本書(shū)通過(guò)具體的案例，循序漸進(jìn)地講解了計(jì)算機(jī)視覺(jué)和模型調(diào)優(yōu)的相關(guān)內(nèi)容。首先介紹基礎(chǔ)知識(shí)，包括人工智能基礎(chǔ)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)基礎(chǔ)、圖像基礎(chǔ)和編程基礎(chǔ)相關(guān)知識(shí)。然后講解傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)和基于深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。接著深入探討算法原理，包括卷積、池化、批歸一化、激活函數(shù)、殘差結(jié)構(gòu)、全連接、SoftMax等，并提供手寫(xiě)算法示例。最后介紹了模型在Python和C++中的實(shí)際應(yīng)用以及性能優(yōu)化技巧，如計(jì)算向量化、權(quán)值預(yù)加載和多線程等。本書(shū)內(nèi)容實(shí)用，由淺入深，案例典型，講解通俗易懂，隨書(shū)提供全部程序代碼

本書(shū)圖文并茂、通俗易懂，詳細(xì)講解常用的算法知識(shí)，又融入大量的競(jìng)賽實(shí)例和解題技巧，可幫助讀者熟練應(yīng)用各種算法解決實(shí)際問(wèn)題。本書(shū)總計(jì)8章。第1章講解STL，涉及雙端隊(duì)列、優(yōu)先隊(duì)列、位圖、集合、映射和STL中的常用函數(shù)；第2章講解實(shí)用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，涉及并查集、倍增、稀疏表、區(qū)間最值查詢、最近公共祖先、樹(shù)狀數(shù)組和線段樹(shù)；第3章講解查找算法，涉及散列表、字符串模式匹配和字典樹(shù)；第4章講解平衡樹(shù)，涉及樹(shù)高與性能、平衡二叉搜索樹(shù)、樹(shù)堆和伸展樹(shù)；第5章講解圖論提高方面的知識(shí)，涉及連通圖與強(qiáng)連通圖、橋與割點(diǎn)、雙連通

本書(shū)深入淺出地介紹后摩爾時(shí)代的并行計(jì)算核心技術(shù)，讀者能較輕松地在短時(shí)間內(nèi)學(xué)懂主要內(nèi)容。全書(shū)理論與實(shí)踐并重，兼顧數(shù)學(xué)模型、結(jié)構(gòu)模型、編程模型，與通常的并行計(jì)算圖書(shū)相比具有以下特色：①?gòu)母拍钌厦鞔_算勢(shì)與算力的聯(lián)系與區(qū)別，強(qiáng)調(diào)在后摩爾時(shí)代背景下從潛在能力(算勢(shì))到實(shí)際能力(算力)的充分轉(zhuǎn)化的重要性；②注重量化分析和理論推導(dǎo)，單列一章對(duì)計(jì)算性能模型和存儲(chǔ)性能模型進(jìn)行了介紹；③注重并行應(yīng)用程序的設(shè)計(jì)，單列一章介紹并對(duì)比分析了共享存儲(chǔ)編程和非共享存儲(chǔ)編程的基本原理；④注重融會(huì)貫通，培養(yǎng)整體觀念，分別介紹了共

本書(shū)圖文并茂、通俗易懂，詳細(xì)講解常用的算法知識(shí)，又融入了大量的競(jìng)賽實(shí)例和解題技巧，可幫助讀者熟練應(yīng)用各種算法解決實(shí)際問(wèn)題。本書(shū)總計(jì)9章。第1章講解C++基礎(chǔ)知識(shí)，涉及語(yǔ)法、數(shù)組、字符串、結(jié)構(gòu)體和指針；第2章帶讀者感受算法之美，涉及算法復(fù)雜度、函數(shù)和遞歸；第3章講解線性表的應(yīng)用，涉及順序表、鏈表、棧和隊(duì)列，以及STL中的常用函數(shù)和容器；第4章講解樹(shù)的應(yīng)用，涉及樹(shù)、二叉樹(shù)、二叉樹(shù)遍歷、哈夫曼樹(shù)和二叉搜索樹(shù)；第5章講解圖論基礎(chǔ)，涉及圖的存儲(chǔ)和圖的遍歷；第6章帶讀者進(jìn)行算法入門(mén)，涉及貪心算法和分治算法；

"本書(shū)介紹了機(jī)器視覺(jué)的基本理論，內(nèi)容涵蓋視覺(jué)系統(tǒng)的構(gòu)成、標(biāo)定和視覺(jué)測(cè)量、檢測(cè)。本書(shū)將理論與實(shí)踐密切結(jié)合，不僅以簡(jiǎn)明方式提供了理論綜述和數(shù)學(xué)背景，還基于作者多年項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，提供了面向問(wèn)題的算法設(shè)計(jì)過(guò)程，同時(shí)穿插了數(shù)值優(yōu)化的編程技術(shù)。本書(shū)通過(guò)具體案例的應(yīng)用實(shí)踐，加深讀者對(duì)相關(guān)方法的理解，提高靈活運(yùn)用和解決實(shí)際問(wèn)題的能力。本書(shū)適合計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、人工智能、自動(dòng)化等相關(guān)領(lǐng)域?qū)�業(yè)技術(shù)人員作為參考書(shū)。"

