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根据《青少年人工智能编程水平测试标准》Pytho5级的要求进行编写,分为16个课程模块。每个课程模块按照项目式学习方式进行组织,包括问题导入、知识学习、编程实践、验证与完善、应用拓展、分享交流、教学评价等环节。课程模块之间相对独立,学校教师可以根据情况进行选择使用。课例的设计注重提升编程教育的趣味性。 1.本书含16节课,内容覆盖考试大纲。 2.书中案例采用原创设计的素材。 3.书中案例的背景以人工智能应用场景为案例背景。
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这是一本OpenCV中国团队出品的实践教材,面向本科院校“计算机视觉”实践课。本教材主要的特点是:1.以前沿的算法应用为主,不再花篇幅介绍一些过时的算法。2.软件采用开源计算机视觉库OpenCV,通用性高,有利学生就业。3.编程语言采用Python,易于编写和调试,学生可以专注在知识点上面,避免耗费太多时间在配置开发环境和调试程序上。
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适读人群 :有Python编程经验的开发人员 本书适用于任何希望以可持续和可维护的方式开发代码的Python开发人员。 注意,这并不是您的本Python书;阅读本书前您应该熟悉Python控制流,并且以前使用过类。 如果:你正在寻找更具入门性的图书,建议先阅读Mark Lutz(O'Reilly)的《Learning Python》(中文版:《Python学习手册》) 本书将研究用户定义的类型,例如类和枚举,以及Python的类型提示系统。还将探讨如何使Python可扩展,以及如何使用一个全面的测试策略作为安全网。读完本书你将能够使用Python类型编写更清晰、更易于维护的代码。 主要内容: 部分“为代码添加类型注解”。介绍类型检查如何在保证健壮性的工作中扮演重要角色。 第2部分“定义你自己的类型”。用面向对象的思维增加代码的健壮性。 第3部分“可扩展的Python”。借助一些设
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本书是一本基于OpenCV和Python的机器学习的实战手册,既详细介绍机器学习的及OpenCV相关的基础知识,又通过具体实例展示如何使用OpenCV和Python实现各种机器学习的算法,并提供大量示列代码,可以帮助你掌握机器学习的实用技巧,解决各种不同的机器学习的和图像处理问题。全书共2章,第章简要介绍机器学习的基础知识,并讲解如何安装OpenCV和Python工具 第2章展示经典的机器学习的处理流程及OpenCV和Python工具的使用 第3章讨论监督学习的算法,以及如何使用OpenCV实现这些算法 第4章讨论数据表示和特征工程,并介绍OpenCV中提供的用于处理图像数据的常见特征提取技术 第5章展示如何使用OpenCV构建决策树进行医疗诊断 第6章讨论如何使用OpenCV构建支持向量机检测行人 第7章介绍概率论,并展示如何使用贝叶斯学习的实现垃圾邮件过滤 第8章讨论一些非监督学习的算法 第9
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