OpenCV 4计算机视觉：Python语言实现（原书第3版） 美亚广泛好评，配合大量可下载的代码示例，以清晰易懂的方式全面阐释OpenCV 4计算机视觉开发实践
计算机视觉是一门发展迅速的科学，涵盖了多种应用和技术。这本书不但适用于计算机视觉的初学者，也适用于计算机视觉相关领域的专家。通过学习本书，你将能够利用OpenCV 4和Python 3构建应用程序，将理论应用于实践。 首先，你将了解OpenCV 4，以及如何基于Python 3在各种平台上安装OpenCV 4。然后，你将学习如何执行读取、写入、操纵，以及显示静态图像、视频和摄像头回传信号等基本操作，还将学习图像处理、视频分析、深度估计和分割，并通过构建GUI应用程序获得实践经验。接下来，你将处理两类常见问题——人脸检测和人脸识别，还将学习物体分类和机器学习的概念，这将使你能够创建和使用物体检测器及分类器，甚至跟踪电影或摄像头回传信号中的物体。稍后，你将学习3D跟踪和增强现实的技能。*后，你将学习人工神经网络和深度神经网络，学习如何开发
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OpenStack常用部署 来自一线系统管理员和技术架构师的实用攻略 总结OpenStack规划和部署的实用场景 解决应用OpenStack过程中的各种疑问
OpenStack是构建与集成公有云和私有云的开源技术。这是一本关于部署OpenStack和理解其内部结构的完整实践指南。两位作者分享了在虚拟服务器和物理服务器上部署OpenStack以及使用OpenStack解决许多现实挑战的方法。本书首先通过指导读者完成小型虚拟化部署来帮助读者掌握OpenStack的概念和组件。在读者加深理解后，进一步指导读者构建可水平扩展的大型基础设施。这些基础设施在功能丰富的云环境中集成了多个组件。在这个过程中，读者会发现让OpenStack平台更加成熟、使生产准备就绪的增强功能等新进展，以及关于调试和增长的专业技巧。作者以更为广泛的OpenStack生态系统收尾，为读者展示了如何通过涵盖本地和托管解决方案的混合云来驱动价值。他们利用丰富的个人经验，解决了从成本到数据主权和数据安全等一系列问题。本书的目标是对真实世界中的OpenStack的规
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如果你打算用R进行统计计算和数据可视化，本书就是关于使用开源R语言（软件环境）快速解决上述问题的实用指导教程。通过本书，你将学会如何编写R函数以及借助R包进行数据预处理、可视化以及数据分析。作者用取自制医学、商业和体育领域的丰富案例对上述问题进行了讲解。 √ 多达数百个实例的R教程，快速入门R语言 √ 探索R语言的语法、对象和其他语言细节 √ 在网站上可找到包括Bioconductor在内的数千个用户共享的R包 √ 学习如何用R完成数据分析预处理 √ 基于R graphics、lattice和ggplot2包 进行数据可视化 √ 使用R语言计算概率分布、统计检验以及拟合模型 √ 基于Hadoop并行编程提升大规模运算的效率 √ 学习R语言的完整参考手册 第二版的内容依据R 2.14和R 2.15进 行了更新，并新增了R高性能计算、基于ggplot2的数据
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