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出版者:电子工业出版社

作者:雷霖编

出品人:

页数:374

译者:

出版时间:2004-5

价格:29.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787505397279

丛书系列:

图书标签:

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• 工业网络

深入探索计算机视觉前沿：从基础理论到复杂应用 图书名称： 深度学习驱动的计算机视觉：理论、模型与实践 内容简介： 本著作旨在全面、深入地剖析当前计算机视觉领域的核心技术——深度学习在视觉任务中的应用。本书不仅涵盖了计算机视觉领域的基础概念、经典算法，更聚焦于近年来由深度学习引发的革命性进展，为读者提供一个从理论构建到实际部署的完整知识体系。 第一部分：视觉基础与深度学习的基石 在本书的开篇，我们将回顾传统的图像处理与计算机视觉基础。这部分内容是理解现代深度学习模型的必要铺垫。我们将详细介绍图像的数字表示、滤波、边缘检测（如Sobel、Canny算子）、特征提取的经典方法（如SIFT、HOG），以及几何基础，如相机模型、透视变换和多视图几何的初步概念。 随后，我们将切入深度学习的核心理论。这部分将系统讲解人工神经网络的基本结构、前向传播与反向传播机制，激活函数的选择与重要性，以及优化算法的演进（如SGD、Momentum、Adam等）。我们不会停留在理论公式的罗列，而是着重阐述这些基础概念如何被应用于处理高维的图像数据。 第二部分：卷积神经网络的构建与优化 卷积神经网络（CNN）是现代视觉处理的基石。本部分将聚焦于CNN的架构设计。我们将从最基础的LeNet讲起，逐步深入探讨AlexNet、VGGNet、GoogLeNet（Inception系列）以及ResNet（残差网络）的精妙设计思想。重点分析残差连接、批归一化（Batch Normalization）如何有效解决深层网络的梯度消失和训练困难问题。 此外，我们还将探讨网络的设计范式，包括如何选择合适的卷积核大小、填充（Padding）策略、步长（Stride）的设置，以及如何通过网络结构调整来平衡模型的复杂度与泛化能力。对于高效网络的探索，本书也会涵盖MobileNet和ShuffleNet等轻量级网络的设计哲学，它们在资源受限设备上的应用前景。 第三部分：核心视觉任务的深度实现 本部分是本书实践性最强的内容，详细阐述了如何利用深度学习解决主要的计算机视觉任务： 1. 图像分类与识别： 除了标准的分类任务，我们将深入讲解迁移学习（Transfer Learning）的原理与实践，包括特征提取和微调（Fine-tuning）的策略。我们还会讨论如何构建和使用高效的数据增强技术来提升模型的鲁棒性。 2. 目标检测： 这是视觉领域最具挑战性的任务之一。本书将全面对比两大主流范式：两阶段检测器（如R-CNN系列，包括Fast R-CNN, Faster R-CNN）和单阶段检测器（如YOLO系列和SSD）。我们将详细解析Anchor机制、非极大值抑制（NMS）的改进，以及如何优化检测框的回归损失函数。 3. 语义分割与实例分割： 分割任务要求像素级的理解。我们将分析全卷积网络（FCN）的结构，U-Net在医学图像分析中的成功，以及DeepLab系列如何利用空洞卷积（Atrous Convolution）扩大感受野。对于实例分割，Mask R-CNN的原理及其对目标检测框架的扩展，将是重点讲解的内容。 4. 姿态估计与关键点检测： 介绍如何使用热力图（Heatmap）回归的方法来定位人体关键点，并分析自上而下（Top-down）和自下而上（Bottom-up）的姿态估计流程。 第四部分：前沿技术与跨模态融合 随着技术的发展，计算机视觉正与其他领域深度融合。 生成模型： 我们将详细介绍生成对抗网络（GANs）的工作原理，包括其在图像超分辨率、图像修复和风格迁移中的应用。此外，扩散模型（Diffusion Models）作为新一代生成技术，其理论基础和在高质量图像合成中的表现也将被重点解析。 视觉与自然语言处理的结合： 重点探讨视觉问答（VQA）、图像描述生成（Image Captioning）和视觉常识推理（VCR）等任务，分析如何有效地将视觉特征编码器（如CNN或Vision Transformer）与文本编码器（如RNN或Transformer）进行多模态融合。 Transformer在视觉中的崛起： 鉴于Vision Transformer (ViT) 及其变体的广泛应用，本书将专门开辟章节，讲解Transformer架构的自注意力机制如何应用于图像Patch的序列化处理，以及它在分类、检测和分割任务中的最新进展和性能优势。 第五部分：模型部署与性能考量 理论的实现最终需要落地。本部分关注模型的优化与部署。我们将讨论量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）等技术，用以减小模型体积、加速推理速度。同时，也会介绍主流的推理引擎（如TensorRT, OpenVINO）及其在实际应用场景（如边缘计算）中的集成方法。 本书内容结构严谨，理论推导清晰，并通过大量的代码示例和实际案例分析，确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“如何做”。它面向对深度学习驱动的计算机视觉有志于深入研究或希望将其应用于工程实践的工程师、研究人员和高年级学生。

