高分辨率遥感图像场景分类是遥感影像解译中的一个关键任务，具有广泛的应用前景。本书介绍了高分辨率遥感图像场景分类的基本知识和现有的研究方法，并系统总结了作者在基于深度学习的高分辨率遥感图像场景分类方面的研究工作。 全书共6章，分为4个部分：第一部分（第1章）介绍了高分辨率遥感图像场景分类的的定义、研究背景和现有研究工作，以及本书的主要内容；第二部分（第2章-3章）将特征提取策略和监督方式对高分辨率遥感图像场景分类性能的影响进行了定性分析和定量实验评估；第三部分（第4章-5章）介绍了两种不同解决思路的高分辨率遥感图像场景分类方法来应对人工标注成本较高的问题；第四部分（第6章）对本书的主要内容进行总结，并对未来的研究工作进行展望。第2-5章都附有相关的实验验证工作，以便有兴趣的读者进一步钻研探索。

高分辨率遥感图像场景分类是遥感影像解译中的一个关键任务，具有广泛的应用前景。本书介绍了高分辨率遥感图像场景分类的基本知识和现有的研究方法，并系统总结了作者在基于深度学习的高分辨率遥感图像场景分类方面的研究工作。 全书共6章，分为4个部分：第一部分（第1章）介绍了高分辨率遥感图像场景分类的的定义、研究背景和现有研究工作，以及本书的主要内容；第二部分（第2章-3章）将特征提取策略和监督方式对高分辨率遥感图像场景分类性能的影响进行了定性分析和定量实验评估；第三部分（第4章-5章）介绍了两种不同解决思路的高分辨率遥感图像场景分类方法来应对人工标注成本较高的问题；第四部分（第6章）对本书的主要内容进行总结，并对未来的研究工作进行展望。第2-5章都附有相关的实验验证工作，以便有兴趣的读者进一步钻研探索。

高分辨率遥感影像变化检测已成为遥感与GIS领域的研究热点，目前已广泛应用于自然灾害监测与评估、土地资源规划等各个领域。它涉及几何校正、影像分割、目标提取、变化信息提取等诸多相关技术，具有重要的理论研究意义和实用价值。本书系统地介绍了高分辨率遥感影像变化检测及相关技术的有关概念、原理、方法和新进展，共分为10章。第1章主要介绍高分辨率遥感影像变化检测的意义、基本概念、相关技术及分类。第2~10章主要介绍高分辨率遥感影像变化检测中所涉及的配准、分割、目标识别、变化检测等相关技术的基本原理、方法及应用。本书内容新颖、理论联系实际，可作为遥感技术与应用、地球信息科学、计算机应用技术、土地资源管理等相关专业的研究生和高年级本科生、科研人员、工程技术人员的参考书。

遥感图像处理技术及应用 是作者及团队多年从事遥感图像处理及应用研究的工作总结。本书共十章，主要包括遥感图像处理涉及的基础理论、遥感图像处理涉及的共性技术，以及遥感图像处理技术及应用三大部分：第 一部分（第1～3章）包括绪论、电磁特性及遥感成像、图像变换与分解；第 二部分（第4～6章）包括遥感图像增强、遥感图像恢复、遥感图像压缩编码；第三部分（第7～10章）包括遥感图像特征提取及描述、遥感图像分类、遥感图像目标检测与识别、多源遥感图像解译及应用。 本书可以作为高等学校电子信息工程、测绘科学与技术、地图学与地理信息系统等专业高年级本科生及研究生的教材，也可以作为相关领域科研人员的参考书。

《分辨率》是洛杉矶当代展览馆（LACE）的一个项目的后续，汇集了23篇当时录像艺术领域最重要和最有影响力的原创文章。在这些论文中，录像作为媒介与实践已投入历史进程。因而，本书的焦点并非在于通常意义上的“录像艺术”或具有自主媒介基本特征的录像，而在于正在发生的文化、美学、政治进程与活动的录像—作为当代表述的一种来源与载体，录像以具体且有时令人吃惊的方式，与各种文化和批评话语紧密关联，是另一种文化与批评话语。本书呈现了进入录像制作的语境与内容的可行途径。这些论文来自不同的文化领域：艺术家、独立电视制作人、媒体活动家、另类空间与博物馆的策展人、项目策划者、批评理论的边缘学者。

