Essential Calculus: Early Transcendental Functions 5/e (Metric Version) (5版)
其他會員也一起購買
【簡介】
Description
Welcome to the International Metric Version of Essential Calculus: Early Transcendental Functions. For this metric version, the units of measurement used in most of the examples and exercises have been changed from U.S. Customary units to metric units. We did not convert problems that are specific to the U.S. Customary units, such as dimensions of a baseball field or U.S. postal rates. We are excited to offer you a new edition with more resources then ever that will help you understand and master calculus. This text includes features and resources that continue to make Essential Calculus: Early Transcendental Functions a valuable learning tool for students and a trustworthy teaching tool for instructors.
Essential Calculus: Early Transcendental Functions provides the clear instruction, precise mathematics, and thorough coverage that you expect for your course.
【目錄】
Table of Contents
1. Limits and Their Properties
2. Differentiation
3. Applications of Differentiation
4. Integration
5. Applications of Integration
6. Integration Techniques and Improper Integrals
7. Infinite Series
8. Parametric Equations, and Polar Coordinates
9. Vectores and the Geometry of Space
10. Vector-Valued Functions
11. Functions of Several Variables
12. Multiple Integration
13. Vector Analysis
Appendix A. Proofs of Selected Theorems (Online)*
Appendix B. Integration Tables
Appendix C. Precalculus Reviews (Online)*
Appendix D. Rotation and the General Second-Degree Equation (Online)*
Appendix E. Complex Numberss (Online)*
Appendix F. Business and Economic Applications (Online)*
Answers to Selected Exercises
Index
原價:
1350
售價:
1280
現省:
70元
立即查看
邊緣AI－使用NVIDIA Jetson Orin Nano開發具備深度學習、電腦視覺與生成式AI功能的ROS2機器人 (1版)
