圖像檢測與處理技術 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:西安電子科技大學齣版社

作者:於殿泓

出品人:

頁數:231

译者:

出版時間:2006-12

價格:18.00元

裝幀:

isbn號碼:9787560617305

叢書系列:

圖書標籤:

• 圖像處理
• 計算機
• tuxiang
• hah
• @逸夫館
• 圖像處理
• 圖像檢測
• 計算機視覺
• 模式識彆
• 數字圖像處理
• 圖像分析
• 目標檢測
• 圖像識彆
• 機器學習
• 深度學習

《算法的世界：從理論到實踐的探索之旅》 內容梗概： 本書旨在為讀者打開算法的奇妙世界，深入淺齣地解析算法的設計思想、核心原理以及在實際問題中的應用。我們不談論具體的圖像處理或檢測技術，而是聚焦於算法本身，從最基礎的排序、搜索，到更高級的數據結構、圖算法、動態規劃，再到機器學習領域中常用的算法思想，力求為讀者構建一個清晰、嚴謹的算法知識體係。 詳細章節介紹： 第一部分：算法的基石——基礎概念與度量 第一章：算法的本質與魅力 什麼是算法？不僅僅是代碼，更是解決問題的邏輯。 算法的特點：有限性、確定性、可行性、輸入與輸齣。 算法的曆史淵源：從古代計算到現代計算機科學的演進。 算法的重要性：在信息時代，算法是驅動一切的核心動力。 為何要學習算法？提升解決問題的能力，培養計算思維。 如何評價一個算法的好壞？時間復雜度與空間復雜度的初步認識。 本章將引導讀者建立對算法的初步認知，理解其在計算機科學中的核心地位。 第二章：復雜度分析——衡量算法效率的標尺 時間復雜度： 基本概念：如何衡量算法執行所需的時間。 漸進符號 O、Ω、Θ：理解算法增長趨勢的數學語言。 常見時間復雜度：常數 O(1)、對數 O(log n)、綫性 O(n)、綫性對數 O(n log n)、平方 O(n^2)、立方 O(n^3)、指數 O(2^n)、階乘 O(n!)。 如何分析代碼的時間復雜度：順序結構、分支結構、循環結構、函數調用。 攤還分析：理解平均情況下的時間復雜度。 空間復雜度： 基本概念：如何衡量算法執行所需的最大內存空間。 分析方法：與時間復雜度分析類似，關注變量、數據結構等占用的空間。 時間與空間的權衡：在實際應用中，如何根據需求選擇閤適的復雜度。 本章將帶領讀者掌握分析算法效率的關鍵工具，理解不同復雜度帶來的性能差異，為後續算法的學習和選擇奠定基礎。 第二部分：數據組織與檢索——高效處理信息的藝術 第三章：排序的藝術——將無序變為有序 基本排序算法： 冒泡排序：直觀易懂，但效率較低。 選擇排序：穩定但效率不高。 插入排序：在部分有序的情況下效率較高。 高效排序算法： 希爾排序：插入排序的改進，復雜度更優。 快速排序：分治思想的經典應用，平均效率高。 歸並排序：穩定且效率高，但需要額外空間。 堆排序：利用堆結構進行排序，效率高且原地排序。 排序算法的穩定性：理解排序算法是否保持相等元素的相對順序。 基數排序、桶排序：非比較排序，在特定數據分布下效率極高。 本章將深入剖析各種排序算法的設計思想、實現細節以及性能特點，讓讀者理解“有序”是如何以不同方式實現的。 第四章：搜索的智慧——在數據中快速定位 綫性搜索：最簡單直接的搜索方法。 二分搜索：利用有序數據的強大工具，效率極高。 前提條件：數據必須是已排序的。 迭代與遞歸實現。 在實際應用中的變種（查找第一個/最後一個等於目標值的元素）。 哈希查找：通過散列錶實現平均 O(1) 的查找速度。 哈希函數的設計與選擇。 衝突解決方法：鏈地址法、開放地址法（綫性探測、二次探測、雙散列）。 樹形搜索： 二叉搜索樹：基本概念、插入、刪除、查找操作。 平衡二叉搜索樹（AVL樹、紅黑樹）：理解其平衡機製，保證查找效率。 B樹與B+樹：在文件係統和數據庫中的廣泛應用。 本章將展示如何在海量數據中快速找到目標，掌握高效搜索的多種策略。 第五章：數據結構——組織信息的精妙藍圖 綫性數據結構： 數組：隨機訪問的優勢。 鏈錶（單嚮、雙嚮、循環）：動態內存管理的優勢。 棧：後進先齣（LIFO）的應用，如函數調用棧。 隊列：先進先齣（FIFO）的應用，如任務調度。 非綫性數據結構： 樹（二叉樹、多叉樹）：層次化數據的錶示。 圖：節點與邊的關係，建模現實世界。 堆（最大堆、最小堆）：優先隊列的實現。 抽象數據類型（ADT）：理解不同數據結構所支持的操作。 本章將帶領讀者認識各種數據結構，理解它們的設計哲學和適用場景，為構建更復雜的算法打下基礎。 第三部分：算法設計範式——解決復雜問題的通用策略 第六章：分治策略——“分而治之”的智慧 基本思想：將一個大問題分解成若乾個小問題，分彆解決，然後閤並結果。 經典應用： 歸並排序。 快速排序。 最大子數組問題。 漢諾塔問題。 遞歸的應用：分治算法的天然錶達形式。 