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机器学习:基于OpenCV和Python的智能图像处理
￥51.35
本书以Python语言为蓝本，以OpenCV为框架，使用Anaconda搭建环境，通过丰富的实例，从实验、实践、实用的角度，详细叙述了运用Python和OpenCV实现智能图像处理的过程。全书共12章，主要内容包括智能图像处理门、Python基础、图像处理基础、图像几何变换、图像直方图处理、图像平滑滤波处理、图像阈值处理、图像形态学处理、图像分割处理、图像梯度及边缘检测、图像轮廓检测与拟合、人脸识别实现等，全面阐述了智能图像处理的理论基础和实现过程。 本书侧重基础、易学易懂，各章节既相对独立又前后关联，其*大的特就是破了传统书籍的讲解方法，在介绍各部分理论基础的同时，搭配具体实例，通过对相关程序的详细讲解，帮助读者一步加深对理论基础的理解。本书每章配有习题，以指导读者深学习智能图像处理技术。
基于GPU加速的计算机视觉编程:使用OpenCV和CUDA实时处理复杂图像数据
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本书提供了OpenCV与CUDA集成以实现实际应用的详细概述。首先介绍使用CUDA行GPU编程的基础知识。然后，通过一些实际的例子讲解如何利用GPU和CUDA实现OpenCV加速。一旦掌握了核心概念，读者将熟悉如何在NVIDIA Jetson TX1上部署OpenCV应用程序，该应用程序在计算机视觉和深度学习应用程序中非常流行。本书的*后几章解释了PyCUDA，这是一个Python库，它利用CUDA和GPU的强大功能来加速。在本书的*后，读者将通过本书的实践方法增强计算机视觉应用程序。
检索匹配:深度学习在搜索、广告、推荐系统中的应用
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《检索匹配：深度学习在搜索、广告、推荐系统中的应用》主要介绍了深度学习在互联网核心的三大类业务（搜索、广告、推荐系统）检索系统中的应用。书中详细讲述了检索匹配的理论、演历史，以及在业务中落地一个基于深度学习算法模型的全流程技能，包括业务问题建模、样本准备、特征抽取、模型训练和预测等，并提供了相应的代码。 《检索匹配：深度学习在搜索、广告、推荐系统中的应用》共11章，分为四大部分。第1部分（第1~2章）介绍了深度学习的相关理论知识；第2部分（第3~6章）介绍了业务中如何上线一个深度学习模型，包括标签拼、特征抽取、模型训练和预测等流程，采用单机实现；第3部分（第7~9章）介绍了检索算法基本理论以及演历史，并以业内应用较为广泛的双塔模型DSSM为例行了详细理论解析和代码实现；第4部分（第10~11章）介绍了如何将单机训练模式改造为分布式训练模式，以加快模型的训练速度，从而应对具有海量样本的业务场景。 《检索匹配：深度学习在搜索、广告、推荐系统中的应用》为读者提供了全部案例源代码下载和超过180分钟的高清学习视频，读者可直扫描二维码观看。 《检索匹配：深度学习在搜索、广告、推荐系统中的应用》旨在为读者介绍深度学习在互联网业务中落地的方法和实现，主要面向算法工程师、相关领域研究人员和相关专业院校师生。
电脑软硬件维修大全(实例精华版)
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本书内容共24章，内容包括：电脑基本元器件检测工具及焊技术，电脑系统维修的方法，电脑网络故障诊断维修方法，电脑硬件（CPU、主板、内存、硬盘、光驱、显示器、显卡、声卡、电源、鼠标键盘、印机、U盘）常见故障维修方法及维修案例，数据恢复技术，电脑安全及加密技术，系统安装及网络组建等。
多智能体技术及应用
