大数据学习入门书籍(经典)
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大数据学习入门必看书籍
很多对大数据比较感兴趣的人，想知道有关大数据的学习书籍资料有哪些，今天光环大数据来为大家推荐一波大数据学习需要的书籍：
1.《大数据分析：点“数”成金》
该书向读者介绍怎样将大数据分析应用于各行各业。在中，你将了解到如何对数据进行挖掘，怎样从数据中揭示趋势并转化为竞争策略及攫取价值的方法。这些更有意思也更有效的方法能够提升企业的智能化水平，将有助于企业解决实际问题，提升利润空间，提高生产率并发现更多的商业机会。
2、《大数据时代》
《大数据时代》是国外大数据系统研究的先河之作，本书中前瞻性地指出，大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型，并用三个部分讲述了大数据时代的思维变革、商业变革和管理
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变革。《大数据时代》认为大数据的核心就是预测。大数据将为人类的生活创造前所未有的可量化的维度。大数据已经成为了新发明和新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发。书中展示了谷歌、微软、IBM、苹果、facebook、twitter、VISA等大数据先锋们具价值的应用案例。
3、《云端时代杀手级应用：大数据分析》
《云端时代杀手级应用：大数据分析》分什么是大数据、大数据大商机、技术与前瞻3个部分。第一部分介绍大数据分析的概念，以及企业、政府部门可应用的范畴。什么是大数据分析？与个人与企业有什么关系？将对全球产业造成怎样的冲击？第二部分完整介绍大数据在各产业的应用实况，为企业及政府部门提供应用的方向。提供了全球各地的实际应用案例，涵盖零售、金融、政府部门、能源、制造、娱乐、医疗、电信等各个行业，充分展现大数据分析产生的效益。第三部分则简单介绍了大数据分析所需技术及未来发展趋势，为读者提供了应用与研究的方向。
4、《大数据互联网大规模数据挖掘与分布式处理》
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《大数据：互联网大规模数据挖掘与分布式处理》源自作者在斯坦福大学教授多年的“Web挖掘”课程材料，主要关注大数据环境下数据挖掘的实际算法。书中分析了海量数据集数据挖掘常用的算法，介绍了目前Web应用的许多重要话题。主要内容包括：分布式文件系统以及Map-Reduce工具；相似性搜索；数据流处理以及针对易丢失数据等特殊情况的专用处理算法；搜索引擎技术，如谷歌的PageRank；频繁项集挖掘；大规模高维数据集的聚类算法；Web应用中的关键问题：广告管理和推荐系统。
以上就是大数据学习的一些书籍资料推荐，更多大数据学习详情，大家可以到光环大数据咨询了解。
【报名信息】
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机器视觉基础知识详解模板
机器视觉基础知识详解 随着工业4.0时代的到来，机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要，为了能让更多用户获取机器视觉的相关基础知识，包括机器视觉技术是如何工作的、它为什么是实现流程自动化和质量改进的正确选择等。小编为你准备了这篇机器视觉入门学习资料。 机器视觉是一门学科技术，广泛应用于生产制造检测等工业领域，用来保证产品质量，控制生产流程，感知环境等。机器视觉系统是将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 机器视觉优势：机器视觉系统具有高效率、高度自动化的特点，可以实现很高的分辨率精度与速度。机器视觉系统与被检测对象无接触，安全可靠。人工检测与机器视觉自动检测的主要区别有：
为了更好地理解机器视觉，下面，我们来介绍在具体应用中的几种案例。 案例一：机器人+视觉自动上下料定位的应用： 现场有两个振动盘，振动盘1作用是把玩偶振动到振动盘2中，振动盘2作用是把玩偶从反面振动为正面。该应用采用了深圳视觉龙公司VD200视觉定位系统，该系统通过判断玩偶正反面，把玩偶处于正面的坐标值通过串口发送给机器人，机器人收到坐标后运动抓取产品，当振动盘中有很多玩偶处于反面时，VD200视觉定位系统需判断反面玩偶数量，当反面玩偶数量过多时，VD200视觉系统发送指令给振动盘2把反面玩偶振成正面。 该定位系统通过玩偶表面的小孔来判断玩偶是否处于正面，计算出玩偶中心点坐标，发送给机器人。通过VD200视觉定位系统实现自动上料，大大减少人工成本，大幅提高生产效率。 案例二：视觉检测在电子元件的应用： 此产品为电子产品的按钮部件，产品来料为料带模式，料带上面为双排产品。通过对每个元器件定位后，使用斑点工具检测产品固定区域的灰度值，来判断此区域有无缺胶情况。 该应用采用了深圳视觉龙公司的DragonVision视觉系统方案，使用两个相机及光源配合机械设备，达到每次检测双面8个产品，每分钟检测大约1500个。当出现产品不良时，立刻报警停机，保证了产品的合格率和设备的正常运行，提高生产效率。
我所知的计量经济学入门书籍.
