本书采用项目化编写方式，内容全面且深入，广泛覆盖了当前计算机软硬件技术的核心领域，详细阐述了台式微型计算机与笔记本电脑的组装流程、维护保养、故障排查与维修、数据恢复技巧，以及计算机网络技术等方面内容。每个项目均设有针对核心技能点的评价与反馈环节，以及启发思考的练习题。
为了增强学习体验，本书配有丰富的微课视频资源，扫描二维码即可轻松观看。此外，本书还提供包括电子课件、课程标准、授课计划及习题答案等在内的全方位教学辅助材料，只需登录化工教育网站（http：//www.cipedu.com.c

本书按照工学结合、项目化教学要求编写，结合智能制造的发展方向，将机器视觉系统集成的理论知识与生产实际相结合，从机器视觉基础知识着手，通过多个项目，由浅入深地详细讲解了机器视觉的基础原理及实现过程，并尝试解决生产制造智能化的相关问题。
本书包含三个部分：基础篇、实战篇、拓展篇。基础篇介绍了机器视觉系统集成中最基本、最实用的知识，如工业相机、光源、镜头的概念及选型等；实战篇舍弃了机器视觉系统集成中过于枯燥难懂的算法，以国产使用最广泛的机器视觉厂家——海康威视的产品为机器视觉项目载体，将机器视觉

本书是“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材和国家精品课程教材。全书以算法设计策略为知识单元，系统介绍计算机算法的设计方法与分析技巧，主要内容包括：算法概述、递归与分治策略、动态规划、贪心算法、回溯法、分支限界法、随机化算法、线性规划与网络流、串与序列的算法和数论算法等。书中既涉及经典与实用算法及实例分析，又包括算法热点领域追踪。为突出教材的可读性和可用性，章首增加了学习要点提示；章末配有难易适度的算法分析题和算法实现题；配套出版了《计算机算法设计与分析习题解答（第6版）》；并免费提供电子课件

本书基于“理论 - 实践 - 创新”三阶递进，系统阐述计算机组成的基本原理和逻辑设计方法。全书共 8章，以“整机系统认知 - 核心功能模块 - 外部交互机制”为脉络，按计算机硬件体系由内向外分层剖析。主要内容涵盖计算机系统概论、运算方法和运算部件、存储系统、指令系统、中央处理器、总线系统、计算机外部设备、输入/输出系统等核心知识体系。 本书可作为高等学校计算机专业主干教材，特别适配应用型本科院校教学需求，兼顾计算机类专业课程教学和考研群体的入门与提高。

《机器视觉系统应用》采用工作手册式编写方式，知识库与技能库相结合，讲解视觉案例的背景与原理、实验步骤、工具及实验结果，使学生能够根据案例，理解相关理论知识和内容。同时提供了丰富可靠的工程应用经验，有利于加强工程实际应用理论和知识的学习。全书主要内容包括机器视觉基础知识、系统组成及应用、视觉处理技术概述、视觉系统环境搭建、尺寸测量应用、视觉定位应用、模式识别应用、外观检测应用、3D 检测应用等，遵循先进性、实用性、可读性的原则，由浅入深、循序渐进、易教易学。
本书既适合作为高等职业院校智能机

本书详尽地探讨了变分自编码器、生成对抗网络、标准化流模型和扩散模型这四大主流生成式视觉模型。本书不仅深入解析了这些模型背后的复杂数学原理、训练及采样算法，还提供了详细的代码实现指南。秉承"理论与实践并重”的理念，本书进一步探索了生成式视觉模型在不同场景中的应用实例，并精选了4个具有代表性的实战案例进行深度剖析。这些案例紧密贴合实际业务需求与面临的技术挑战，旨在引导读者掌握利用生成式视觉模型解决现实问题的方法论，同时通过动手实践增强其编程技能与技术优化能力。 本书适合具有大学本科数学基础（包括微积

本书分为五个模块，分别从基础设备、暖通设备运维、电气设备运维、消防设备运维及安防设备运维介绍了数据中心的基本概况及知识，包括设备功能作用、系统间的配合、数据中心设计思维方式及一些运维经验，并配有相应的任务工单以巩固所学知识。全书内容紧密结合工程法规、标准，既具有先进的理论知识，又具有丰富的工程实际运维经验总结。
本书既可以作为开设了“数据中心基础设备运行与维护”课程的职业院校相关专业的教材，又可以作为培训工程技术人员的参考书。

本书以图像的全景拼接、单目测量、目标检测和三维立体视觉4条技术主线为载体, 系统介绍了计算机视觉领域的基础理论、算法和实践应用。围绕每条技术主线, 作者都有意识地为读者建立起“数学→算法→技术→应用”支撑体系。除理论讲解外, 本书还提供了丰富的示例程序和实践指导, 帮助读者消化理解相关模型算法以及技术。

本书按照先总后分、由表及里的方法, 脱离具体机型和具体芯片, 综合运用各种基础知识, 讲解计算机组成结构相关的基本概念和原理。全书共10章, 除第1章对计算机系统基本概念进行介绍外, 其余各章分别讲解计算机的各主要功能部件的工作原理, 包括计算机的逻辑部件、运算方法和运算器、主存储器、指令系统、中央处理器、存储系统、辅助存储器、输入/输出设备、输入/输出系统。

全书共12章, 分别介绍人工智能的历史与现状、深度学习的基础原理、卷积神经网络的基本构建、PyTorch的基本应用、分类识别技术与应用、目标检测技术与应用、基于视觉大数据检索的图搜图应用、验证码AI识别、基于生成式对抗网络的图像生成应用、肺炎感染影像智能识别、基于深度学习的人脸二维码识别、污损遮挡号牌识别与违法行为检测, 书中的每个知识点都有相应的实现代码和实例。