圖像處理與脈衝耦閤神經網絡：基於Python的實現（第3版） [Image Processing Using Pulse-Coupled Neural Networks:Applications in Python(Third Edition)] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 托馬斯·林德布拉德（Thomas Lindblad） 著，徐光柱，馬義德，雷幫軍 譯

圖書標籤:

• 圖像處理
• 脈衝神經網絡
• Python
• 深度學習
• 神經形態計算
• 生物啓發算法
• 模式識彆
• 機器學習
• 計算機視覺
• 信號處理

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118111712

版次：1

商品編碼：12235930

包裝：精裝

外文名稱：Image Processing Using Pulse-Coupled Neural Networks:Applications in Python(Third Edition)

開本：16開

齣版時間：2017-01-01

內容簡介

　　《圖像處理與脈衝耦閤神經網絡：基於Python的實現（第3版）》對多種生物視覺模型的起源及特點進行瞭分析，並詳述瞭PCNN與ICM兩種模型的構成及工作機理。然後以PCNN與ICM模型為基礎，全麵說明瞭這兩種模型在圖像分析、目標分離、紋理識彆、彩色圖像處理、圖像時間信號提取與應用及邏輯分析等方麵的應用。同時還對書中多種算法給齣瞭具體的Python實現代碼。
　　《圖像處理與脈衝耦閤神經網絡：基於Python的實現（第3版）》內容豐富、案例典型、學術性強、應用價值強、可讀性好。非常適閤從事智能信息處理、圖像處理與識彆等信息學科相關專業人員閱讀與使用。

作者簡介

　　徐光柱，男，1979年1月生，副教授。2007畢業於蘭州大學，獲得無綫電物理專業博士學位。2007年加入三峽大學從事教學科研工作。2010年12月-2011年6月在美國南卡羅來納州剋萊姆森大學做訪問學者。目前在三峽大學計算機與信息學院從事教學科研工作。主要從事計算機視覺與圖像圖形處理等方麵的研究。
　　
　　馬義德，男，1963年2月生，甘肅臨夏人，教授。2001年獲得蘭州大學博士學位，現任蘭州大學信息科學與工程學院電路與係統研究所所長，蘭州大學Ti-DSP聯閤實驗室主任。目前在蘭州大學信息科學與工程學院從事教學科研工作，主要從事數字圖像處理、嵌入式係統等方麵的研究。
　　
　　雷幫軍，男，1973年6月生，湖北宜昌人，教授。2003年獲荷蘭德爾夫特理工大學博士學位，湖北省“百人計劃”特聘教授，楚天學者特聘教授。現任三峽大學智能視覺與圖像信息研究所所長，湖北省水電工程智能視覺監測重點實驗室主任。主要從事數字圖像處理、計算機視覺等方麵的研究。
　　
　　Thomas Lindblad（托馬斯·林德布拉德）於1974年獲得瑞典斯德哥爾摩大學博士學位，瑞典皇傢理工學院教授。早期從事核結構與離子物理學方麵的研究，專注於檢測係統；後期專注於教學，在瑞典皇傢理工學院物理係從事環境物理學的教學多年，指導本科生從事科學研究。在此期間他的研究領域聚焦在傳感器技術與持續數據流中的特徵提取。
　　
　　Jason M.Kinser（詹森·金賽）分彆於1994年與1987年獲得光學與光電係統博士學位及物理學碩士學位。1994年他作為副研究員加入AlabamaA&M;大學，同時也是應用光學科學中心的創始人員之一。1997年他來到喬治梅森大學任職，現在是該校物理與計算科學學院的副教授。他的研究領域包括光學與圖像信息處理（脈衝圖像處理）及多學科領域中的數據處理。

內頁插圖

目錄

第1章 生物模型
1．1 引言
1．2 生物學基礎
1．3 Hodgkin-Huxley模型
1．4 Fitzhugh-Nagumo模型
1．5 Eckhom模型
1．6 aybak模型
1．7 Parodi模型
1．8 小結

第2章 Python程序設計
2．1 編程環境
2．1．1 命令行界麵
2．1．2 IDLE
2．1．3 創建一個工作環境
2．2 數據類型和簡單的數學運算
2．3 元組、列錶和字典
2．3．1 元組
2．3．2 列錶
2．3．3 字典
2．4 切片
2．5 字符串
2．5．1 字符串函數
2．5．2 類型轉換
2．6 控製流
2．7 輸入和輸齣
2．7．1 文本文件讀寫
2．7．2 Pickle模塊
2．8 函數
2．9 模塊
2．10 麵嚮對象的程序設計
2．10．1 類的內容
2．10．2 運算符定義
2．10．3 繼承
2．11 檢錯
2．12 小結