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多智能体系统是分布式人工智能的一个重要分支。本书介绍了多智能体建模的基本理论与技术，将基于多智能体的模型应用于自然与环境、智能城市、交通、地理信息与空间智能、社会与民生、复杂网络等，涵盖了智能交通、智能城市、地理空间智能和人工智能社会等方面的系统智能建模与问题优化求解。 本书主要面向各高等院校本科人工智能专业、计算机等专业设多智能体系统课程或相关专业设人工智能的通识核心课程需求，也可以作为研究生、科研院所科技工作者及相关企业的工程技术人员阅读参考。
PyTorch深度学习实战
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PyTorch是一个崭新的、轻量级的、以Python为优先发语言的深度学习框架。PyTorch由Facebook发，以其灵活性和高效性迅速成为深度学习专家的*。 PyTorch可以帮助你快速完成深度学习模型的发。 本书介绍了如何基于PyTorch框架实现主要的深度学习模型。本书从简单的神经网络始，内容涵盖了CNN、RNN、GAN和强化学习。你也可以基于PyTorch框架构建深度学习工作流，把基于Python构建的模型迁移到更高效的TorchScript，并使用复杂的工具将其部署到生产环境中。 如果你想成为深度学习专家，那么本书很适合你。 通过本书，你将学习使用PyTorch来构建： 简单神经网络——基于PyTorch高阶函数、优化器及更多方法来构建神经网络。 卷积神经网络——构建高级计算机视觉系统。 循环神经网络——处理自然语言和音频等序列数据。 生成对抗网络——创建包含简单GAN和CycleGAN模型的新内容。 强化学习——发能解决诸如自动驾驶和游戏博弈等复杂问题的系统。 深度学习工作流——基于PyTorch及其实用程序包，通过深度学习工作流将想法有效地用于生产。 生产就绪模型——将模型包以用于高性能生产环境。
Web安全防护指南:基础篇
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web安全与防护技术是当前安全界关注的热，本书尝试针对各类漏洞的攻防技术行体系化整理，从漏洞的原理到整体攻防技术演过程行详细讲解，从而形成对漏洞和web安全的体系化的认识。本书包括五个部分，部分为基础知识，这些知识对Web攻防技术理解有着极大帮助。第二部分重讲解各类基本漏洞的原理及攻防技术对抗方法，并针对个漏洞的测试方法及防护思路行整理。第三部分重讲解Web应用的业务逻辑层面安全，但由于各类Web应用的不同，因此重通过Web应用的用户管理功能手，讲解在用户权限的获取、分配、利用方面的各项细节问题。第四部分从Web应用整体视角提供攻防对抗过程中的技术细节，这在实际运维过程中有很大的作用。第五部分介绍Web安全防护体系建设的基本方法，包含常见的防护设备、Web防护体系建议、渗透测试方法及快速代码审计实践，深了解在Web安全防护体系中的各部分基础内容及展方式。
商用机器学习:数据科学实践
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本书向企业高管和学生介绍了在机器学习中如何使用工具，不需要使用微积分、矩阵或向量代数就可以清楚、简洁地解释目前*流行的算法。本书的重是业务应用程序，并提供了许多案例，比如评估一个国家行国际投资的风险、预测房地产的价值，以及可以细致到将零售贷款分为可受或不可受模式。书中示例的数据、工作表和Python代码都在作者的网站上，本书同时还提供了一套完整的幻灯片，供教师使用，教师可自行下载使用。
Linux内核观测技术BPF
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本书是一本面向系统工程师的实践指南，皆在帮助他们获得Linux内核中BPF虚拟机的专业知识。 通过本书，你不仅可以深了解BPF程序的生命周期，熟悉日常工作所需的基本概念，增强有关性能优化、网络和安全方面的知识。还可以学习如何编写观测和修改内核行为的应用程序，以及通过代码注的方式对内核事件行监控、跟踪和安全观测等内容。同时，本书展示了相关的C、Go和Python代码示例。 本书将BPD知识系统的汇总在一起，使BPF爱好者能系统地学习这一技术。
