本书主要介绍经典的算法设计技术，包括递归与分治策略、动态规划法、贪心算法、回溯法、分支限界法、概率算法等。在算法分析方面，介绍了二分搜索技术、大整数的乘法、Strassen矩阵乘法、棋盘覆盖、合并排序、快速排序、循环赛日程表、矩阵连乘问题、最长公共子序列、凸多边形**三角剖分、多边形游戏、图像压缩、活动安排问题、**装载、哈夫曼编码、最小生成树问题、套利问题、n皇后问题、图的m着色问题、15谜问题、单源最短路径问题、旅行商问题等，并对有的问题进行算法优化设计。书中主要突出对问题本身的分析和求解方

本书是一本介绍计算复杂性理论的基础教材，内容包括时间复杂性、空间复杂性、NP-理论、多项式谱系、电路复杂性、随机计算及去随机、计数复杂性、交互证明系统、PCP定理、近似计算与不可近似性。
本书的主要读者群是高年级本科生、硕士生、博士生，以及希望了解（更多）计算复杂性理论的教师和科研工作者。本书可用于以下课程：（1）面向高年级本科生、研究生的“计算复杂性理论导论”课程，内容涵盖前3章；（2）面向研究生的“计算复杂性理论高等议题”课程，内容涵盖后3章；（3）面向高年级本科生、研究生的“

本书主要讨论计算机单机系统的组成原理及内部工作机制，包括计算机各大部件的工作原理、逻辑实现、设计方法及其互连构成计算机整机的技术。全书共分为9章，其内容包括：计算机概述、计算机中数据信息的表示、运算方法与运算器、存储器系统、指令系统、控制系统与CPU、总线技术、IO设备、IO系统组织。 本书结合了作者多年的教学实践经验，吸取了国内外有关名著、资料之精华。内容充实，概念明确，思路清晰，重点突出，通俗易懂，含有大量例题与习题。

本书共 16 章，所有内容均为掌握计算机视觉应用开发技术所需的基础图像处理知识。第 1 章为计算机视觉开发的环境介绍；第 2～8 章为图像处理基础知识，包括图像处理基础、图像运算、色彩空间转换、图像几何变换、图像滤波、图像梯度和图像的直方图处理；第 9～16 章为计算机视觉应用开发的相关内容，其中融合了计算机视觉应用“1+X”职业技能等级证书相关知识点，主要包括绘制图形、图像金字塔、图像特征检测算法、人脸检测与人脸识别、目标检测与识别、网络图像采集、图像数据标注、视频处理。本书可作为高职院校人工

本书共11章，分为三部分。部分(第1章至第5章)介绍了Python在计算机视觉中的图像基本操作、图像增强、形态学处理、局部图像特征提取、图像分割等方面的编程应用。第二部分(第6章至第8章)梳理了计算机视觉的相关基础理论，包括深度神经网络基础、卷积神经网络基础和PyTorch深度学习框架。第三部分(第9章至第11章)列举了Python在计算机视觉中的典型应用，即在图像分类、目标检测和语义分割中的应用。各章都附有相关的习题，可供自学练习，以便读者加深对本书所述内容的理解。

本书深

本书从系统的角度出发，结合龙芯处理器及Loongnix系统的相关实例，从软件和硬件两个方面对计算机系统进行由硬到软、自底向上的介绍，目的是帮助读者掌握完整的计算机系统层次结构，了解计算机相关技术概念，掌握计算机系统的相关知识。
本书分为基础部分与实践部分。基础部分主要介绍了计算机系统相关的基本概念、组合电路与时序电路、处理器体系结构、程序的加载与运行、数据的机器级表示和运算、层次化结构存储、异常控制流；实践部分则主要介绍了龙芯实验平台的软硬件环境、文件读写及加解密实验、二进制炸弹

本书采用活页式、项目化的编写方式，可实现基于工作过程、项目教学的理念。全书包含3个项目，共16个任务。
本书涵盖了网络安全加固和渗透测试方面的实际内容，其中的3个项目即Windows系统安全、Linux系统安全和漏洞渗透测试分别对应了网络中的个人计算机安全加固、服务器安全加固和内容漏洞发现。本书内容深入浅出，学做结合，循序渐进，能够让读者轻松学习并掌握各个知识点。
本书的任务内容均来自企业工程实践，具有典型性、实用性、趣味性和可操作性。
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本书以“厚理论、重问题、强实践、广应用”为出发点撰写内容。本书基于射影几何和数学建模思想，介绍针孔摄像机模型和全景摄像机模型，解决了摄像机标定、三维重建等计算机视觉中的基本理论和典型问题，分析建模方法及其应用。本书分三篇：理论篇，从射影几何的角度介绍针孔摄像机、全景摄像机和三维重构的基础知识；实践篇，基于理论知识，通过数学建模的分析来解决摄像机标定、三维重建和计算机视觉方面的问题，本篇内容是本书的精华与核心；技术篇，介绍与实践篇相关的图像处理技术和数值技术。

本书基于Python 3.8和OpenCV 4.5编写，共8章，包括环境搭建、简易调色画布、几何图像绘制、简单的图像处理、马赛克、图像美颜、人脸检测、人脸跟踪。读者通过学习本书内容及运行相应的仿真程序，可以更加深刻地理解图像处理的内容，并且更加熟练地掌握计算机视觉在不同领域的应用。

机器视觉是当代智能制造、自动控制等领域中重要的研究内容之一。本书涵盖了机器视觉的基本原理与概念、机器视觉系统的构成等内容，并以VisionPro为例介绍了机器视觉技术在测量、识别、引导等实际工业生产中的应用。
全书共13个项目，各项目进一步分解为若干个任务并配有相应习题，由易及难地逐步介绍机器视觉及其应用技术。本书重在理论联系实际，主要内容都具有实际工程应用背景，各个项目中配套的案例、习题均来源于实际工业应用。
本书可作为高等职业院校自动化类和电子信息类等相关专业的教学参考书，也可作