第3章 Numpy、SciPy和Python Image Library
3．1 NumPy
3．1．1 創建數組
3．1．2 數組轉換
3．1．3 矩陣：嚮量乘法
3．1．4 數組的優勢
3．1．5 數據類型
3．1．6 排序
3．1．7 字符串和列錶的轉換
3．1．8 矩陣的改變
3．1．9 高級切片
3．2 SciPy
3．3 NumPy中的設計
3．4 Python圖像庫PIL（Python Image Library）
3．4．1 圖像的讀齣
3．4．2 圖像的寫入
3．4．3 圖像轉換
3．5 小結

第4章 PCNN與ICM
4．1 PCNN
4．1．1 原始模型
4．1．2 Python實現
4．1．3 脈衝發放行為
4．1．4 神經元動態行為的纍積
4．1．5 時間信號
4．1．6 神經元連接
4．1．7 快速連接
4．1．8 連續時間模型
4．2 ICM
4．2．1 最小連接需要
4．2．2 ICM原理
4．2．3 ICM中的連接
4．2．4 ICM的Pvthon實現
4．3 小結

第5章 圖像分析
5．1 相關圖像信息
5．2 圖像分割
5．2．1 血細胞
5．2．2 乳房X綫影像
5．3 自適應分割
5．4 焦點和分級聚焦點
5．4．1 分級聚焦檢測（凹點檢測）算法
5．4．2 基於PCNN多級聚焦模型的目標識彆
5．5 圖像分解
5．6 小結

第6章 反饋和分離
6．1 反饋式PCNN
6．2 目標分離
6．2．1 輸入圖像的規格化
6．2．2 濾波器的創建
6．2．3 脈衝圖像的邊緣增強
6．2．4 相關及改進
6．2．5 峰值檢測
6．2．6 對輸入圖像和PCNN所做的調整
6．2．7 驅動程序
6．3 動態目標分離
6．4 陰影目標
6．5 噪聲圖像下的情況
6．6 小結

第7章 分類識彆
7．1 航空器
7．2 北極光
7．3 目標識彆：二值圖像的相關性
7．4 星係
7．5 手勢識彆
7．6 路麵檢測
7．7 數字符號
7．7．1 數據集閤
7．7．2 分離齣各類的訓練圖像
7．8 産生脈衝圖像
7．8．1 圖像時間信號的分析
7．9 人臉定位及識彆
7．10 小結

第8章 紋理識彆
8．1 脈衝譜
8．2 紋理脈衝譜的統計可分性
8．3 基於統計方法的脈衝譜識彆
8．4 基於聯想記憶的脈衝譜識彆
8．5 生物學上的運用
8．6 紋理研究
8．7 小結

第9章 顔色和多通道
9．1 模型
9．1．1 彩色圖像的例子
9．1．2 基於Python的實現
9．2 多光譜實例
9．3 彩色模型的應用
9．4 小結

第10章 圖像的時間信號
10．1 圖像的時間信號理論
10．1．1 PCNN和圖像時間信號
10．1．2 彩色與形狀
10．2 目標的時間信號
10．3 真實圖像的時間信號
10．4 圖像時間信號數據庫
10．5 計算最佳視角
10．6 運動估計
10．7 小結

第11章 邏輯
11．1 迷宮穿行和TSP（旅行商）問題
11．2 條形碼和導航
11．3 小結
附錄A 圖像轉換器
附錄B 幾何模塊
附錄C 分數冪指數濾波器
附錄D 相關運算
附錄E FAAM
附錄F 主成分分析
參考文獻

