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本书以Python语言为工具，以图像为载体，对计算机视觉涉及的操作和变换方法进行了详细的介绍及实现。全书共分10章，分别为计算机视觉概述、编程语言Python及库简介、数字图像预处理、图像特征与检测、机器学习、BP神经网络基础、卷积神经网络CNN、经典神经网络结构分析、百度EasyDL入门以及计算机视觉在制造行业应用案例分析。
本书可作为高等院校智能制造工程、人工智能等相关专业的教材，亦可作为图像处理、多媒体编程、计算机视觉领域人员的实用参考书。

"本书设计了8个实验： MIPS指令系统和MIPS体系结构、流水线及流水线中的冲突、指令调度和延迟分支、Cache性能分析、Tomasulo算法、再定序缓冲(ROB)工作原理、多Cache一致性——监听协议、多Cache一致性——目录协议。本书覆盖面广,内容丰富，书中的实验是基于 MIPS 指令集结构的，并提供了实验所需相关知识的介绍,可以与大多数系统结构教材配合使用。本书还提供了专门为系统结构实验开发的一套运行于Windows平台的模拟器，该套模拟器界面友好，使用方便，交互性强。

本书依据IOI大纲编写，旨在提供一份全面的现代算法竞赛入门指南。
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在智能制造高质量发展的背景下，机器视觉技术作为工业自动化和智能化升级的核心驱动力，凭借其高精度、高效率、非接触性和可重复性等显著优势，在电子制造、汽车工业、食品包装、医药生产等领域发挥着不可替代的作用。掌握机器视觉技术不仅是自动化、计算机、人工智能等专业学生的必备能力，更是推动制造业数字化转型和智能化升级的关键支撑。本书作为校企合作的新形态教材，紧密结合产业发展需求，以“项目引领、任务驱动”为主线，设计了从基础到综合、从简单到复杂的系列化项目。所有项目均源自企业真实应用场景，融入新技术、新工艺、

本教材将从程序员视角出发，基于单处理器计算机系统各抽象层之间的关联关系，以可执行文件的生成和加载、进程的正常执行和异常处理、应用程序中I/O操作的底层实现机制、硬件与操作系统之间的协同关系为主要内容，重点构建计算机系统各抽象层之间的系统级关联知识体系，将高级语言程序和编译器、汇编器、链接器、操作系统、指令集体系结构以及底层的微架构内容关联起来，以全面构建基于LoongArch架构和Linux操作系统平台上的计算机系统基础课程教学内容。

本书围绕计算机视觉的五大核心任务: 图像分类、图像分割、目标检测、目标跟踪、三维场景重建，将内容划分为三部分: 基础篇、识别篇与重建篇。其中，基础篇（第1～5章）讲述计算机视觉任务的共性知识与算法，涵盖线性滤波器、图像边缘提取、纹理表示、角点特征提取、尺度不变特征；识别篇（第6～9章）关注机器如何理解图像内容，重点介绍图像分类、目标检测、图像分割、目标跟踪四个视觉识别任务的难点、解决思路及对应的识别算法与模型；重建篇（第10～15章）聚焦如何从图像中进行三维场景的结构重建，内容涵盖摄像机几

"本书系统地介绍了计算机各组成部件的工作原理、逻辑实现、设计方法，以及相互连接构成整机系统的相关问题。全书共8章： 计算机系统概论、运算方法和运算器、存储器、指令系统、中央处理器、总线系统、外围设备、输入输出系统。

本书概念清晰、深入浅出、通俗易懂，同时又具有一定的理论高度，贴近当前的新技术和新思想，内容安排符合教学规律，具有广泛的适应层面。书中例题由浅入深，具有实用性、典型性，并力求与当代计算机技术紧密结合。

本书可作为工科院校专科生、本科生计算机专业教材，也可作为

"本书内容遵循2020年发布的《ACM/IEEE计算课程体系规范》（Computing Curricula,CC）即CC2020，采用“计算”一词作为计算机工程、计算机科学和信息技术等所有计算机领域的统一术语。本书主要介绍算法及其设计、分析的基础知识，并通过大量例题，讲解枚举法、递推法、分治法、贪婪算法、动态规划及与图搜索有关的算法策略。除此之外，还讲解了算法设计基本工具的使用和算法设计中的技巧。最后通过案例的一题多解进行算法设计的实践。算法描述采用了接近自然语言（英语）的符号，可读性强，适合不

《信息安全导论》作为计算机科学与技术（信息安全方向）专业必修课程，本教材坚持需求驱动、问题导向和目标导向，理论与实践紧密结合，实用性强，向学生传授解决信息安全问题的方法和技术同时，立德树人，向学生传授主流价值观和方法论，不仅较全面地介绍信息安全技术、安全管理、法律法规以及伦理道德，也从章节安排上向学生传递主流文化和世界优秀文化。
手段是外在的，是方法论，而驱动人的行为的是认识论，是内在的。只有我们的认识论和方法论都返璞归真，回归本我，不攻击他人，才能从根本上解决安全问题。加强学生的信