《机器视觉》从逆问题的角度出发，提出了一整套关于机器视觉的研究方法，其核心是：机器视觉应该基于对成像过程的深刻理解！作为作者在麻省理工学院（MIT）所讲授的机器视觉课程的指定教材，本书已经被使用了近30年，至今仍被欧美许多著名高校所广泛使用。本书提供了一个理解现有方法和技术以及为以后的研究做准备的系统框架，其中包含了很多将机器视觉方法应用于实际问题的内容。全书共包括18章，前13章主要讲述早期视觉的内容，后5章更

本教材为中国计算机学会教育专业委员会和全国高等学校计算机教育研究会组织编写推荐出版的《计算机学科教育计划1993》的配套教材之一，并被纳入电子工业部《1996－2000年全国电子信息类专业教材编审出版规划》的规划教材。参考学时为50-70学时，内容涉及人工智能概况、知识表示、问题求解、机器学习、知识发现等机理，并介绍了人工智能发展的重要进展，等等。可作为本科生教材，也可作为研究生和在职专业人员学习教材。

随着大数据技术的发展及Python在人工智能领域的火热应用，Python得到越来越多的应用。本书就是在这个背景下编写的，是一本Python3.6入门教材，特别适合想直接切入爬虫编程及大数据分析处理的读者学习使用。本书赠送示例源代码与教学视频。

本章节主要学习TensorFlow的基础语法及功能函数。学完本章后，TensorFlow代码对你来讲将不再陌生，你可以很轻易看懂网上和书中例子的代码，并可以尝试写一些简单的模型或算法。

中国在全球人工智能研发中的地位 中国与美国是当今世界人工智能研发领域的领头羊。中国的人工智能发展多由科技企业推动引领。得益于大量的搜索数据和丰富的产品线，一些互联网企业走在了自然语言处理、图像和语音识别等技术前沿。庞大的人口基数产生的海量数据正是训练人工智能系统的前提条件。范围经济也是中国的 优势所在，广泛的行业分布为人工智能的应用提供了广阔市场。 发展创新能力是重中之重。虽然中国在人工智能的论文数量方

本书全面、系统地讲述了汽车电器设备与电子控制系统的结构、原理与检测诊断。全书共分14章:第1至7章分别讲述蓄电池、交流发电机与调节器、起动系统、传统点火系统与电子点火系统、照明与信号系统、汽车仪表与报警指示灯系统、汽车辅助电器设备等汽车电器设备内容，第8至13章分别讲述电子燃油喷射系统、电控自动变速器、防抱死制动系统与驱动防滑系统、安全气囊系统、汽车巡航控制系统、电子控制悬架等汽车电子控制系统内容;第14章讲述了汽

Python是一种面向对象、解释型程序设计语言，由GuidovanRossum于1989年发明并于1991年发布第一个公开发行版。Python简洁而清晰的语法，丰富而强大的库，使其能够将其他语言编写代码模块（尤其是C/C++）轻松联结在一起，从而在不影响程序性能的前提下，大大降低整个应用程序的开发成本和资源占用。Python自2004年以来，已成为全球最受欢迎的程序设计语言之一，用户数呈线性激增，被TIOBE计算机编程语言排行榜评为2010年的年度语言。Python语言在卡耐基？梅隆

在使用MOS管设计开关电源或者马达驱动电路的时候，大部分人都会考虑MOS的导通电阻，最大电压等，最大电流等，也有很多人仅仅考虑这些因素。这样的电路也许是可以工作的，但并不是优秀的，作为正式的产品设计也是不允许的。 下面是我对MOSFET及MOSFET驱动电路基础的一点总结，其中参考了一些资料，非全部原创。包括MOS管的介绍，特性，驱动以及应用电路。

OpenCV 3是一种先进的计算机视觉库，可以用于各种图像和视频处理操作，通过OpenCV 3 能很容易地实现一些有前景且功能先进的应用（比如：人脸识别或目标跟踪等）。理解与计算机视觉相关的算法、模型以及OpenCV 3 API背后的基本概念，有助于开发现实世界中的各种应用程序（比如：安全和监视领域的工具）。

HALCON是德国MVtec公司开发的一套完善的标准的机器视觉算法包，拥有应用广泛的机器视觉集成开发环境。它节约了产品成本，缩短了软件开发周期——HALCON灵活的架构便于机器视觉，医学图像和图像分析应用的快速开发。在欧洲以及日本的工业界已经是公认具有最佳效能的Machine Vision软件。

计算机视觉是在图像处理的基础上发展起来的新兴学科。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，是英特尔公司资助的两大图像处理利器之一。它为图像处理、模式识别、三维重建、物体跟踪、机器学习和线性代数提供了各种各样的算法。

MicroPython在2014成功的在kickstarter上众筹，获得很高的评价，现在越来越多的开发者开始使用MicroPython。

计算机视觉作为一个领域是一个智力前沿。像任何前沿一样，它令人兴奋且杂乱无章，而且常常没有可靠的权威可以求助。许多有用的思想没有理论基础，有些理论在实践中毫无用处；发达地区分布广泛，往往一个看起来完全无法与另一个相提并论。尽管如此，我们在这本书中试图呈现一幅相当有序的领域图景。我们看到的是计算机视觉或仅仅是“视觉”；向那些研究人类或动物视觉的人致歉，他们把人类或动物的视觉视为一个企业，他们使用统计方法