類似書籍推薦給您
【簡介】
內容簡介:★ NVIDIA DLI 深度學習機構白金級認證講師專業講解 ★ ★ 完整解析 NVIDIA Jetson 邊緣運算電腦，最新的 Jetson Orin Nano Super 算力飆升1.7倍！【Jetson Orin Nano Super】NVIDIA 執行長黃仁勳盛讚的1.7倍AI算力提升在這裡！【加速運算】NVIDIA Jetson 系列邊緣運算電腦，搭載 CUDA 與 TensorRT 加速技術，實現掌上高速運算的承諾。【立體機器視覺】整合 Intel RealSense 與 StereoLab ZED 景深攝影機，讓機器人擁有清晰的空間感知能力。【ROS2 作業系統】機器人智慧全面升級，輕鬆實現各種自動化任務。【生成式 AI 應用】在裝置端執行各種大語言、圖像、語音與 Cosmos 等多模態生成模型，讓無限創意在邊緣運算中展翅高飛！
【目錄】
章節說明:第 1 章 單板電腦與邊緣運算1.1 邊緣運算裝置1.2 單板電腦1.3 NVIDIA 線上資源1.4 NVIDIA Jetson 家族1.5 Jetson Orin Nano 開發套件開箱1.6 總結第 2 章 Jetson Orin Nano 初體驗2.1 Jetson Orin Nano 開機！2.2 基礎系統操作2.3 Jetson Orin Nano Super2.4 總結第 3 章 深度學習結合視覺辨識應用3.1 OpenCV 電腦視覺函式庫3.2 NVIDIA 深度學習視覺套件包3.3 總結第 4 章 整合深度視覺4.1 Intel RealSense 景深攝影機4.2 ZED 景深攝影機4.3 總結第 5 章 ROS2 機器人作業系統5.1 ROS / ROS25.2 NVIDIA Issac ROS5.3 安裝 ROS25.4 RK ROS2 移動平台5.5 ROS2 基本節點5.6 AI 節點5.7 進階應用5.8 總結第 6 章 生成式 AI 結合邊緣運算裝置6.1 淺談生成式 AI6.2 NVIDIA Jetson Generative AI lab6.3 總結
立即查看
Python從初學到生活應用超實務（電腦視覺與AI加強版）：讓Python幫你處理日常生活與工作中繁瑣重複的工作 (2版)
類似書籍推薦給您
立即查看
影像處理與電腦視覺
ISBN13：9789865522261
出版社：東華書局
作者：鍾國亮
裝訂／頁數：平裝／572頁
規格：26cm*19cm*2.5cm (高/寬/厚)
版次：7
出版日：2020/09/29
中國圖書分類：特殊電腦方法
內容簡介
1.本書為影像處理與電腦視覺入門導讀書籍，以基礎技術為主。在每一章節中均有相關的範例說明，幫助讀者能對內容有更深入的了解。
2.在第七版中，除了勘誤外，主要增加了第十六章：深度學習在電腦視覺的應用之內容。
3.本書除了適合大學部同學作為修課之教科書外，亦可給研究所同學作為初次探索影像處理與電腦視覺相關領域之導讀書目，希望讀者能透過本書得到學習的助益與樂趣。
目錄
Chapter 1 光、影像、品質與浮水印
Chapter 2 形態學、DCT、人臉定位與 FFT
Chapter 3 影像品質的改善與回復
Chapter 4 測 邊
Chapter 5 門檻值決定與區域的分割
Chapter 6 直線與道路偵測
Chapter 7 圓與橢圓偵測
Chapter 8 紋理描述與分類
Chapter 9 圖形識別、匹配與三維影像重建
Chapter 10 空間資料結構設計與應用
Chapter 11 分群與應用
Chapter 12 影像與視訊壓縮
Chapter 13 影像資料庫檢索
Chapter 14 彩色影像處理
Chapter 15 三維影像的彩現
Chapter 16 深度學習在電腦視覺的應用
立即查看
TQC+ 動態與視覺特效認證指南 After Effects CC (1版)
類似書籍推薦給您
【簡介】
「動態與視覺特效認證指南 After Effects CC」，係為TQC+ 視傳設計領域之動態與視覺特效能力鑑定，以實務操作方式進行認證，評核符合企業需求的新時代專業設計人才。亦為考核「動態與視覺特效專業人員」必備專業技能之一。
