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本书结合理论和实践，主要介绍如何使用图像处理和深度学习技术来使计算机感知和理解图形。全书分为概述、OpenCV 图像基本操作、深度学习与计算机视觉、计算机视觉基础技术、计算机视觉综合应用五大部分（共 11 章）。概述部分（第 1 章）主要介绍计算机视觉的概念和发展史；OpenCV 图像基本操作（第 2 章）主要介绍基于OpenCV 的图像处理操作；深度学习与计算机视觉（第3 章）主要介绍深度学习的概念及其应用、深度学习的实现框架TensorFlow 的用法以及卷积神经网络的概念、结构和算法；计算

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本书作者是北京理工大学资深的《计算机网络》课程授课教师，有20余年丰富的一线教学经验，在《计算机网络》课程及配套实验课程方面有深入的研究。 作者以谢希仁教授编著的《计算机网络》为依托，结合多年计算机网络教学实践经验，对计算机网络实验内容进行了科学的规划和设计。 实验项目的设置紧密结合《计算机网络》重点内容，按学习进度安排实验内容。实验内容分为网络协议分析、网络编程和网络配置三种类型，按章设计编排了44个实验单元，共计137个实验项目，可以满足32-64实验学时的教学需要。每个实验单元突出的一个重

本书从理论和应用两个层面系统介绍了网络视频技术。全书共分为9章，以概述网络视频基础知识为起点，详细阐述网络视频的体系标准、编解码技术、流媒体技术、组网模式、传输手段、安全保密、组织运用和发展趋势等内容。本书在第1版基础上进行了结构调整和内容删减优化，增加了视频基础知识，以及基于云视频、5G超高清视频应用等方面的内容。本书可作为计算机网络、网络工程等相关专业本科生的教材，也适合从事网络视频科研、管理、维护等专业的技术人员，作为全面系统学习网络视频技术和系统应用的专业书籍。

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