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本书综合讲述算法及其数据结构，内容浅显易懂、逻辑严谨，范例丰富、易于学习和掌握，力求兼顾教师教学和学生自学。全书从算法的基本概念开始讲解，接着介绍各个经典的算法，包括分治法、递归法、贪心法、动态规划法、迭代法、枚举法、回溯法等；随后讲述核心的数据结构，即数组、链表、堆栈、队列、树结构、图结构、哈希表等；最后展开阐述不同数据结构上实现的算法，包括排序算法、查找算法、数组和链表相关算法、信息安全基础算法、堆栈和队列相关算法、树结构相关算法、图结构相关算法、人工智能基础算法。本书为每个算法及其数据结构

OpenCV是一个跨平台计算机视觉和机器学习软件库，也是计算机视觉领域的开发人员必须掌握的技术。本书基于Python3.8全面、系统地介绍OpenCV4.5的使用，并配套示例源代码、开发环境与答疑服务。本书共分15章，主要内容包括计算机视觉概述、OpenCV的Python开发环境搭建、OpenCV基本操作、数组矩阵、图像处理模块、灰度变换和直方图修正、图像平滑、几何变换、图像边缘检测、图像分割、图像金字塔、图像形态学、视频处理，以及停车场车牌识别、物体识别、运动跟踪、人脸检测等案例。本书既适合计

智能优化算法作为人工智能的为活跃的研究方向之一，已经在学术界、工业界得到了广泛的应用和实践。为了使读者更全面地掌握并使用Matlab实现智能优化算法，本书由浅至深，分为两个部分：部分：智能优化算法及其Matlab实现，具体包括十种智能优化算法（粒子群算法、蚁狮算法、果蝇优化算法、萤火虫优化算法、灰狼优化算法、正余弦算法、多元宇宙优化算法、引力搜索算法、树种优化算法、风驱动优化算法等）原理讲述、智能优化算法的Matlab实现、智能优化算法的应用案例实现及分析；第二部分：智能优化算法性能测试，具体包

本书是中国大学MOOC、智慧树和学银在线精品课程配套教材，也是工科联盟和一流专业课程配套教材。本书以问题求解为主线，全面介绍问题求解的方法与优化技巧，分为算法与问题、算法分析、算法设计、问题复杂性与求解、图算法6部分。算法与问题着重介绍问题求解过程和问题变换；算法分析主要介绍算法复杂度、复杂度分析与比较方法、时空均衡；算法设计主要介绍枚举算法、贪心算法、递推算法、分治算法、动态规划算法、回溯算法、分支限界、网络流算法策略与优化方法；问题复杂性与求解主要介绍问题复杂性分类、NP完全问题证明与求解策

本书着重阐述了深度学习时代的计算机视觉算法的工作原理，首先对深度学习与计算机视觉基础进行了介绍，之后对卷积神经网络结构的演化过程，以及基于深度学习的目标检测算法、图像分割算法、人体姿态估计算法、行人重识别与目标跟踪算法、人脸识别算法以及图像超分辨率重建方法进行了介绍。本书系统讲解了在日常生活和工作中常见的几项计算机视觉任务，并着重介绍了在当今深度学习时代，这些计算机视觉任务是如何工作的，可使读者快速了解这些算法原理，以及其相互之间的关系。本书适合高年级本科生、研究生、教师，以及对人工智能或计算机

本书介绍了机器视觉系统的概念、原理、视觉系统组成以及数字图像处理基础，重点介绍了机器视觉系统的图像采集系统、视觉图像处理基础算法以及机器视觉的典型应用案例，典型案例介绍了机器视觉的应用并采用halcon与c#混合编程的方式演示了如何搭建机器视觉系统。本书重在理论联系实际，从图像采集部分开始到数字图像处理部分，除了介绍相关的理论知识外，结合具体的实际案例介绍halcon编程，提供了明确的使用方法。对每一种数字图像处理算法在机器视觉系统中的应用，都通过实例说明了具体的应用方法和注意事项。本书中提供的

在自动化访问控制技术中，使用概念格作为角色访问控制模型的核心数据结构具有天然的优势，主要是因为概念格与角色层次之间具有天然的格上的对应关系。本书以概念格的相关理论为基础，在自动化的角色构建、角色更新和角色合并等方面展开研究，然后针对基于概念格的角色探索方法的缺陷，在属性探索算法的框架下，对属性探索算法的时间复杂度、纠错与协作机制进行了研究与探索。本书适合信息系统设计工程师、访问控制研究人员、高校教师及研究生阅读。

本书在讲述机器视觉基本原理和基本概念的基础上，重点介绍了机器视觉系统的构成以及机器视觉技术在实际生产中的应用，有较强的参考价值。本书具体内容包括：数字图像基础、HALCON功能及应用、图像预处理、图像分割、特征提取、图像的形态学处理、图像模板匹配、3D视觉、综合项目案例分析等。本书可作为高等学校自动化类、机电类、电子信息类、计算机类相关专业的教学参考书，也可作为工程技术人员加深理解机器视觉及其应用技术的参考用书。