本书全面地介绍计算机组装与维护的方法和技巧。全书共5个学习情境，分别为计算机系统的认识，计算机硬件的认识与选购，计算机的组装与设置，操作系统的安装与备份，以及计算机的日常维护与保养，每个学习情境包含若干任务。通过对各任务的学习，学生可以全面、系统、透彻地理解计算机组装与维护的常见方法和技巧，提高学习和工作中使用计算机的效率。本书可作为职业院校及各类培训班计算机组装与维护相关课程的教材，也可作为计算机爱好者的参考书。

"本书内容全面，分为基础部分、应用部分和扩展部分。基础部分系统地讲解了机器视觉基础和视觉系统设计的关键知识和技术，包括机器视觉概述、HALCON基础和语法、图像、区域、XLD、几何变换和模板匹配、3D视觉等。应用部分以Qt和WinForm为例讲解了HALCON与C#/C++语言的联合编程，并介绍了机器视觉的典型应用，包括OCR、几何测量、缺陷检测、3D视觉应用等。扩展部分的内容为机器视觉中的深度学习基本原理及应用。 本书以HALCON软件为基础，详细讲解了各个核心知识点和技能点，以实际应用案例

本书以Python语言为工具，以图像为载体，对计算机视觉涉及的操作和变换方法进行了详细的介绍及实现。全书共分10章，分别为计算机视觉概述、编程语言Python及库简介、数字图像预处理、图像特征与检测、机器学习、BP神经网络基础、卷积神经网络CNN、经典神经网络结构分析、百度EasyDL入门以及计算机视觉在制造行业应用案例分析。
本书可作为高等院校智能制造工程、人工智能等相关专业的教材，亦可作为图像处理、多媒体编程、计算机视觉领域人员的实用参考书。

"本书设计了8个实验： MIPS指令系统和MIPS体系结构、流水线及流水线中的冲突、指令调度和延迟分支、Cache性能分析、Tomasulo算法、再定序缓冲(ROB)工作原理、多Cache一致性——监听协议、多Cache一致性——目录协议。本书覆盖面广,内容丰富，书中的实验是基于 MIPS 指令集结构的，并提供了实验所需相关知识的介绍,可以与大多数系统结构教材配合使用。本书还提供了专门为系统结构实验开发的一套运行于Windows平台的模拟器，该套模拟器界面友好，使用方便，交互性强。

在智能制造高质量发展的背景下，机器视觉技术作为工业自动化和智能化升级的核心驱动力，凭借其高精度、高效率、非接触性和可重复性等显著优势，在电子制造、汽车工业、食品包装、医药生产等领域发挥着不可替代的作用。掌握机器视觉技术不仅是自动化、计算机、人工智能等专业学生的必备能力，更是推动制造业数字化转型和智能化升级的关键支撑。本书作为校企合作的新形态教材，紧密结合产业发展需求，以“项目引领、任务驱动”为主线，设计了从基础到综合、从简单到复杂的系列化项目。所有项目均源自企业真实应用场景，融入新技术、新工艺、

本书围绕计算机视觉的五大核心任务: 图像分类、图像分割、目标检测、目标跟踪、三维场景重建，将内容划分为三部分: 基础篇、识别篇与重建篇。其中，基础篇（第1～5章）讲述计算机视觉任务的共性知识与算法，涵盖线性滤波器、图像边缘提取、纹理表示、角点特征提取、尺度不变特征；识别篇（第6～9章）关注机器如何理解图像内容，重点介绍图像分类、目标检测、图像分割、目标跟踪四个视觉识别任务的难点、解决思路及对应的识别算法与模型；重建篇（第10～15章）聚焦如何从图像中进行三维场景的结构重建，内容涵盖摄像机几

"本书系统地介绍了计算机各组成部件的工作原理、逻辑实现、设计方法，以及相互连接构成整机系统的相关问题。全书共8章： 计算机系统概论、运算方法和运算器、存储器、指令系统、中央处理器、总线系统、外围设备、输入输出系统。

本书概念清晰、深入浅出、通俗易懂，同时又具有一定的理论高度，贴近当前的新技术和新思想，内容安排符合教学规律，具有广泛的适应层面。书中例题由浅入深，具有实用性、典型性，并力求与当代计算机技术紧密结合。

本书可作为工科院校专科生、本科生计算机专业教材，也可作为

"本书内容遵循2020年发布的《ACM/IEEE计算课程体系规范》（Computing Curricula,CC）即CC2020，采用“计算”一词作为计算机工程、计算机科学和信息技术等所有计算机领域的统一术语。本书主要介绍算法及其设计、分析的基础知识，并通过大量例题，讲解枚举法、递推法、分治法、贪婪算法、动态规划及与图搜索有关的算法策略。除此之外，还讲解了算法设计基本工具的使用和算法设计中的技巧。最后通过案例的一题多解进行算法设计的实践。算法描述采用了接近自然语言（英语）的符号，可读性强，适合不

"随着科学技术不断发展，工业机器人被广泛应用于工业生产中，提高了制造业智能化程度，由此生产效率也能得到相应提升。
本书以智能制造为背景，对机器视觉涉及的关键技术进行论述，并探讨机器视觉在智能制造装备中的具体应用。
本书包括机器视觉的硬件系统、机器视觉涉及的算法，以及在机器视觉中发挥重要作用的三维重建技术等内容。
本书内容精炼，语言通俗易懂，可供制造类本科生阅读，同时也希望能够为从事相关工作的技术人员提供帮助。
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本书是机器视觉理实一体化教学的配套理论教材,主要面向新型工业化时期智能及高端装备制造领域，结合新工科复合型专业技术人才综合能力培养的教学诉求，并融入作者十余载对机器视觉工程的理论研究及教学经验编写而成。
全书共8章，首先介绍机器视觉与图像处理的基本概念、发展历程及未来趋势，讲解图像数字化、编码与压缩等基础技术，为后续的深入学习奠定基础。进而，通过丰富的实例展示如何运用灰度变换与空间滤波技术改善图像质量，让读者直观感受图像处理技术的魅力。同时通过解析工业实际项目案例，阐述图像修复、色彩管理、