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《数字图像处理与机器视觉——Visual C++与Matlab实现(第2版)》导读

前言 数字图像处理与机器视觉——Visual C++与Matlab实现(第2版)图像处理与机器视觉是当今计算机科学中的一个热门研究方向,应用广泛,发展前景乐观。近年来,伴随着人工智能、模式识别学科以及人机智能接口技术的飞速发展,机器视觉的研究正在不断升温——从日常生活中与人类息息相关的光学字符识别(OCR)和汽车自动驾驶,到医学应用中的病灶检测与分析,再到未来人机智能交互领域中的人脸识别、情感计算等,图像处理作为机器视觉研究中必不可少的图像预处理环节是读者需要掌握的首要技术。 和图像相关的东西往往容易引起计算机初学者的兴趣,笔者在读本科的时候就觉得能让计算机理解所“看”到的东西是一件非常神秘和令人兴奋的事情;但同时它的理论性较强,门槛较高,在各个高校中,这门课程大多也是作为计算机专业研究生的选修课程。要理解该领域的知识,读者需要具有一定的数学基础,除此之外还涉及信号处理、统计分析、模式识别和机器学习等专业领域知识,因此令很多人望而却步。 其实“难以理解”的关键在于缺乏必要的先序知识,造成了读者在相关知识上难以跨越的鸿沟。在撰写本书过程中,对于可能造成读者理解困难的地方,均尽可能地给出了...

深度丨年终盘点:2015年人工智能的五大关键词

在即将过去的2015年里,几乎每天都能听到关于「人工智能」的新消息,或是大公司新产品发布、或是创业公司拿到巨资、或是研究机构探讨人工智能如何人类相处等等。Bloomberg将2015年评价为人工智能的里程碑一年,因为「计算机变得更加聪明,它们的学习也达到了前所未有的速度。」 机器之心梳理出五个关键词:开源、创业、巨头、产品、争议。站在2015年的年末,和大家一起回首人工智能领域这一年的发展与进步。 开源与话语权之争 正如谷歌董事长施密特所言:「机器学习并不是魔术,它只是个工具而已。」过去一年,我们看到越来越多公司将自己的机器学习技术作为工具开放给全球开发者使用。一方面,人工智能的发展离不开全球各地开发者的积极参与,而开源将成为吸引开发者的重要途径。另一方面,利用开源争夺人工智能的话语权,也成为巨头们积极开源的重要原因。 2015年11月,谷歌开源了一个名叫TensorFlow的机器学习平台,全球各地的开发者和爱好者都可以免费使用这个平台,作为谷歌第二代人工智能系统,TensorFlow的命名起源于该系统的运作原理,即复杂的数据结构(Tensor)将会被传输至人工智能神经网中进行分析和处...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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