OpenCV 3和Qt5计算机视觉应用开发
¥57.85
全书共分为12章,全面系统地讲述了OpenCV3和Qt5的核心内容,包括:OpenCV和Qt介绍、创建OpenCV和Qt项目、Mat和QImage、图形视图框架、OpenCV中的图像处理、特征与描述符、多线程、视频分析、视频稳定性、调试与测试、与部署、Qt Quick应用程序等。为了便于学习与实践,本书提供了示例算法的编码实现。也向读者全面详尽地介绍了基于OpenCV和Qt行图像处理、计算机视觉等编程的技术和方法。
机器学习:软件工程方法与实现
¥65.40
本书视角独特,将软件工程中的方法应用到机器学习实践中,重视方法论和工程实践的融合。本书主要有3个特点。1)机器学习的软件工程方法:用软件工程(Software Engineering)中的工具、方法和理论指导机器学习的实践活动。主要体现在测试驱动开发(TDD)方法、机器学习项目管理方法、工程化软件应用于数据科学标准化环境,以及开源算法包的大量实践应用案例等。2)机器学习全生命周期:书中*呈现了机器学习项目开发的完整链路,以项目需求为起点,历经样本定义、数据处理、建模、模型上线、模型监控、模型重训或重建。流程中的大部分节点独立成章,阐述充分,并且不是单纯地阐述理论,而是重在实践。同时,聚焦机器学习中应用*广泛和*有效的算法,使之成为贯穿机器学习项目生命周期的一条完整的学习路径。3)提出机器学习是一门实验学科:书中有大量的工业实践代码,例如数据分析包、特征离散化包、特征选择包、集成模型框架包、大规模模型上线系统架构和对应代码包等,对机器学习算法特性也有大量的代码解析。书中还多次强调对于机器学习这样一门实验和实践学科,工具、方法和策略的重要性,并介绍了在实际项目中对时间、人力成本等的权衡策略。本书不拘泥于公式推演、数值分析计算领域优化求解(梯度、牛顿、拉格朗日、凸优化)等主题,而重在展现机器学习的实际应用,以及各知识点的落地。在写作方式和内容编写等方面,本书力求既贴近工程实践又不失理论深度,给读者良好的阅读体验。
Java自然语言处理(原书第2版)
¥51.35
本书将教会读者如何在Java库的帮助下执行语言分析,同时不断地从结果中获得见解。首先介绍NLP及其各种概念是如何工作的,然后探索Java中用于NLP的重要工具和库,如CoreNLP、OpenNLP、Neuroph、Mallet等。之后,读者将始对不同的输和任务执行NLP,例如标记、模型训练、部分语音、解析树等。读者会学习到统计机器翻译、摘要、对话系统、复杂搜索、有监督和无监督的NLP,以及其他内容。在本书的*后,读者也会学习到更多关于NLP、神经网络和其他各种Java中用于增强NLP应用程序性能的训练模型。
计算机视觉实战:基于TensorFlow 2
¥53.40
本书探讨了谷歌机器学习源框架的全新版本TensorFlow 2,从计算机视觉和深度学习基础知识始,介绍了如何从头始构建神经网络,并将其用于计算机视觉任务,如图像分类、目标分割、视频分析等。展示了如何使用如Inception和ResNet等现代神经网络分类图像,使用YOLO、Mask R-CNN和U-Net提取特定内容,并辅以具体的代码示例。还介绍了迁移学习、数据增强、域适应等技术,以及如何在移动设备和网络浏览器中行部署。
UML和模式应用(原书第3版)
¥42.90
本书英文版面世以来,广受业界专家和读者的好评,历经3个版本的锤炼,吸收了大量OOA/D的精华思想和现代实践方法。全书叙述清晰、用词精炼、构思巧妙,将面向对象分析设计的概念、过程、方法、原则和个人的实践建议娓娓道来,以实例为证,将软件的分析和设计的过程叙述得如逻辑推理一般,于细节处见真知。 本书是一本经典的面向对象分析设计技术的入门书,适用范围广泛,从初学者到有一定对象技术知识但希望进一步提高开发水平的中级读者,甚至是资深的专业人员,都可以从本书获益匪浅,同时,本书也适合作为高等院校相关课程的教材和各类培训班的辅导教材。
