本书阐述弱监督目标检测的建模理论、优化方法和实际应用，主要内容包括弱监督目标检测的任务定义、现有弱监督目标检测算法简介和问题呈现、最小熵隐变量模型方法的建模、连续优化多示例学习方法和弱监督目标检测算法在X射线安检场景中的应用。其中的主要问题包括弱监督目标检测的定位稳定性建模、弱监督学习的非凸优化方法，以及弱监督学习在实际应用场景中的部署等。

本书专攻算法刷题，训练算法思维，应对算法笔试，注重用套路和框架思维解决问题，以不变应万变。第1章列举了几个最常见的算法类型及对应的解题框架思路，包括双指针、滑动窗口等算法技巧，并把动态规划、回溯算法、广度优先搜索等技巧的核心抽象为二叉树的两种问题形式。第2章介绍了基础数据结构相关的算法，包括数组链表的常见技巧汇总和数据结构设计的经典例题。第3章从二叉树的几种解题思路开始，尝试从二叉树的视角理解快速排序和归并排序，进一步讲解回溯、DFS、BFS等暴力搜索算法。第4章具体介绍了动态规划相关的技巧，例

本书结合了作者多年的数据中心实际工作经验，根据高压运维技术人员上岗的基本要求，围绕数据中心供配电系统的电力知识和高压系统的操作特点，由浅入深地全面讲述了高压电气设备操作的安全要求，对高压巡视、操作等项目做了详细的图文解释。全书共分13章，包括安全生产管理、电力系统基本概念、电力变压器、互感器、高压电气、高压成套配电装置、高压电力线路、过电压保护与接地装置、继电保护与二次回路、变配电站安全保障、高压开关柜的倒闸操作、变配电站运行管理、高压安全用具等。本书的编写以理论知识和原理讲解“实用、够用”为原

本书主要包含软件开发普通程序员如何向系统架构师进行转型的一些思路、方法和工程实践。编者对系统架构技术方案的规划、设计、测试和选型，以及各子系统的协调进行了阐述，总结了单库架构、分组架构、分片架构和分组分片架构，以及每种架构的使用场景、存在的问题和对应的解决方案。而且对当下热门的分布式系统和大数据平台的架构方法进行了详细讲解，通过大量案例提供了可直接复用的经验，便于对从事相关工作的同学带来启发和帮助。

“算法详解”系列图书共有4卷，本书是第3卷—贪心算法和动态规划。其中贪心算法主要包括调度、最小生成树、聚类、哈夫曼编码等，动态规划主要包括背包、序列对齐、最短路径、最佳搜索树等。本书的每一章均有小测验和章末习题，这将为读者的自我检查以及进一步学习提供方便。 本书作者提供丰富而实用的资源，能够帮助读者提升算法思维能力。本书适合计算机专业的高校教师和学生、想要培养和训练算法思维、计算思维的IT专业人士，以及面试官和正在准备面试的应聘者阅读、参考。

本书以数字逻辑为中心展开，注重基础概念，加强数字系统和VerilogHDL相关知识的介绍。主要内容有：数字电路基础、逻辑门、逻辑函数及组合逻辑电路、常用组合逻辑电路及层次化设计、VerilogHDL设计基础、存储记忆器件、常用时序逻辑电路、时序逻辑电路及数字系统、脉冲波形的产生和整形、数模转换器和模数转换器等。本书提供配套电子课件，登录华信教育资源网（www.hxedu.com.cn）注册后免费下载。本书以二维码形式提供扩展阅读内容及部分实例的仿真演示视频。本书可作为高等院校电气类、电子信息类、

本书为高等教育教材。本书摒弃了传统图像处理教材的像素—块—变换的逻辑结构，模拟了人眼视觉对图像的观察和理解过程，以像素—特征—语义分割为主线，介绍了图像的基础知识、图像的特征、图像语义分割，阐述了图像表示、图像颜色分析和图像质量评价，讲述了图像平滑及多尺度空间、图像边缘检测、图像区域及其表示，结合平滑算子分析了图像平滑和边缘检测的共性和差异性，启发学生提出新图像特征提取算法，以图像多尺度空间为出发点，介绍了基于神经网络的图像语义分割。本书附有相关的程序代码，有助学生编写图像处理相关内容的代码及仿

随着我国经济、科技、技术的快速发展，自动化、智能化、信息化、智慧化技术已成功应用于汽车、航空航天、钢铁、复合材料、精密电子等多行业生产制造，推动我国制造业向着更高精度、更高效率、更高质量的方向发展。机器视觉智能检测技术作为推进我国制造业迈向自动化、智能化方向发展的关键一环，已经为我国智能制造的快速发展贡献了显著力量。面向多行业复杂场景的智能化检测需求，机器视觉智能检测技术基于高精度、高质量成像技术，图像处理技术，人工智能分析技术，结合自动化执行系统，配合第三方软件平台，可实现面向汽车、航空航天、

本书从三维计算机视觉技术的特点入手，详细介绍了**的研究进展，并以电力行业作为典型的应用场景，阐述了其重要的社会意义。全书共有7章，内容包括三维视觉技术概述、关键点检测与描述、显著性区域检测、三维非刚性模型配准、三维目标姿态估计、三维目标跟踪、三维视觉技术电力应用实例等。

本书将推荐系统的理论基础与代码实践相结合，内容涵盖各类非个性化和个性化、经典及先进的推荐算法，以及工业界推荐系统的基本流程、步骤。本书可以作为各高校相关专业智能推荐系统课程教材，也可以作为技术人员的参考书籍。通过本书，读者可以掌握推荐系统的基本概念、评价指标，熟悉推荐系统在工业界应用的具体过程，既可以了解基于传统机器学习的推荐算法，也可以学习基于深度学习的前沿推荐算法，本书的最后一章带领读者熟悉推荐系统领域的关键问题和挑战。