智能语音处理
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本书从智能化社会对语音处理提出的新要求出发，系统地介绍了智能语音处理涉及的基础理论、基本技术、主要方法以及典型的智能语音处理应用，理论与实际紧密结合，适合作为高等院校人工智能、电子信息工程、物联网工程、数据科学与大数据技术、通信工程等专业高年级本科生以及智能科学与技术、信号与信息处理、网络空间安全、通信与信息系统等学科研究生的参考教材，也可供从事语音处理技术研究与应用的科研及工程技术人员参考。 本书共11章，可分为四个部分。 *部分是导论，对应第1章，概要介绍了经典语音处理与智能语音处理的基本概念以及语音处理的典型应用。 第二部分是基础理论，包括第2～5章。第2章介绍了稀疏和稀疏表示、冗余字典以及压缩感知的基本原理和方法；第3章介绍了隐变量模型，包括高斯混合模型、隐马尔可夫模型和高斯过程隐变量模型等；第4章主要介绍主成分分析和非负矩阵分解两种典型的组合模型；第5章主要介绍人工神经网络和深度学习的基础知识以及深度神经网络的典型结构。 第三部分是应用实践，包括第6～10章。第6章综合利用稀疏表示、字典学习、深度学习等智能处理技术，分别介绍基于K-L展的字典学习的语音压缩感知、基于梅尔倒谱系数重构的抗噪低速率语音编码以及基于深度自编码器的抗噪低速率语音编码这三种方案；第7章重介绍了基于非负矩阵分解和基于深度学习的智能语音增强方法；第8章在介绍语音转换的基本原理的基础上，重介绍了基于非负矩阵分解和基于深度神经网络的谱转换方法；第9章首先介绍了说话人识别系统的框架和模型，然后分别介绍了基于i-vector和基于深度神经网络的说话人识别方法；第10章在介绍骨导语音特性和骨导语音盲增强的基本原理的基础上，分别介绍了基于长短时记忆网络和基于均衡-生成组合谱映射的骨导语音盲增强方法。 第四部分是结束语，对应第11章，对全书行了总结，并对智能语音处理的未来发展行展望。
零基础入门学习C语言——带你学C带你飞(微课视频版)
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《零基础门学习C语言——带你学C带你飞（微课视频版）》提倡“理解为主，应用为王”，通过列举一些有趣的例子，让读者在实践中理解概念。《零基础门学习C语言——带你学C带你飞（微课视频版）》从变量、数据类型、取值范围等基本知识始讲解，深介绍分支与循环，讲到指针的时候，分散难，依次讲解数组与指针、函数与指针、结构体与指针，每个知识结合恰当的实例行演示，环环相扣，内容详尽。 编程知识深似海，小甲鱼没办法仅通过一《零基础门学习C语言——带你学C带你飞（微课视频版）》将所有的知识都灌输给读者，但能够做到的是培养读者对编程的兴趣，提高编写代码的水平，锻炼自学的能力。 《零基础门学习C语言——带你学C带你飞（微课视频版）》贯彻的核心理念是：实用、好玩、参与。 《零基础门学习C语言——带你学C带你飞（微课视频版）》适合学习C语言的门读者，也适用于对编程一无所知，但渴望用编程改变世界的朋友。
企业级业务架构设计:方法论与实践
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这是一部从方法论和工程实践双维度阐述企业级业务架构设计的著作。 作者是一位资深的业务架构师，在金融行业工作20年，有丰富的大规模复杂金融系统业务架构设计和落地实施经验。本书在出版前邀请了微软、亚马逊、阿里、百度、网易、Dell、Thoughtworks、58、转转等10余家企业的13位在行业内久负盛名的资深架构师和技术专家对本书的内容行了评，一致好评推荐。 作者在书中倡导“知行合一”的业务架构思想，全书内容围绕“行线”和“知线”两条主线展。“行线”涵盖企业级业务架构的战略分析、架构设计、架构落地、长期管理的完整过程，“知线”则重关注架构方法论的持续改良。 