Richard Szeliski博士,计算机视觉领域的大师级人物,现为Facebook研究科学家。Szeliski博士在计算机视觉研究方面有25年以上的丰富经验,先后任职干DEC和微软研究院。1996年,他在微软研究院任职期间,提出一种基于运动的全景图像拼接模型,采用L-M算法,通过求图像间的几何变换关系来进行图像匹配。此方法是图像拼接领域的经典算法,Richard Szeliski也因此成为图像拼接领域的奠基人。

http://szeliski.org/RichardSzeliski.htm

计算机视觉:算法与应用(第二版)

本书萌芽于2001年,当时,华盛顿大学的Steve Seitz邀我和他一起讲一门课,课程名称是“面向计算机图形学的计算机视觉”。那个时候,计算机图形学领域正在越来越多地使用计算机视觉技术,用它来创建基于图像的真实物体的模型,用于产生视觉效果,用于通过计算摄影学技术来合并真实影像。我们决定聚焦于计算机视觉在若干有趣问题中的应用,例如使用个人照片的图像拼接和基于照片的3D建模等,这一想法引起了学生们的共鸣。

  从那时起,华盛顿大学和斯坦福大学就一直使用类似的课程大纲和项目导向的课程结构来进行常规计算机视觉课程的教学(在斯坦福大学,在2003年这门课程由我和David Fleet共同讲授)。类似的课程大纲也被其他很多大学所采用,并被纳入计算摄影学相关的更专业的课程。(有关如何在课程中使用本书的建议,请参见1.4节的表1.1。)

  本书还反映了我在企业研究实验室(DEC剑桥研究实验室和微软研究院)这二十年的计算机视觉研究经历。在从事研究的过程中,我主要关注在真实世界中具有实际应用的问题和在实践中行之有效的方法(算法)。因此,本书更强调在真实世界条件下有效的基本方法,而较少关注内在完美但难以实际应用的神秘的数学内容。     本书适用于计算机科学和电子工程专业高年级本科的计算机视觉课程。学生最好已经修过图像处理或计算机图形学课程,这样一来,便可以少花一些时间来学习一般性的数学背景知识,多花一些时间来学习计算机视觉技术。本书也适用于研究生的计算机视觉课程(通过专研更富有挑战性的应用和算法领域),作为基本技术和近期研究文献的参考用书。为此,我尽量尝试引用每个子领域中最新的研究进展,即便其技术细节过于复杂而无法在本书中涉及。

  在课程教学过程中,我们发现,要使学生从容应对真实图像及其带来的挑战,让他们尝试实现一些小的课程设计(通常一个建立在另一个基础之上),是很有帮助的。随后,要求学生分成组选择各自的主题,完成最终的课程设计。(有时,这些课程设计甚至能转换为会议论文!)本书各章最后的习题包含有关小型中期课程设计题目的很多建议,也包含一些更开放的问题,这些问题的解决仍然是活跃的研究课题。只要有可能,我都会鼓励学生用他们自己的个人照片来测试他们的算法,因为这可以更好地激发他们的兴趣,往往会产生富有创造性的衍生问题,使他们更熟悉真实影像的多样性和复杂性。

  在阐述和解决计算机视觉问题的过程中,我常常发现从三个高层途径获取灵感是有帮助的。

  • 科学层面:建立图像形成过程的详细模型,为了恢复感兴趣量而构建其逆过程的数学方法(必要时,做简化假设使其在数学上更容易处理)。

  • 统计层面:使用概率模型来量化产生输入图像的未知量先验似然率和噪声测量过程,然后推断所期望量的最可能的估计并分析其结果的不确定程度。使用的推断算法往往与用于逆转(科学的)图像形成过程的优化方法密切相关。

  • 工程层面:开发出易于描述和实现且己知在实践中行之有效的方法。测试这些方法,以便于了解其不足和失效模态,及其期望的计算代价(运行时的性能)。

  以上这三个途径相互依存,并且贯穿本书始终。

第二版特别注释

过去的十年见证了计算机视觉算法在性能和适用性上的一次真正的爆炸,其中大部分是由机器学习算法运用于大量视觉训练数据而产生的。

深度神经网络现在在许多视觉算法中扮演着重要的角色,这本书的新版本在早期就将其作为基础技术介绍,并在后续章节中广泛使用。

第二版中最显著的变化包括:

机器学习、深度学习和深度神经网络在第5章中介绍,因为它们在视觉算法中扮演的角色与在前两章中介绍的图像处理、图形/概率模型和能量最小化等更经典的技术一样重要。

由于端到端深度学习系统不再需要开发构建模块,如特征检测、匹配和分割,因此识别章节已经在书的早些时候移到了第6章。许多选修视觉课程的学生主要对视觉识别感兴趣,因此在课程的早期呈现这些资料,可以使学生更容易以这些主题为期末专题的基础。

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计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学,更进一步的说,就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步做图形处理,使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科,计算机视觉研究相关的理论和技术,试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。

