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本书介绍计算机视觉的基础内容，比较侧重计算几何和目标检测方面。本书对图像网格的构建和叠加、德劳内三角剖分和沃罗诺伊镶嵌、多边形拼贴、图像拓扑等都有比较全面深入的介绍，并对图像结构给出了直观可视的描述。书中提供了大量相应的Matlab程序，可结合原理学习进行实验，以进一步加深理解并解决实际问题。
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《图谱理论与复杂网络相关算法》通过对图的邻接矩阵、laplacian矩阵、signlesslaplacian矩阵及关联矩阵性质的研究，证明了一些图类的谱确定性，发现并证明了几类不能由谱确定的同谱图类，拓宽了谱确定图类的范围；对复杂网络的社团结构提取算法进行了研究。全书共分6章，第1章给出了相关概念及符号表示，列举了已有的谱确定图类及图谱理论在计算机科学中的应用；第2章归类了图的谱性质，给出了后面证明中要用到的基本引理；第3章证明了似双星树的谱确定性；第4章证明了几类单圈图的谱确定性；第5章证明了几类双圈图的谱确定性；第6章研究了复杂网络社团发现算法。 《图谱理论与复杂网络相关算法》是一本专著，也可以作为高等学校计算机、数学及其他相关专业研究生和本科高年级图论及相关算法的教材，还可以供从事图谱理论方面的科技工作者
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计算机视觉:算法与应用(美)塞利斯基(Richard Szeliski)清华大学出版社（正版旧书）97873022691 【正版原版旧图书，保证质量，电子发票，支持7天无理由退换！】
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数据结构与算法：Python语言描述裘宗燕 著机械工业出版社9787111521181 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
21世纪以来，Python已经发展成为世界上受欢迎的编程语言之一，使用非常广泛。由于其各方面的优点，Python正在被世界上越来越多的大学用作**门程序设计课程的语言，更多学校把它作为后续或者选修课程的内容。国内也开始出现这种情况。作者从几年前开始基于Python语言讲授数据结构课程，本书基于作者的教学经验和体会编写而成。 本书结合抽象数据类型的思想，基于Python面向对象机制，阐述了各种基本数据结构的想法、性质、问题和实现，讨论一些相关算法的设计、实现和特性。书中还结合研究了一些数据结构的应用案例。 本书加强了一些目前程序设计实践领域特别关注的内容，包括程序和数据结构设计中的安全性问题、正则表达式的概念和使用等。书中提供了大量编程练习题，特别关注数据结构的设计和实现技术，以及实际应用中各方面的问题
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演化学习利用演化算法求解机器学习中的复杂优化问题, 在实践中取得了许多成功, 但因其缺少坚实的理论基础, 在很长时期内未获得机器学习社区的广泛接受. 本书主要内容为三位作者在这个方向上过去二十年中主要工作的总结. 全书共18 章, 分为四个部分: 部分(第1～2 章) 简要介绍演化学习和一些关于理论研究的预备知识; 第二部分(第3～6章) 介绍用于分析运行时间复杂度和逼近能力这两个演化学习的基本理论性质的通用工具; 第三部分(第7～12 章) 介绍演化学习关键因素对算法性能影响的一系列理论结果, 包括交叉算子、解的表示、非精确适应度评估、种群的影响等; 第四部分(第13～18 章) 介绍一系列基于理论结果启发的具有一定理论保障的演化学习算法. 本书适合对演化学习感兴趣的研究人员、学生和实践者阅读. 书中第二部分内容或可为有兴趣进一步探索演化学习
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