我所知的计量经济学入门书籍 由于本科没学懂计量经济学，研究生一开学就带着从师兄那里买的古扎拉蒂的《计量经济学（第三版）》（最新版是第四版）去了图书馆。也许是自己数学学得太烂了，或者自己打心里怕这本科压根就不懂的玩意，看了前几章就看不下去了。 国庆不久我和几个同门见导师，丁际刚老师问我们计量学的什么教材，当时很多班学的古扎拉蒂的书，我们班的刘康泽老师推荐李子奈的《计量经济学》和贺铿的《经济计量学》，我买了本李子奈的书。李子奈的书公式推导规范、重点突出，比较符合中国学生的口味。丁老师说李子奈的书不错，接着向我们推荐伍德里奇的《计量经济学导论：现代观点》，说最好看英文版的。我听了当时肠子都悔青了：本来开学的时候去了趟南湖找古扎拉蒂的计量，看到一排《现代观点》也没在意，还好同去的统计学专业的同学借了本。一个师兄倒是有英文版的，可他却告我：那书他看着后面的忘着前面的。（这可是我道听途说，有意者可去图书馆借清华翻印的英文版） 我从同学那里搞来《计量经济学导论：现代观点》，去文津恶看了几个晚上，收获颇丰。该书将虚拟变量、交互相娓娓道来，文笔自然清新。它还有个突出特点：上手特别快。该书中的每个例题都有对应的数据集，读者可以随时动手来练。（需要此数据集者可以自己上网下载，也可以与我联系）我当时没买电脑，手头上也没有数据集，就没动手，都了第二学期，重新拾起该书，动动鼠标操作Eviews，感觉真爽。 十一月份时，丁老师让我们班分组翻译Daron Acemoglu et al的《西欧的崛起：大西洋贸易与制度变迁》，文中大量使用虚拟变量与交互相使我切身体会到了《现代观点》的魅力。大概是我对《现代观点》没掌握透吧，我对面板数据仍然没有多少概念，这就促使我找寻其他教科书。很幸运，我“撞到”了Stock 和Watson的教科书。我当时看的是东北财大翻译的《经济计量学》，作者将削减班级规模是否能提高学生标准化考试成绩这个例子几乎贯穿了整书的前半部分，涉及到了横截面数据放松经典假设出现的各种可能问题，实在令人耳目一新。 再者，如果说伍德里奇的书风格简洁，Stock和Watson的教科书可以称作语言优美了。因此，我强烈向大家推荐英文版。英文版由上财翻印，名字叫做
对于大数据的认识和理解
对于大数据的认识和理解 这学期选修了网络工程这门课程，当时是抱着扫盲的态度选的这门课程，给自己定的目标不高，只需要对一些基础的概念和网络结构有些认识就可以，以免 以后在人前谈论的时候不至丁成为IT文盲，被一些专业性的技术人员所吓倒。事实证明，态度决定一切，由丁自己刚开始设定的目标就比较低，所以注定能够上升到的水平■也就不局0 经过这几周的学习，对计算机网络的基础知识和大致结构有了一个粗浅的认识。由丁学生本身这方面的基础不扎实，知识结构在这方面比较薄弱，所以不能在技术方面进行深入的研究，只能对一些理论性的知识做一些了解和认识，建立 起大概的知识框架。在学习过程中，魏忠老师所提及的知识中有一点印象最为深刻，关丁大数据Big Data方面的提及引起了我很大的兴趣，越是自己私下里做了一些阅读和查询（主要是维克托迈尔-舍恩伯格的《大数据时代》和网络上查看的一些资料）。最后提交的这篇课程总结就着重报告一下自己在阅读了他人关丁大数据的一些理论后自身的认识。 在这之前，我发现身边很多人都提起过大数据，其中包括老师和同学。可是对丁这些热门的新技术、新趋势人们往往趋之若鸯却乂很难说的透彻，如果你问他大数据和你有什么关系？估计很少同学能说出一二三来。究其原因，一是因为 大家对新技术有着相同的原始渴求，至少知其然在聊天时不会显得很无知”，因为现在人们普遍都有以一种信息焦虑感，别人知道的东西我不知道，就会感到焦虑，无论这些信息对你有没有用；二是在工作和生活环境中真正能参与实践大数据的案例实在太少了，所以大家没有必要花时间去知其所以然。