本书包括三大部分，对应着三个层次的OpenCV开发进阶：（1）基础篇学习OpenCV基础知识，知道如何简单使用API函数；（2）进阶篇学习OpenCV核心API、达到熟练掌握可以解决常见的计算机视觉问题；（3）高级实战篇：综合运用OpenCV开发知识，解决实际问题。 第 一部分针对初级读者，介绍什么是OpenCV、如何开始写第 一行OpenCV代码，图像如何被OpenCV加载与显示、OpenCV基础API操作、Mat对象与像素操作。 第二部分针对中级读者，从图像卷积开始，认真学习OpenCV图像处理、特征提取、机器学习等核心模块相关知识点、穿插大量工程案例与代码实践、从图像卷积滤波到二值图像分析、图像特征提取、自定义对象检测、完整系统化的学习OpenCV传统图像处理的经典知识点与案例。真正做到扎实基础、构建中级水准，可以解决常见计算机视觉问题。 第三部分针对高级读者，这是本书的重点与难点，主要涉及深度神经网络运用、DNN中支持卷积神经网络模型理解与调用、人脸检测与识别、自定义对象检测、深度神经网络模型压缩与优化、模型转换与加速推理、tensorflow对象检测框架与OpenCV DNN模块结合使用等相关知识点、同时还有OpenCV传统强项应用二值图像分析相关的典型工业应用案例学习。 通过对本书的学习，读者对OpenCV整个框架理解、相关模块的运用能力都达到一个新的高度、有能力设计复杂的计算机视觉算法、通过OpenCV解决实际问题、把深度学习模型应用到端侧加速实现商业价值、拓展OpenCV与计算机视觉在各个行业的商业化落地。

本书包括三大部分，对应着三个层次的OpenCV开发进阶：（1）基础篇学习OpenCV基础知识，知道如何简单使用API函数；（2）进阶篇学习OpenCV核心API、达到熟练掌握可以解决常见的计算机视觉问题；（3）高级实战篇：综合运用OpenCV开发知识，解决实际问题。 第 一部分针对初级读者，介绍什么是OpenCV、如何开始写第 一行OpenCV代码，图像如何被OpenCV加载与显示、OpenCV基础API操作、Mat对象与像素操作。 第二部分针对中级读者，从图像卷积开始，认真学习OpenCV图像处理、特征提取、机器学习等核心模块相关知识点、穿插大量工程案例与代码实践、从图像卷积滤波到二值图像分析、图像特征提取、自定义对象检测、完整系统化的学习OpenCV传统图像处理的经典知识点与案例。真正做到扎实基础、构建中级水准，可以解决常见计算机视觉问题。 第三部分针对高级读者，这是本书的重点与难点，主要涉及深度神经网络运用、DNN中支持卷积神经网络模型理解与调用、人脸检测与识别、自定义对象检测、深度神经网络模型压缩与优化、模型转换与加速推理、tensorflow对象检测框架与OpenCV DNN模块结合使用等相关知识点、同时还有OpenCV传统强项应用二值图像分析相关的典型工业应用案例学习。 通过对本书的学习，读者对OpenCV整个框架理解、相关模块的运用能力都达到一个新的高度、有能力设计复杂的计算机视觉算法、通过OpenCV解决实际问题、把深度学习模型应用到端侧加速实现商业价值、拓展OpenCV与计算机视觉在各个行业的商业化落地。

内容简介 这是一本为各水平层次的Python Web开发者提供完整Flask Web开发知识体系的鸿篇巨著，由 Flask 官方团队成员撰写，获得 Flask 之父Armin Ronacher的高度认可和推荐。 本书内容系统全面，从Flask的基础知识到完整的Flask项目实战，从Flask Web API开发到Flask应用的性能优化，从Flask项目的生产部署到Flask的源码解析，本书提供了完整的Python Web工程化学习路径。 本书实战案例丰富，基础篇的大部分章节都针对相应的知识点提供了完整可运行的示例程序，实战篇则通过2个较为完整的Flask项目讲解了Flask项目的组织方式和技巧，以及Flask开发中各类功能的实现方法和技巧。 内容紧跟技术发展，书中的代码和示例程序均基于 Flask 新发布的稳定版 3.x 编写，书中涉及的其他 Python 包和前端库也全部采用当前的新版本，确保本书在未来较长一段时间内仍可保持先进性和实用性。

前端工程化包含一系列规范和流程，其可提升前端工程师的工作效率，加快Web开发迭代速度，是现在前端开发领域中非常重要的一环。前端工程化：体系设计与实践》系统、全面地介绍了前端工程体系的各个环节，包括设计要点和实践经验。全书分为7章，分别是前端工程简史、脚手架、构建、本地开发服务器、部署、工作流、前端工程化的未来。 前端工程化：体系设计与实践》适合对前端工程化有一定理解和实践的中高级前端工程师阅读，同样适合对前端工程化感兴趣的服务器端开发者以及运维人员阅读。

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全书分为2篇： 1.第1篇详细介绍Go语言高性能优势是如何实现的，包括经典的GMP调度模型，Go语言调度器的实现，垃圾回收，以及如何基于管道、锁等并发编程。 2.第二篇主要是项目实战，手把手带领读者从0开始搭建高性能、高稳定的Go服务。以及在面对线上问题时，如何调试、分析、解决。 通过学习本书，读者对Go语言的核心——高并发会有一个深刻的认识，具备一定的Go并发编程经验，能够独立完成高性能、高稳定Go服务的架构设计，并且能够基于一些工具进行Go线上问题分析与性能调优。

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本书共12 章，主要内容包括OpenCV 4 基础知识，OpenCV 的模块架构，图像存储容器，图像的读取与显示，视频加载与摄像头调用，图像变换，图像金字塔，图像直方图的绘制，图像的模板匹配，图像卷积，图像的边缘检测，腐蚀与膨胀，形状检测，图像分割，特征点检测与匹配，单目和双目视觉，光流法目标跟踪，以及OpenCV 在机器学习方面的应用等。 本书面向的读者是计算机视觉与图像处理等相关专业的高校师生、企业内转行计算机视觉与图像处理的工作人员、已有图像处理基础并想了解OpenCV 4 新特性的人员。

本书面向初学者，首先介绍AIoT的相关概念，接下来介绍AIoT中的关键技术和平台，以及AIoT应用开发的过程和关键点，最后通过典型案例来系统使用前面介绍的开发方法和技术，讲授AIoT应用的完整开发过程。 本书适合高校物联网及相关专业作为实践教材、创新项目辅助教材使用，也可供对AIoT应用开发感兴趣的技术人员参考阅读。