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本书分为两部分：计算机视觉实践内容和实践参考代码及解析，内容涵盖计算机视觉实践基础、实践软件环境安装及图像显示、滤波处理与层次特征表达、图像特征提取与可视化显示、图像特征对应与对齐、二值图像的特征计算、图像分割、语义分割、纹理特征计算、摄像机模型参数恢复、光流计算、三维重建技术、传统目标识别技术、传统目标跟踪技术、智能

本书整合了计算机视觉的经典算法与现代智能视觉技术，全面系统地介绍了计算机视觉的理论知识，并深入探讨了从传统算法到深度学习的演进过程。书中内容广泛，涵盖了以下核心主题：计算机视觉的基本概念及其技术基础、人类视觉感知与图像特征的多层表达、图像特征提取、二值图像处理、区域分割技术、纹理特征分析、视觉成像模型构建、光流计算方法

本书系统介绍了各种可判定的一阶理论及其在自动软件和硬件验证、定理证明与编译器优化等场景中的具体应用，涵盖了可满足性(SAT)求解器和可满足性模理论(SMT)求解器的核心技术，以及命题逻辑、线性算术和位向量等多种建模语言。作者通过大量实际案例展示了如何将复杂的计算问题转化为形式化的逻辑问题，并借助高效的判定过程进行求解。

本书从科学数据中心的异构性和动态性方面入手，系统分析了科学数据中心运行机理，提出了一套耦合异构性和动态性的评价指标体系，建立并完善了针对各类场景下的评价模型，形成了系统的评价方法框架，同时开展了应用研究，以期为复杂场景下的科学数据中心评价提供借鉴和参考。

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本书介绍了视觉目标跟踪的基本概念、基本方法、发展现状，重点介绍了一些基于稀疏表示的目标跟踪方法以及基于深度学习的目标跟踪方法。本书共6章，第1章介绍了视频目标跟踪的相关概念、发展现状及面临的挑战；第2章介绍了基于多模态特征的视频目标跟踪方法；第3章介绍了基于加权稀疏表示的目标跟踪方法；第4章介绍了基于多模态加权稀疏表示

本书是机器视觉理实一体化教学的配套理论教材,主要面向新型工业化时期智能及高端装备制造领域，结合新工科复合型专业技术人才综合能力培养的教学诉求，并融入作者十余载对机器视觉工程的理论研究及教学经验编写而成。全书共8章，首先介绍机器视觉与图像处理的基本概念、发展历程及未来趋势，讲解图像数字化、编码与压缩等基础技术，为后续的深

"《算法竞赛入门笔记》从参赛者的视角出发，结合编者丰富的亲身竞赛经验，系统地介绍算法竞赛的关键知识点和核心技能。《算法竞赛入门笔记》共13章，内容涵盖赛前准备、基础算法、STL容器、搜索技巧、动态规划、图论、数论、博弈论以及真题解析等重要主题。《算法竞赛入门笔记》的独特之处在于将算法竞赛中的实用知识点与竞赛题目紧密结合