Практика системного и сетевого администрирования. [Том 1] [2018] Лимончелли

Вашему вниманию предлагается третье издание знаменитой на весь мир книги по практике системного и сетевого администрирования, дополненное 28 новыми главами! В новую версию включены тысячи обновлений и разъяснений, написанных на основе отзывов читателей, а также стратегия DevOps даже для сред, традиционно не предназначенных для DevOps.

Независимо от того, что вы используете - Linux, Unix или Windows - это новое издание описывает основные секреты, которые обычно передавались от наставника к ученику. Этот чудесный, часто смешной рог изобилия информации дает новичкам знания, ценные для всей их карьеры, но при этом они структурированы так, чтобы помочь даже экспертам, работающим над сложными проектами. Какие команды надо набирать на клавиатуре, вы узнаете из других книг.

The Practice of Cloud System Administration: Designing and Operating Large Distributed Systems, Volume 2 Limoncelli

The Practice of Cloud System Administration, Volume 2, focuses on distributed or cloud computing and brings a DevOps/SRE sensibility to the practice of system administration. Unsatisfied with books that cover either design or operations in isolation, the authors created this authoritative reference centered on a comprehensive approach. Case studies and examples from Google, Etsy, Twitter, Facebook, Netflix, Amazon, and other industry giants are explained in practical ways that are useful to all enterprises.

Что лучше: физический сервер или виртуальный?

Наверное, каждый заметный проект или просто каждая крупная организация рано или поздно сталкивается с выбором: покупать физический или арендовать виртуальный сервер? Давай попробуем разобраться, что лучше и экономически оправданно. 🤔

➡️Читать полностью⬅️

Кремний на изоляторе (КНИ, англ. Silicon on insulator, SOI) — технология изготовления полупроводниковых приборов, основанная на использовании трёхслойной подложки со структурой кремний-диэлектрик-кремний вместо обычно применяемых монолитных кремниевых пластин. Данная технология позволяет добиться существенного повышения быстродействия микроэлектронных схем при одновременном снижении потребляемой мощности и габаритных размеров.

➡️Читать далее⬅️

#электроника #схемотехника #железо #hardware

Цифровая обработка изображений [2012] Гонсалес, Вудс

Настоящее издание является результатом значительной переработки книги «Цифровая обработка изображений» (Гонсалес и Уинтц, 1977 г. и 1978 г.; Гонсалес и Вудс, 1992 г. и 2002 г.). Одна из важнейших причин популярности книги, которая уже более 30 лет является мировым лидером в своей области – высокая степень внимания авторов к изменению образовательных потребностей читателя.

Нынешнее издание базируется на самом обширном из когда-либо проводившихся исследований читательского мнения. Как и прежде, основные цели книги — служить введением в основные понятия и методы цифровой обработки изображений, а также создать основу для последующего изучения и проведения самостоятельных исследований в этой области. Все разделы сопровождаются большим количеством примеров и иллюстраций. Книга рассчитана на научных работников, профессиональных программистов, специалистов по компьютерному дизайну, студентов и преподавателей. Книга постоянно занимает первое место в рейтинге прод

Цифровая обработка изображений в информационных системах [2002] Грузман

Цифровая обработка изображений - интенсивно развивающаяся научная область, которая находит все более широкое применение в различных информационных технических системах: радиолокационных, связи, телевизионных и др. В настоящем учебном пособии рассмотрены следующие задачи обработки изображений: Дискретизации и квантования, улучшения визуального качества путем поэлементного преобразования, подавления помех и восстановления, геометрического преобразования и привязки, фотограмметрии и стереовидения, выделения контуров и сегментации, распознавания объектов и математической морфологии, кодирования и сжатия, вычислительной томографии.

Цифровая обработка цветных изображений [1995] Шлихт

Книга предназначена для всех желающих познакомиться с основами теории цвета и принципами работы различных устройств, применяемых в составе издательских систем, мультимедиа, аудио- и видеопроизводства. Книга подробно знакомит с теорией цвета и ее применением в полиграфии, принципами действия и применения сканеров и видео-АЦП, принципами сжатия и хранения видеоданных, калибровки сканеров и видео-АЦП, мониторов и принтеров; описывает работу с мультимедиа-приложениями, процесс вывода изображений на пленку, специальные методы печати и разработки программ. Приложение содержит основные сведения о наиболее распространенных форматах файлов. Стиль подачи материала рассчитан на начинающего специалиста. Многочисленные иллюстрации помогут лучше усвоить материал.

Цифровая обработка 2D- и 3D-изображений [2011] Красильников

Изложены теоретические основы цифровой обработки 2D- и 3D-изображений. Подробно рассмотрены статистические характеристики изображений и помех, колориметрические системы и управление цветом, зрительная система и восприятие изображений, оцифровка изображений, линейная и нелинейная обработка изображений, геометрические преобразования изображений, морфологические операции и их применение, сегментация изображений, компрессия изображений без потери и с потерей информации, объемные изображения, виртуальная реальность и трехмерное сканирование, цифровое видео и телевидение. Наряду с традиционными методами обработки и компрессии неподвижных изображений и видеопоследовательностей, рассмотрены новейшие.

