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本书从原理出发，系统性地介绍了分布式系统和算法，而非介绍如何使用某种分布式框架。本书首先介绍了分布式系统是如何被建模的，以及分布式算法是如何被描述的，然后从基础的链路抽象开始逐步增加复杂度，最终将复杂的共识抽象以简单的方式呈现在读者面前。通过阅读本书，读者不仅可以掌握常用的分布式算法，还可以学到分布式算法的证明方法及适用条件，为自行设计分布式系统和算法打下坚实的基础。本书适合分布式领域的初学者及相关从业者阅读参考。

《TensorFlow2.x高级计算机视觉》详细阐述了与TensorFlow高级计算机视觉相关的基本解决方案，主要包括计算机视觉和TensorFlow基础知识，局部二值模式和内容识别，使用OpenCV和CNN进行面部检测，图像深度学习，神经网络架构和模型，迁移学习和视觉搜索，YOLO和对象检测，语义分割和神经风格迁移，使用多任务深度学习进行动作识别，使用R-CNN、SSD和R-FCN进行对象检测，通过CPU/GPU优化在边缘设备上进行深度学习，用于计算机视觉的云计算平台等内容。此外，本书还提供了

本教材是基于作者所创立的计算教学论编写的，是为实现教学效率显著提升而对计算教学论提出的思想、方法和工具的深广应用。本教材共12章。第1章由EuclidGCD算法引出算法的定义，并介绍基于可视化的算法学习方法，第2～5章分别介绍算法的穷举设计方法、算法复杂度分析、算法的递归设计方法和基于比较的排序算法，第6～10章分别介绍分治、动态规划、贪心、回溯和分支限界等经典的算法设计方法，第11章介绍RSA算法，第12章介绍NP理论。本教材可作为高等学校计算机科学与技术专业算法设计与分析课程的教材，也可作为

本书遵循“精选案例，面向设计，深入浅出，注重能力培养”的要求，以案例形式实现算法与程序设计教学，精选了穷举法、递推法、回溯法、分支限界法、递归法、分治法、贪心算法、动态规划法和随机算法等常用算法进行讲解，并给出了使用各算法求解的典型案例。对于每一个案例的求解，从问题提出到算法设计、从程序实现到算法复杂度分析，环环相扣，融为一体，力求理论与实际相结合、算法与程序相统一，突出算法在解决实际问题中的核心地位与引导作用。本书中的所有案例均给出算法设计要点与完整的C语言或者C++语言程序代码（均在VC++

本书由2017年图灵奖的两位得主撰写，是计算机体系结构领域的经典教材，每年被超过40000名学生使用。新版的主要更新是在每章中添加了关于DSA的内容，并更新了所有实例，使全书更加与时俱进，满足学生和读者的新需求。

本书以OpenCV-Python（thePythonAPIforOpenCV）为工具，以案例为载体，系统介绍了计算机视觉从入门到深度学习的相关知识点。本书从基础知识、基础案例、机器学习、深度学习和人脸识别5个方面对计算机视觉的相关知识点进行了全面、系统、深入的介绍。书中共介绍了40余个经典的计算机视觉案例，其中既有图像加密、指纹识别、车牌识别、缺陷检测等基于传统技术的计算机视觉经典案例，也有图像分类、目标检测、语义分割、实例分割、风格迁移、姿势识别等基于深度学习的计算机视觉案例，还有表情识别、驾

内容提要随着人工智能技术的发展，我们已经进入人工智能时代。在人工智能研究的各个领域，适合中小学生学习和理解的内容主要包括：语音识别、TTS语音合成、计算机视觉与图像处理等，这些内容侧重让学生体验人工智能的应用，尤其是同一技术在不同场景下的应用，感受人工智能对生活的影响。本书以智能感知为主要研究对象，以计算机视觉与图像处理作为课程的主体内容。通过学习传感器的用法，让读者感受人工智能的魅力，激发他们的学习兴趣。读者通过对人工智能开发板的学习，初步了解和掌握人工智能的入门知识。读者在学习人工智能的同时

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机器视觉技术作为当前的热门技术之一，在智能制造领域得到了广泛的应用。 本书从机器视觉的基本概念到机器视觉算法，从机器视觉核心部件到可配置的纯嵌入式视觉系统，从2D视觉技术到3D视觉技术，从黑白视觉技术到彩色视觉技术，从传统视觉技术到深度学习技术，从视觉系统设计方案到各行业的应用场景，从视觉检测、测量、定位、读码与识别四大需求到实际应用案例都分别进行了详细介绍。 本书可作为普通本科、高职高专院校机器视觉课程的教学用书，也可供从事相关行业的工程技术人员、研发人员参考。