劉德民

《基於深度學習的圖像處理與實踐》循序漸進、深入淺出地講解了基於深度學習的圖像處理的核心知識，並通過具體實例演示了開發深度學習圖像處理程序的方法和流程。全書共 14 章，分別講解了圖像識別技術基礎，scikit-image數字圖像處理，OpenCV 圖像視覺處理，dlib機器學習和圖像處理，face_recognition人臉識別，採樣、變換和卷積處理，圖像增強，圖像特徵提取，圖像分割，目標檢測，圖像分類，國內常用的第三方人臉識別平臺，鬥轉星移換圖系統，智能OCR文本檢測識別系統等內容。本書語言簡潔而不失技術深度，內容全面。《基於深度學習的圖像處理與實踐》適用於已經瞭解了Python語言基礎語法，想進一步學習機器學習、深度學習、計算機視覺與圖像處理技術的讀者，還可以作為大專院校相關專業的師生用書和培訓機構的專業性教材。

Python是當今使用最為廣泛的開發語言之一，被認為是開發深度學習程序的最佳語言。《深度學習項目開發實踐（TensorFlow Sklearn PyTorch）（微視頻版）》通過9個綜合實例，詳細講解了使用Python語言開發大型深度學習項目的過程，這些項目在現實應用中具有極強的代表性。第1章講解了AI智能問答系統的具體實現流程；第2章講解了AI智能推薦系統的具體實現流程；第3章講解了智能OCR文本檢測識別系統的具體實現流程；第4章講解了國際足球比賽結果預測系統的具體實現流程；第5章講解了智能繪圖系統的具體實現流程；第6章講解了利用ChatGPT開發微信客服機器人的具體實現流程；第7章講解了移動機器人智能物體識別系統的具體實現流程；第8章講解了AI考勤管理系統的具體實現流程；第9章講解了網絡輿情數據分析系統的具體實現流程。在具體講解每個實例時，都遵循項目的進度順序來講解，從接到項目到具體開發，直到最後的調試和發布，內容循序漸進，並穿插講解了這樣做的原因，深入講解了每個重點內容的具體細節，引領讀者全面掌握Python深度學習開發技術。《深度學習項目開發實踐（TensorFlow Sklearn PyTorch）（微視頻版）》不但適合Python深度學習開發的初學者學習，也適合有一定Python深度學習開發基礎的讀者學習，還可以作為有一定基礎的程序員的參考書。

空化是水動力學中重要的研究方向。空化理論是高性能船舶、火箭發動機、大型水電機組等高端技術研發的基礎。本書在詳細介紹氣核理論與空泡動力學原理的基礎上，對實際工程中涉及的空化現象進行了系統地說明與解釋。通過本書的學習，希望讀者能深入理解液-汽（氣）兩相流、空化、空蝕等基本概念，基本掌握水動力學空化的典型模擬方法，瞭解繞水翼空化湍流演變規律與動力學特徵，初步具備分析工程中各種複雜空化現象的能力。此外，本