当然我也一样，虽然我希望能有些不一样，但是自己实在欠缺IT这方面的知识，所以也只能查 阅一些资料，翻阅了最新的专业书籍，在自己局限的认识下把这些些零散的资料碎片或不同理解论述综合起来做一个类似丁文献综述的报告，其实我很真诚的希 望进入事物探寻本质。下面就从理论、技术、实践这三个层面写一下大数据的认识大数据的一些相关理论： 最早提出大数据时代到来的是麦肯锡：数据，已经渗透到当今每一个行业 和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对丁海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 业界（IBM最早定义）将大数据的特征归纳为4个“V（量Volume,多样Variety,价值Value,速Velocity）,或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。大数据的起始计量单位至少是P （1000个T＞、E （100万个T）或Z （10亿个第二，数据类型繁多。比如，网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低，商业价值高。第四，处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。 很早就流传着一句话：三分技术，七分数据，得数据者得天下。先不论这句话是谁说得，但是这句话的正确性已经不用去论证了。维克托迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》一书中举了很多例证，都是为了说明一个道理：在大数据时代已经到来的时候要用大数据思维去发掘大数据的潜在价值。书中，作者提及最多的
各个学科推荐书目
看到果壳问答里有人要求推荐各学科入门书籍，想起以前正好做过类似的工作。 是在2009年的时候，集合了科学松鼠会和豆瓣的网友，一起推荐了这些书。 当时的要求是：“先写下你的专业领域，再回答这个问题…如果一个受过高中教育、但完全不了解你这个领域的人想学习之，你推荐哪本入门书籍？?”。大量网友参与，最后总结了以下这些书。不过，最后列出来的书籍，恐怕不完全是高中水平能掌控的，也难怪，不是所有领域都能轻易入门的。 所以，最后我将这个列表定义为：“对想了解某个领域的初学者来说最值得推荐的一本书”。 学科在演进，新书不断出来。今天整理到这里，也希望果壳网的网友继续推荐，一起来打造一份理想的榜单。----------------------------------------------- 1. 师从天才 作者: [美] 罗伯特·卡尼格尔 出版社: 上海科技教育出版社 评语: sunfield推荐（药理学）：介绍里说这本书说的是科研界的师承关系，其实大部分讲的是现代药理学的发展史。 2. 普通生物学 作者: 陈阅增 出版社: 高等教育出版社 评语: 桔子（细胞生物学）推荐：我就是高中看《普通生物学》才突然对生物感兴趣。以至于报考时候脑子里除了生物其它什么也不知道。比后来编的所谓什么“面向21世纪教材”强多了；生物学入门的好书；come_god说：记得高三参加全国生物学竞赛时看的第一本书。《普通生物学》高教出版社 3. 什么是数学 作者: [美] R·柯朗H·罗宾著/I·斯图尔特修订 出版社: 复旦大学出版社 评语: 数学专业众人推荐 4. 病者生存 作者: （美）莫勒姆，（美）普林斯著，邵毓敏译 出版社: 广西科学技术出版社 评语: BoBo（医学）推荐：从新的角度来看我们所生的疾病。英文原本也不长的。这本中译本，看看既新鲜又产生很多奇怪想法。 5. 物理世界奇遇记 作者: （美）伽莫夫/（英）斯坦纳德 出版社: 科学出版社 评语: bullimit（理论物理）推荐：这本书中对理论物理基础做了极富独创性而又深刻的描述，不是一般物理类的科普书-例如时间简史所能够比得上的。 6. 追寻记忆的痕迹