本章將深入理解分治思想，並學習如何將其應用於解決實際問題。 第七章：動態規劃——“以空間換時間”的優化藝術 基本思想：將問題分解成重疊的子問題，通過存儲子問題的解來避免重復計算。 核心概念： 最優子結構：問題的最優解包含其子問題的最優解。 重疊子問題：子問題在計算過程中會被重復計算多次。 狀態定義：如何用數學公式描述子問題的解。 遞推關係：如何根據子問題的解推導齣大問題的解。 填錶法（自底嚮上）與備忘錄法（自頂嚮下）。 經典問題： 斐波那契數列。 背包問題（0/1背包、完全背包）。 最長公共子序列/子串。 編輯距離。 本章將揭示動態規劃的強大威力，學習如何識彆和解決可以用動態規劃解決的問題。 第八章：貪心算法——“局部最優”的逐層逼近 基本思想：每一步都做齣當前看起來最優的選擇，而不去考慮未來的結果。 貪心選擇性質：全局最優解可以通過一係列局部最優選擇得到。 最優子結構：與動態規劃類似。 應用場景： 活動選擇問題。 霍夫曼編碼。 最小生成樹（Prim算法、Kruskal算法）。 最短路徑（Dijkstra算法）。 貪心算法的局限性：並非所有問題都適用。 本章將探討貪心算法的原理，學習何時可以使用貪心策略，以及其潛在的局限性。 第九章：迴溯與分支限界——搜索空間的係統剪枝 迴溯法： 基本思想：一種係統地搜索問題解的算法。在搜索過程中，當發現當前路徑無法通嚮有效解時，就“迴溯”到上一步，嘗試其他可能的路徑。 “深度優先”的探索方式。 應用：N皇後問題、數獨求解、排列組閤生成。 分支限界法： 基本思想：在搜索過程中，通過某種策略剪枝（排除）那些不可能包含最優解的“分支”，以達到搜索效率的提升。 常用於優化問題（求最大值或最小值）。 與迴溯法的區彆在於，分支限界法通常會維護一個“限界”，用來判斷當前分支是否還有繼續搜索的價值。 本章將介紹係統搜索策略，理解如何通過剪枝和迴溯來高效地解決組閤搜索問題。 第四部分：圖論與網絡——連接世界的抽象模型 第十章：圖論基礎——描繪復雜關係的語言 圖的定義：頂點（節點）與邊（連接）。 圖的錶示：鄰接矩陣、鄰接錶。 圖的類型：無嚮圖、有嚮圖、加權圖、多重圖。 圖的遍曆：深度優先搜索（DFS）、廣度優先搜索（BFS）。 連通性：連通分量、強連通分量。 本章將建立圖論的基本概念，為後續學習圖算法打下基礎。 第十一章：圖算法實踐——探索連接的奧秘 最短路徑算法： Dijkstra算法：單源最短路徑（非負權邊）。 Bellman-Ford算法：單源最短路徑（可處理負權邊，並檢測負權環）。 Floyd-Warshall算法：所有點對最短路徑。 最小生成樹算法： Prim算法。 Kruskal算法。 拓撲排序：在有嚮無環圖（DAG）中對節點進行綫性排序。 關鍵路徑：在項目管理中確定最短完成時間。 本章將深入應用圖算法，解決實際中的路徑、網絡優化問題。 第五部分：概率與統計算法——處理不確定性 第十二章：概率統計在算法中的應用 隨機化算法：利用隨機性來設計算法，例如濛特卡羅方法。 期望值與方差：分析算法的平均性能和穩定性。 貝葉斯定理：在某些算法（如樸素貝葉斯）中的應用。 隨機數生成：僞隨機數生成器的原理與應用。 本章將初步探討概率統計在算法設計與分析中的作用。 第六部分：算法進階與未來展望 第十三章：算法的效率與優化 算法的局限性：NP-hard問題與近似算法。 算法的並行化與分布式計算。 數據結構的選擇對算法性能的影響。 如何選擇最優算法解決特定問題。 本章將引導讀者思考算法的極限，以及如何應對計算復雜度帶來的挑戰。 第十四章：算法的未來趨勢 機器學習算法的底層邏輯。 量子計算與算法。 算法倫理與社會影響。 持續學習與實踐的重要性。 本章將展望算法發展的未來，激發讀者對更廣闊領域的好奇心。 本書特色： 理論與實踐並重：深入淺齣的講解算法的原理，並輔以豐富的實例和思考題，幫助讀者將理論知識轉化為實際能力。 清晰的結構：從基礎到進階，層層遞進，構建完整的算法知識體係。 嚴謹的數學錶達：在講解中適度運用數學工具，確保算法描述的準確性，但同時避免過於深奧的推導，保持可讀性。 廣闊的應用視野：雖然不聚焦於具體技術領域，但本書講解的算法思想和技術貫穿於計算機科學的各個角落，為讀者打開解決問題的新視角。 啓發式教學：鼓勵讀者主動思考，理解“為什麼”是這樣，而不僅僅是“怎麼做”。 通過閱讀本書，你將能夠： 深刻理解各種經典算法的設計思想和核心原理。 掌握分析和評價算法時間與空間復雜度的方法。 熟練運用分治、動態規劃、貪心、迴溯等算法設計範式。 掌握圖論基礎及常用圖算法的應用。 培養嚴謹的計算思維和解決復雜問題的能力。 為進一步學習更高級的算法和技術（如機器學習、人工智能等）打下堅實的基礎。 無論你是計算機科學專業的學生，還是希望提升自身編程和解決問題能力的開發者，亦或是對算法世界充滿好奇的探索者，《算法的世界：從理論到實踐的探索之旅》都將是你不可或缺的伴侶。

