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

本书主要阐述了包含视觉计算和图像预处理两部分，从视觉感知机理、视觉颜色和轮廓编码等内容，到图像感知计算和预处理内容，选题具有一定的新颖性。在内容方面具有独特性，内容均为近几年的学术研究成果，部分内容已发表并被国内外同行引用，针对智能计算相关的算法和关键技术进行深入阐述，具有一定是实际价值。全书内容较为丰富，既有大量的基础理论和分析，又列出了翔实生动的实例，可作为信息领域的研究人员、工程技术人员以及相关专业本科生、研究生的参考书。

本书根据教育部颁发的《中等职业学校专业教学标准（试行）信息技术类（第一辑）》中的相关教学内容和要求编写。本书的编写从满足经济发展对高素质劳动者和技能型人才的需要出发，在课程结构、教学内容、教学方法等方面进行了新的探索与改革创新，以利于学生更好地掌握本课程的内容，利于学生理论知识的掌握和实际操作技能的提高。 本书采用模块、任务教学的方法，通过具体的任务讲述计算机硬件安装与调试、软件安装与调试、数据安全存储与恢复、故障诊断与排除、性能测试与系统优化等内容，并配有教学指南、电子教案、素材等。 本书是中

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

本书研究计算机对环境的表达、理解与感知相关的理论和技术，试图建立从图像或多维数据中获取“信息”的人工智能系统，是让计算机智能化的达到类似人类的双眼“看”的一门研究科学。本书兼具基础理论与编程实战，可作为高等院校计算机、信息技术等相关专业的高年级本科生或研究生的实践教材或参考书，也可供从事计算机视觉和人工智能等领域研究的相关人员参考，是一本实用性极强的入门实践教辅材料。

本书将经典问题和算法设计技术结合，以读者容易理解和接受的方式，系统介绍了算法设计技术，包括模拟法、递推法、蛮力法、分治法、减治法、贪心法、动态规划法、深度优先搜索、广度优先搜索、回溯法、A*算法、限界剪枝法、近似算法、概率算法和群智能算法；同时以通俗易懂的方式，系统介绍了算法分析技术，包括算法的时间复杂度分析、空间复杂度分析、**算法、确定性算法、非确定性算法、P类问题、NP类问题和NP完全问题。所有问题都用伪代码给出了算法描述，并提供了C++语言程序源码，且在C++语言的典型编程环境下调试通过

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，

本书前七章围绕计算机硬件系统组成的五大部分展开讨论：第1章为概论；第2章为计算机中的数制及编码；第3章为总线系统；第4章为存储器；第5章为输人/输出系统；第6章为指令系统；第7章为中央处理器。后两章可为硬件实验提供设计参考：第8章为汇编语言及其程序设计，第9章为中断系统。

本书归纳了程序员面试中的经典算法题，并按照由浅入深、循序渐进的顺序讲解。本书首先讲解程序员面试时需要了解的制作简历的技巧和IT名企的面试流程，以及面试时经常忽略的代码规范性问题。然后详细分析程序的时间复杂度和空间复杂库，包括如何把控程序的实际运行时间，以及编程语言的内存管理。接着讲解数组、链表、哈希表、字符串、栈与队列、二叉树、回溯算法、贪心算法、动态规划的理论基础及其相关题目。本书采用了力扣（LeetCode）的原题，方便读者在学习算法的同时，及时练习相关代码，加深对相关概念的理解。本书适合所

本书研究了人类对视觉信息的表示和处理，并对视觉计算处理过程提出了全面的计算理论。全书立足于计算机科学的进展，是跨学科交叉研究的经典教科书，并对多个学科的研究都有深刻启发作用。特别值得一提的是，在近年深度学习的热潮之中，了解掌握本书介绍的视觉计算理论对于在人工智能和计算机视觉领域内开展进一步探索是至关重要的。