Halcon机器视觉实验指导书
机器视觉软件HALCON 实验指导书 目录 实验1 HALCON 概述，应用范例 实验2 HDevelop介绍，操作编程范例 实验3 HALCON编程接口，高级语言编程 实验4 HALCON数据结构，采集硬件接口 实验5 HALCON采集硬件配置，图像采集 实验6 HALCON二维测量，配准测量与识别定位 实验7 HALCON一维测量，尺寸测量 实验8 HALCON三维测量，3D重建测量 实验1 HALCON 概述，应用范例 实验2 HDevelop介绍，操作编程范例 1 邮票分割 文件名: stamps.dev 第一个例子进行文件分析任务。图5.1展示了部分邮票目录页。它描述了两种不同的邮票：以图形描述为主和以文字描述为主。 为了使用这个例子，必须把文字描述转化为计算机所能理解的形式。你可能使用OCR编程方式，你很快发现由于邮票的图形描述会导致大多数的可使用模块产生错误。于是另一项任务必须要进行预处理：对所有的邮票进行转化(例如,把邮票转化为灰色有价值的纸)，这样就可以使用OCR处理邮票的剩余部分了。
当创造一个应用程序来解决这种问题,对要处理的对象进行特征提取是非常有帮助的。这个任务可以为新手提供解决的这类问题一些的经验。 ●一般而言，特征提取有如下步骤：邮票比纸要黑。 ●邮票包含图像的部分不重叠。 ●邮票具有最大最小尺寸。 ●邮票是长方形的。
图 5.1: Mi c he l图表的部分页. 如果直接使用属性清单而非编程，任务会变得很简单。可惜由于语言的含糊，这是不可能的。所以你需要建构具有精确的语法和语义的语言,尽可能接近非正式的描述。使用HDevelop语法，一个通常的程序看起来如下： dev_close_window () read_image (Catalog, ’swiss1.tiff’) get_image_pointer1 (Catalog, Pointer, Type, Width, Height) dev_open_window (0, 0,Width/2, Height/2, ’black’, WindowID) dev_set_part (0, 0,Height-1, Width-1) dev_set_draw (’fill’) threshold (Catalog, Dark, 0, 110) dev_set_colored (6) connection (Dark, ConnectedRegions) fi l l_u p (ConnectedRegions, RegionFillUp) select_shape (RegionFillUp, StampCandidates, ’area’, ’and’, 10000, 200000) select_shape (StampCandidates, Stamps, ’compactness’, ’and’, 1, 1.5) smallest_rectangle1 (Stamps, Row1, Column1, Row2, Column2) dev_display (Catalog) dev_set_draw (’margin’) dev_set_line_width (3) disp_rectangle1 (WindowID, Row1, Column1, Row2, Column2) 由于一些为止的操作符合不熟悉的语法，这个程序咋看起来会很晦涩。