前言/序言

　　相對於第二版而言，第三版增加瞭兩個主要的部分。首先是增加瞭一些新的應用。近年來與PCNN及交叉皮層模型（ICM）相關的論文不斷湧現，其中一些被選入瞭本書。
　　第二個主要變化是增加瞭Python腳本代碼。近十年來，作為一個功能強大的工具，Python已經被用於很多科學研究領域。配閤Numeric包，Python能以寥寥幾行代碼輕鬆地實現綫性代數運算。這種高效性使得在書中理論及應用部分加入Python腳本代碼成為可能。
　　我們盡一切可能力求書中相關應用的Python代碼完整可靠。腳本代碼是基於Python2.7的，這是Linux發行版本中的標準配置。使用Python3.0的讀者會發現一些語法差異，需要對Python2.7版本下的代碼進行相應調整。
　　對Python編程較為熟悉的讀者可能會注意到書中代碼可以被壓縮至更少行。但本書附帶代碼的用意是傳遞學術信息，所以腳本代碼相對於精簡性而言更偏重於可讀性。
　　本書作者編寫的所有Python腳本代碼可以從網站http：//www.binf.gmu.edu/kinser下載。Python係統、Numeric Python包（NumPy）、Scientific Python包（SciPy）、Python圖像包（Python Image Library，PIL）可以從其各自的網站獲得，這將在本書第3章給齣說明。書中所有腳本代碼受版權保護，隻能用於學術研究，未經允許，不得用於商業目的。

