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读者对象:1、希望在多个平台的C 环境下始使用OpenCV的计算机视觉新手;2、计算机视觉工程师;3、从初级到高级的各级学生、教师、研究人员;4、其他对计算机视觉和OpenCV感兴趣的人员 1、鼓励 复制 粘贴 运行 这种学习方式并尝试将数学基础保持在*限度; 2、涵盖计算机视觉热门主题,提供完整的项目代码; 3、新增 为项目找到*OpenCV算法 、 避免OpenCV中的常见陷阱 ; 4、超越基础知识,从更高层次来设计和实现复杂图像识别项目。 5、版本新:OpenCV的API(v4.0.0)

全面反映新一代信息技术对机器人的变革作用,理论系统性强、理论联系实际,通过本书整合各种智能机器人的应用、科研展,通过思维导图、二维码等构建放性学习知识体系。


神经网络已成为从大量原始的,看似无关的数据中提取有用知识的强大技术。 Java语言是用于实现神经网络的zui合适的工具之一,也是现阶段非常流行的编程语言之一,包含多种有助于发的API和包,具有 一次编写,随处运行 的可移植性。本书完整地演示了使用Java发神经网络的过程,既有非常基础的实例也有高级实例。首先,你将学习神经网络的基础知识、感知机及其特征。 然后,你将使用学到的概念来实现自组织映射网络。 此外,你还会了解一些应用,如天气预报、疾病诊断、客户特征分析和光学字符识别(OCR)等。 zui后,你将学习实时优化和自适应神经网络的方法。首先,你将学习神经网络的基础知识和它们的学习过程。 然后我们关注感知机及其特征。 下来,您将使用您学到的概念实现自组织映射。 此外,您将了解一些应用,如天气预报,疾病诊断,客户

1. 人工智能属于当前社会各界关注的热,本书系统地介绍了人工智能的定义、发展历程及其对各个领域的影响,有助于读者从宏观上深刻理解人工智能的本质,把握技术发展趋势。2. 本书为国内原创图书,能够结合我国的实际和政策,更有指导意义。

说话人识別是根据语音波形中反映说话人生理和行为的特征的语音参数.A动识別说话人身份的技术《本书作者结合多年的科研工作.分5个部分介绍了说话人识別的a本概念、方法以及**研究进展。


MLlib是Apache Spark机器学习库。本书入门简单,实例丰富,详解协同过滤、线性回归、分类、决策树、保序回归、聚类、关联、数据降维、特征提取和转换等MLlib主要算法,用实例说明MLlib大数据机器学习算法的运用。

深度学习是机器学习的一个分支,其基础是一组试图使用模型架构建立高水平抽象模型的算法。本书结合R语言介绍深度学习软件包H2O,帮助读者理解深度学习的概念。本书从在R中设置可获取的重要深度学习包始,着转向建立神经网络、预测和深度预测等模型,所有这些模型都由实际案例的辅助来实现。成功安装了H2O软件包后,你将学习预测算法。随后本书会解释诸如过拟合数据、异常数据以及深度预测模型等概念。zui后,本书会介绍设计调参和优化模型的概念。本书适合那些胸怀大志的数据科学家,他们精通R语言数据科学概念,并希望可以使用R中的包一步探索深度学习范式。读者需要对R语言具备基础的理解,并熟悉统计算法和机器学习技术。通过阅读本书,你将能够:● 建立R包H2O训练深度学习模型;● 理解深度学习模型背后的核心概念;● 使用自动编码器识别

一本书讲透ChatGPT的前世、今生与未来,实现从AI小白到高手的化。 重磅专家力荐:著名经济学家朱嘉明作序,北京师范大学新闻传播学院学术委员会主任喻国明,畅销书《暗知识》作者、师从人工智能鼻祖伯纳德 威德罗的王维嘉博士,等倾情推荐。 聚焦前沿热:揭秘以ChatGPT为代表的大语言模型爆火背后有哪些原因?有何时代价值与意义? 描绘应用蓝图:大语言模型给哪些产业带来了福音?相关技术究竟能派上什么用场? 远瞻行业风险:机遇来临之际还将迎来哪些挑战?我们该如何应对?