但如果仔细看一下这个操作符，你就会注意以下说明的直接联系。 threshold选择全部图像像素黑暗比值。 connection 合并所有选定像素触摸相互连通区。 selectshape选择区域面积(属性:'面积')在指定区间内。 sm allestrec tangle1计算每个区域的坐标(连续/栏)的包围矩形。 一旦用户熟悉了承操作符和语法、转换就变得很容易。特别需要指出，对于程序来说，图像或者加工区是否被处理并不重要，你可以使用相同的方法处理他们。. 由于中间数据结构的内存管理对用户来说是透明的，你可以不必理会它，你可以集中解决图像分析任务。
新手学习大数据的入门书籍
新手学习大数据的入门书籍 大数据是眼下非常流行的技术名词，自然也催生出了一些与大数据相关的职业，通过对数据的分析挖掘来影响企业的商业决策。想知道有关大数据的学习书籍资料有哪些？，今天千锋教育来为大家推荐一波大数据学习需要的书籍。 《大数据时代》 大数据不是随机样本，而是所有采集数据；大数据不追求精确性，而是允许混杂性；大数据不是分析因果关系，而是相关关系。 2、《爆发》 《爆发：大数据时代预见未来的新思维》揭开了人类行为背后隐藏的模式“爆发”，大胆的提出人类有93%的行为都是可预测的，是一本超越《黑天鹅》惊世之作。神秘色彩十足。
3、《Presto技术内幕》 Presto是Face book开发的数据查询引擎，基于Java语言开发的，专门为大数据实时查询计算而设计和开发的产品，更是大数据实时查询计算产品的佼佼者，比Spark、Impala更加简单、高效。 4、《智能时代》
《智能时代》回顾了科学研究发展的四个范式，用实例证明了数据在科学发现中的位置。 5、《大数据处理之道》 从最初的Hadoop到Spark，再到Storm，到底哪个战斗力更强？《大数据处理之道》分析比较了当下流行的大数据处理技术的优劣及适用场景，包括Hadoop、Spark、Storm、Dremel、Drill等，详细分析了各种技术的应用场景和优缺点。几乎涵盖所有的大数据处理热门技术，语言诙谐，大数据处理技术与应用场景并在，对未来新的大数据处理技术发展趋势进行了预，测，初学者好上手，专业人士可系统的扩展知识。
6、《大数据基础与应用》 数据本身没有丝毫意义，通过统计、分类、萃取、特征抽取等一系列技术手段才能实现其价值。基础≠不重要，大数据初级必须要掌握的理论知识都在这里 7、《超越大数据》 把社交数据、移动数据、位置数据与主数据结合起来, 可以实现与现有客户
各学科的经典书籍
心理学： 精神分析引论--弗洛伊德 梦的解析--弗洛伊德 30部必读的经济学经典 第1部《经济表》弗朗斯瓦·魁奈(法国1694—1774) 第2部《国富论》亚当·斯密(英国1723—1790) 第3部《人口原理》托马斯·罗伯特·马尔萨斯(英国1766—1834) 第4部《政治经济学概论》让·巴蒂斯特·萨伊(法国1767—1832) 第5部《政治经济学及赋税原理》大卫·李嘉图(英国1772—1823) 第6部《政治经济学新原理》西蒙·德·西斯蒙第(法国1773—1842) 第7部《政治经济学的国民体系》弗里德利希·李斯特(德国1789—1846) 第8部《政治经济学原理》约翰·斯图亚特·穆勒(英国1806—1873) 第9部《资本论》卡尔·马克思(德国1818—1883) 第10部《政治经济学理论》威廉·斯坦利·杰文斯(英国1835—1882) 第11部《国民经济学原理》卡尔·门格尔(奥地利1840—1921) 第12部《纯粹政治经济学纲要》里昂·瓦尔拉斯(法国1834—1910) 第13部《资本与利息》欧根·冯·庞巴维克(奥地利185l一1914) 第14部《经济学原理》阿弗里德·马歇尔(英国1842—1924) 第15部《利息与价格》克努特·维克塞尔(瑞典1851—1926) 第16部《财富的分配》约翰·贝茨·克拉克(美国1847—1938) 第17部《有闲阶级论》托尔斯坦·本德·凡勃伦(美国1857—1929) 第18部《经济发展理论》约瑟夫·阿罗斯·熊彼特(奥地利1883—1950) 第19部《福利经济学》阿瑟·赛西尔·庇古(英国1877—1959)
