"全书共10章,第1章为基础部分,介绍冯诺依曼计算机的基本构成和工作原理;第2章详细介绍了运算方法和运算器的组成;第3章主要介绍主存储器的结构和提高存储器性能的几种方法;第4、5章先介绍了指令系统的设计,CPU的组成,然后详细介绍控制器的基本结构和实现方法;第6章介绍总线的工作方式与常用总线标准;第7章
全书共10章,包含人工智能和计算机视觉的概念,Python基础语法,数据处理,数字图像处理,机器学习,深度学习,图像分类,目标检测,语义分割,图像生成等内容。
本书从二次背包系列问题中的五个典型问题切入,深入分析各个问题的特点,研究它们共性的启发式算子和个性的智能算法混合机制。这五个问题覆盖了多种问题类型,包括单约束问题和多约束问题、单目标问题和多目标问题、静态问题和动态问题。书中提出的共性的启发式算子在二次背包系列问题中具有广泛的适用性,个性的智能算法混合机制在特定的问题类
"本书理论结合实践,详细介绍机器学习与深度学习常用算法和模型及其在计算机视觉领域的典型应用。对于初学者而言,本书从零开始系统地介绍建模的流程和方法,可以带领他们快速上手;对于有一定基础的读者而言,本书介绍多种算法和模型的原理,可以帮助他们深入理解并进行实践。 本书共10章,分为3篇,每篇均从基本概念、模型与算法原理、
随着数据跃升为新型生产要素和基础性战略资源,数据安全已成为国家安全的重要组成部分,也是护航数字经济发展的基础保障。党中央高度重视数据安全工作,强调必须坚持总体国家安全观,统筹发展和安全,强化数据安全保障体系建设,提高国家数据安全保障能力。为全面贯彻党中央加强国家安全教育的部署要求,增强数据安全领域全民国家安全意识,编写
本书以“厚理论、重问题、强实践、广应用”为出发点撰写内容。本书基于射影几何和数学建模思想,介绍针孔摄像机模型和全景摄像机模型,解决了摄像机标定、三维重建等计算机视觉中的基本理论和典型问题,分析建模方法及其应用。本书分三篇:理论篇,从射影几何的角度介绍针孔摄像机、全景摄像机和三维重构的基础知识;实践篇,基于理论知识,通过
本书在介绍深度学习、百度飞桨等相关知识的基础上,着重介绍了图像分类、目标检测、语义分割、人体关键点检测、图像生成、视频分类、图像文本检测和识别、图像识别等计算机视觉任务的实现原理及深度学习模型框架,并通过具体案例来详细介绍各任务的实现细节。全书分为理论篇和实战篇。理论篇(第1~4章)梳理了计算机视觉技术的发展历程、主要
本书以图解的方式通俗易懂的讲解计算机系统中各项技术的本质,包括编程语言的本质是什么、操作系统、进程线程协程等的本质是什么、到底什么是内存、什么是堆区栈区、内存分配等是怎么一回事、怎样从晶体管构建出CPU、I/O是如何实现的等等,从根源出发,一步步讲解一项技术到底是怎么来的,同时内容可视化——辅助大量精心设计的插图,几乎
本书对二维、三维目标检测技术涉及的骨干网络及入门必备的计算机视觉算法进行全面的介绍。本书由浅入深地介绍了MNIST、ImageNet、CIFAR、波士顿房产、ModelNet等经典二维、三维数据集和相关国际赛事,还介绍了TensorFlow中的二维卷积层、全连接层、激活层、池化层、批次归一化层、随机失活层的算法和梯度下
本书的核心是信息学竞赛中经常用到的9种基础算法,包括模拟算法、递归算法、枚举算法、递推算法、分治算法、贪心算法、排序算法、高精度算法和搜索算法。本书直接以各类竞赛真题入手,内容讲解上由浅入深,设计合理:对于引入新知识点的题目,书中会提供该题目的完整参考代码,但随着读者对此知识点理解的逐步加深,后续的同类型题目将逐步向仅