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本书是算法领域的经典教材，具有系统性与递进性，从基础理论到高级应用，各章节逻辑连贯，难度逐步提升。全书对每个算法提供了深入分析，并采用伪代码描述，通过严谨论证与实例解析，帮助读者构建算法思维体系。同时本书也与时俱进，新增了前沿主题，以反映领域最新发展。本书内容分为七部分，涵盖基础知识、排序和顺序统计量、数据结构、高级设

本教材以冯·诺依曼结构为主线，系统讲解计算机硬件系统各组成部分的结构、原理、实现与性能计算，帮助学生理解硬件工作机制，建立软硬件协同的整机概念，为后续学习与实践创新奠定基础。内容紧扣考研大纲，系统梳理运算器、存储、指令、CPU、总线、I/O等核心知识，同时融入DDR、Flash、SSD、多处理器等前沿技术，并结合人工智

本书以“从零到部署”为主线，完整覆盖逻辑设计、物理实现、时序收敛与硬件调试全流程。书中深入剖析Seal系列FPGA的架构设计、单板硬件设计、配置模块、接口应用等核心技术，详解HqFpga软件的安装使用、约束配置、工程优化及片上调试工具，同时融入国产EDA工具在关键环节的工作机制与工程技巧，通过真实案例助力读者高效利用国

本书系统介绍了机器视觉技术的基础理论、应用知识和MATLAB典型案例。全书共12章，内容包括机器视觉系统概述、图像的获取、MATLAB图像处理编程基础、图像预处理、图像分割、图像的形态学操作、相机标定与图像校正、特征检测、图像模式识别、基于深度学习的图像处理、三维图像处理以及基于MATLAB的机器视觉编程综合案例。

本书内容围绕计算机视觉技术应用展开，系统梳理视觉识别相关常识与运行流程。不仅讲解了图像采集、信号转换、降噪增强与几何校正等预处理手段，还梳理了边缘轮廓、纹理色彩、关键点匹配等特征处理实操方式。面向智能安防、工业检测、智能驾驶等主流领域，计算机视觉技术的提高将覆盖行为监测、身份核验、缺陷筛查、路况感知与目标追踪等业务应用

本书依据教育部最新制定的《人工智能技术应用专业教学标准》相关人才培养要求，聚焦计算机视觉核心技术及应用实践。全书共9章，从基础入门到项目实战层层递进：首先介绍计算机视觉与OpenCV基础及环境配置，然后系统讲解图像基本操作、预处理、几何变换、特征检测与匹配、目标检测、图像分割等核心技术，并通过实时物件检测等实战项目整合

本书是一本围绕视觉目标检测关键技术展开的专著。目标检测是计算机视觉领域的共性基础问题，在公共安全、智能制造、智能交通等诸多领域，具有重要的理论意义和应用价值。本书聚焦实际应用场景面临的目标种类数目繁多、尺度变化大、背景噪声干扰以及模态数据差异等复杂分布特性，旨在为构建高效的目标检测模型的深入研究与实际应用提供理论基础与

本书以通俗易懂的语言，带领读者叩开推荐系统的大门。本书章节设计如下：前三章是基础篇，主要回答了为什么需要推荐系统，以及算法建模前需要做的准备工作；中间四章是本书的核心章节，即推荐系统经典链路：召回->粗排->精排->重排，本书花了较大篇幅重点阐述各链路的定位、功能和具体算法；接下来四章是难点篇，主要覆盖推荐算法中常见的

本书围绕人工智能技术的两大核心方向(计算机视觉与智能机器人)展开，全书共8章。第1章系统解析计算机视觉与智能机器人的核心定义、技术特征及发展脉络；第2章深入剖析成像原理，涵盖图像传感器技术(CMOS/CCD)、光学系统建模及图像采集关键技术；第3章构建数字图像处理知识体系，重点讲解图像增强、边缘检测与图像分割等核心算法