few practical applications in and of itself, it is a neat idea that could be adapted for practical use

to be very difficult to use this defect for a practical attack and is therefore considered low severity

Steinbach, Vipin Kumar, 2006; PPT；中文译本：数据挖掘导论； A Practical Guide to Data Mining for Business and Industry

Differential Equation （偏微分方程)，这主要用于描述动态过程，或者仿动态过程。 这个学科在Vision中用得比Learning多，主要用于描述连续场的运动或者扩散过程。比如Level set, Optical

1. 轻量而齐全的框架： 我们尽力维持最小的依赖库实现最多的功能。推荐环境下仅需要 CUDA, OpenCV, MKL 或 BLAS 即可编译。 2. 强大的统一的并行计算接口：基于 mshadow-ps

ix#Affine_transformations ）返回完整的转化。 之后，结果可以插入OpenCV的cv2.warpAffine函数，将图像二映射到图像一： 图像对齐结果如下： 3．校正第二张图像的颜色

示，折腾爬虫大概个把月了吧。但是断断续续，一会儿鼓捣python、一会学习sql儿、一会 调试OpenCV，结果什么都没学好。前几天，终于耐下心来，决定还是用python做一个小东西。想了想，决定从爬

悉，目前的识别度已经达到90%。 liuruoze/EasyPR EasyPR基于openCV这个开源库，这意味着所有它的代码都可以轻易的获取。 更重要的是，它能够识别中文，例如车牌为

android-lib-magick CImg JavaCV libpng-android OpenCV Navigation History Flow 网络 AllJoyn Android Apache

应用层开发和学习知识范围和主要工作内容： 百花齐放百家争鸣。Java、C/C++、HTML5相关、OpenGL、OpenCV、UI/UE、自动化测试等等等等。 工作内容五花八门，和业务内容紧密结合。 有一些基础性的知识

1. CS 352: Computer GraphicsGame Development 2. Computer GamesValue of games? Designed experience Science

images[C]//Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2015: 427-436. [5]Gatys

别（ Face APIs ）、语音识别（ Speech APIs ），计算机视觉（ Computer Vision APIs ）和语言理解智能服务（ LUIS ）。↓↓↓ 微软Project Oxford帮助开发人员创建更智能的应用

representation from predicting 10,000 classes[C]//Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2014 IEEE Conference

全球计算机视觉顶级会议 CVPR2020 (IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition，即 IEEE 国际计算机视觉与模式识别会议)

Karpathy 讲授用于计算机视觉的深度学习（Deep Learning for Computer Vision）；3）Richard Socher 讲授用于自然语言处理（NLP）的深度学习（Deep

操纵语言。该语言被划分成若干要素：条款，表达式，谓词，查询和报表。 1. Practical PostgreSQL Website www.commandprompt.com/ppbook/

spontaneously into your Google Analytics, letting deeper vision into your tests’ influence on customers. The script

copies colors and stimulation of the colors for vision impairment. 2. SourceTree This tool is apt

会提供名叫 PowerAI 的软件工具包（面向多种深度学习的应用优化），包括 Berkeley Vision 和 Learning Center 的 Caffe 框架、科学深度学习平台 Torch 、以及