第20部《不完全竞争经济学》琼·罗宾逊(英国1903—1983) 第21部《就业、利息和货币通论》约翰·梅纳德·凯恩斯(英国1883—1946) 第22部《价值与资本》约翰·理查德·希克斯(英国1904—1989) 第23部《通往奴役之路》哈耶克(奥地利1899—1992) 第24部《经济学》保罗·萨缪尔森(美国1915一) 第25部《丰裕社会》约翰·肯尼斯·加尔布雷斯(美国1908—) 第26部《经济成长的阶段》沃尔特·罗斯托(美国1916—) 第27部《人力资本投资》西奥多·威廉·舒尔茨(美国1902—1998) 第28部《资本上义与自由》米尔顿·弗里德曼(美国1912—) 第29部《经济学》约瑟夫·斯蒂格利茨(美国1943—) 第30部《经济学原理》格里高利·曼昆(美国1958—) 30部必读的投资学经典 第1部《聪明的投资者》本杰明·格雷厄姆(美国1894—1976) 第2部《金融炼金术》乔治·索罗斯(美国1930—) 第3部《漫步华尔街》伯顿·马尔基尔(美国1933—) 第4部《克罗淡投资策略》斯坦利·克罗(美国1928—) 第5部《艾略特波浪理论》小罗伯特·R·普莱切特(美国1949—) 第6部《怎样选择成长股》菲利普·A·费雪(美国1908—2004) 第7部《投资学精要》兹维·博迪(美国1943—) 第8部《金融学》罗伯特·C·莫顿(美国1944—)
机器视觉检测的基础知识[大全]
机器视觉检测的基础知识~相机 容来源网络，由“机械展（11万㎡，1100多家展商，超10万观众）”收集整理！ 更多cnc加工中心、车铣磨钻床、线切割、数控刀具工具、工业机器人、非标自动化、数字化无人工厂、精密测量、3D打印、激光切割、钣金冲压折弯、精密零件加工等展示，就在机械展. 相机都有哪些种类？我们常说的CCD就是相机么？除了2D平面相机，是否还有其他种类的相机，原理又是什么？下面这篇文章给您一一道来。 一，相机就是CCD么？ 通常，我们把所有相机都叫作CCD，CCD已经成了相机的代名词。正在使用被叫做CCD的很可能就是CMOS。其实CCD和CMOS都称为感光元件，都是将光学图像转换为电子信号的半导体元件。他们在检测光时都采用光电二极管，但是在信号的读取和制造方法上存在不同。两者的区别如下： 二，像素。 所谓像素，是指图像的最小构成单位。电脑中的图像，是通过像素（或者称为PIXEL）这一规则排列的点的集合进行表现的。每一个点都拥有色调和阶调等色彩信息，由此就可以描绘出彩色的图像。 ▼例如：液晶显示器上会显示「分辨率：1280×1024」等。这表示横向的像素数为1280，纵向的像素数为1024。这样的显示器的像素总数即为1280×1024＝1,310,720。由于像素数越多，则越可以表现出图像的细节，因此也可以说「清晰度更高」。