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《数据科学与机器学习概论》的创建目标是为寻求了解数据科学的初学者、数据爱好者和经验丰富的数据专业人士提供从头到尾对使用开源编程进行数据科学应用开发的深刻理解。这本书分为四个部分: 第一部分包含对这本书的介绍,第二部分涵盖了数据科学、软件开发和基于开源嵌入式硬件的领域; 第三部分包括算法,是数据科学应用的决策引擎; 最后一节汇集了前三节中共享的概念,并提供了几个数据科学应用程序示例。

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本章描述了将对象状态转换为一种格式的过程,这种格式可以在当前使用的面向对象编程语言中传输或存储。这个过程称为序列化(封送处理);相反的称为反序列化(反编组)进程。它是一种低级技术,应该考虑一些技术问题,如内存表示的大小、数字表示、对象引用、递归对象连接等。在本章中,我们将讨论这些问题并给出解决办法。我们还简要回顾了当前使用的工具,并指出满足所有需求是不可能的。最后,我们提供了一个新的支持向前兼容性的c++库。

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当前关于机器学习方面的资料非常丰富:Andrew NG在Coursera上的机器学习教程、Bishop的《机器学习与模式识别》 和周志华老师的《机器学习》都是非常好的基础教材;Goodfellow等人的《深度学习》是学习深度学习技术的首选资料;MIT、斯坦福等名校的公开课也非常有价值;一些主要会议的Tutorial、keynote也都可以在网上搜索到。然而,在对学生们进行培训的过程中, 我深感这些资料专业性很强,但入门不易。一方面可能是由于语言障碍,另一个主要原因在于机器学习覆盖 面广,研究方向众多,各种新方法层出不穷,初学者往往在各种复杂的名词,无穷无尽的 算法面前产生畏难情绪,导致半途而废。

本书的主体内容是基于该研讨班形成的总结性资料。基于作者的研究背景,这本书很难说 是机器学习领域的专业著作,而是一本学习笔记,是从一个机器学习 技术使用者角度对机器学习知识的一次总结,并加入我们在本领域研究中的一些经验和发现。与其说是一本教材,不如说是一本科普读物, 用轻松活泼的语言和深入浅出的描述为初学者打开机器学习这扇充满魔力的大门。打开大门以后,我们会发现这是个多么让人激动人心的 领域,每天都有新的知识、新的思路、新的方法产生,每天都有令人振奋的成果。我们希望这本书 可以让更多学生、工程师和相关领域的研究者对机器学习产生兴趣,在这片异彩纷呈的海域上找到 属于自己的那颗贝壳。

强烈推荐给所有初学机器学习的人,里面有: 书籍的pdf 课堂视频 课堂slides 各种延伸阅读 MIT等世界名校的slides 学生的学习笔记等

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题目

Fundamentals of Graphics Using

简介

本书介绍了2D和3D图形的基本概念和原理,是为学习图形和/或多媒体相关主题的本科生和研究生编写的。 关于图形的大多数书籍都使用C编程环境来说明实际的实现。 本书偏离了这种常规做法,并说明了为此目的使用MATLAB®的情况。 MathWorks,Inc.的MATLAB是一种数据分析和可视化工具,适用于算法开发和仿真应用。 MATLAB的优点之一是它包含内置函数的大型库,与其他当代编程环境相比,该库可用于减少程序开发时间。 假定该学生具有MATLAB的基本知识,尤其是各种矩阵运算和绘图功能。 提供了MATLAB代码,作为对特定示例的解答,读者可以简单地复制并粘贴代码来执行它们。 通常,代码显示预期结果的答案,例如曲线方程,混合函数和变换矩阵,并绘制最终结果以提供解决方案的直观表示。 本书的目的是,首先,演示如何使用MATLAB解决图形问题,其次,通过可视化表示和实际示例,帮助学生获得有关主题的深入知识。

本书大致分为两个部分:2D图形和3D图形,尽管在某些地方这两个概念重叠在一起主要是为了突出它们之间的差异,或者是为了使用较简单的概念使读者为更复杂的概念做准备。

本书的第一部分主要讨论与2D图形有关的概念和问题,涵盖了五章:(1)内插样条线,(2)混合函数和混合样条线,(3)近似样条线,(4)2D变换, (5)样条曲线属性。

第1章介绍了各种类型的插值样条及其使用多项式的表示。 详细讨论了样条方程的推导原理以及所涉及的矩阵代数的理论概念,然后通过数值示例和MATLAB代码来说明过程。 在大多数示例后均附有图形化图表,以使读者能够直观地看到方程式如何根据给定的起点,终点和其他相关参数转换为相应的曲线。 本章还重点介绍了使用线性,二次方和三次方变体的样条方程的标准或空间形式以及参数形式的这些过程的差异。

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这本书来自统计学习课程,这是一门统计机器学习的入门课程,面向具有一些微积分、线性代数和统计学背景的学生。这门课程的重点是监督学习:分类和回归。本课程将涵盖机器学习和数据科学中使用的一系列方法,包括:

