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本书系统地阐述了视觉伺服的基本原理及应用。全书分为三部分，在概述视觉伺服概念和发展的基础上，首先介绍计算机视觉的基本内容，包括视觉感知、数字图像处理、特征检测、单目视觉位姿测量与标定、多视几何与三维重构等，为后续内容打下基础；其次讨论视觉伺服对象和视觉控制方法；最后通过多个实例展示视觉伺服在不同领域中的应用。每章后附有

本书除了介绍推荐系统的一般框架、典型应用和评测方法外，还图文并茂地介绍了各种典型推荐系统与算法的思想、原理、设计、实现和应用场景。除了介绍基于协同过滤的推荐、基于内容的推荐、基于知识的推荐等经典推荐系统与算法外，还介绍了基于排序学习的推荐、基于异质信息网络的推荐、基于图神经网络的推荐等新型推荐系统与算法。此外，为便于读

在人工智能的浩瀚星空中，深度学习犹如一颗耀眼的明星，引领着计算机视觉技术的发展。《PyTorch深度学习与计算机视觉实践》带领读者领略深度学习在计算视觉领域的魅力，详解使用PyTorch2.0进行计算机视觉应用实战的技巧。本书配套示例源码、PPT课件。《PyTorch深度学习与计算机视觉实践》共分15章，内容包括深度学

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人类约70%的信息是通过人眼感知获取的，未来的人工智能产品也将和人类一样，大量信息都将通过视觉感知获取。机器视觉是人工智能的“眼睛”，是人类视觉能力的模拟、延伸和扩展，使得机器能够像人一样看得见，并且看得懂。从自动驾驶到智慧交通，从卫星遥感到智慧工业，从智能制造到智慧医疗，机器视觉是诸多领域实现突破性创新的核心关键技术

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本书主要介绍了计算机视觉中的语义分割和目标检测的相关技术，重点讲解了任务设定和度量指标、基于深度学习的经典模型和算法方案，包括U-net相关模型、DeepLab系列模型、SAM模型，以及FasterR-CNN模型、YOLO系列模型等。另外，对于分割和检测任务中的小样本、弱监督、小目标等特殊设定下的算法思路和方案也通过典

本书以当前主流微机技术为背景，全面介绍计算机各功能子系统的逻辑结构、组成和工作机制。本书共10章，包括计算机系统概述、运算方法与运算器、寻址方式与指令系统、主存储器、控制器、存储器系统、系统总线、I/O子系统、流水线技术、多处理机技术等。本书内容翔实，实用性强，提供比较完整的基于Logisim软件的虚拟仿真实验任务，配

《数据中心设计与管理》全面介绍了数据中心建设和管理过程中的各个环节，归纳了数据中心设计与管理的理论、技术及实践经验。将虚拟化技术的应用渗透到本书的各个部分。全书共7章，主要内容包括：数据中心概述、基础环境建设、网络子系统、计算子系统、存储子系统、安全子系统和数据中心运维管理。