圖像處理的革新之路：脈衝耦閤神經網絡的Python實踐 在信息爆炸的時代，圖像作為信息傳遞最直觀、最高效的載體，其重要性不言而喻。從科學研究到工業生産，從醫療診斷到藝術創作，圖像處理技術滲透於我們生活的方方麵麵。而在這場由圖像驅動的革新浪潮中，脈衝耦閤神經網絡（Pulse-Coupled Neural Networks, PCNN）以其獨特的生物啓發機製和強大的圖像信息提取能力，正扮演著越來越重要的角色。本書，《圖像處理與脈衝耦閤神經網絡：基於Python的實現（第3版）》，將帶領您踏上一段深入探索PCNN在圖像處理領域應用的精彩旅程。 PCNN：揭示生物視覺的奧秘，賦能智能圖像分析 傳統的圖像處理方法往往依賴於預設的數學模型和人工設計的特徵提取器，其在處理復雜、噪聲乾擾嚴重的圖像時，往往顯得力不從心。而PCNN的齣現，則為我們提供瞭一種全新的視角。受貓視覺皮層神經元發放脈衝信號機製的啓發，PCNN模型能夠模擬生物視覺係統的信息處理過程，實現對圖像中空間和時間信息的精妙捕捉。 PCNN的核心在於其“耦閤”機製。每個神經元接收來自鄰域神經元的脈衝信號，並根據這些信號和自身的內部狀態決定是否發放脈衝。這種相互連接和反饋使得PCNN能夠形成一種自組織的網絡，在處理圖像時，能夠有效地抑製背景噪聲，突齣關鍵特徵，並能根據圖像內容的局部特性動態調整其響應。這使得PCNN在圖像分割、邊緣檢測、特徵提取、紋理分析、圖像復原等方麵展現齣超越傳統方法的強大優勢。 Python：連接理論與實踐的橋梁 理論的飛躍需要強大的工具來實現。Python，作為一門集易學性、高效性和豐富的庫資源於一身的編程語言，已成為當前科學計算和人工智能領域的主流語言。本書緊密結閤Python，將PCNN的理論知識與實際編程應用融為一體。我們不迴避復雜的數學原理，但更注重通過簡潔、清晰的Python代碼來展現PCNN的算法實現。 本書第三版更是力求在Python實現方麵精益求精。我們整閤瞭最新的Python庫和開發實踐，優化瞭代碼的結構和效率，使得讀者不僅能夠理解PCNN的工作原理，更能親手構建和運行功能強大的PCNN模型。無論您是初學者還是有一定基礎的開發者，都能在書中找到適閤自己的學習路徑，將抽象的理論轉化為可執行的代碼，體驗將PCNN應用於實際圖像處理任務的樂趣。 本書結構概覽：從基礎到進階，循序漸進 本書的內容組織嚴謹，邏輯清晰，旨在為讀者提供一個全麵而深入的學習體驗。 第一部分：PCNN理論基石 第一章：圖像處理與神經網絡概述 本章將為讀者構建一個宏觀的認知框架，首先介紹圖像處理的基本概念、挑戰以及發展曆程。我們將討論圖像處理在各個領域的應用，以及為什麼需要更高級的智能處理方法。 隨後，我們將引入神經網絡的概念，從感知機到深度學習，簡要梳理神經網絡的發展脈絡。重點將放在介紹神經網絡在模式識彆和特徵提取方麵的能力，為後續深入PCNN打下基礎。 本章還將初步探討生物視覺係統的信息處理機製，為理解PCNN的生物啓發性做鋪墊。 第二章：脈衝耦閤神經網絡（PCNN）的數學模型與基本原理 本章將深入剖析PCNN的核心數學模型。我們將詳細介紹PCNN的各個組成部分，包括 the linking（連接項）、the modulation（調製項）、the ignition（點火項）以及 the output（輸齣項）。 我們將用清晰的數學公式和圖示來解釋每個部分的功能，例如連接項如何模擬神經元之間的相互作用，調製項如何影響神經元的興奮性，點火項如何決定神經元是否發放脈衝，以及輸齣項如何錶示神經元的脈衝信號。 本章還將討論PCNN的模型參數及其對網絡行為的影響，為後續的參數優化和調優奠定基礎。 第三章：PCNN的神經元模型與動態行為 本章將聚焦於PCNN的神經元層麵的細節。我們將探討不同的PCNN神經元模型，例如經典的Jeulin模型以及其他改進模型，分析它們的數學特性和計算復雜度。 我們將深入研究PCNN的動態行為，包括脈衝的生成、傳播和同步現象。通過分析這些動態行為，讀者將能更深刻地理解PCNN如何處理時空信息，並如何湧現齣復雜的全局模式。 本章還會介紹一些與PCNN相關的數學概念，如混沌理論和分形幾何，以展示PCNN模型的豐富性和復雜性。 第二部分：PCNN的Python實現與核心算法 第四章：Python基礎與圖像處理庫 為瞭讓讀者能夠順利地進行實踐，本章將提供必要的Python編程基礎迴顧。我們將重點介紹Python中用於科學計算的核心庫，如NumPy（用於高效的數值計算）和Matplotlib（用於數據可視化）。 特彆地，我們將詳細介紹OpenCV（Open Source Computer Vision Library）在圖像處理方麵的強大功能。讀者將學習如何使用OpenCV加載、顯示、存儲圖像，以及進行基本的圖像操作，如灰度化、二值化、尺寸調整等。 本章的目標是讓讀者熟悉Python開發環境和必要的圖像處理工具，為後續的PCNN實現做好準備。 第五章：基於Python的PCNN模型實現 本章將是本書的實踐核心。我們將一步一步地指導讀者使用Python和NumPy庫實現一個功能完備的PCNN模型。 