本书内容丰富，阐述清晰详尽，文图结合紧密，可读性好，实用性强，主要介绍了人脸识别中的一些算法与案例，主要包括素描人脸识别与人脸合成的研究与应用、传统特征提取算法在素描人脸识别中的应用、深度学习在素描人脸识别上的研究与应用、传统素描人脸合成方法、基于生成对抗网络的素描人脸合成方法、人脸超分辨率重建方法等内容。本书可作为研究人脸识别技术的参考用书，也可以作为高等院校相关专业的本科生和研究生参考书，还可供人脸识别技术领域工作的工程技术人员阅读。

本书内容丰富，阐述清晰详尽，文图结合紧密，可读性好，实用性强，主要介绍了人脸识别中的一些算法与案例，主要包括素描人脸识别与人脸合成的研究与应用、传统特征提取算法在素描人脸识别中的应用、深度学习在素描人脸识别上的研究与应用、传统素描人脸合成方法、基于生成对抗网络的素描人脸合成方法、人脸超分辨率重建方法等内容。本书可作为研究人脸识别技术的参考用书，也可以作为高等院校相关专业的本科生和研究生参考书，还可供人脸识别技术领域工作的工程技术人员阅读。

简介：[已完结]一个个故事，诡异……

本书将传统的图像处理技术、机器学习时代的图像技术，到目前炙手可热的深度学习时代的图像处理技术融汇贯通起来。生动的结合了目前热门的应用，以抖音、美颜相机、手机自带的滤镜和美颜功能为切入点，专注于人脸图像的各种处理，大量实际案例，带领读者与一线AI图像算法工程师在项目实践中的如何设计算法流程，如何优化算法逻辑，如何将算法应用到实际的场景中。另外本身的最后一章，深扒了目前抖音、美颜相机、天天P图、淘宝、京东等APP里面图像技术的应用场景以及实现原理，提纲挈领的概述了电商、娱乐、金融、安防这四大领域中应用的AI+图像技术实现思路。让读者可以对整个中国AI+图像的应用现状以及前景有直观的认知。

内容简介 这是一本面向初学者的人脸识别工具书，不仅适合零基础的读者快速入门，而且适合有一定基础的读者迅速达到可以进行工程实践的水平。 作者就职于某世界100强企业，在人脸识别方面积累了丰富的工程实践经验，本书不仅详细介绍了机器学习、深度学习、计算机视觉、人脸识别等方面的原理、技术和算法，而且还通过相关的实战案例讲解了如何进行人脸识别方面的实践，以及如何将做好的模型用于工程实践中。同时，本书还提供了大量简洁、精炼的代码，能帮助读者从零开始实现一个工程级别的人脸识别引擎。 全书一共8章： 第1章介绍了人脸识别的基础和必备常识； 第2-4章详细讲解了与人脸识别相关的数学、机器学习、计算机视觉、OpenCV相关的基础和算法； 第5章讲解了深度学习的原理以及使用Keras实现深度学习模型的方法； 第6章介绍了常用的人脸识别算法； 第7~8章详细讲解了人脸识别引擎的实现方法以及如何将做好的模型进行工程化。

本书以媒介比较研究的方法为基础，讨论摄影常被人提及的特征。有关摄影的特性的大部分文本都用这样或那样的方式，参照了视觉艺术中的其他媒介——主要是绘画和电影——从而证明这一媒介所特有的属性，或者说明了界定其独特性有多么困难。不过这样的比较很少有从历史脉络的角度来进行研究的，或者与再现、时间、地点和功能等等核心概念联系起来。而本书恰恰是从这几个主要领域出发，对摄影术诞生以来的摄影理论，通过案例研究的方式，进行了细致、严谨的梳理。 基于目前有关摄影的争论，本书涉及到五个主要领域：摄影与绘画的比较；摄影是一种时基艺术（与电影和行为艺术比较）；摄影与虚拟现场以及空间艺术的关系（与特定现场空间艺术之类媒介比较）；摄影是社会批判的视觉化工具；以及摄影是一种自我映现的媒介。这几个领域都同有关摄影本身媒介特性的争论联系在一起，提出了有关再现、时间、地点和功能的问题。这使...(展开全部)

《选题策划与案例分析》以当代出版充分市场化为前提，阐述出版选题和选题策划的新理念。全面介绍选题策划理念的由来与发展，选题策划的过程与相关实务，选题策划过程中涉及的成本、投资与盈亏测算。重点论述选题策划的创新思维，选题策划中市场营销策略的制订和被实践证明行之有效的策划方法与技巧。《选题策划与案例分析》采用理论探索与实证分析相结合的阐释方法，涉及出版案例百余件，列单独篇章详细剖析《话说中国》《于丹〈论语〉心得》《做最好的自己》《时间简史》系列等超级畅销书策划营销案例，揭示了其成功的奥秘。

MATLAB智能算法30个案例分析，ISBN：9787512403512，作者：史峰，王辉 等编著

大模型技术掀起了新一轮人工智能浪潮，以ChatGPT 为核心的大模型相关技术可以应用于搜索、对话、内容创作等众多领域，在推荐系统领域的应用也不例外。本书主要分为3 部分。第1 部分简单介绍大模型相关技术，包括大模型的预训练、微调、在线学习、推理、部署等。第2 部分将大模型在传统推荐系统中的应用抽象为4 种范式——生成范式、预训练范式、微调范式、直接推荐范式，并对每种范式给出算法原理说明、案例讲解和代码实现。第3 部分以电商场景为例，讲解大模型在电商中的7 种应用，包括生成用户兴趣画像、生成个性化商品描述信息、猜你喜欢推荐、关联推荐、解决冷启动问题、推荐解释和对话式推荐，每种应用场景都包含完整的步骤说明和详细的代码实现，手把手教你构建大模型推荐系统。

大模型技术掀起了新一轮人工智能浪潮，以ChatGPT 为核心的大模型相关技术可以应用于搜索、对话、内容创作等众多领域，在推荐系统领域的应用也不例外。本书主要分为3 部分。第1 部分简单介绍大模型相关技术，包括大模型的预训练、微调、在线学习、推理、部署等。第2 部分将大模型在传统推荐系统中的应用抽象为4 种范式——生成范式、预训练范式、微调范式、直接推荐范式，并对每种范式给出算法原理说明、案例讲解和代码实现。第3 部分以电商场景为例，讲解大模型在电商中的7 种应用，包括生成用户兴趣画像、生成个性化商品描述信息、猜你喜欢推荐、关联推荐、解决冷启动问题、推荐解释和对话式推荐，每种应用场景都包含完整的步骤说明和详细的代码实现，手把手教你构建大模型推荐系统。