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本书介绍了模式识别和人工智能中的基本理论以及相关的模型详细讲述贝叶斯决策、线性判别神经网络理论、隐马尔可夫模型、聚类技术等。 给出模式识别中的一些经典问题的解决方案。 提供字符识别、笔迹鉴定、人脸检测、车牌识别、印章识别以及遥感图片、医学图片处理等问题的解决方法。 给出了完整的基于C/Visual C 6.0。
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Visual C++数字图像模式识别技术及工程实践 张宏林 编著 人民邮电出版社 【速开发票,此书为单本而非一套,支持7天无理由退换】
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Visual C++数字图像模式识别技术及工程实践 【速开发票,此书为单本而非一套,支持7天无理由退换】
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Visual C++数字图像模式识别技术及工程实践张宏林 编著人民邮电出版社9787115109514 正版旧书,保证质量,此书为单本而非一套,电子发票!
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正版书籍 Visual C++数字图像模式识别技术及工程实践 人民邮电出版社 正版图书支持发票 七天无理由退货让您购物无忧
模式识别诞生于20世纪20年代,随着40年代计算机的出现,50年代人工智能的兴起,模式识别在20世纪60年代迅速发展成为一门学科。它所研究的理论和方法在很多科学和技术领域中得到了广泛的重视,推动了人工智能系统的发展,扩大了计算机应用的可能性。几十年来,模式识别研究取得了大量的成果,也实现了很多成功的应用,但由于实际系统中涉及到很多复杂的问题,面对这些问题,现有的理论和方法就显得有些不足了。
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VisualC++数字图像模式识别技术及工程实践9787115109514【铭悦文化 保证正版】
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VisualC++数字图像模式识别技术及工程实践9787115109514 【佳倪文化】
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精通Visual C++数字图像模式识别技术及工程实践 张宏林 编【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】 【正版】
本书介绍了模式识别和人工智能中的一些基本理论,以及一些相关的模型,包括贝叶斯决策、线性判别函数、神经网络理论、隐马尔可夫模型、聚类技术等,同时结合模式识别中的一些问题,比如字符识别、笔迹鉴定、人脸检测、车牌识别、印章识别以及遥感图片、医学图片处理等内容,从多种角度,介绍了解决这些问题的思路。 本书对其中的大多数问题,给出了基于C/VC++ 6.0的实现代码,且具有一定的扩展性。有的实例还给出了不同的实现方法,以供读者选择。 本书可作为读者学习模式识别与人工智能时的参考书。
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精通Visual C++数字图像模式识别技术及工程实践【正版图书,电子发票】 【正版】
本书介绍了模式识别和人工智能中的基本理论以及相关的模型详细讲述贝叶斯决策、线性判别神经网络理论、隐马尔可夫模型、聚类技术等。 给出模式识别中的一些经典问题的解决方案。 提供字符识别、笔迹鉴定、人脸检测、车牌识别、印章识别以及遥感图片、医学图片处理等问题的解决方法。 给出了完整的基于C/Visual C 6.0。
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精通Visual C++数字图像模式识别技术及工程实践(第2版)(1CD) 张宏林 人民邮电出版社 9787115180
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精通Visual C++数字图像模式识别技术及工程实践 张宏林 编 人民邮电出版社【售后无忧】 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
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精通Visual C数字图像模式识别技术及工程实践 (第2版) 【正版保证】 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
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精通Visual C数字图像模式识别技术及工程实践(第2版) 张宏林 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
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Visual C 数字图像模式识别技术及工程实践【正版图书】 正版书籍,满额减,电子发票
模式识别诞生于20世纪20年代,随着40年代计算机的出现,50年代人工智能的兴起,模式识别在20世纪60年代迅速发展成为一门学科。它所研究的理论和方法在很多科学和技术领域中得到了广泛的重视,推动了人工智能系统的发展,扩大了计算机应用的可能性。几十年来,模式识别研究取得了大量的成果,也实现了很多成功的应用,但由于实际系统中涉及到很多复杂的问题,面对这些问题,现有的理论和方法就显得有些不足了。
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Visual C 数字图像模式识别技术及工程实践 求是科技,张宏林 编著 人民邮电出版社【可开电子发票】 正版图书,下单前请先咨询客服,欢迎选购!
模式识别诞生于20世纪20年代,随着40年代计算机的出现,50年代人工智能的兴起,模式识别在20世纪60年代迅速发展成为一门学科。它所研究的理论和方法在很多科学和技术领域中得到了广泛的重视,推动了人工智能系统的发展,扩大了计算机应用的可能性。几十年来,模式识别研究取得了大量的成果,也实现了很多成功的应用,但由于实际系统中涉及到很多复杂的问题,面对这些问题,现有的理论和方法就显得有些不足了。
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模式识别诞生于20世纪20年代,随着40年代计算机的出现,50年代人工智能的兴起,模式识别在20世纪60年代迅速发展成为一门学科。它所研究的理论和方法在很多科学和技术领域中得到了广泛的重视,推动了人工智能系统的发展,扩大了计算机应用的可能性。几十年来,模式识别研究取得了大量的成果,也实现了很多成功的应用,但由于实际系统中涉及到很多复杂的问题,面对这些问题,现有的理论和方法就显得有些不足了。
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模式识别诞生于20世纪20年代,随着40年代计算机的出现,50年代人工智能的兴起,模式识别在20世纪60年代迅速发展成为一门学科。它所研究的理论和方法在很多科学和技术领域中得到了广泛的重视,推动了人工智能系统的发展,扩大了计算机应用的可能性。几十年来,模式识别研究取得了大量的成果,也实现了很多成功的应用,但由于实际系统中涉及到很多复杂的问题,面对这些问题,现有的理论和方法就显得有些不足了。
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模式识别诞生于20世纪20年代,随着40年代计算机的出现,50年代人工智能的兴起,模式识别在20世纪60年代迅速发展成为一门学科。它所研究的理论和方法在很多科学和技术领域中得到了广泛的重视,推动了人工智能系统的发展,扩大了计算机应用的可能性。几十年来,模式识别研究取得了大量的成果,也实现了很多成功的应用,但由于实际系统中涉及到很多复杂的问题,面对这些问题,现有的理论和方法就显得有些不足了。
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