大模型应用开发 RAG实战课
在大模型逐渐成为智能系统核心引擎的今天，检索增强生成（RAG）技术为解决模型的知识盲区以及提升响应准确性提供了关键性的解决方案。
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《机器视觉与机器学习：算法原理、框架应用与代码实现》（宋丽梅 朱新军编著） 《机器视觉与机器学习——算法原理、框架应用与代码实现》内容共10章。第1章为绪论，包括机器视觉的相关概念，机器视觉的发展、基本任务、应用领域与困难，以及马尔视觉理论；第2章为数字图像处理；第3章为相机成像；第4章为相机标定；第5章为Shape from X；第6章为双目立体视觉；第7章为结构光三维视觉；第8章为深度相机，介绍当前颇受欢迎的Kinect、Intel RealSense等深度相机的知识与相关应用；第9章为机器学习基础；第10章为机器学习在机器视觉领域的应用，包括机器学习在模式识别、图像超分辨率重建、图像去噪
作品简介
《机器视觉与机器学习——算法原理、框架应用与代码实现》内容共10章。第1章为绪论，包括机器视觉的相关概念，机器视觉的发展、基本任务、应用领域与困难，以及马尔视觉理论；第2章为数字图像处理；第3章为相机成像；第4章为相机标定；第5章为Shape from X；第6章为双目立体视觉；第7章为结构光三维视觉；第8章为深度相机，介绍当前颇受欢迎的Kinect、Intel RealSense等深度相机的知识与相关应用；第9章为机器学习基础；第10章为机器学习在机器视觉领域的应用，包括机器学习在模式识别、图像超分辨率重建、图像去噪、目标跟踪、三维重建等方面的应用。
内容简介
《机器视觉与机器学习——算法原理、框架应用与代码实现》内容共10章。第1章为绪论，包括机器视觉的相关概念，机器视觉的发展、基本任务、应用领域与困难，以及马尔视觉理论；第2章为数字图像处理；第3章为相机成像；第4章为相机标定；第5章为Shape from X；第6章为双目立体视觉；第7章为结构光三维视觉；第8章为深度相机，介绍当前颇受欢迎的Kinect、Intel RealSense等深度相机的知识与相关应用；第9章为机器学习基础；第10章为机器学习在机器视觉领域的应用，包括机器学习在模式识别、图像超分辨率重建、图像去噪、目标跟踪、三维重建等方面的应用。
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