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目 录 Contents 译者序 前言 作者简介 审校者简介 译者简介 章 安装OpenCV1 1.1 选择和使用合适的安装工具2 1.1.1 在Windows上安装2 1.1.2 在OS X系统中安装6 1.1.3 在Ubuntu及其衍生版本中安装11 1.1.4 在其他类Unix系统中安装12 1.2 安装Contrib模块13 1.3 运行示例13 1.4 查找文档、帮助及更新14 1.5 总结15 第2章 处理文件、摄像头和图形用户界面16 2.1 基本I/O脚本 16 2.1.1 读/写图像文件16 2.1.2 图像与原始字节之间的转换19 2.1.3 使用numpy.array访问图像数据20 2.1.4 视频文件的读/写22 2.1.5 捕获摄像头的帧23 2.1.6 在窗口显示图像24 2.1.7 在窗口显示摄像头帧25 2.2 Cameo项目（人脸跟踪和图像处理）26 2.3 Cameo—面向对象的设计27 2.3.1 使用managers. CaptureManager提取视频流27 2.3.2 使用managers.WindowManager抽象窗口和键盘32 2.3.3 cameo.Cameo的强大实现33 2.4 总结34 第3章 使用OpenCV 3处
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Python 语言的应用领域，不仅包含应用程序、网站系统、科学计算等传统领域，还在人工智能和机器编程领域大放异彩，甚至拓展到日常办公和数据统计分析等非专业领域。作为编程行业的程序员，必须学习Python 才能跟上时代发展的潮流，增强自己的专业水平；作为其他专业的职员或学生，学习Python 也能为自己的工作或学业添加强大的技能，为数据和文档处理等提供强大的工具。本书适合对程序设计感兴趣，要想使用Python 语言进行编程的读者。特别是程序开发的初学者以及刚开始学习编程的学生，可以通过本书循序渐进地学习和掌握Python 的开发。本书同样适合精通其他编程语言但想要转到Python 开发平台的程序员，借助本书可以快速掌握Python 开发工具。即使不从事编程工作，但想要通过Python 这一工具来提高工作效率的读者，也能很快地接受本书的知识讲解方
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传统教材的不足：传统教材的风格偏重理论定义和运算技巧，想以此高效地打下机器学习的数学基础，针对性和可读性并不佳。 《机器学习线性代数基础：Python语言描述》的优势：本书以机器学习涉及的线性代数核心知识为重点，进行新的尝试和突破：从坐标与变换、空间与映射、近似与拟合、相似与特征、降维与压缩这5个维度，环环相扣地展开线性代数与机器学习算法紧密结合的核心内容。
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自然语言处理是计算机科学和人工智能领域的重要研究和应用方向，广泛应用于机器翻译、文本分析、语音识别、文字识别等。本书是IBM公司一线AI工程师以多年来的实际项目经验为基础编写的自然语言处理入门书籍。对 检索技术 实体提取 关系提取 语素分析 和 评估/情感/概念分析 等自然语言处理中的常用知识，以及使用商用API和Word2Vec进行文本分析的方法进行了详细解说。 本书涵盖内容： 从用户角度和工程师角度对文本分析的相关知识进行解说。 文本数据获取的方法和如何进行语素分析，这是进行文本分析的技术前提。 利用Mecab和Elasticsearch等OSS开源项目介绍传统的文本分析方法。 利用IBM公司Watson API的人工智能技术的文本分析方法。 Word2Vec技术及应用。 迁移学习与BERT技术。 本书特点： 1. 本书为有30年IBM工作经验的AI工程师撰写，实战经验丰富。 2. 语言通
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Python之光：Python编程入门与实战 重新定义Python学习，4步从菜鸟到高手，买1得7：视频、案例、练习题、源码、答疑、课件、思维导图
（1）作者背景资深：作者是资深Python技术专家和数据产品专家，在Python数据科学领域有丰富的实战经验。 （2）重新定义Python学习：规避了现有Python入门书知识点杂而不精、内容脱离实际开发需求、详略设置不合理、学习曲线过于陡峭、案例过于炫技等弊端。 （3）人人可零基础入门，不论年龄，不分职业，不需要任何背景知识。 （4）结构设计合理、学习曲线平滑，轻松打牢Python基础，快速把Python用起来。 （5）4步从菜鸟到高手：安装环境、运行代码、复现案例、举一反三。 （6）图解书中难点和重点，清晰直观，一图胜千言。 （7）代码简洁，变量命名简单，代码逻辑清晰，避免晦涩难懂术语。 （8）知识全面，详略得当，涵盖最新的语言特性。 （9）面向应用，讲解第三方库，配有经典、实用案例。 （10）配套视频：100个视频，近10个小时，边看边学，轻
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Python安全攻防：渗透测试实战指南 全方位掌握渗透测试编程
这是一本实战类书籍，由浅入深地介绍了Python在网络安全各个领域的应用，并且语言通俗易懂，举例简单明了，便于读者学习。同时结合具体案例从网络安全渗透测试的角度分析了Python如何实现网络安全编程的技术。
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Python深度学习：基于TensorFlow 第2版 畅销书升级，TensorFlow领域公认标准著作，20余年研发经验AI专家撰写，详解TensorFlow深度学习全栈知识
（1）作者经验丰富：核心作者在大数据和人工智能领域有着超过20年的工作经验，实战经验非常丰富，其他几位作者也在大数据和人工智能领域颇有造诣。 （2）畅销书全面升级：第1版销量和口碑俱佳，是深度学习领域的畅销书，第2版根据TensorFlow新版本升级，技术性、实战性、针对性、易读性进一步提升。 （3）TensorFlow领域事实标准：因为内容扎实、可读性强，第1版被读者誉为TensorFlow领域的标准著作，是读者的shou选。 （4）深度学习双子星：本书是《Python深度学习：基于PyTorch（第2版）》的姊妹篇，这两本书均是深度学习领域的畅销书。 （5）进行谋划、通俗易懂：本书在内容的选择、安排和表现形式上精心谋划，目的是确保高质量内容的同时，让深度学习的学习门槛大大降低。
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Python网络爬虫入门到实战 从基础知识到案例实战，200多个案例代码，近200个知识点
本书作者不吃西红柿、川川都是在CSDN等专业网站拥有全网50万粉丝的专业级博主，意见领袖。本书从基础知识到案例实战，200多个案例代码，近200个知识点。
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Python数学编程 Python编程从入门到实践 Python基础教程 Python数据分析数据科
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利用Python进行数据分析 (美)韦斯·麦金尼(Wes McKinney) 著,徐敬一 译 机械工业出版社【正版书籍】 【热销推荐，正版现货，全国三仓就近发货，物流快捷，欢迎选购！】
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