几十年来,研究人员一直在开发操作和分析图像的算法。由此,在许多高级编程语言中出现了一组常见的图像处理工具。虽然用于图像分析的库正在合并为一个通用的工具包,但图像分析语言仍然停滞不前。通常,分析协议的文本描述比执行进程所需的计算机代码消耗更多的空间。此外,文本解释有时是模糊或不完整的。这本书为图像处理领域提供了精确的数学语言。定义的操作符直接对应于标准库例程,极大地促进了数学描述和计算机脚本之间的转换。本文给出了python3的例子。

  • 本文将为图像处理提供一种统一的语言
  • 提供理论基础与伴随Python®脚本,以精确地描述步骤在图像处理应用
  • 通过操作符将介绍脚本和理论之间的联系
  • 所有章节将包含理论,运算符等价物,例子,Python®代码,和练习

https://www.routledge.com/Image-Operators-Image-Processing-in-Python/Kinser/p/book/9781498796187

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Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言,在设计中注重代码的可读性,同时也是一种功能强大的通用型语言。

前言

本书的Python代码旨在演示第二版《计算agent的基础》人工智能中的一些算法,其中包含并解释了所有代码。我们遵循了以下原则:

  • 代码应该简单并且尽可能接近伪代码。我们选择了可读性而不是效率:我们尽可能地保持渐近复杂性(除非在某些情况下,更高效的代码是一个练习),但没有优化常量因素。
  • 代码应该可以工作,但它不包括所有可能的功能。缺失的部分可以用作练习。
  • 我们广泛使用列表理解、集合和字典。我们尽量不使用那些不明显的库是否合适的库。这是一种学生无需在库中进行广泛搜索就可以编写的代码。
  • 它是为Python 3.3及以上版本设计的。(不是Python 2)。你也可以使用最新的版本。我们使用一个简单的方法来跟踪代码,使用一个方法display,它类似于print,但包含一个整数display级别。然后,用户可以设置对应对象(或类)的最大display级别,从而控制print的细节量。我们尽量避免在代码中添加太多的跟踪语句。display的使用是为了使算法的未来图形显示成为可能。

目录

  • Python for Artificial Intelligence(基于Python的人工智能)
  • Agents and Control(Agents和控制)
  • Searching for Solutions(搜索解决方法)
  • Reasoning with Constraints(推理与约束)
  • Propositions and Inference(命题和推理)
  • Planning with Certainty(确定性规划)
  • Supervised Machine Learning(有监督机器学习)
  • Reasoning with Uncertainty(不确定性推理)
  • Planning with Uncertainty(不确定规划)
  • Learning with Uncertainty(不确定学习)
  • Multiagent Systems(多agent系统)
  • Reinforcement Learning(强化学习)
  • Relational Learning(关系学习)

作者介绍

David Poole,加拿大不列颠哥伦比亚大学计算机科学教授,计算智能实验室主任。2014-2015年,他是牛津大学Leverhulme Trust客座教授。他还是加拿大人工智能学会(CAIAC)2013年终身成就奖获得者,是国际人工智能促进协会(AAAI)和加拿大人工智能学会(CAIAC)Fellow。   

Alan Mackworth,加拿大不列颠哥伦比亚大学计算机科学教授。他的研究兴趣是基于约束的人工智能及其应用,被称为约束满足、机器人足球、混合系统和基于约束的Agent等研究领域的先驱。他是国际人工智能联合会议(IJCAI)公司的总裁和理事,以及IJCAI执行委员会主席;同时还担任许多编委会和程序委员会委员。他是加拿大计算机智能研究会(CSCSI)主席,还担任国际人工智能促进协会(AAAI)主席。荣获的奖励包括:ITAC/NSERC杰出学术奖.Killam研究奖,《人工智能》杂志经典论文奖,CSCSI杰出服务奖,AAAI杰出服务奖,CAIAC终身成就奖等。他是AAAI和CAIAC的Fellow,加拿大前沿科学研究院和加拿大皇家学院院士。

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简单易懂,读起来很有趣,介绍Python对于初学者和语言新手都是理想的。作者Bill Lubanovic带您从基础知识到更复杂和更多样的主题,混合教程和烹饪书风格的代码配方来解释Python 3中的概念。章节结尾的练习可以帮助你练习所学的内容。