1.範例題目之設計均以實務應用為導向，品質及認證公信力最具權威！
2.本書為「動態與視覺特效After Effects CC」認證之教學、題庫（包含「動態表現能力」、「合成視覺特效表現能力」共計2大類20題）與解題說明。
3.額外提供「動態與視覺特效實務After Effects CC」認證之題庫（包含「動態與視覺特效設計綜合能力」共計1大類10題）。
4.透過本書範例題目練習系統，依類別進行自我測驗，提升學習效率。
5.配合中華民國電腦技能基金會（https://www.csf.org.tw）測驗流程，一舉取得專業證照，讓您求學、求職更具競爭力。
※本書範例題目內容為認證題型與命題方向之示範，正式測驗試題不以範例題目為限。
【目錄】
如何使用本書（含軟硬體需求、商標及智慧財產權聲明、系統使用說明）
認證說明
作者序
基金會序
CHAPTER 1 觀念與功能說明
1-1 前言與基本觀念
1-1-1 前言
1-1-2 動態與視覺特效基本觀念
1-2 面板與素材管理
1-2-1 功能面板／專案建立設定
1-2-2 素材與檔案管理
1-2-3 圖層元件
1-2-4 圖層屬性與觀念（命名、色標、shy etc.）
1-3 功能應用
1-3-1 合成面板解說
1-3-2 工具列
1-3-3 動畫與時間軸
1-3-4 特效濾鏡與擴充性
1-3-5 作業環境設定
1-3-6 算圖格式設定
1-3-7 常用快捷鍵
CHAPTER 2 動態與視覺特效認證篇After Effects CC
2-1認證規範
2-1-1 第一類 動態表現能力
2-1-2 第二類 合成視覺特效表現能力
2-2動態表現能力題庫
2-2-1 題庫及解題步驟
101 紅綠燈
102 Circle Shockwave
103 水墨動畫效果的動畫影片設計
104 彈跳球
105 漸層視覺處理
106 鈔票動起來
107 動態技巧
108 Spotlight on Deer
109 穀倉
110 菊
2-3合成視覺特效表現能力題庫
2-3-1 題庫及解題步驟
201 後製效果技巧
202 夾娃娃機
203 綠幕去背動態遮罩與合成畫面技巧
204 3D運用
205 修圖追蹤
206 視覺處理
207 The Grid
208 手機螢幕
209 日光夜景
210 火車窗外
CHAPTER 3 動態與視覺特效實務認證篇After Effects CC
3-1認證規範
3-1-1 第一類 動態與視覺特效設計綜合能力
3-2動態與視覺特效設計綜合能力題庫
3-2-1 題庫
101 熔岩燈
102 視覺處理
103 旗幟飄揚
104 Happy Birthday
105 閃爍文字
106 片頭設計-FOCUS
107 片頭設計-Turf War
108 穿越雲霧
109 片頭設計-嗡嗡嗡
110 月台上的老人
CHAPTER 4 系統安裝及操作說明
4-1 練習系統安裝及操作
4-2 測驗系統安裝及操作
4-3 範例試卷題目
附錄
問題反應表
立即查看
AI Vision × LLM 電腦視覺應用聖經：OpenCV × YOLO × Ollama 解鎖多模態全攻略 (1版)
類似書籍推薦給您
【簡介】
⛧⛦ 一本搞定 LLM 看圖說故事與即時影像分析 ⛦⛧
⛧⛦ 十款熱門模型實際解決生活中 AI Vision 問題 ⛦⛧
⛧⛦ 用「自己的」資料集在本地端訓練 YOLO 模型 ⛦⛧
⛧⛦ 無痛設計 Web 互動介面，輕鬆部署 AI 模型 ⛦⛧
『AI Vision × LLM』劃開多模態應用的新時代
從輸入文字生成圖片，到上傳照片讓 LLM 看圖說故事，AI 電腦視覺技術結合 LLM 的多模態應用正席捲全球。但這些令人驚豔的應用背後，其實倚賴多項核心技術——包含物體偵測、人臉辨識、情緒與年齡分析、或是影像文字識別，以及對於文字的理解與生成，這才賦予 AI 真正「看懂」影像內容的能力。
實際解決現實生活中的 AI Vision 問題
帶領讀者以多款熱門模型如 YOLO、OpenCV DNN、MediaPipe、CVZone 3D、DeepFace、Dlib、LiteRT、EasyOCR，打造刷臉門禁系統、即時口罩偵測、微笑自拍、手勢操控投影片、AI 健身教練、車牌辨識、結帳櫃台人流與高速公路車流分析等多項實用專案，讓讀者親身體驗 AI Vision 在真實場景中的應用價值。
