本书介绍计算机专业用到的相关知识和常用的软件。本书共12章，第1~3章结合高中所学数学基础知识，详细讲解了与计算机专业密切相关的数制、排列组合、数论的相关内容；第4章介绍逻辑运算；第5~10章简单介绍计算机专业的编程基础语言：C语言、java语言和Python语言，介绍与专业相关的经典算法和排序方法；第11章介绍矩阵的

《深入浅出Hyperscan：高性能正则表达式算法原理与设计》系统、循序渐进地介绍Hyperscan技术。全书共8章，主要介绍正则表达式、匹配算法和正则表达式匹配所依赖的自动机原理、正则表达式匹配库等，并重点介绍Hyperscan的功能特性、设计原理和性能调优技巧，以及匹配引擎的核心算法和SIMD加速技术的运用，还展示

本书系统地介绍了计算机的基本组成、基本原理和基本分析方法。本书共9章，分别是计算机系统概述、信息表示、逻辑电路基础、运算方法与运算器、存储器、微程序控制计算机、精简指令集计算机、存储体系、输入输出系统，讲述计算机从部件到整机的组织结构和工作原理。本书内容深入浅出，每章均附有习题，可作为高等院校计算机类各专业及相关专业本

本书是计算机组成与体系结构领域的经典教材。它对组成与体系结构领域的必要基础知识进行了全面的介绍。同时，本书涉及领域的前沿进展。与前一版相比，第10版对许多主题进行了修订，并增加了新内容，包括GPGPU、异构多核处理器、嵌入式系统、微控制器、云计算、系统性能、存储器、直接缓存访问、Intel酷睿微架构等。本书对涉及的理论

本书是美国伦斯勒理工学院（RensselaerPolytechnicInstitute,RPI）纪强（QiangJi）教授专门为概率图模型编写的一本专著。本书介绍了计算机视觉中的概率图模型（PGM），讨论了PGM及其在解决计算机视觉中存在的问题，提供了基本概念、定义和属性。专注于PGM的理论，以伪代码和推导的方式对PG

本书致力于利用算法求解实际问题。第1部分介绍算法的核心内容，探讨什么是算法、如何设计算法，同时学习在算法中使用的数据结构。重点讲解排序算法、查找算法和求解图问题的算法。第二部分讨论各种机器学习算法，包括无监督机器学习算法和传统有监督学习算法，详细讨论一些自然语言处理算法和推荐引擎。第三部分讨论更高级的算法概念，重点介绍

本书深入探讨了计算机的基础概念，比如计算机硬件、软件在硬件上的行为，以及随着时间的推移，人们如何解决问题等主题；介绍了现实世界是如何转换成计算机能理解的形式的，组成计算机的基本构件，以及为什么设计与计算机硬件相匹配的程序可以提高性能；还将介绍如何将程序转换为计算机能够理解的机器语言，如何用软件构建块创造Web浏览器等程

本书以高铁场站管理为工作场景，以AI机器视觉基础应用为案例，采用以成果为导向，基于工作过程，结合案例式教学、模块组合、任务驱动的方式进行编写，通过对AI机器视觉体系架构中的基础原型开发、特征汇聚、神经网络、深度学习以及人工智能时代的信息安全等相关基础知识的阐述，展开人工智能相关基础知识的介绍，并附有工作任务书，做到教学

时序逻辑是人工智能和计算机科学领域中的重要建模工具。随着时序逻辑的广泛使用，应用时序逻辑来对复杂系统进行推理和验证的算法也应运而生。其中成功的方法之一就是Resolution算法，这也是本书的主题。1965年美国数理逻辑专家鲁滨逊（J.A.Robinson）提出了一条Resolution推理规则，这标志着Resolut

本书主要内容围绕2D计算机视觉展开，介绍了相关的基础概念、基本原理、典型算法、实用技术和应用成果。本书可在其姊妹篇《3D计算机视觉：原理、算法及应用》前学习。本书将从客观场景出发到最后提取出目标信息的全过程分为4个部分进行介绍。第1部分是图像采集，介绍了基础的图像采集表达技术；第2部分是图像（预）处理，介绍了一些基本的