規(guī)劃、回溯法；第10~15章為下篇，收集了50多道經(jīng)典且

本書對當前主流的視頻隱寫技術進行了系統(tǒng)闡述，主要包括作者及團隊在控制幀內(nèi)失真漂移和魯棒視頻隱寫領域的研究成果及其他主流的視頻隱寫算法。針對原始域的視頻隱寫技術，介紹了基于LSB和DWT的視頻隱寫算法；針對壓縮域的視頻隱寫技術，提出了基于H.264/AVC、H.265/HEVC無幀內(nèi)失真漂移視頻隱寫算法，介紹了基于幀內(nèi)預

本書參照教育部關于高等學校工科非計算機專業(yè)計算機技術基礎課程教學內(nèi)容的基本要求編寫。本書將微型計算機原理、匯編語言程序設計和微機接口技術整合在一起，以Intel80×86系列微處理器為背景，系統(tǒng)地介紹了微型計算機、16位/32位/64位微處理器的結構、指令系統(tǒng)、匯編語言程序設計、存儲器、中斷技術、I/O接口技術、D/A

《基于視覺的運動目標檢測跟蹤》主要研究內(nèi)容為基于計算機視覺、數(shù)字圖像處理、數(shù)字視頻處理等理論，實現(xiàn)視頻中運動目標的檢測跟蹤。根據(jù)視覺感知環(huán)境將研究內(nèi)容分為單目、雙目和多目視覺下的運動目標檢測和跟蹤。在單目視覺下，分別針對靜止背景下的可見光視頻中的目標檢測跟蹤、紅外小目標的檢測跟蹤及動態(tài)背景下運動目標檢測跟蹤進行了研究，

本書以深度學習在計算機視覺領域的常用技術與案例相結合的方式，深入淺出地介紹計算機視覺的常見任務及實現(xiàn)技術。全書共7章，內(nèi)容包含概述、圖像處理基本操作、深度學習視覺基礎任務、基于FaceNet的人臉識別實戰(zhàn)、基于FasterR-CNN的目標檢測實戰(zhàn)、基于U-Net的城市道路場景分割實戰(zhàn)、基于SRGAN的圖像超分辨率技術實

本書是一本以產(chǎn)教融合思想為指引，面向處理器與系統(tǒng)芯片設計人才培養(yǎng)的新型教材，主要分為基礎和實驗兩部分�；�礎部分側重于基于開源指令架構RISC-V并結合阿里平頭哥半導體公司的玄鐵C910等先進處理器案例講授計算機體系結構的基本原理。RISC-V架構的開放性與良好生態(tài)為理論知識的教學提供了更好的藍本，通過剖析業(yè)界先進的RI

"本書為首批國家一流本科課程、國家級精品課程、精品資源共享課、精品視頻公開課主講教材，工信部規(guī)劃教材，北京市高等教育精品教材，經(jīng)過長期醞釀和多年教學經(jīng)驗總結而成。本書全面研究和論述了信息系統(tǒng)安全與對抗技術，主要內(nèi)容：工程系統(tǒng)理論及系統(tǒng)工程基礎，信息安全與對抗知識基礎，信息安全檢測與攻擊技術，信息安全防御與對抗技術，信息

本書從原理出發(fā)，系統(tǒng)性地介紹了分布式系統(tǒng)和算法，而非介紹如何使用某種分布式框架。本書首先介紹了分布式系統(tǒng)是如何被建模的，以及分布式算法是如何被描述的，然后從基礎的鏈路抽象開始逐步增加復雜度，最終將復雜的共識抽象以簡單的方式呈現(xiàn)在讀者面前。通過閱讀本書，讀者不僅可以掌握常用的分布式算法，還可以學到分布式算法的證明方法及適

互聯(lián)網(wǎng)的普及，大數(shù)據(jù)、云計算、5G、人工智能、區(qū)塊鏈等技術的成熟，促成了數(shù)字經(jīng)濟的大繁榮。以計算能力為基礎，萬物感知、萬物互聯(lián)、萬物智能的數(shù)字經(jīng)濟新時代正在到來。數(shù)據(jù)量呈爆發(fā)式增長，對算力的需求達到空前高度，算力成為數(shù)字經(jīng)濟的新引擎。 本書共有8章，對算力及算力經(jīng)濟進行系統(tǒng)闡述，涉及新基建、新能源體系、數(shù)據(jù)資源、算力

深度學習和傳統(tǒng)機器視覺技術相融合，可以大大提高AI技術的效率和精度。本書分上、下兩篇，共19章內(nèi)容，詳細講解了機器視覺及深度學習的理論和編程實踐。上篇介紹理論算法。包括機器視覺的經(jīng)典圖像處理算法、深度學習的理論基礎和目前常用的深度學習框架。下篇介紹編程環(huán)境及系統(tǒng)搭建。講解了機器視覺圖像處理算法及深度學習的編程工具VC+