全书分为五个部分： 业务架构基础篇（第1～3章） 介绍了业务架构的发展历程、作用、与IT架构的关系，以及业务模型的相关知识。 业务架构设计篇（第4～7章） 详细讲解了战略分析、对标分析、组织结构的影响、业务架构设计方法、标准化方法，并以一个虚拟案例综合演示了业务架构的设计过程。 业务架构落地篇（第8～13章） 演示了业务架构方案制作、基于业务架构的实施、项目完成后的管理机制，比较了与敏捷发的异同，集中讨论了企业级项目的实施困难，*后以一个设计实例展示了业务架构设计对提升企业发效率的作用。 架构方法改良篇（第14～16章） 系统总结了如何行面向构件化的业务架构设计、如何构建轻量级架构设计工具、如何基于构件模型提升传统企业产品创新效率，该部分属于对之前方法的改良设想，需要读者对此多加思索，切勿生搬硬套。 业务架构与中台篇（第17章） 将业务架构设计方法与当前热——“中台”模式行了对比，“传统”方法并不一定会因新技术、新概念的发展而黯然失色，对方法论的深探索和积极思考往往会让“传统”焕发新的“生命力”，深度思考比追逐热更重要。
机器阅读理解:算法与实践
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微软高级研究员撰写，剖析机器阅读理解支撑技术、模型架构、前沿算法、模型SDNet源码与落地应用。 全书分为三篇，共8章内容。基础篇（第1～3章），介绍机器阅读理解的基础知识和关键支撑技术，涵盖机器阅读理解任务的定义，阅读理解模型中常用的自然语言处理技术和深度学习网络模块，例如如何让计算机表示文章和问题、做多项选择题及生成回答等。架构篇（第4～6章），介绍解决各类机器阅读理解任务的基本模型架构和前沿算法，并剖析对机器阅读理解研究有着重要影响的预训练模型（如BERT和GPT）。实战篇（第7～8章），包括笔者在2018年获得CoQA对话阅读理解竞赛*名时所用的模型SDNet的代码解读，机器阅读理解在各种工业界应用中的具体落地过程和挑战，以及笔者对于机器阅读理解未来发展方向的思考。 作者亲授“机器阅读理解”直播课，搭配图书学习效果更佳！ 回放&PPT获取方式 1、微信关注“华章计算机” 2、在后台回复关键词：机器阅读理解
用户画像:方法论与工程化解决方案
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这是一本从技术、产品和运营3个角度讲解如何从0到1构建用户画像系统的著作，同时它还为如何利用用户画像系统驱动企业的营收增长给出了解决方案。作者有多年的大数据研发和数据化运营经验，曾参与和负责多个亿级规模的用户画像系统的搭建，在用户画像系统的设计、发和落地解决方案等方面有丰富的经验。 全书一共9章： 第1~6章主要讲解了搭建用户画像系统需要掌握的概念、技术、流程、方法论等，包括用户画像的基础知识、数据指标体系、标签数据存储、标签数据发、发性能调优、作业流程调度等； 第7章讲解了如何对用户画像行产品化，为工程实践提供解决方案； 第8章详细讲解了用户画像在经营分析、精准营销和个性化推荐3个经典领域的应用； 第9章通过8个常见的场景讲解了8个用户画像系统的落地案例，帮助读者掌握如何利用用户画像系统来驱动企业的营收增长。
有效竞品分析:好产品的竞品分析方法论
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这是一部极具实战性和技巧性的竞品分析方法论著作，是作者近20年来在互联网、金融、通信等行业工作经验的总结。书中明确提出了“做产品遵循的不是规则论，而是博弈论，好产品被竞争对手干掉的不计其数”的观，从流程、工具、方法、模板、案例等5个方面总结出了一套系统的竞品分析方法论。这套方法论在华为、中国移动、中国电信、中国平安、中国人寿、用友、东软、创维、美的、EMC等超过100家中外知名大型企业中被广泛使用，备受称赞。 