不僅會用，還能自行訓練專屬 AI 模型
讓你不只會活用現成的模型，還能自己動手標註資料並訓練屬於你的 YOLO 模型。並且透過 Streamlit 設計 Web 互動介面，將訓練成果部署為具備即時偵測與辨識功能的 Web 應用程式，實現從標註資料、模型訓練到應用上線的完整流程。
親手打造多模態 AI 應用，收穫滿滿成就感
整合前述 AI Vision 技術與大型語言模型（LLM），或運用 Ollama 的多模態工具 Llama-Vision，再搭配 Streamlit，即可實作出讓 LLM 分析影像內容或情境的 Web 智慧應用，例如路況分析或圖片描述，讓 AI 真正具備視覺理解與語意回應的能力。
零基礎也能無痛入門
本書主打「從做中學」的實作導向，即使沒有深厚的理論基礎，也能快速掌握 Python 的 AI 模型與實用套件。至於不熟悉的語法、函式用法、AI 模型原理，或是特定功能的程式碼編寫與修改，則交由 ChatGPT 給予我們即時協助，讓學習更有效率。
無論你是 AI 初學者還是開發者，本書都能帶你輕鬆入門、快速上手，從零開始打造專屬的 AI 專案，成為 AI Vision × LLM 的超酷玩家！🎉
本書特色
➢ 精選多款熱門 AI 模型，打造貼近生活情境的 AI Vision 實務應用
➢ 提供客製化 WinPython 可攜式套件，快速建立與書中一致的開發環境
➢ 支援 CPU / GPU，完整教學從資料標註到訓練與測試你自己的 YOLO 物體辨識模型
➢ 使用 LabelImg 工具，以人性化的方式進行影像資料集的標註作業
➢ 透過 Streamlit 快速打造 Web 互動介面，無需前端技能即可部署 AI 模型
➢ 整合 Llama-Vision，讓 LLM 在 Web 介面中看圖說故事、回答問題或分析影像內容
➢ 搭配 OpenCV 電腦視覺套件，實作物體、人臉、文字、車牌等偵測與辨識
➢ 探索 Mediapipe × CVZone 3D，實現 3D 視角的手勢辨識與姿態評估
【目錄】
▍第 1 章 使用 Python 虛擬環境建立開發環境
1-1 建立與管理 Python 虛擬環境
1-2 使用 Python 虛擬環境建立本書的開發環境
1-3 安裝本書客製化的 WinPython 可攜式套件
1-4 使用 Thonny 的 Python IDE
1-5 使用 VS Code 的 Python IDE
▍第 2 章 OpenCV 基本使用與 Numpy
2-1 OpenCV 安裝與基本使用
2-2 OpenCV 影像處理
2-3 OpenCV 視訊處理與 Webcam
2-4 OpenCV 影像資料：NumPy 陣列
2-5 OpenCV 影像處理：負片和馬賽克效果
▍第 3 章 OpenCV DNN電腦視覺與文字識別
3-1 OpenCV 哈爾特徵層級式分類器
3-2 OpenCV DNN 模組與預訓練模型
3-3 OpenCV DNN 影像分類與人臉偵測
3-4 OpenCV DNN 物體偵測與文字區域偵測
3-5 Tesseract-OCR 文字識別
▍第 4 章 Mediapipe × CVZone：人臉與臉部網格偵測
4-1 Google MediaPipe 機器學習框架
4-2 CVZone 電腦視覺套件與 MediaPipe
4-3 CVZone 人臉偵測
4-4 CVZone 臉部網格
4-5 CVZone 辨識臉部表情：張嘴/閉嘴與睜眼/閉眼
▍第 5 章 Mediapipe × CVZone：3D 手勢偵測與 3D 姿態評估
5-1 Mediapipe × CVZone 3D 多手勢追蹤
5-2 MediaPipe × CVZone 3D 辨識手勢：剪刀、石頭與布
5-3 MediaPipe × CVZone 3D 辨識手勢：OK 手勢
5-4 MediaPipe × CVZone 3D 人體姿態評估
5-5 MediaPipe × CVZone 3D 辨識人體姿勢：仰臥起坐
5-6 MediaPipe × CVZone 3D 辨識人體姿勢：伏地挺身
▍第 6 章 LiteRT × Dlib × Deepface 電腦視覺應用