您将获得该语言的坚实基础,包括测试、调试、代码重用和其他开发技巧的最佳实践。本书还向您展示了如何使用各种Python工具和开放源码包将Python用于商业、科学和艺术领域的应用程序。

  • 学习简单的数据类型,以及基本的数学和文本操作
  • 在Python的内置数据结构中使用数据协商技术
  • 探索Python代码结构,包括函数的使用
  • 用Python编写大型程序,包括模块和包
  • 深入研究对象、类和其他面向对象的特性
  • 检查从平面文件到关系数据库和NoSQL的存储
  • 使用Python构建web客户机、服务器、api和服务
  • 管理系统任务,如程序、进程和线程
  • 了解并发性和网络编程的基础知识

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Perkovic对使用Python编程的介绍:作为应用程序开发的重点,第二版不仅仅是对编程的介绍。这是一本包罗万象的计算机科学入门书,采用了“在正确的时间使用正确的工具”的教学方法,并侧重于应用程序开发。该方法是实践和问题导向的,与实践问题和解决方案出现在整个文本。文本是命令式的,但并不回避在适当的时候尽早讨论对象。关于用户定义类和面向对象编程的讨论将在后面的课文中出现,当学生有更多的背景知识和概念时,可以激发他们的学习动机。章节包括问题解决技术和经典算法的介绍,问题解决和编程以及将核心技能应用于应用程序开发的方法。本版本还包括在更广泛的领域中提供的示例和实践问题。另一章的案例研究是独家威利E-Text,为学生提供实际应用的概念和工具,涵盖在章节中。

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考虑到当今使用的各种大数据应用程序的复杂性,cpu密集型的数据处理任务已经变得至关重要。降低每个进程的CPU利用率对于提高应用程序的总体速度非常重要。

这本书将教你如何执行计算的并行执行,将它们分布在一台机器的多个处理器上,从而提高大数据处理任务的整体性能。我们将讨论同步和异步模型、共享内存和文件系统、各种进程之间的通信、同步等等。

你会学到什么

  • 介绍并行计算和分布式计算
  • 同步和异步编程
  • 探索Python中的并行性
  • 分布式应用
  • 云中的Python
  • 在HPC集群上的Python
  • 测试和调试分布式应用程序
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使用C编程语言学习应用数值计算,从快速入门的C编程语言及其SDK开始。然后,这本书深入到使用C的计算方法的渐进更复杂的应用数学公式的例子贯穿始终,并在最后一个更大的,更完整的应用。

Numerical C以二次公式开始,用于寻找代数方程的解,这些代数方程模拟诸如价格与需求、上涨与运行或下滑等情况。在本书后面,你将学习联立方程的增广矩阵法。

您还将介绍蒙特卡罗方法模型对象,这些对象可以作为真实系统建模的一部分自然产生,例如复杂的道路网络、中子的传输或股票市场的演化。此外,蒙特卡罗方法的集成检查曲线下的面积,包括渲染或射线跟踪和一个地区的阴影。

此外,您将使用积差相关系数:相关是一种用于研究两个定量连续变量(例如年龄和血压)之间关系的技术。在这本书的最后,你会有一个感觉,什么电脑软件可以做,以帮助你在你的工作和应用一些方法直接学习到你的工作。

你会学到什么

  • 获得软件和C语言编程基础
  • 编写软件解决应用,计算数学问题
  • 创建程序来解决方程和微积分问题
  • 采用梯形法、蒙特卡罗法、最佳拟合线、积差相关系数、辛普森法则和矩阵解法
  • 写代码来解微分方程
  • 将一个或多个方法应用到应用案例研究中

这本书是给谁看的

具有基本数学知识(学校水平)和一些基本编程经验的人。这对于那些可能在数学或其他领域(例如,生命科学、工程或经济学)工作并需要学习C编程的人来说也很重要。

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本书通过提供真实的案例研究和示例,为使用Python库进行机器学习提供了坚实的基础。它涵盖了诸如机器学习基础、Python入门、描述性分析和预测分析等主题。包括高级机器学习概念,如决策树学习、随机森林、增强、推荐系统和文本分析。这本书在理论理解和实际应用之间采取了一种平衡的方法。所有的主题都包括真实世界的例子,并提供如何探索、构建、评估和优化机器学习模型的逐步方法。

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Machine Learning using Python by Manaranjan Pradhan.pdf
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