  • 线性回归(包括岭回归和Lasso)
  • 通过logistic回归和k近邻进行分类
  • 线性和二次判别分析
  • 回归和分类树(包括套袋林和随机林)
  • Boosting
  • 神经网络和深度学习

这些方法将在整个课程中被研究并应用于来自各种应用的真实数据。课程还涵盖了一些重要的实际问题,如交叉验证、模型选择和偏方差权衡。课程包括理论(例如,推导和证明)以及实践(特别是实验室和小型项目)。实际部分将使用Python实现。

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这本教科书通过提供实用的建议,使用直接的例子,并提供相关应用的引人入胜的讨论,以一种容易理解的方式介绍了基本的机器学习概念。主要的主题包括贝叶斯分类器,最近邻分类器,线性和多项式分类器,决策树,神经网络,和支持向量机。后面的章节展示了如何通过“推进”的方式结合这些简单的工具,如何在更复杂的领域中利用它们,以及如何处理各种高级的实际问题。有一章专门介绍流行的遗传算法。

这个修订的版本包含关于工业中机器学习的实用应用的关键主题的三个全新的章节。这些章节研究了多标签域,无监督学习和它在深度学习中的使用,以及归纳逻辑编程的逻辑方法。许多章节已经被扩展,并且材料的呈现已经被增强。这本书包含了许多新的练习,许多解决的例子,深入的实验,和独立工作的计算机作业。

https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-319-63913-0#about

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Python算法,第二版解释了Python方法的算法分析和设计。本书由《初级Python》的作者Magnus Lie Hetland撰写,主要关注经典算法,但也对基本的算法解决问题技术有了深入的理解。

这本书涉及一些最重要和最具挑战性的领域的编程和计算机科学在一个高度可读的方式。它涵盖了算法理论和编程实践,演示了理论是如何反映在真实的Python程序中的。介绍了Python语言中内置的著名算法和数据结构,并向用户展示了如何实现和评估其他算法和数据结构

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本书是为那些对数据科学感兴趣的Python程序员编写的。唯一的先决条件是Python的基本知识。不需要有使用复杂算法的经验。数学背景不是必须的。读完这本书的业余爱好者将获得获得第一份高薪数据科学工作所必需的技能。这些技能包括:

  • 概率论和统计学的基础。
  • 监督和非监督机器学习技术。
  • 关键的数据科学图书馆,如NumPy, SciPy, panda, Matplotlib和Scikit-Learn。
  • 解决问题的能力。

开放式解决问题的能力对于数据科学职业来说是必不可少的。不幸的是,这些能力不能通过阅读来获得。要成为一个问题解决者,你必须坚持解决困难的问题。带着这种想法,我的书围绕着案例研究展开:以真实世界为模型的开放式问题。案例研究范围从在线广告分析到使用新闻数据跟踪疾病暴发。

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简介: Python作为目前受欢迎的语言之一,越来越多的人成为Pythoner,这本书不仅仅是一本Python说明书,该书基于Python3.7。 Python中的经典计算机科学问题可以使用经过时间验证的方案,练习和算法来提高您的CS解决问题的能力。看起来很新或独特的计算机科学问题通常源于经典算法,编码技术和工程原理。并且经典方法仍然是解决它们的最佳方法!通过对本书的学习,将解决许多编码难题,从简单的任务(如二进制搜索算法)到使用k-means进行数据聚类。该书主要包括:

  • 搜索算法
  • 图的常用技术
  • 神经网络
  • 遗传算法
  • 对抗搜索
  • 使用类型提示
  • 涵盖Python 3.7

目录:

  • 简介
  • 小问题
  • 搜索问题
  • 约束满足问题
  • 图问题
  • 遗传算法
  • K均值聚类
  • 简单的神经网络
  • 对抗搜索
  • 其他问题

作者介绍: David Kopec是位于佛蒙特州伯灵顿的尚普兰学院的计算机科学与创新助理教授。他是一个有经验的软件开发者.

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前言: 目标:本课程旨在让学生对人工智能的基本概念和实践有一个坚实的(通常是有点理论性的)基础。这门课程在第一学期主要涉及符号化的人工智能,有时也被称为优秀的老式人工智能(GofAI),并在第二学期提供统计方法的基础。事实上,一个完整的基于机器学习的AI应该有专业课程,并且需要比我们在这门课程中更多的数学基础。

课程内容

目标: 使学生对人工智能领域的基本概念和实践有一个坚实的基础。该课程将基于Russell/Norvig的书《人工智能》:现代方法[RN09]

Artificial Intelligence I(第一部分): 介绍人工智能作为一个研究领域,讨论作为人工智能统一概念范式的理性代理,并涵盖问题解决、搜索、约束传播、逻辑、知识表示和规划。

Artificial Intelligence II(第二部分): 更倾向于让学生接触基于统计的人工智能的基础知识:我们从不确定性下的推理开始,用贝叶斯网络建立基础,并将其扩展到理性决策理论。在此基础上,我们介绍了机器学习的基础知识。

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