本书是一部卓越的数学科学与教育著作。自第一版问世50多年来，本书多次再版，至今仍被俄罗斯的综合大学以及技术和师范院校选作数学分析课程的基本教材之一，并被翻译成多种文字。在世界范围内广受欢迎。 本书所包括的主要内容是在20世纪初最后形成的现代数学分析的经典部分。本书第一卷包括实变量一元与多元微分学及其基本应用；第二卷研究黎曼积分理论与级数理论；第三卷研究多重积分、曲线积分、曲面积分、斯蒂尔吉斯积分、傅里叶级数与傅里叶变换。 本书的特点是：一、含有大量例题与应用实例；二、材料的叙述通俗、详细和准确；三、在极少使用集合论的（包括记号）同时保持了叙述的全部严格性，以便读者容易初步掌握本课程的内容。 本书可供各级各类高等学校的数学分析与高等数学课程作为教学参考书，是数学分析教师极好的案头用书

该算法可以实现在频域解解卷积，包含排序算法，亲测好用

ASP.NET开发实例大全（提高卷）筛选、汇集了ASP.NET开发从基础知识到高级应用各个层面约600个实例及源代码，每个实例都按实例说明、关键技术、设计过程、详尽注释、秘笈心法的顺序进行了分析解读。 《ASP.NET开发实例大全（提高卷）》分6篇共20章，主要内容有ASP.NET网站开发常备技术、ASP.NET前端技术应用开发、ASP.NET与Word文件交互操作、ASP.NET高效应用Excel文件、ADO.NET数据库操作技术、ADO.NET事务应用、SQL嵌入ADO.NET实现查询操作、SQL嵌入ADO.NET高级应用、高效的数据源文件XML的应用、查询内存中对象LINQ to Objects、查询关系数据库LINQ to SQL、使用LINQ操作数据集LINQ to DataSet、新型XML操作技术LINQ to XML、水晶报表基本应用（筛选、排序与分组）、水晶报表高级应用（交叉表与子报表应用）、Web Service服务的应用、网站性能优化与安全策略、程序开发设计模式与架构、网站设计与网页配色、ASP.NET典型项目开发等。配书光盘附带了实例的源程序和部分讲解视频。 《ASP.NET开发实例大全（提高卷）》既适合ASP.NET程序员参考和查阅，也适合ASP.NET初学者，如高校学生、软件开发培训学员及相关求职人员学习、练习、速查使用。 ASP.NET开发实例大全（提高卷）目录 第1篇 ASP.NET网站高效开发篇 第1章 ASP.NET网站开发常备技术 第2章 ASP.NET前端技术应用开发 第3章 ASP.NET与Word文件交互操作 第4章 ASP.NET高效应用Excel文件 第2篇 ASP.NET数据库应用篇 第5章 ADO.NET数据库操作技术 第6章 ADO.NET事务应用 第7章 SQL嵌入ADO.NET实现查询操作 第8章 SQL嵌入ADO.NET高级应用 第9章 高效的数据源文件XML的应用 第3篇 LINQ技术开发篇 第10章 查询内存中对象――LINQ to Objects 第11章 查询关系数据库――LINQ to SQL 第12章 使用LINQ操作数据集――LINQ to DataSet 第13章 新型XML操作技术――LINQ to XML 第4篇 水晶报表与Web服务篇 第14章 水晶报表基本应用（筛选、排序与分组） 第15章 水晶报表高级应用（交叉表与子报表应用） 第16章 Web Service服务的应用 第5篇 网站安全与架构模式篇 第17章 网站性能优化与安全策略 第18章 程序开发设计模式与架构 第6篇 综合应用篇 第19章 网站设计与网页配色 第20章 ASP.NET典型项目开发案例

内容概要：通过简单手势识别，带着读者做一遍软件安装、数据集采集、图像处理、神经网络训练、网络的测试、综合应用的过程中，了解图像处理、卷积神经网络的核心原理。在手写手势识别源码的过程中会梳理过流程的核心逻辑，简化代码实现过程，保留核心功能，例如：图像减采样、阈值分割、平滑滤波、边缘提取等内容实现。 适合人群：具备一定图像处理、深度学习基础 能学到什么：①如何在MATLAB上利用笔记本自带的摄像头进行图像采集；②图像减采样、阈值分割、平滑滤波、边缘提取都是如何设计和实现的；③卷积神经网络是如何设计、训练以及应用的。 阅读建议：此资源以开发简单手势识别学习图像处理和卷积神经网络的原理和内核，不仅是代码编写实现也更考验读者的代码调试能力，所以在学习的过程要结合这些内容一起来实践，并调试对应的代码。