机器学习:使用OpenCV、Python和scikit-learn进行智能图像处理(原书第2版)
¥59.40
本书通过具体的编程实践案例,*系统地讲述了机器学习涉及的核心内容。首先介绍新特性以及安装OpenCV 4构建计算机视觉应用程序。你将探索机器学习的基础知识,学习设计用于图像处理的各种算法。本书将逐步介绍有监督学习和无监督学习。你将获得使用Python中的scikit-learn开发各种机器学习应用程序的实践经验。后续章节将重点介绍决策树、支持向量机、贝叶斯学习等各种机器学习算法,以及如何将这些算法应用于目标检测等计算机视觉操作。然后,你将深入研究深度学习和集成学习,并探索它们在现实世界中的应用。*后,你将学习用于构建图像处理系统的的Intel OpenVINO。
深度学习与目标检测:工具、原理与算法
¥53.40
这是一本从工具、原理、算法3个维度指导读者零基础快速掌握目标检测技术及其应用的门书。 两位作者是资深的AI技术专家和计算机视觉算法专家,在阿里、腾讯、百度、三星等大企业从事计算机视觉相关的工作多年,不仅理论功底扎实、实践经验丰富,而且知道初学者计算机视觉领域的痛和难。据此,两位作者编写了这本针对目标检测初学者的门书,希望从知识体系和工程实践的角度帮助读者少走弯路。 第1~2章是目标检测的准备工作,主要介绍了目标检测的常识、深度学习框架的选型、发环境的搭建以及数据处理工具的使用。 第3~5章是目标检测的技术基础,主要讲解了数据预处理和卷积神经网络等图像分类技术的基础知识。 第6章比较详细地介绍了香港中文大学的源算法库mmdetection。 第7~10章详细地讲解了目标检测的概念、原理、一阶段算法、二阶段算法以及提升算法性能的常用方法。 第11章简单介绍了目标检测的相关案例(以工业为背景),以帮助读者构建一个更完整的知识体系。 【配套源码】获取方式: 1、微信关注“华章计算机” 2、在后台回复关键词:目标检测
Python深度学习:模型、方法与实现
¥77.40
本书集合了基于应用领域的高级深度学习的模型、方法和实现。本书分为四部分。第1部分介绍了深度学习的构建和神经网络背后的数学知识。第二部分讨论深度学习在计算机视觉领域的应用。第三部分阐述了自然语言和序列处理。讲解了使用神经网络提取复杂的单词向量表示。讨论了各种类型的循环网络,如长短期记忆网络和门控循环单元网络。第四部分介绍一些虽然还没有被广泛采用但有前途的深度学习技术,包括如何在自动驾驶上应用深度学习。学完本书,读者将掌握与深度学习相关的关键概念,学会如何使用TensorFlow和PyTorch实现相应的AI解决方案。
AI安全之对抗样本入门
¥83.85
第1章介绍了深度学习的基础知识,重介绍了与对抗样本相关的梯度、优化器、反向传递等知识。 第2章介绍了如何搭建学习对抗样本的软硬件环境,虽然GPU不是必需的,但是使用GPU可以更加快速地验证你的想法。 第3章概括介绍了常见的深度学习框架,从TensorFlow、Keras、PyTorch到MXNet。 第4章介绍了图像处理领域的基础知识,这部分知识对于理解对抗样本领域的一些常见图像处理技巧非常有帮助。 第5章介绍了常见的白盒攻算法,从*基础的FGSM、DeepFool到经典的JSMA和CW。 第6章介绍了常见的黑盒攻算法。 第7章介绍了对抗样本在目标识别领域的应用。 第8章介绍了对抗样本的常见抵御算法,与对抗样本一样,抵御对抗样本的技术也非常有趣。 第9章介绍了常见的对抗样本工具以及如何搭建NIPS 2017对抗防御环境和轻量级攻防对抗环境robust-ml,通过这章读者可以了解如何站在巨人的肩膀上,快速生成自己的对抗样本,行攻防对抗。
循序渐进Vue.js 3前端开发实战
¥55.86
