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阅读《Python机器学习和图像处理实战 面部识别、目标检测和模式识别》可深入??解基于Python实现的机器学习与神经网络之上的图像处理方法与算法。 本书首先介绍环境设置，讲解图像处理的基本术语，并探究有助于实现本书中算法的Python概念。 然后详细介绍所有的核心图像处理算法，接着转而介绍计算机视觉库OpenCV，你将??解OpenCV算法及其在图像处理中的应用。 介绍用于图像处理与分类的机器学习和深度学习的方法，将神经网络、Adaboost、XGBoost、卷积神经网络等概念运用到具体的图像应用中。 书中所有的概念都用现实场景来解释。读完本书，你将能够应用图像处理技术并训练机器学习模型来满足定制化需求。
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《Python编程入门经典》(作者James Payne)主要介绍Python3.1。Python3.1发布于2009年，是Python程序语言的主版本。由于Python是一门跨平台的语言，本书中的内容和示例适用于任何平台(除非特别指出的例外情况)。在可能独立于平台的情况下，本书中的示例都尽量设计成跨平台的。此外，由于Python 3.1相对较新，并非所有支持库都被更新到可以在Python3.x下工作。在这种情形下，如果某些理论需要详细解释，本书将使用Python 2.6代替Python 3.1。
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