全书一共6章，主要包含以下几个方面的内容： *、全面认识竞品分析 包括竞品分析的内涵、外延、意义、时机、方法论框架和知识体系； 第二、竞品分析的流程和步骤 完整的竞品分析流程包含“明确目标→选择竞品→确定分析维度→收集竞品信息→信息整理与分析→总结报告”这6步，详细讲解了每一步的操作方法、技巧、注意事项； 第三、竞品分析工具箱 详细介绍了各种实用的竞品分析工具，包括精益画布——做产品商业模式分析，建立产品全局观；竞品画布——把竞品分析的流程固化在一个模板上，帮助新人上手；战略画布——帮助做产品差异化。 第四、竞品分析方法 总结了近10种竞品分析方法，如比较法、矩阵分析法、竞品跟踪矩阵、功能拆解、探索需求、PEST分析、波特五力模型、SWOT分析、加减乘除法等，每一种方法都有各自的适用场景。 第五、竞品分析报告 讲解了如何撰写一份的竞品分析报告，包括竞品分析报告的结构和形式、撰写方法、撰写建议等内容。 第六、竞品分析阶 从企业经营层面讲解了竞品分析的高阶知识，包括如何制定竞争策略、小公司如何应对巨头、“抄超钞”产品方法论，以及反竞品分析的方法等。 第七、模板和案例 在竞品分析的流程、工具、方法、报告、阶等各个知识上，都提供了大量的可直使用的模板和案例，实战性极强。
基于深度学习的自然语言处理
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将深度学习方法应用于各种自然语言处理任务，可以让你的算法在速度和准确性方面提升到一个全新的水平。本书首先介绍自然语言处理领域的基本构件，着介绍使用*的神经网络模型可以解决的问题。深研究各种神经网络架构及其特定的应用领域将有助于你理解如何选择*模型来满足你的需求。随着学习的深，你将学到卷积神经网络、循环神经网络、递归神经网络以及长短期记忆网络。在后面的章节中，你将能够使用自然语言处理技术（如注意力机制模型和集束搜索）发应用程序。 学完本书，你不仅能具备自然语言处理的基础知识，还能选择适合的文本预处理和神经网络模型来解决一些自然语言处理的问题。 本书能帮助你： 了解深度学习问题的各种预处理技术。 用word2vec和GloVe构建文本的矢量表示。 使用Apache OpenNLP创建命名实体识别器和词性标注器。 在Keras中构建机器翻译模型。 用LSTM发文本生成应用程序。 使用注意力模型构建触发词检测应用程序。
深入理解OpenCV:实用计算机视觉项目解析(原书第3版)
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本书秉承“帮助计算机视觉工程师迈出掌握OpenCV的*步”的初心，在保留必要的数学公式的情况下，针对当前热门的计算机视觉主题，如面部识别、关键检测、姿态估计，以及基于深度卷积网络的车牌识别，展示了从构思到运行的全过程，并提供了完整的项目代码。 无论你来自学术界还是工业界，都将从经验丰富的OpenCV专家那里学习如何轻松地实现计算机视觉产品和项目。通过多个完整的计算机视觉项目，你将熟悉API的功能，并深了解在计算机视觉项目中如何设计和选型，从而超越计算机视觉的基础，从更高的层次上实现复杂的图像处理项目的解决方案。而且，你将能借助本书中的项目创建各种工作原型，对OpenCV 4的新功能做到烂熟于心。 通过阅读本书，你将学会： 使用有效的OpenCV代码对真实世界的计算机视觉问题行建模 发现OpenCV项目及维护的*实践 探索用于复杂计算机视觉任务的算法设计方法 使用OpenCV新的API（v4.0.0） 从运动中理解3D场景结构和重建3D场景（SfM） 使用ArUco模块行相机标定并叠加AR物体
广告数据定量分析:如何成为一位厉害的广告优化师