本书讲的是利用Python进行数据控制、处理、整理、分析等方面的具体细节和基本要点。我的目标是介绍Python编程和用于数据处理的库和工具环境，掌握这些，可以让你成为一个数据分析专家。虽然本书的标题是“数据分析”，重点却是Python编程、库，以及用于数据分析的工具。这就是数据分析要用到的Python编程。

本文档的主要内容详细介绍的是Python基础教程之Python快速入门课件资料免费下载主要内容包括了：一 变量和内建数据类型，二 语句 statement，三 面向对象的编程——类

本文档的主要内容详细介绍的是《Python编程：从入门到实践》的源代码文件免费下载。

本文档的主要内容详细介绍的是Protues教程之我的Protues资料库免费下载。

机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域。 本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面。 为了使尽可能多的读者通过本书对机器学习有所了解， 作者试图尽可能少地使用数学知识。 然而， 少量的概率、统计、代数、优化、逻辑知识似乎不可避免。 因此， 本书更适合大学三年级以上的理工科本科生和研究生， 以及具有类似背景的对机器学 习感兴趣的人士。 为方便读者， 本书附录给出了一些相关数学基础知识

本书是机器学习入门书，以 Python 语言介绍。主要内容包括 ：机器学习的基本概念及其应用 ；实践中最常用的机器学习算法以及这些算法的优缺点 ；在机器学习中待处理数据的呈现方式的重要性，以及应重点关注数据的哪些方面 ；模型评估和调参的高级方法，重点讲解交叉验证和网格搜索 ；管道的概念 ；如何将前面各章的方法应用到文本数据上，还介绍了一些文本特有的处理方法。

分析商品评论中评价对象和评价短语的词性和句法关系，提出一种使用规则模板进行评价搭配抽取的方法。通过词性、依存句法分析及语义依存分析结果，设计核心搭配抽取规则。引入COO算法及改进的ATT链算法，根据核心评价对象与短语的词性进一步制定识别完整评价对象与短语的规则模板，抽取评价信息。中文商品评论数据集上的实验结果表明，与最近距离方法、SBV极性传递方法和基于核心句的方法相比，该方法的F1值分别提升了43.98%、36.30%和24.83%。

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OpenCV 3是一种先进的计算机视觉库，可以用于各种图像和视频处理操作，通过OpenCV 3 能很容易地实现一些有前景且功能先进的应用（比如：人脸识别或目标跟踪等）。理解与计算机视觉相关的算法、模型以及OpenCV 3 API背后的基本概念，有助于开发现实世界中的各种应用程序（比如：安全和监视领域的工具）。

HALCON是德国MVtec公司开发的一套完善的标准的机器视觉算法包，拥有应用广泛的机器视觉集成开发环境。它节约了产品成本，缩短了软件开发周期——HALCON灵活的架构便于机器视觉，医学图像和图像分析应用的快速开发。在欧洲以及日本的工业界已经是公认具有最佳效能的Machine Vision软件。

计算机视觉是在图像处理的基础上发展起来的新兴学科。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，是英特尔公司资助的两大图像处理利器之一。它为图像处理、模式识别、三维重建、物体跟踪、机器学习和线性代数提供了各种各样的算法。

MicroPython在2014成功的在kickstarter上众筹，获得很高的评价，现在越来越多的开发者开始使用MicroPython。

计算机视觉作为一个领域是一个智力前沿。像任何前沿一样，它令人兴奋且杂乱无章，而且常常没有可靠的权威可以求助。许多有用的思想没有理论基础，有些理论在实践中毫无用处；发达地区分布广泛，往往一个看起来完全无法与另一个相提并论。尽管如此，我们在这本书中试图呈现一幅相当有序的领域图景。我们看到的是计算机视觉或仅仅是“视觉”；向那些研究人类或动物视觉的人致歉，他们把人类或动物的视觉视为一个企业，他们使用统计方法

本书讲的是利用Python进行数据控制、处理、整理、分析等方面的具体细节和基本要点。我的目标是介绍Python编程和用于数据处理的库和工具环境，掌握这些，可以让你成为一个数据分析专家。虽然本书的标题是“数据分析”，重点却是Python编程、库，以及用于数据分析的工具。这就是数据分析要用到的Python编程。

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机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域。 本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面。 为了使尽可能多的读者通过本书对机器学习有所了解， 作者试图尽可能少地使用数学知识。 然而， 少量的概率、统计、代数、优化、逻辑知识似乎不可避免。 因此， 本书更适合大学三年级以上的理工科本科生和研究生， 以及具有类似背景的对机器学 习感兴趣的人士。 为方便读者， 本书附录给出了一些相关数学基础知识

本书是机器学习入门书，以 Python 语言介绍。主要内容包括 ：机器学习的基本概念及其应用 ；实践中最常用的机器学习算法以及这些算法的优缺点 ；在机器学习中待处理数据的呈现方式的重要性，以及应重点关注数据的哪些方面 ；模型评估和调参的高级方法，重点讲解交叉验证和网格搜索 ；管道的概念 ；如何将前面各章的方法应用到文本数据上，还介绍了一些文本特有的处理方法。

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