我們將從最基本的PCNN神經元模型開始，逐步構建連接項、調製項、點火項和輸齣項的Python代碼。代碼將清晰、模塊化，並配有詳細的注釋。 我們還會討論如何有效地處理圖像作為PCNN的輸入，以及如何將PCNN的輸齣轉化為有意義的圖像處理結果。讀者將學會如何構建自己的PCNN類或函數，並實例化模型。 第六章：PCNN在圖像分割中的Python應用 圖像分割是PCNN最經典的應用領域之一。本章將展示如何利用PCNN強大的自組織和特徵提取能力來實現高效的圖像分割。 我們將首先迴顧經典的圖像分割方法，並分析其局限性。隨後，我們將重點講解PCNN在圖像分割中的具體算法，包括如何設計連接權重矩陣以適應不同的圖像結構。 讀者將學習如何通過Python代碼實現PCNN驅動的圖像分割算法，並能通過調整PCNN參數來控製分割的精度和細節。我們將提供具體的代碼示例，並討論如何評估分割結果。 第七章：PCNN在圖像邊緣檢測中的Python應用 邊緣是圖像中最基本、最重要的視覺信息之一。本章將探討PCNN如何被用於精確而魯棒的圖像邊緣檢測。 我們將分析傳統邊緣檢測算子（如Sobel, Canny）的原理和優缺點，並引齣PCNN在邊緣檢測方麵的獨特優勢，例如能夠處理模糊邊緣和紋理區域。 讀者將通過Python代碼實現基於PCNN的邊緣檢測算法，學習如何利用PCNN的脈衝同步特性來識彆圖像中的顯著邊緣。本章還將探討如何優化PCNN的參數以獲得高質量的邊緣圖。 第三部分：PCNN的高級應用與展望 第八章：PCNN在圖像特徵提取與描述中的Python應用 除瞭分割和邊緣檢測，PCNN在提取圖像深層特徵方麵也錶現齣色。本章將介紹如何利用PCNN生成能夠有效描述圖像內容的特徵嚮量。 我們將探討PCNN如何捕捉圖像的紋理、形狀和局部結構信息，並將其編碼為一種易於後續分類或識彆的錶示形式。 讀者將學習如何通過Python代碼實現PCNN特徵提取器，並可能將其與機器學習分類器（如SVM, KNN）結閤，應用於圖像識彆任務。 第九章：PCNN在圖像復原與去噪中的Python應用 現實世界中的圖像往往受到噪聲的乾擾，或者存在缺失信息。本章將展示PCNN在圖像復原和去噪方麵的潛力。 我們將討論PCNN如何通過其自適應的抑製和激活機製來抑製噪聲，並可能利用其空間信息處理能力來填充圖像中的缺失區域。 本章將提供相應的Python實現，演示如何使用PCNN來提高圖像的質量和視覺效果。 第十章：PCNN的最新發展與未來趨勢 技術的發展永無止境。本章將對PCNN的研究領域進行前瞻性展望。 我們將介紹PCNN的最新變種模型，例如具有更復雜連接機製的PCNN，或者與其他新興人工智能技術（如深度學習）相結閤的混閤模型。 本章還將探討PCNN在新的應用領域，如醫學影像分析、遙感圖像處理、視頻分析等方麵的潛在發展方嚮。我們將鼓勵讀者在掌握瞭本書內容後，繼續探索PCNN的無限可能。 誰適閤閱讀本書？ 本書的目標讀者群體廣泛，包括但不限於： 計算機科學、電子工程、自動化等專業的學生：為他們提供學習PCNN理論和實踐的堅實基礎。 圖像處理和計算機視覺領域的科研人員：為他們提供一種新的、強大的工具和研究視角。 對人工智能和生物啓發計算感興趣的開發者：幫助他們將先進的AI模型應用於實際問題。 任何希望深入瞭解PCNN在圖像處理領域應用的專業人士：提供從理論到實踐的完整指南。 本書的獨特價值 理論與實踐的高度結閤：不僅僅是理論的闡述，更是具體的Python代碼實現，讓讀者能夠“學以緻用”。 循序漸進的學習路徑：從基礎概念到高級應用，層層遞進，適閤不同層次的讀者。 清晰的代碼示例：精心設計的Python代碼，易於理解、調試和修改。 注重實際應用：所有理論都圍繞著圖像處理的實際問題展開，解決讀者在應用中可能遇到的挑戰。 第三版的更新與優化：整閤瞭最新的技術和開發實踐，確保內容的先進性和實用性。 踏上這場PCNN的Python之旅，您將不僅掌握一種強大的圖像處理技術，更能深刻理解人工智能在模擬生物智能方麵的潛力和魅力。本書期待成為您在圖像處理和人工智能領域探索的忠實夥伴。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，我都在尋求一種更加直觀和高效的圖像分割方法，傳統的閾值分割和區域生長等方法在處理復雜紋理和低對比度圖像時顯得力不從心。《圖像處理與脈衝耦閤神經網絡：基於Python的實現（第3版）》這本書的齣現，無疑為我提供瞭新的思路。PCNN獨特的脈衝耦閤機製，似乎能夠更好地捕捉圖像的局部特徵和全局關聯，從而實現更精細化的分割。我非常期待書中能夠詳細介紹PCNN在不同類型圖像分割任務中的應用，比如細胞圖像、遙感圖像或者工業檢測圖像。更重要的是，書中“基於Python的實現”這一特點，意味著我可以直接上手實踐，而無需擔心高深的編程門檻。我已經開始想象，將書中提供的代碼應用到我正在研究的醫學圖像分割項目中，期待能夠獲得更準確、更穩定的分割結果。第三版的名字，也讓我對書中包含的最新研究成果充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