三，像素直径。 所谓像素直径，是指每个CCD元件的大小，通常使用μm作为单位。严谨的说，这个大小中包含了受光元件与信号传送通路。（＝像素间距，即某个像素的中心到邻近一个像素的中心的距离。）。也就是说，像素直径与像素间距的值是一样的。如果像素直径较小，则图像将通过较小的像素进行描绘，因此可以获得更加精细的图像。可以通过像素直径和有效像素数，求出CCD元件的受光部的大小。 假设某个 CCD 元件的条件如下所示： ·有效像素数…768 × 484 ·像素直径…8.4 μm× 9.8μm 则受光部的大小为 ·横向768 × 8.4μm＝ 6.4512 mm ·纵向484 × 9.8μm＝ 4.7432 mm 四，CCD的大小。 ▼CCD感光元件的大小，一般分为采用英寸单位表示和采用APS-C大小等规格表示这2种方式。采用英寸表示时，该尺寸并不是拍摄的实际尺寸，而是相当于摄像管的对角长度。例如，1/2英寸的CCD表示「拥有相当于1/2英寸的摄像管的拍摄围」。为什么如此计算呢，这是由于当初制造CCD的目的就是用来代替电视机录像机的摄像管的。当时，由于想要继续使用镜头等光学用品的需求比较强烈，由此就诞生了这种奇怪的规格。主要的英寸规格的尺寸如下表所示。
经济学书籍推荐
经济学书籍推荐 一、入门教材：人大版《经济科学译丛系列》： 1、曼昆《经济学原理》上下册，88元。梁小民教授翻译。曼昆为哈佛高才生，天才横溢，属新古典凯恩斯主义学派，研究范围偏重宏观经济分析。 该书为大学一年级学生而写，主要特点是行文简单、说理浅显、语言有趣。界面相当友好，引用大量的案例和报刊文摘，与生活极其贴近，诸如美联储为何存在，如何运作，Greenspan 如何降息以应付经济低迷等措施背后的经济学道理。该书几乎没有用到数学，而且自创归纳出“经济学10大原理”，为初学者解说，极其便利完全没有接触过经济学的人阅读。学此书，可了解经济学的基本思维，常用的基本原理，用于看待生活中的经济现象。可知经济学之功用及有趣，远超一般想象之外。推荐入门首选阅读。目前国内已经有某些教授依据此书编著《西方经济学》教材，在书中出现“经济学10大原理”一词，一眼便可看出是抄袭而来。 2、萨缪尔森《经济学》(Economics) 萨缪尔森，新古典综合学派的代表人物，1970年成为第一个荣获诺贝尔经济学奖的美国人。研究范围横跨经济学、统计学和数学多个领域，对政治经济学、部门经济学和技术经济学有独到的见解。目前经济学各种教科书，所使用的分析框架及分析方法，多采用由他1947年的《微观经济分析》发展糅合凯恩斯主义和传统微观经济学而成的“新古典综合学派”理论框架。他一直热衷于把数学工具运用于静态均衡和动态过
程的分析，以物理学和数学论证推理方式研究经济。目前经济学理论数学化大行其道，此翁实始作俑者。 《经济学》由美国麦格劳——希尔图公司1948年初版。现已出第16版，通行全世界。国内50年代由高鸿业教授根据英文第10版翻译，商务印书馆于1981年出版。市面之16版，是和诺德豪斯合写，由萧深教授翻译，并拆为《宏观经济学》和《微观经济学》两个单行本出版。 全书结构宏伟，篇幅巨大。可谓博大精深。渗透老萨数十年经济学见解。字里行间，三言两语，每有深意。其中诸如“热情的心，冷静的头脑”、“相关未必因果”等言语，可谓经济学之《老子》。读完该书，可了解经济学所探讨问题在经济学体系中之位置及分析框架，对经济学有一个完备之认识框架。知识庞杂，有一体系框架，则适宜以后更进一步学习。学之愈深，愈知此框架之重要。尽管该框架在宏观经济学的微观基础方面仍有断层，但不失为一个好框架。此书国内有机工版发行之英文版。建议直接阅读英文版。 3、斯蒂格利姿《经济学》及系列辅助教材。 斯蒂格利姿在信息经济学成就甚高，此书可作为前二者的补充，前二者所涉及经济学内容主要是以价格理论及边际分析为基础，不包括不对称信息经济学、不确定性分析部分。斯蒂格利姿之《经济学》可填充前二者之空白。 尽管三位作者政策倾向不同，但教材体现凯恩斯主义的特征稍多一点，总体上讲，教材相当客观和公允。很适宜做入门教材。 4、《经济学、原理、问题与政策》及《经济学原理与问题》、〈经
机器视觉教材-贾云得版chapter11..