6-1 認識與安裝 LiteRT（TensorFlow Lite）
6-2 LiteRT 影像分類與物體偵測
6-3 Dlib 人臉偵測、臉部網格與特徵提取
6-4 face-recognition 人臉識別
6-5 Deepface 情緒辨識與年齡偵測
6-6 OpenCV DNN 預訓練模型：情緒辨識
▍第 7 章 YOLO 電腦視覺應用：物體偵測與追蹤
7-1 認識 YOLO
7-2 YOLO 物體偵測
7-3 YOLO 物體追蹤
7-4 YOLO 電腦視覺應用：即時計算視訊的人數和車輛數
7-5 YOLO 電腦視覺應用：繪出視訊的車輛追蹤線
▍第 8 章 YOLO 電腦視覺應用：影像分類 / 分割與姿態評估
8-1 YOLO 影像分類
8-2 YOLO 影像分割
8-3 YOLO 姿態評估
8-4 YOLO 電腦視覺應用：影像分割的背景替換
8-5 YOLO 電腦視覺應用：辨識人體姿勢
▍第 9 章 訓練你自己的 YOLO 物體偵測模型
9-1 安裝 GPU 版的 YOLO
9-2 取得訓練 YOLO 模型所需的圖檔資料
9-3 使用 LabelImg 標註影像建立資料集
9-4 整理與瀏覽 Roboflow 取得的資料集
9-5 建立 YAML 檔訓練與驗證你的 YOLO 模型
▍第 10 章 Streamlit 的 AI 互動介面設計
10-1 認識與安裝 Streamlit
10-2 建立你的 Streamlit 應用程式
10-3 輸出網頁內容
10-4 繪製圖表與地圖
10-5 建立表單介面的互動元件
10-6 佈局、狀態與聊天元件
10-7 使用快取機制與網頁配置設定
10-8 Streamlit 互動介面設計：建立 YOLO 的 AI 互動介面
▍第 11 章 AI 電腦視覺實戰：刷臉門禁管理、微笑拍照與變臉化妝
11-1 AI 電腦視覺實戰：刷臉門禁管理
11-2 AI 電腦視覺實戰：YOLO 臉部情緒偵測
11-3 AI 電腦視覺實戰：微笑拍照
11-4 AI 電腦視覺實戰：變臉與化妝
▍第 12 章 AI 電腦視覺實戰：手勢操控與 AI 健身教練
12-1 pywin32 套件：Office 軟體自動化
12-2 AI 電腦視覺實戰：手勢操控 PowerPoint 簡報播放
12-3 AI 電腦視覺實戰：AI 健身教練
▍第 13 章 AI 電腦視覺實戰：EasyOCR 車牌辨識與車道偵測系統
13-1 AI 電腦視覺實戰：Tesseract-OCR 車牌辨識
13-2 EasyOCR 的安裝與使用
13-3 AI 電腦視覺實戰：EasyOCR 車牌辨識
13-4 AI 電腦視覺實戰：YOLO 車牌偵測
13-5 AI 電腦視覺實戰：OpenCV 車道偵測系統
▍第 14 章 AI 電腦視覺實戰：YOLO 人流與車流控制
14-1 找出熱區域座標
14-2 判斷目標物體是否進入熱區域
14-3 結帳櫃台的人數控制
14-4 道路的車流控制
14-5 AI 電腦視覺實戰：多個結帳櫃台的人數控制
14-6 AI 電腦視覺實戰：南下 / 北上高速公路的車流控制
▍第 15 章 AI 電腦視覺實戰：打造自己的 AI 模型與整合應用
15-1 使用 Teachable Machine 訓練機器學習模型
15-2 AI 電腦視覺實戰：LiteRT 識別剪刀、石頭或布
15-3 AI 電腦視覺實戰：建立 YOLO 即時口罩偵測
▍第 16 章 AI 電腦視覺實戰：本機 LLM Vision 整合應用
16-1 認識生成式 AI 與 LLM
16-2 LLM API 服務：Groq API
16-3 使用 Ollama 打造本機 LLM
16-4 AI 電腦視覺實戰：Llama-Vision 視覺分析助手
16-5 AI 電腦視覺實戰：Llama-Vision 車牌辨識
16-6 AI 電腦視覺實戰：Llama-Vision 路況分析
▍附錄 A 電子書 Anaconda 開發環境與 Python 程式設計
A-1 建立 Anaconda 的 Python 開發環境
A-2 變數、資料型態與運算子
A-3 流程控制
A-4 函式、模組與套件
A-5 容器型態
A-6 類別與物件
立即查看
華通書坊