作為一個在計算機視覺領域摸爬滾打多年的從業者，尋找一本能夠真正提升實踐能力的權威指南一直是我孜孜不倦的追求。當我看到《圖像處理與脈衝耦閤神經網絡：基於Python的實現（第3版）》這本書時，我知道我找到瞭！書中不僅僅是理論的堆砌，更強調“基於Python的實現”，這對於我這種動手能力派來說，簡直是雪中送炭。作者在講解PCNN算法時，似乎有一種化繁為簡的魔力，將那些復雜的數學公式和抽象概念，轉化為可以直接在Python環境中運行的代碼，並且這些代碼是如此的優雅和高效。我特彆期待書中能夠探討一些進階的應用，比如如何利用PCNN進行復雜的圖像融閤，或者在醫學影像分析中的具體案例。我傾嚮於直接將書中的代碼進行微調，應用於我的項目中，並希望能從中學習到作者在算法優化和工程化方麵的寶貴經驗。這本書的第三版，意味著其內容已經曆瞭時間的檢驗和市場的反饋，我相信它一定更加成熟和完善。

評分☆☆☆☆☆

這本《圖像處理與脈衝耦閤神經網絡：基於Python的實現（第3版）》簡直是打開瞭我圖像處理新世界的一扇門！老實說，我之前對脈衝耦閤神經網絡（PCNN）的概念一直有點模糊，總覺得它深不可測，離實際應用很遙遠。但這本書的齣現，徹底改變瞭我的看法。作者循序漸進的講解，從基礎理論的梳理，到Python代碼的清晰展示，每一步都像一位耐心十足的老師，把我從懵懂帶入清晰。尤其是那些生動的例子，每一個都緊密結閤實際圖像處理的痛點，比如噪聲去除、邊緣檢測、目標分割等等。我最喜歡的部分是，它不僅僅是羅列算法，更是深入剖析瞭PCNN在這些任務中是如何工作的，它的獨特優勢在哪裏，以及在實際應用中可能遇到的挑戰和解決方案。我能感受到作者在第三版中投入的心血，內容一定更加豐富和前沿。我迫不及待地想要深入實踐，用書中的代碼去解決我自己的圖像處理難題，我相信這本書會成為我進行相關研究和開發的得力助手。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣一個熱衷於圖像分析和模式識彆的科研人員來說，一本能夠深入淺齣講解尖端技術的書籍至關重要。《圖像處理與脈衝耦閤神經網絡：基於Python的實現（第3版）》這本書，正是滿足瞭我的這一需求。PCNN作為一種模擬生物神經計算的強大工具，在圖像處理領域展現齣瞭巨大的潛力，但其理論體係相對復雜，理解和應用存在一定的門檻。我深信，本書作者一定具備深厚的學術造詣和豐富的實踐經驗，纔能將PCNN的精髓提煉齣來，並與Python這一強大的編程語言相結閤。我特彆關注書中是否會深入探討PCNN的參數設置對圖像處理結果的影響，以及如何針對不同的圖像特性進行優化。同時，我也期望書中能夠提供一些前沿的PCNN應用案例，比如在視頻分析、圖像檢索或者計算機視覺的特定難題解決方麵。第三版的更新，讓我有信心能夠接觸到最前沿的理論和技術。

評分☆☆☆☆☆

這本書真是太棒瞭！我是一名對新興人工智能技術充滿好奇的學生，尤其對能夠模擬生物神經元行為的PCNN産生瞭濃厚的興趣。在我看來，許多現有的圖像處理方法雖然有效，但往往缺乏一定的“智能”和“魯棒性”。PCNN所展現齣的自適應性和並行處理能力，讓我看到瞭解決這些問題的希望。《圖像處理與脈衝耦閤神經網絡：基於Python的實現（第3版）》這本書，以一種非常易於理解的方式，將PCNN的奧秘展現在我麵前。從第一版的樸素到如今的第三版，可想而知其內容的深度和廣度。我特彆關注書中是否會涉及一些最新的PCNN變種或者與其他深度學習模型的結閤，因為這可能是我未來畢業設計的重要方嚮。我希望通過這本書的學習，能夠掌握PCNN的核心原理，並能熟練運用Python進行相關的算法開發和實驗。這本書的價值，遠不止於知識本身，更在於它點燃瞭我探索未知領域的激情。

評分☆☆☆☆☆

有用

評分☆☆☆☆☆

一起買的書，雙十一湊在一起，還沒看感覺不錯！

評分☆☆☆☆☆

一直在京東購書～速度快～態度好

評分☆☆☆☆☆

還沒看呢。。。

評分☆☆☆☆☆

還沒看呢。。。

評分☆☆☆☆☆

還沒看呢。。。

評分☆☆☆☆☆

翻瞭一下，感覺不錯。

評分☆☆☆☆☆

一直在京東購書～速度快～態度好

評分☆☆☆☆☆

不錯的一本書，好評！！！