本书以一个多年前端“老司机”的视角,循序渐地介绍当前流行的前端框架Vue.js 3的新特性、各项功能及其在商业发中的应用。全书共15章,第1~6章介绍Vue.js 3的模板、组件、交互处理等基础知识;第7章介绍Vue.js 3框架的响应式原理及组合式API;第8章介绍使用Vue.js 3框架发前端动画效果;第9章介绍发大型项目的脚手架工具VueCli和Vite;第10章介绍基于Vue.js 3的UI框架Element Plus;第11~13章分别介绍网络请求框架vue-axios、路由管理框架Vue Router、状态管理框架Vuex;第14章和第15章介绍两个相对完整的项目的发,即学习网站和电商后台系统。本书试图介绍Vue.js 3全家桶及周边框架和工具的综合应用,旨在使读者通过阅读本书发自己的应用程序。本书还在各章安排了小型范例和练习题,并提供了教学视频、源代码及PPT课件。 本书既可以门,也可以阶,适合Vue.js 3初学者和前端发人员使用,也可以作为网课、培训机构与大中专院校的教学用书。
Spring Cloud微服务架构实战
¥44.67
本书以实战化训练为宗旨,用详尽的案例讲述 Spring Cloud 的项目搭建方法和常用技术。每个案例都配有详细讲解和代码,可以帮助读者快速掌握书中的各个知识。本书首先介绍系统架构的发展历史、常见的微服务架构、Spring Boot 和 Spring Cloud 的关系;然后介绍Spring Cloud 发环境的搭建,如 JDK、IntelliJ IDEA、Maven 的安装和配置;继而介绍微服务环境的创建、微服务项目案例的搭建和微服务的调用;后介绍常用的微服务技术,如 Eureka、Ribbon、Feign、Hystrix、Spring Cloud Gateway、Spring Cloud Stream 和 Spring Cloud Config。 本书适合具备 Java 基础的发人员、对微服务架构和 Spring Cloud 感兴趣的读者、想要了解 Spring 或Spring Cloud 的发人员阅读。对尝试选择或实施微服务架构的团队来说,本书具有较高的参考价值。
中望3D产品设计实用教程
¥57.54
中望3D是优秀的国产3D设计软件,在产品设计中可以取得出色的效果。本书重介绍中望3D在产品设计上的应用,内容包括中望3D基础门、草图设计、3D造型基础、空间曲线、曲面建模、直编辑与造型变形、钣金件设计、装配建模和工程图设计。 本书结构清晰,内容编排深浅出,实例丰富,注重理论和实践,是一本好学、好用的3D产品设计教程。 本书可作为各类院校机械、产品设计、加工制造、工业设计等相关专业的教材,也可以作为相关技术人员行产品设计、机械设计、模具设计、工业设计、数控加工的参考用书。
神经网络与PyTorch实战
¥38.35
全书分为三个部分。第1和第2章感性介绍神经网络的基础知识,并给出一个利用PyTorch搭建神经网络解决实际问题的例子,使读者对神经网络和PyTorch有初步的了解;第3~9章介绍基于Python和PyTorch的科学计算和神经网络搭建,涵盖了几乎所有Python基础知识和PyTorch基础功能,并通过例子使读者完全掌握相关技术;第10和第11章介绍生成对抗网络和强化学习,使读者了解更多神经网络的常用用法。
深度学习实践:基于Caffe的解析
¥44.85
本书主要介绍Caffe的技术原理和一些高级使用技巧,首先介绍深度学习的趋势和业内动态,然后介绍Caffe的基础知识。在理解了Caffe算法的基础上,介绍Caffe的技术原理和特,包括数学知识和设计知识。*后介绍Caffe深度学习多任务网络。本书将实践和现有系统行无缝对,并详述了各种调参技巧。
深度学习:卷积神经网络从入门到精通
¥51.35
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深度学习:核心技术、工具与案例解析
¥44.85
