智能優(yōu)化算法在解決大空間、非線性、全局尋優(yōu)、組合優(yōu)化等復(fù)雜問題方面具有獨特的優(yōu)勢，因而得到了國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注，并在信號處理、圖像處理、生產(chǎn)調(diào)度、任務(wù)分配、模式識別、自動控制和機械設(shè)計等眾多領(lǐng)域得到了成功應(yīng)用。本書介紹了8種經(jīng)典智能優(yōu)化算法——遺傳算法、差分進化算法、免疫算法、蟻群算法、粒子群算法、模擬退火算法、禁忌

本書是工業(yè)和信息化部“十二五”規(guī)劃教材，是國家級優(yōu)秀教學(xué)團隊的教學(xué)成果，全書共9章，內(nèi)容包括：緒論、計算機中信息的表示與運算、處理器、控制器、總線技術(shù)、存儲系統(tǒng)、8086/8088匯編語言程序設(shè)計、計算機外部設(shè)備、輸入/輸出接口。圖靈機模型、數(shù)制及其轉(zhuǎn)換、相聯(lián)存儲器等內(nèi)容以附錄形式給出，涵蓋計算機組成與匯編程序設(shè)計的主

隨著人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)標注行業(yè)也迎來了飛速發(fā)展，其中與計算機視覺相關(guān)的標注數(shù)據(jù)需求量大，受關(guān)注程度很高，因此需要大量的數(shù)據(jù)標注工程師從事數(shù)據(jù)標注的工作。曠視依托自己開發(fā)的Data++數(shù)據(jù)標注平臺，以圖文并茂的方式編寫了本書，目的是指導(dǎo)數(shù)據(jù)標注人員科學(xué)、正確地進行數(shù)據(jù)標注操作。本書將會介紹人工智能的發(fā)展概況

本書是一本綜合講述數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及其算法的入門書，內(nèi)容淺顯易懂、邏輯嚴謹，范例豐富、可操作性強，力求適用性兼顧教師教學(xué)和學(xué)生自學(xué)。全書從基本的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)概念開始講解，包括數(shù)組結(jié)構(gòu)、隊列、堆棧、樹結(jié)構(gòu)、排序、查找等；接著介紹常用的算法，包括分治法、遞歸法、貪心法、動態(tài)規(guī)劃法、迭代法、枚舉法、回溯法等，每個經(jīng)典的算法都提供了Jav

藥劑學(xué)是從事藥學(xué)行業(yè)許多職業(yè)領(lǐng)域崗位群工作必學(xué)的一門綜合性、應(yīng)用性課程，也是藥師、執(zhí)業(yè)藥師資格考試的專業(yè)課程。本書立足于“必需、夠用”，教學(xué)內(nèi)容以劑型的特點和質(zhì)量要求為主線，強化了藥物劑型的制備與臨床應(yīng)用的內(nèi)容。本書包括兩篇，上篇為理論知識，下篇為實驗部分。理論知識包括緒論、液體藥劑、制劑與無菌制劑、散劑、顆粒劑與膠囊

本書采用ARMv8-A體系結(jié)構(gòu),介紹當前硬件技術(shù)的基本原理、匯編語言、計算機算術(shù)、流水線、內(nèi)存層次結(jié)構(gòu)和I/O。本書更加關(guān)注后PC時代發(fā)生的變革，通過實例、練習(xí)等詳細介紹*新涌現(xiàn)的移動計算和云計算，更新的內(nèi)容還包括平板電腦、云基礎(chǔ)設(shè)施以及ARM（移動計算設(shè)備）和x86(云計算)體系結(jié)構(gòu)。

本書針對近幾年全國計算機學(xué)科專業(yè)綜合考試大綱的“計算機組成原理”部分進行了深入解讀，以一種獨創(chuàng)的方式對考試大綱知識點進行了講解，即從考生的視角剖析知識難點；以通俗易懂的語言取代晦澀難懂的專業(yè)術(shù)語；以成功考生的親身經(jīng)歷指引復(fù)習(xí)方向；以風(fēng)趣幽默的筆觸緩解考研壓力。讀者對書中的知識點講解有任何疑問都可與作者進行在線互動，以便

內(nèi)容簡介這是一部講解如何利用樹莓派、OpenCV、Python等軟硬件構(gòu)建智能硬件并在其上實現(xiàn)圖像分析、文字識別、人臉識別與追蹤、視頻監(jiān)控等機器視覺功能的實用性著作。全書一共11章：第1~4章首先講解了機器視覺在智能硬件領(lǐng)域的應(yīng)用場景以及智能硬件上4種常見的機器視覺技術(shù)方案；然后講解了樹莓派和OpenCV的安裝、配置以

本書是你了解計算機視覺的一站式指南。利用Python、TensorFlow、Keras和OpenCV的功能執(zhí)行圖像處理、對象檢測、特征檢測等項目。通過對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的介紹，你將學(xué)習(xí)如何使用Keras構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以及如何使用它對Fashion-MNIST數(shù)據(jù)集進行分類。關(guān)于對象檢測，你將學(xué)習(xí)到使用TensorFlo

機器視覺及相關(guān)產(chǎn)業(yè)近年來逐漸興起，大大提高了大批量產(chǎn)品的檢測精度與檢測速度。本書聚焦機器視覺精密測量技術(shù)，主要內(nèi)容包括機器視覺精密測量系統(tǒng)的構(gòu)建、機器視覺測量坐標系的建立、機器視覺測量系統(tǒng)的標定與補償、微米級亞像素邊緣定位算法等核心關(guān)鍵技術(shù)。同時，作者將課題組十幾年的實戰(zhàn)經(jīng)驗毫無保留地分享給從業(yè)者與在校學(xué)生，詳細論述了