内容介绍 这是一本基于*新的Python和PyTorch版本的深度学习著作，旨在帮助读者低门槛进入深度学习领域，轻松速掌握深度学习的理论知识和实践方法，快速实现从入门到进阶的转变。 本书是多位人工智能技术专家和大数据技术专家多年工作经验的结晶，从工具使用、技术原理、算法设计、案例实现等多个维度对深度学习进行了系统的讲解。内容选择上，广泛涉猎、重点突出、注重实战；内容安排上，实例切入、由浅入深、循序渐进；表达形式上，深度抽象、化繁为简、用图说话。 本书共16章，分为三部分： 第壹部分（第1~4章） PyTorch基础 首先讲解了机器学习和数据科学中必然会用到的工具Numpy的使用，然后从多个角度讲解了Pytorch的必备基础知识，*后详细讲解了Pytorch的神经网络工具箱和数据处理工具箱。 第二部分（第5~8章） 深度学习基础 这部分从技术原理、算法设计、实践技巧等维度讲解了机器学习和深度学习的经典理理论、算法以及提升深度学习模型性能的多种技巧，涵盖视觉处理、NLP和生成式深度学习等主题。 第三部分（第9~16章） 深度学习实践 这部分从工程实践的角度讲解了深度学习的工程方法和在一些热门领域的实践方案，具体包括人脸识别、图像修复、图像增强、风格迁移、中英文互译、生成式对抗网络、对抗攻击、强化学习、深度强化学习等内容。

在机器学习、深度学习中有很多抽象的概念、复杂的算法、深奥的理论，如Numpy的广播机制、神经网络中的共享参数、动量优化法、梯度消失或爆炸等，这些内容如果只用文字来描述，可能很难达到茅塞顿开的效果，但如果用一些图形来展现，再加上适当的文字说明，往往能取得非常好的效果，正所谓一张好图胜过千言万语。

内容介绍 这是一本基于*新的Python和PyTorch版本的深度学习著作，旨在帮助读者低门槛进入深度学习领域，轻松速掌握深度学习的理论知识和实践方法，快速实现从入门到进阶的转变。 本书是多位人工智能技术专家和大数据技术专家多年工作经验的结晶，从工具使用、技术原理、算法设计、案例实现等多个维度对深度学习进行了系统的讲解。内容选择上，广泛涉猎、重点突出、注重实战；内容安排上，实例切入、由浅入深、循序渐进；表达形式上，深度抽象、化繁为简、用图说话。 本书共16章，分为三部分： 第壹部分（第1~4章） PyTorch基础 首先讲解了机器学习和数据科学中必然会用到的工具Numpy的使用，然后从多个角度讲解了Pytorch的必备基础知识，*后详细讲解了Pytorch的神经网络工具箱和数据处理工具箱。 第二部分（第5~8章） 深度学习基础 这部分从技术原理、算法设计、实践技巧等维度讲解了机器学习和深度学习的经典理理论、算法以及提升深度学习模型性能的多种技巧，涵盖视觉处理、NLP和生成式深度学习等主题。 第三部分（第9~16章） 深度学习实践 这部分从工程实践的角度讲解了深度学习的工程方法和在一些热门领域的实践方案，具体包括人脸识别、图像修复、图像增强、风格迁移、中英文互译、生成式对抗网络、对抗攻击、强化学习、深度强化学习等内容。

内容简介 这是一部融合了企业界先进工程实践经验和学术界前沿技术和思想的ORC著作。 本书由阿里巴巴本地生活研究院算法团队技术专家领衔，从组件、算法、实现、工程应用等维度系统讲解基于深度学习的OCR技术的原理和落地。书中一步步剖析了算法背后的数学原理，提供大量简洁的代码实现，帮助读者从零基础开始构建OCR算法。 全书共9章： 第1章从宏观角度介绍了ORC技术的发展历程、概念和产业应用； 第2章讲解了OCR的图像预处理方法； 第3~4章介绍了传统机器学习方法和深度学习的相关基础； 第5章讲解了基于传统方法和深度学习方法的OCR的数据生成； 第6章讲解了与OCR相关的一些高级深度学习方法，方便读者理解后续的检测和识别部分； 第7章讲解了文字的检测技术，从通用的目标检测到文字的检测，一步步加深读者对文字检测问题的认识； 第8章讨论了文字识别的相关技术，定位到文字的位置之后，需要对文字的内容进行进一步的解析； 第9章介绍了一些OCR后处理的方法。

内容简介 这是一部融合了企业界先进工程实践经验和学术界前沿技术和思想的ORC著作。 本书由阿里巴巴本地生活研究院算法团队技术专家领衔，从组件、算法、实现、工程应用等维度系统讲解基于深度学习的OCR技术的原理和落地。书中一步步剖析了算法背后的数学原理，提供大量简洁的代码实现，帮助读者从零基础开始构建OCR算法。 全书共9章： 第1章从宏观角度介绍了ORC技术的发展历程、概念和产业应用； 第2章讲解了OCR的图像预处理方法； 第3~4章介绍了传统机器学习方法和深度学习的相关基础； 第5章讲解了基于传统方法和深度学习方法的OCR的数据生成； 第6章讲解了与OCR相关的一些高级深度学习方法，方便读者理解后续的检测和识别部分； 第7章讲解了文字的检测技术，从通用的目标检测到文字的检测，一步步加深读者对文字检测问题的认识； 第8章讨论了文字识别的相关技术，定位到文字的位置之后，需要对文字的内容进行进一步的解析； 第9章介绍了一些OCR后处理的方法。