本書首先介紹通用處理器的架構，以及匯編和編譯的技術；然后講解Linux內(nèi)存管理、Linux進程管理，以及GDB、trace、eBPF、SystemTap等Linux系統(tǒng)開發(fā)工具；接著通過視頻編解碼主流技術和NVIDIA計算平臺CUDA等討論人工智能技術在音視頻領域與自然語言處理領域的應用；最后講解標準計算平臺OpenC

機器視覺是指利用相機、攝像機等作為傳感器，并配合機器視覺算法，賦予智能設備具備人眼的功能，從而進行相關物件識別、檢測、測量等操作的一種技術，現(xiàn)已廣泛應用于多個領域。本書在對機器視覺的定義、現(xiàn)狀及組成單元等基礎理論進行介紹的基礎之上，從實用性角度，對Delta并聯(lián)機器人機器視覺動態(tài)分揀等5個工業(yè)應用實例、鐵路貨車超限監(jiān)測

"隨著機械技術、電子技術和控制理論的快速發(fā)展，機器視覺與圖像識別已成為智能制造領域不可或缺的研究方向。機器視覺與圖像識別技術對“中國制造2025”起到了重要支撐作用。 本書系統(tǒng)介紹了機器視覺與圖像識別的基礎理論、基本方法，以及該技術在工業(yè)檢測領域中的應用實例和最新進展。本書共6章，主要內(nèi)容有：機器視覺與圖像處理概述、

本書系統(tǒng)地介紹了計算機的基本組成原理和內(nèi)部工作機制，以及計算機體系結構的基本概念、基本結構和基本分析方法。全書由9章組成：?第1章介紹計算機系統(tǒng)結構的基本概念；第2章介紹計算機中數(shù)據(jù)的機器層次表示；第3章介紹計算機的指令系統(tǒng)；第4章介紹計算機中的運算方法和運算器，第5章介紹主存儲器；第6章介紹多級存儲系統(tǒng)的設計；第7章

本書內(nèi)容是三維點云的核心原理、方法與技術，重點是點云模型的三維空間識別、理解與重建。全書上、下兩冊，分為四部分，共15章，上冊包括點云獲取與預處理、點云特征分析與計算和點云識別與理解；下冊介紹點云重構與藝術風格化。本書為下冊。

本書以OpenCV-Python（thePythonAPIforOpenCV）為工具，以案例為載體，系統(tǒng)介紹了計算機視覺從入門到深度學習的相關知識點。本書從基礎知識、基礎案例、機器學習、深度學習和人臉識別5個方面對計算機視覺的相關知識點進行了全面、系統(tǒng)、深入的介紹。書中共介紹了40余個經(jīng)典的計算機視覺案例，其中既有圖像

《數(shù)據(jù)中心機房搬遷實用指南》涵蓋了數(shù)據(jù)中心機房搬遷的全過程，對老舊機房搬遷項目相關工作流程進行了全面梳理，內(nèi)容包括概述、新機房的準備、搬遷服務商引入、搬遷組織管理、搬遷規(guī)劃、搬遷方案設計、搬遷前準備、搬遷實施、搬遷項目收尾等方面，遵循保障業(yè)務穩(wěn)定、高效的原則，解決了搬遷過程中遇到的很多難題。編委會成員在數(shù)據(jù)中心規(guī)劃、建

本書是作者多年硬件設計開發(fā)經(jīng)驗的積累和總結，介紹了一套完整的硬件開發(fā)流程，書中內(nèi)容有理論、有實踐。主要內(nèi)容包括：立項、需求分析、系統(tǒng)設計、詳細參數(shù)設計、測試、維護和團隊分工合作整個硬件生命周期所有關鍵節(jié)點的內(nèi)容，把所有的關鍵節(jié)點有序組織起來，高效、高質(zhì)量地完成硬件開發(fā)工作。 本書適用于廣大硬件設計工程師和項目經(jīng)理閱讀，

本書主要內(nèi)容包括了解計算機、選購計算機硬件、組裝計算機、設置BIOS和硬盤分區(qū)、安裝操作系統(tǒng)和常用軟件、構建虛擬計算機配裝平臺、備份與維護操作系統(tǒng)、維護計算機等知識。本書后還安排有綜合實訓，以進一步提高學生對計算機組裝與維護知識的應用能力。本書采用項目式教學、分任務進行講解，大部分任務由任務目標、相關知識和任務實施3部