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OpenCV4應用開發:入門、進階與工程化實踐
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本書包括三大部分,對應著三個層次的OpenCV開發進階:1.基礎篇學習OpenCV基礎知識,知道如何簡單使用API函數;2.進階篇學習OpenCV核心API、達到熟練掌握可以解決常見的計算機視覺問題;3.高級實戰篇:綜合運用OpenCV開發知識,解決實際問題。第一部分針對初級讀者,介紹什么是OpenCV、如何開始寫第一行OpenCV代碼,圖像如何被OpenCV加載與顯示、OpenCV基礎API操作、Mat對象與像素操作。第二部分針對中級讀者,從圖像卷積開始,認真學習OpenCV圖像處理、特征提取、機器學習等核心模塊相關知識點、穿插大量工程案例與代碼實踐、從圖像卷積濾波到二值圖像分析、圖像特征提取、自定義對象檢測、完整系統化的學習OpenCV傳統圖像處理的經典知識點與案例。真正做到扎實基礎、構建中級水準,可以解決常見計算機視覺問題。第三部分針對高級讀者,這是本書的重點與難點,主要涉及深度神經網絡運用、DNN中支持卷積神經網絡模型理解與調用、人臉檢測與識別、自定義對象檢測、深度神經網絡模型壓縮與優化、模型轉換與加速推理、tensorflow對象檢測框架與OpenCVDNN模塊結合使用等相關知識點、同時還有OpenCV傳統強項應用二值圖像分析相關的典型工業應用案例學習。通過對本書的學習,讀者對OpenCV整個框架理解、相關模塊的運用能力都達到一個新的高度、有能力設計復雜的計算機視覺算法、通過OpenCV解決實際問題、把深度學習模型應用到端側加速實現商業價值、拓展OpenCV與計算機視覺在各個行業的商業化落地。

賈志剛 張振 ·軟件工程 ·9.3萬字

業務驅動的推薦系統:方法與實踐
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這是一本從業務視角解讀推薦系統架構設計、評估方法、數據工程和算法原理的著作。市面上推薦系統方面的著作,內容多以推薦技術、算法和模型為主,讓讀者誤以為掌握了推薦算法就能用好推薦系統并提升業務指標,其實推薦算法只是工具,要真正發揮推薦系統的價值,需要將推薦系統植根于業務之上。本書從業務視角出發,描繪了當下主流推薦系統的設計思想和架構全貌,重點突出系統每個模塊所需要解決的問題,進而介紹一到兩種實踐檢驗普遍有效、在學術界具備里程碑性質的算法。幫助讀者練成識別算法的火眼金睛,從每年大量產出的新算法研究中去粗取精,真正解決實際問題。閱讀本書,你將有如下收獲:從商業、運營、算法、工程視角理解推薦系統,對推薦系統的認知更加立體化;從業務視角理解推薦系統的頂層設計,掌握業務驅動的推薦系統設計思想;掌握業務驅動型推薦系統的評估方法,涵蓋B端、C端和平臺等多個維度;了解推薦系統的數據工程,掌握獲取各類數據、構建特征體系的方法;從業務視角理解召回、排序和決策智能方面的經典算法和學術界有里程碑意義的算法;從技術和業務的雙重視角去規劃推薦算法工程師的成長路徑,以達到事半功倍的效果。

付聰 ·軟件工程 ·15.1萬字

基于NLP的內容理解
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這是一本講述如何用NLP技術進行文本內容理解的著作,也是一本系統講解NLP算法的著作,是作者在NLP和內容理解領域多年經驗的總結。本書結合內容理解的實際業務場景,系統全面、循序漸進地講解了各種NLP算法以及如何用這些算法高效地解決內容理解方面的難題,主要包括如下幾個方面的內容:文本特征表示:文本特征表示是NLP的基石,也是內容理解的基礎環節,本書詳細講解了離散型表示方法和分布型表示方法等特征表示方法及其應用場景,還講解了詞向量的評判標準。內容重復理解:詳細講解了標題重復、段落重復、文章重復的識別方法和去重算法。內容通順度識別及糾正:詳細講解了內容通順度的識別方法以及糾正不通順內容的方法。內容質量:詳細講解了多種內容質量相關的算法,以及如何搭建高質量的知識問答體系的流程。標簽體系構建:詳細講解了針對內容理解的標簽體系的建設流程和方法,以及多種相關算法。文本摘要生成:詳細講解了抽取式文本摘要和生成式文本摘要兩種流行的文本摘要生成方法,以及文本摘要的常用數據集和文本摘要評價方法。文本糾錯:詳細講解了文本糾錯的傳統方法、深度學習方法、工業界解決方案,以及常用的文本糾錯工具的安裝和使用。

李明琦等 ·軟件工程 ·7.9萬字

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