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差不多可以凑活着看

ava领域*有影响力和价值的著作之一，由拥有20多年教学与研究经验的资深Java技术专家撰写(获Jolt大奖)，与《Java编程思想》齐名，10余年全球畅销不衰，广受好评。第10版根据Java SE 8全面更新，同时修正了第9版中的不足，系统全面讲解了Java语言的核心概念、语法、重要特性和开发方法，包含大量案例，实践性强。 　　本书共14章。第1章概述Java语言与其他程序设计语言不同的性能；第2章讲解如何下载和安装JDK及本书的程序示例；第3章介绍变量、循环和简单的函数；第4章讲解类和封装；第5章介绍继承；第6章解释接口和内部类；第7章讨论异常处理，并给出大量实用的调试技巧；第8章概要介绍泛型程序设计；第9章讨论Java平台的集合框架；第10章介绍GUI程序设计，讨论如何建立窗口、如何在窗口中绘图、如何利用几何图形绘图、如何采用多种字体格式化文本，以及如何显示图像；第11章详细讨论抽象窗口工具包的事件模型；第12章详细讨论Swing GUI工具包；第13章介绍如何将程序部署为应用或applet；第14章讨论并发。本书最后还有一个附录，其中列出了Java语言的保留字。

Java领域最有影响力和价值的著作之一，拥有20多年教学与研究经验的资深Java技术专家撰写（获Jolt大奖），与《Java编程思想》齐名，10余年全球畅销不衰，广受好评。第9版根据JavaSE7全面更新，同时修正了第8版中的不足，系统全面讲解Java语言的核心概念、语法、重要特性和开发方法，包含大量案例，实践性强。 《Java核心技术·卷1：基础知识》共14章。第1章概述了Java语言与其他程序设计语言不同的性能；第2章讲解了如何下载和安装JDK及本书的程序示例；第3章介绍了变量、循环和简单的函数；第4章讲解了类和封装；第5章介绍了继承；第6章解释了接口和内部类；第7章概述了图形用户界面程序设计知识；第8章讨论AWT的事件模型；第9章探讨了SwingGUI工具箱；第10章讲解如何部署自己的应用程序或applet；第11章讨论异常处理；第12章概要介绍泛型程序设计；第13章讲解Java平台的集合框架；第14章介绍了多线程。本书最后还有一个附录，其中列出了Java语言的保留字。

由于激光点云数据的无序性、离散性、稀疏性，基于深度学习的三维点云数据的特征提取具有一定难度。针对目前局部信息提取不充分，区域信息的合并有限的问题，提出了一种基于层级边缘卷积的点云分类网络，用于三维视觉中点云模型识别任务。本文采用层级结构的思想，通过层级几何信息模块对特征进行有效提取和归纳。对于每个层级几何信息提取模块，首先对点云模型进行下采样并构建局部区域，对每个局部区域中点与点之间的距离和特征进行建模，获得局部区域的几何信息，最后聚合多个采样点的局部结构特征。实验结果表明，本算法在ModelNet40数据集上的识别准确率为91.5%。与已有的三维点云模型识别分类算法相比，本文算法能够更充分地提取局部信息，进一步提高三维点云模型分类的准确率

近年来，深度学习在计算机视觉领域中的表现优于传统的机器学习技术，而图像分类问题是其中最突出的研究课题之一。传统的图像分类方法难以处理庞大的图像数据，且无法满足人们对图像分类精度和速度的要求，而基于深度学习的图像分类方法突破了此瓶颈，成为目前图像分类的主流方法。从图像分类的研究意义出发，介绍了其发展现状。其次，具体分析了图像分类中最重要的深度学习方法（即自动编码器、深度信念网络与深度玻尔兹曼机）以及卷积神经网络的结构、优点和局限性。再次，对比分析了方法之间的差异及其在常用数据集上的性能表现。最后，探讨了深度学习方法在图像分类领域的不足及未来可能的研究方向。