本书共10章,可分为3个部分:第1~2章为*部分,简介深度学习算法的发展历史和前沿技术简;第3~4章为第二部分,介绍深度学习主流框架;第5~10章为第三部分,主要为实践案例部分,结合应用场景使用深度学习技术解决相应问题,譬如语音识别器、聊天机器人、人脸识别器、对战机器人、推荐引擎构建等。
Hyperledger Fabric源代码分析与深入解读
¥57.85
这是一本深度解读Hyperledger Fabric架构设计与实现原理的著作,由国内知名区块链公司趣链科技的创始人和核心技术团队成员撰写。全书的核心内容以Hyperledger Fabric的源代码为切入点,首先从宏观上分析了Hyperledger Fabric项目的整体架构与设计,然后深入源代码详细分析了Hyperledger Fabric各个重要模块的设计与实现原理。此外,为了兼顾没有区块链开发基础的读者,书中还加入了Hyperledger Fabric开发环境搭建、综合案例、项目部署等实战性内容,可使读者能在深入理解Hyperledger Fabric设计机制的基础上快速动手实践。
不测的秘密:精准测试之路
¥44.85
在当今移动发大环境下,敏捷发、持续交付大行其道,传统测试面临前所未有的挑战。有一种方法能使得代码经过评估后少测乃至不测,这是怎样的一种体验?来自腾讯的测试专家们齐聚一堂,通过实战总结告诉读者在移动互联网浪潮中如何生存。本书将从专业的角度,以轻松易懂的方式介绍精准测试思想、精准测试的要和佳工程实践,以达到测试的高境界“不战而屈人之兵”。本书主要内容包括:传统测试与自动化测试的利弊分析,发者与测试者的关系调整,以及精准测试技术:差异化、度量及分析闭环、知识库、消费知识库、用例分析、质量度量等。
5G时代边缘计算:LF Edge生态与EdgeGallery技术详解
¥47.40
本书详细*地介绍了LF Edge社区和其下各项目,包括LF Edge各项目系统架构、重点Blueprints、重点Feature模块实现细节,通过真实的案例指导应用边缘计算开源项目实践,填补了LF Edge书籍国内市场空白。 华为开源技术团队出品,本书作者为华为开源首席联络官,其带领团队常年活跃在网络开源领域,并长期在LF Edge开源社区贡献代码。团队对于LF Edge社区版本架构和技术,以及社区运作均有深刻理解。 本书除对几个主流开源项目进行详细介绍外,还专门介绍华为在边缘计算方面的实践和探索。
智能搜索和推荐系统:原理、算法与应用
¥47.40
本书分为4大部分。*部分(第1~3章):搜索推荐系统的基础。首先介绍数学与统计学是现代机器学习理论的基础;其次介绍搜索推荐系统的常识;*后,描述知识图谱相关基础理论。第二部分(第4~6章):搜索系统的基本原理。主要内容包括:搜索系统框架及原理、主要算法以及搜索系统相关评价指标。第三部分(第7~9章):推荐系统的基本原理。主要内容包括:推荐系统框架及原理、主要算法以及推荐系统相关评价指标。第四部分(第10~12章):应用。首先介绍三种常见的搜索引擎工具;其次讲述搜索引擎和推荐系统两个方向的应用。
ROS机器人项目开发11例(原书第2版)
¥59.40
本书涵盖新的ROS发行版中的项目——ROS Melodic Morenia with Ubuntu Bionic(18.04)。从基本原理开始,本书向你介绍了ROS-2,并帮助你了解它与ROS-1的不同之处。你将能够在ROS中建模并构建工业移动机械手臂,并在Gazebo 9中进行模拟。然后,你将了解如何使用状态机处理复杂的机器人应用程序,以及一次处理多个机器人。本书还向你介绍了新的、流行的硬件,如Nvidia的Jetson Nano、华硕修补板和Beaglebone Black,并允许你探索与ROS的接口。

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