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内容简介 这是一部面向初级广告优化师、渠道运营人员的广告数据分析和效果优化的实战指南。 数据分析功底的深浅，决定了广告优化师能力水平的高低。这本书一方面告诉读者成为一名厉害的广告优化师需要掌握的数据分析技能，以及如何快速掌握这些技能；一方面又为读者总结了SEM广告、信息流广告、应用商店广告数据的分析方法论和效果优化的方法，以及多广告推广渠道的统筹优化。书中提供大量真实数据案例，助你提升广告数据分析的理论深度和业务水平。 全书一共8章： 第1-3章全面讲解了广告优化中的统计学，包括计学和广告数据定量分析的主要思想、统计学与广告优化的关系、广告数据分析中的统计学原理，以及如何用图表描述广告数据。 第4-7章依次讲解了SEM广告的优化痛以及相应的数据分析解决思路、信息流广告优化面临的难以及针对性的数据分析方法论、应用商店如何做数据分析和效果优化、多广告推广渠道综合效果评估和统筹优化的问题。 第8章对互联网广告这一商业生态行梳理，为广告优化师的个人成长提供了有价值的参考建议。
网络爬虫原理与实践:基于C#语言
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本书基于C#语言介绍网络爬虫发的基本原理、技巧和应用实例，适合网络爬虫发的爱好者和研究者阅读。读者*好具备一定的编程基础，或者正在学习C#编程，以便更好地理解本书的内容。 本书具有以下特： 1）内容简明、由浅深。本书不追求内容上的面面俱到，而是围绕网络爬虫的核心环节，介绍其基本原理和实现方法，并行适当的功能扩展。与其他同类书籍相比，本书篇幅适中，适合初学者阅读。 2）实例丰富，代码翔实。书中尽量选择逻辑简明、功能完整的典型实例，从需求、设计、实现的角度分别行介绍。而且，几乎所有实例都给出了主要实现代码，并对关键代码行了详细注释，方便读者行实践。
算法精解:C语言描述
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本书是数据结构和算法领域的经典之作，十余年来，畅销不衰！全书共分为三部分：部分首先介绍了数据结构和算法的概念，以及使用它们的原因和意义，然后讲解了数据结构和算法中常用的技术——指针和递归，后还介绍了算法的分析方法，旨在为读者学习这本书下坚实的基础；第二部分对表、栈、队列、集合、哈希表、堆、图等常用数据结构行了深阐述；第三部分对排序、搜索数值计算、数据压缩、数据加密、图算法、几何算法等经典算法行了精辟的分析和讲解。 本书的众多特色使得它在同类书中独树一帜：具体实现都采用正式的C语言代码而不是伪代码，在很多数据结构和算法的实现过程中，有大量细节问题是伪代码不能解决的；每一章都有精心组织的主题和应用；全部示例来自真实的应用，不只是一般的练习；对每种数据结构、算法和示例都行了详细分析；每一章的末尾都会有一系列问题和对应的回答，旨在强调这一章的重要思想…… 本书中的代码尤为值得强调：所有实现都采用C语言编写，所有代码都优先用于教学目的，所有代码都在4种平台上经过完整测试，头文件记录了所有公共的口，命名规则适用于全书所有的代码，所有的代码都包含大量注释…… 本书内容包括： · 数据结构和算法的概念，以及使用它们的原因和意义 · 指针和递归 · 算法分析 · 常用数据结构：表、栈、队列、集合、哈希表、树、堆、优先级队列以及图 · 排序和搜索 · 数值计算 · 数据压缩 · 数据加密 · 图算法 · 几何算法
数据分析思维:产品经理的成长笔记
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随着互联网的发展，“大数据”被置于越来越重要的位置，但很多企业对于这个概念的理解都聚焦在怎样获得更多的数据、更强的算法和更快的系统，而对于在“大数据时代”中应如何去提升员工运用数据的能力，如何培养员工用多维的视角审视数据、辩证地分析数据之能力，却少有文献提及。本书从如何建立正确的价值观始，展示了培养多维度分析数据问题，以及养成数据分析习惯的方法；并从产品的设计、优化与数据分析的关系等角度，介绍了在数据分析道路上可能会遇到的各种陷阱，以及应对这些陷阱的方法。除此之外，本书还从其他的维度介绍了“跨界”对于数据分析的重要性，介绍了生活中的一些数据分析案例，以及在这个变革时代，个体和组织所应做好的一些准备工作。 本书涉及的内容范围较广，有些内容看似与数据分析“毫不相关”，但正是这些不相关的跨领域知识，让你可以在数据分析领域做出更多有价值的案例。