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这本书的深度和广度简直让人惊叹！我原以为这会是一本枯燥的技术手册，但作者的叙述方式极其生动，仿佛在引导我们进行一场穿越时空的工业革命之旅。它详尽地解析了从早期串行通信到如今复杂网络架构的演变历程，那种层层递进的逻辑感，让人在阅读时能清晰地把握住技术发展的脉络。尤其是关于数据帧结构和实时性保障机制的论述，简直是教科书级别的精准。书中配有的图表和实例分析，更是起到了画龙点睛的作用，使得那些抽象的概念变得具体可感。对于那些想深入了解工业自动化底层逻辑的工程师来说，这无疑是一本必备的案头书。我特别欣赏作者在阐述复杂算法时所展现出的耐心和清晰度，即便是初学者也能循着作者的思路，逐步掌握核心要点。这本书不仅仅是技术的罗列，更是一种思维方式的培养，教你如何像系统架构师一样去思考连接与控制的艺术。

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我最近翻阅的这本关于量子计算基础的教材，完全颠覆了我对传统计算理论的认知。作者在介绍量子比特和量子门操作时，采用了非常巧妙的类比和可视化方式，使得原本晦涩难懂的线性代数概念变得更容易被非物理专业背景的读者所接受。它详尽地梳理了Shor算法和Grover算法的核心思想，并且没有止步于理论推导，还讨论了当前NISQ（含噪声中等规模量子）设备的局限性和未来发展方向。这本书的学术严谨性毋庸置疑，参考文献和术语注释都做得非常到位，体现了作者深厚的学术功底。更重要的是，它成功架起了一座连接纯理论和实际应用研究的桥梁，激发了我对这一前沿领域探索的极大热情。这绝对是想进入量子信息科学领域深造的学生的必备入门读物，深度足够，广度也令人满意。

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读完这本关于现代信息系统架构的书，我最大的感受就是“视野的拓宽”。它没有纠缠于某一个特定协议的细枝末节，而是着眼于整个信息流动的宏观图景。书中对分布式系统的设计哲学进行了深刻的探讨，尤其是关于一致性和可用性之间的权衡，作者的分析角度非常犀利，引人深思。我尤其喜欢它在讨论微服务架构时的那种批判性思维，并非一味推崇新技术，而是深入剖析了每种架构模式背后的技术债务和运维挑战。作者的语言风格非常凝练，很少有冗余的词句，每一个段落都信息密度极高。对于有志于构建高可靠、可扩展软件平台的开发者而言，这本书提供了一种全新的、更具前瞻性的视角，让人反思目前正在使用的那些“约定俗成”的方案是否真的最优解。它更像是一部哲学著作，探讨的是“如何设计一个健壮的系统”这一根本性问题。

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我不得不说，这本聚焦于全球供应链风险管理的报告汇编，其信息量和分析的穿透力令人咋舌。它并非仅仅停留在描述地缘政治对贸易的影响，而是深入剖析了物联网（IoT）和区块链技术是如何被集成到复杂的物流追踪系统中的，用以提升透明度和韧性。书中对“黑天鹅事件”发生后的企业应急响应机制的建模，提供了多种可供参考的数学框架，这一点尤其吸引我，因为它提供了量化决策的工具。作者的语言风格非常具有国际视野，充满了对跨文化商业环境的深刻理解，论述时总是能顾及到不同经济体之间的差异性。这本书的价值在于，它将宏观的经济趋势与微观的运营管理紧密结合起来，为企业高层在制定长期战略时提供了宝贵的参考依据。它让我意识到，今天的商业竞争，很大程度上是关于信息流和风险预测能力的竞争。

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这本关于前端性能优化的专著，简直是前端开发者的“救命稻草”。作者简直是把浏览器渲染流水线当做自己的后花园一样熟悉，每一个优化点都给出了详细的性能指标和代码层面的实现细节。我印象最深的是它对关键渲染路径（CRP）的分析，通过各种工具和技巧，一步步教你如何榨干每一毫秒的加载时间。书中的案例都是非常贴近实际生产环境的疑难杂症，比如如何处理首屏加载的白屏问题、如何平衡服务端渲染和客户端交互的体验。与市面上很多泛泛而谈的性能书籍不同，这本书的实操性极强，看完后我立刻就能在自己的项目中找到可以改进的地方。作者的文笔带着一种老派工程师的严谨和务实，没有花哨的辞藻，全是硬核干货。对于那些追求极致用户体验的团队来说，这本书的价值无可估量，它教会我们如何用代码去赢得用户的耐心。

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看的是他的第二版

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