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這本書的裝幀設計相當齣色，硬殼封麵，觸感紮實，那種沉甸甸的分量拿在手裏就給人一種內容充實的預期。內頁的紙張質感也很好，印刷清晰，字號排版適中，閱讀起來非常舒適，長時間翻閱眼睛也不會感到疲勞。我特彆喜歡它在章節劃分上的邏輯性，從基礎理論到復雜應用，循序漸進地構建起一個完整的知識體係。書中的插圖和圖錶製作得非常精良，很多復雜的概念通過這些視覺輔助手段一下子就變得清晰明瞭，這對於學習一門技術性強的學科來說簡直是福音。雖然我尚未深入到所有細節，但僅從排版和視覺呈現上來看，這本書無疑達到瞭專業教材的頂尖水準。它不僅僅是一本工具書，更像是一件精心打磨的藝術品，讓人在閱讀過程中都能感受到製作者的用心良苦。

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這本書的語言風格非常平實，沒有那種高高在上的學術腔調，讀起來非常“接地氣”。作者擅長用生動的比喻和生活化的例子來解釋那些抽象的計算機視覺概念，比如在解釋捲積核的工作原理時，他居然拿做菜的濾網來做類比，一下子就把我從思維的泥潭裏拉瞭齣來。這種親切的敘述方式極大地降低瞭入門的門檻，對於像我這樣半路齣傢轉入這個領域的學習者來說，簡直是太友好瞭。它不像有些教科書那樣，讀起來像是在啃石頭，這本書更像是與一位經驗豐富、耐心十足的導師進行一對一的交流，讓人在不知不覺中吸收知識，享受學習的過程。我甚至會期待下一個章節會以怎樣有趣的方式來呈現新的知識點。

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我仔細研究瞭書中關於實驗和案例分析的部分。作者提供的不僅僅是理論公式，更有詳盡的步驟指導，甚至連特定軟件環境的配置要求都考慮進去瞭。我按照書中的一個經典數據集的預處理流程進行操作，發現其描述的每一步都精確無誤，成功避開瞭我之前多次遇到的環境配置陷阱。這種對細節的極緻關注，體現瞭作者對讀者學習路徑的深刻理解和體貼。更重要的是，它鼓勵讀者去“動手做”，而不是僅僅停留在“看懂”的層麵。書中給齣的幾組對比實驗結果的分析，也極具洞察力，幫助我理解瞭為什麼在某些場景下，一種算法會優於另一種，這種深層次的比較分析，遠超齣瞭我預期的教學深度。

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初拿到這本書時，我最先關注的是它對前沿技術覆蓋的廣度與深度。翻閱目錄，可以看到作者在基礎的圖像理論介紹之後，迅速切入瞭近年來大熱的深度學習在視覺任務中的應用，例如目標識彆和圖像分割的最新進展。令我驚喜的是，它並沒有停留在概念的羅列，而是花瞭大量篇幅去解析那些核心算法的數學原理和實現細節，這種嚴謹的態度在很多同類書籍中是比較少見的。特彆是關於模型優化和訓練策略的部分，我發現瞭幾種我之前在其他地方沒有見過的優化技巧，這對於我正在進行的實際項目非常有啓發性。我感覺作者不僅僅是知識的搬運工，更是實踐者，能夠將一手經驗提煉成清晰的文字，這一點非常難能可貴，讓這本書的實用價值大大提升。

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從學術貢獻和參考價值的角度來看，這本書的注釋和引文部分做得非常紮實和規範。每一個重要的算法和理論都有明確的齣處標注，這不僅是對前人研究成果的尊重，也為我們後續進行更深入的文獻調研提供瞭清晰的路徑圖。我注意到它引用瞭很多近五年內發錶在頂級會議上的論文，說明作者對該領域的最新動態保持著高度的敏感性。這本書無疑是希望成為一本可以長期參考的工具書，而不是曇花一現的“熱門”讀物。它的價值在於其穩定性和權威性，我可以確信，即使幾年後重讀，其中的核心原理依然是指導我們進行圖像研究的基石，這種曆久彌新的知識價值，是我認為它最寶貴的地方。

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