Быстрые алгоритмы в цифровой обработке изображений [1984] Хуанг

Изложены основы теории и применения новых эффективных в вычислительном отношении алгоритмов цифровой обработки изображений. Рассмотрены алгоритмы быстрого транспонирования двумерных массивов, хранящихся во внешних запоминающих устройствах, принципы организации вычислений при реализации алгоритма Винограда дискретного преобразования Фурье, позволяющего выполнить его с: уменьшенным, по сравнению с известными алгоритмами быстрого преобразования Фурье, числом умножений;

Цифровая обработка изображений в среде MATLAB [2006] Гонсалес

Монография предназначена для тех, кто хочет в короткие сроки освоить методы обработки изображений с использованием пакета MATLAB. Книга охватывает самые важные области обработки изображений: градационные преобразования, линейную и нелинейную пространственную фильтрацию, вейвлеты, фильтрацию в частотной области, восстановление, регистрацию, сжатие, морфологическую обработку, сегментацию, представление и описание областей и границ изображений, а также распознавание объектов и обработку цветных изображений. Уникальность книги в том, что в ней показано, как использовать мощный инструментарий для написания нового программного кода. Книга будет полезна всем, кто хочет овладеть практическими навыками работы с изображениями, особенно специалистам по дистанционному зондированию, цифровому телевидению, компьютерной микроскопии, системам безопасности, программистам и дизайнерам.

Цифровая обработка изображений (в 2-х книгах) [1982] Прэтт

Монография крупного американского специалиста в области обработки изображений, который с 1971 по 1980 г. возглавлял институт обработки изображений при Калифорнийском университете в Лос-Анжелесе.
Книга отличается систематичностью и полнотой охвата материала по заданной теме , в ней нашли отражение большинство (но естественно не все!) из известных методов и алгоритмов обработки изображений. Освещаются вопросы математического представления непрерывных и дискретных изображений. В русском переводе монография выпускается в двух книгах.
Книга 1 посвящена вопросам математического представления непрерывных и дискретных изображений. Подробно рассмотрены двумерные преобразования, в том числе преобразования Фурье, Адамара и Карунена-Лоэва.
В книге 2 описываются алгоритмы улучшения, реставрации и анализа изображений, а также способы цифрового кодирования. При рассмотрении процессов реставрации и кодирования широко используются двумерные линейные преобразования

Цифровая обработка изображений [2007] Яне

С момента выхода первого издания, опубликованного в 1991 году, "Цифровая обработка изображений" получила широкое применение в качестве учебного пособия. В книге дается полный обзор процесса обработки от получения изображения до выделения интересующих данных. Каждая глава включает упражнения, которые помогут оценить понимание материала, развить полученные навыки и дадут представление о реальных задачах, связанных с обработкой изображений. Большое количество интерактивных упражнений охватывает все рассмотренные в данном пособии темы.

Digital Image Processing, Third Edition [2008] Gonzalez, Woods

Completely self-contained–and heavily illustrated–this introduction to basic concepts and methodologies for digital image processing is written at a level that truly is suitable for seniors and first-year graduate students in almost any technical discipline. The leading textbook in its field for more than twenty years, it continues its cutting-edge focus on contemporary developments in all mainstream areas of image processing–e.g., image fundamentals, image enhancement in the spatial and frequency domains, restoration, color image processing, wavelets, image compression, morphology, segmentation, image description, and the fundamentals of object recognition. It focuses on material that is fundamental and has a broad scope of application.

Digital Signal and Image Processing Using MATLAB [2006] Gerard Blanchet, Maurice Charbit

The most important theoretical aspects of image and signal processing (ISP) for both deterministic and random signals are covered in this guide to using MATLABreg;. The discussion is also supported by exercises and computer simulations relating to real applications such as speech processing and fetal-heart¨Crhythm tracking, and more than 200 programs and functions for numerical experiments are provided with commentary.

Программирование компьютерного зрения на языке Python [2016] Ян Эрик Солем
Programming Computer Vision with Python [2012] Jan Erik Solem

Программирование компьютерного зрения на языке Python [2016] Ян Эрик Солем

Если вы хотите разобраться в основах теории и алгоритмов компьютерного зрения, то эта книга – как раз то, что вам нужно. Вы узнаете о методах распознавания объектов, трехмерной реконструкции, обработке стереоизображений, дополненной реальности и других приложениях компьютерного зрения. Изложение сопровождается понятными примерами на языке Python. При этом объяснения даются в общих чертах, без погружения в сухую теорию. Издание идеально подходит для студентов, исследователей и энтузиастов-любителей с базовыми знаниями математики и навыками программирования.

Programming Computer Vision with Python [2012] Jan Erik Solem

If you want a basic understanding of computer vision’s underlying theory and algorithms, this hands-on introduction is the ideal place to start. You’ll learn techniques for object recognition, 3D reconstruction, stereo imaging, augmented reality, and other computer vision applications as you follow clear examples written in Python. Programming Computer Vision with Python explains computer vision in broad terms that won’t bog you down in theory. You get complete code samples with explanations on how to reproduce and build upon each example, along with exercises to help you apply what you’ve learned. This book is ideal for students, researchers, and enthusiasts with basic programming and standard mathematical skills.

Digital Image Processing [2018 4th] Gonzalez, Woods

Digital Image Processing [2018 4th] Gonzalez, Woods

For 40 years, Image Processing has been the foundational text for the study of digital image processing. The book is suited for students at the college senior and first-year graduate level with prior background in mathematical analysis, vectors, matrices, probability, statistics, linear systems, and computer programming. As in all earlier editions, the focus of this edition of the book is on fundamentals. The 4th Edition, which celebrates the book’s 40th anniversary, is based on an extensive survey of faculty, students, and independent readers in 150 institutions from 30 countries. Their feedback led to expanded or new coverage of topics such as deep learning and deep neural networks, including convolutional neural nets, the scale-invariant feature transform (SIFT), maximally-stable extremal regions (MSERs), graph cuts, k-means clustering and superpixels, active contours (snakes and level sets), and exact histogram matching.