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Bengio大神的《Deep Learning》 Bengio大神的《Deep Learning》 Bengio大神的《Deep Learning》 Bengio大神的《Deep Learning》

Deep Learning第一篇书籍终于问世了。 AI 许多早期的成功发生在相对朴素且形式化的环境中，而且不要求计算机具 备很多关于世界的知识。

计算机视觉是一门实践性很强的课程，虽然已经有了不少教科书，但大多数都只重 视其中的理论和算法，很少有实践指导书。因而对于学习者而言，如果希望在实践 中学习，往往需要编写大量的程序。在这方面，本书的出版可以算是一个有效的补 充，相信本书将成为计算机视觉学习者的一个重要参考。 作为一本面向计算机视觉编程的书，本书涉及了这一学科中相对成熟并且被以往实 践验证有效的部分典型算法，因而具有很好的实用性。例如第 2 章描述子部分选择 了 Harris 角点检测器和 SIFT 描述子及其实现加以介绍；第 3 章则以全景图的创建 为例，给出了 RANSAC 的实现；第 9 章图像分割中讨论了 Graph Cut 的实现等。这 些方法大多数具有很好的通用性，因而为读者提供了一种实现范例。 本书的另一个特点是对介绍的单一方法，通过综合运用提升学习者灵活应用这些方 法的能力。例如第 4 章给出的增强现实的例子，以及第 8 章给出的数独图像校正的 例子。这些例子能够帮助进一步提升学习者对前述方法的感性认识。 与早期计算机视觉领域多数程序都是由 C/C++ 写就的情形不同。随着计算机硬件速 度越来越快，研究者在考虑选择实现算法语言的时候会更多地考虑编写代码的效率 和易用性，而不是像早年那样把算法的执行效率放在首位。这直接导致近年来越来 越多的研究者选择 Python 来实现算法。与此同时， Python 的开放性使不同领域的 研究者能够有机会在 Python 中加入他们需要的特性，甚至可以纳入 Python 的标准 库，这也大大吸引了众多研究者对 Python 的参与。 本书的第三个特点是提供了与 OpenCV 接口的介绍。这为利用 OpenCV 中的资源提 供了方便的途径

书中大段代码

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这是一个关于mfc中_RecordsetPtr的比较详尽的参考文档

环境保护与可持续发展精简课件，大学，选修课必备。