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下面是部分推荐书单

计算机视觉：模型、学习和推理

本书从最基本的概率知识和模型拟合开始讲解，并同时将相关的知识应用于现实问题中，读者据此可以直接应用或者改进这些方法来构建有用的视觉系统。本书包括所有的数学背景知识。详细介绍现代计算机视觉的重要主题，包括图割、机器学习和多视图几何。包含350多张插图，描述70多个算法，同时给出每个算法的实现细节。

视觉计算基础：计算机视觉、图形学和图像处理的核心概念

将图形学、计算机视觉和图像处理融于一体，历经加州大学十余年教学实践，引领视觉计算入门课程新思路

Python机器学习（原书第2版）

本书除了介绍如何用Python和基于Python的机器学习软件库进行实践外，还对机器学习概念的必要细节进行讨论，同时对机器学习算法的工作原理、使用方法以及如何避免掉入常见的陷阱提供直观且翔实的解释，是Python机器学习入门必读之作。

计算机视觉算法：基于OpenCV的计算机应用开发

计算机视觉算法入门必读之作， 较少涉及相关算法的数学证明和实现，基于OpenCV， 以实际的例子和项目循序渐进讲解计算机视觉应用开发，提供完整示例代码

卷积神经网络与计算机视觉

本书不仅包含对卷积神经网络（CNN）的全面介绍，而且分享了CNN在计算机视觉方面的应用经验。本书不要求读者具备相关背景知识，非常适合有兴趣快速了解CNN模型的学生、程序员、工程师和研究者阅读。

统计强化学习：现代机器学习方法

本书是学习和研究强化学习技术的重要参考书籍。全书将统计学习和强化学习结合，从模型无关策略迭代、模型无关策略搜索、模型相关强化学习三个技术路线角度，对强化学习函数估计中的基函数设计、样本重用以及策略搜索、模型估计等做了深入浅出的介绍。

卷积神经网络与视觉计算

本书覆盖内容主要包括设计和开发卷积神经网络架构的一些基本知识。对于那些想要学习或构建深度视觉系统的工程师或学生来说，这本书会是一本非常好的入门读物，可以帮助他们快速地进入这个领域。本书还提供了丰富的理论知识和实操案例，以及一系列完备的工具包，以帮助初学者获得在理解和构建卷积神经网络（CNN）时所必要的基本信息。

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