本書(shū)主要涉及智能供應(yīng)鏈優(yōu)化領(lǐng)域的算法理論知識(shí)與行業(yè)實(shí)踐案例，涵蓋了供應(yīng)鏈管理的基礎(chǔ)內(nèi)容，通過(guò)實(shí)際案例具象化介紹如何運(yùn)用運(yùn)籌優(yōu)化算法解決企業(yè)遇到的供應(yīng)鏈管理問(wèn)題，并詳細(xì)闡述了各個(gè)案例的問(wèn)題產(chǎn)生背景、建模過(guò)程、算法設(shè)計(jì)、求解代碼。其中，案例按照供應(yīng)鏈規(guī)劃、計(jì)劃和執(zhí)行三個(gè)維度組織，規(guī)劃篇從點(diǎn)到線再到面，逐步講述了供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)過(guò)程；計(jì)劃篇以商品為對(duì)象，按照其從入庫(kù)、在庫(kù)到出庫(kù)的不同存在形式，分別描述了入庫(kù)前的品類規(guī)劃、在庫(kù)時(shí)的庫(kù)存管理、出庫(kù)后的包裹計(jì)劃；執(zhí)行篇?jiǎng)t聚焦于供應(yīng)鏈組成要素的日常運(yùn)營(yíng)過(guò)程，講

全書(shū)共8章，分為三個(gè)部分。第一部分偏體系結(jié)構(gòu)，主要討論馮諾依曼體系架構(gòu)下的CPU計(jì)算過(guò)程。第二部分偏操作系統(tǒng)，主要介紹同時(shí)運(yùn)行多道程序的抽象。第三部分偏數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與計(jì)算理論，主要介紹紅黑樹(shù)與lambda表達(dá)式。本書(shū)提供了不少代碼供讀者參考，代碼量比較大的部分有：一個(gè)支持部分RISC-V指令的解釋器，一個(gè)高速緩存模擬器，一個(gè)紅黑樹(shù)管理器，以及一個(gè)無(wú)類型的lambda表達(dá)式解釋器。感興趣的讀者請(qǐng)盡情改造這些代碼，讓它們更加健壯，可以暢快地在計(jì)算機(jī)中運(yùn)行。

本書(shū)以Altera公司全新推出的QuartusPrime18.1為設(shè)計(jì)平臺(tái)，結(jié)合大量的實(shí)例來(lái)介紹基于VerilogHDL的FPGA/CPLD數(shù)字系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方法。本書(shū)由淺入深地介紹了采用QuartusPrime18.1進(jìn)行數(shù)字系統(tǒng)開(kāi)發(fā)的設(shè)計(jì)流程、設(shè)計(jì)思想和設(shè)計(jì)技巧。書(shū)中實(shí)例豐富，既有簡(jiǎn)單的數(shù)字邏輯電路實(shí)例、數(shù)字系統(tǒng)設(shè)計(jì)實(shí)例，也有復(fù)雜的數(shù)字控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)實(shí)例。

《機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)與識(shí)別技術(shù)及應(yīng)用：基于深度學(xué)習(xí)》致力于深入剖析機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)與識(shí)別技術(shù)的內(nèi)在機(jī)理、實(shí)用策略及其多元化應(yīng)用，旨在為讀者搭建起一個(gè)堅(jiān)實(shí)而全面的理論知識(shí)與實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的橋梁。內(nèi)容涉獵廣泛，既涵蓋圖像處理、特征提取、目標(biāo)檢測(cè)，又深入探索圖像分割、人臉識(shí)別、物體識(shí)別等，從基礎(chǔ)概念到高級(jí)算法，全面又深入。在深度解讀各個(gè)主題的同時(shí)，本書(shū)注重理論與實(shí)踐的緊密結(jié)合，相關(guān)章節(jié)均配以典型的案例分析，展示這些技術(shù)在現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中的具體應(yīng)用。通過(guò)閱讀本書(shū)，讀者將深入理解機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的運(yùn)作原理，并學(xué)會(huì)如何將這些技術(shù)靈活

本書(shū)基于PyTorch深度學(xué)習(xí)框架，結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的主流任務(wù)，介紹了深度學(xué)習(xí)相關(guān)算法的計(jì)算機(jī)視覺(jué)上的應(yīng)用。本書(shū)主要內(nèi)容分為兩部分。第一部分為PyTorch框架使用的相關(guān)知識(shí)，以及計(jì)算機(jī)視覺(jué)和深度學(xué)習(xí)的入門(mén)知識(shí)。第二部分重點(diǎn)介紹深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)上的應(yīng)用，包括：經(jīng)典的深度卷積網(wǎng)絡(luò)、深度注意力網(wǎng)絡(luò)，以及基于自注意力的Transformer系列網(wǎng)絡(luò)在圖像分類中的應(yīng)用；R-CNN系列、YOLO系列、SSD系列目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)的算法思想及在目標(biāo)檢測(cè)中的應(yīng)用；FCN、U-Net等全卷積網(wǎng)絡(luò)在圖像語(yǔ)義分割領(lǐng)域