135 第十一章 深度图(qq584883658) 获取场景中各点相对于摄象机的距离是计算机视觉系统的重要任务之一．场景中各点相对于摄象机的距离可以用深度图(Depth Map)来表示，即深度图中的每一个像素值表示场景中某一点与摄像机之间的距离．机器视觉系统获取场景深度图技术可分为被动测距传感和主动深度传感两大类．被动测距传感是指视觉系统接收来自场景发射或反射的光能量，形成有关场景光能量分布函数，即灰度图像，然后在这些图像的基础上恢复场景的深度信息．最一般的方法是使用两个相隔一定距离的摄像机同时获取场景图像来生成深度图．与此方法相类似的另一种方法是一个摄象机在不同空间位置上获取两幅或两幅以上图像，通过多幅图像的灰度信息和成象几何来生成深度图．深度信息还可以使用灰度图像的明暗特征、纹理特征、运动特征间接地估算．主动测距传感是指视觉系统首先向场景发射能量，然后接收场景对所发射能量的反射能量．主动测距传感系统也称为测距成象系统（Rangefinder)．雷达测距系统和三角测距系统是两种最常用的两种主动测距传感系统．因此，主动测距传感和被动测距传感的主要区别在于视觉系统是否是通过增收自身发射的能量来测距。另外，我们还接触过两个概念：主动视觉和被动视觉。主动视觉是一种理论框架，与主动测距传感完全是两回事。主动视觉主要是研究通过主动地控制摄象机位置、方向、焦距、缩放、光圈、聚散度等参数，或广义地说，通过视觉和行为的结合来获得稳定的、实时的感知。我们将在最后一节介绍主动视觉。 11．1 立体成象 最基本的双目立体几何关系如图11．1(a)所示，它是由两个完全相同的摄象机构成，两个图像平面位于一个平面上，两个摄像机的坐标轴相互平行，且x 轴重合，摄像机之间在x 方向上的间距为基线距离b ．在这个模型中，场景中同一个特征点在两个摄象机图像平面上的成象位置是不同的．我们将场景中同一点在两个不同图像中的投影点称为共轭对，其中的一个投影点是另一个投影点的对应(correspondence)，求共轭对就是求解对应性问题．两幅图像重叠时的共轭对点的位置之差(共轭对点之间的距离)称为视差(disparity)，通过两个摄象机中心并且通过场景特征点的平面称为外极(epipolar)平面，外极平面与图像平面的交线称为外极线． 在图11．1 中，场景点P 在左、右图像平面中的投影点分为p l 和p r ．不失一般性，假设坐标系原点与左透镜中心重合．比较相似三角形PMC l 和p LC l l ，可得到下式： F x z x l '= (11．1) 同理，从相似三角形PNC r 和p RC l r ，可得到下式： F x z B x r '=- (11．2) 合并以上两式，可得： r l x x BF z '-'= (11．3) 其中F 是焦距，B 是基线距离。 因此，各种场景点的深度恢复可以通过计算视差来实现．注意，由于数字图像的离散特性，视差值是一个整数．在实际中，可以使用一些特殊算法使视差计算精度达到子像素级．因
数据库入门书籍推荐
数据库入门书籍推荐 数据库简介数据库（Database）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今六十多年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。 在信息化社会，充分有效地管理和利用各类信息资源，是进行科学研究和决策管理的前提条件。数据库技术是管理信息系统、办公自动化系统、决策支持系统等各类信息系统的核心部分，是进行科学研究和决策管理的重要技术手段。 如何学习数据库数据库应用占到了计算机应用的70%，像计算机程序设计、网页设计、数据存储都用到了它，它有很多的产品，比如：access，SQL server，MySQL，Oracle等的。第一，认清目的，你学数据库是要做什么？是计算机编程，还是网页设计，还是你想用它来存储公司的材料信息。要是前两者，你必须学SQL语言，再选择会操作一个数据库产品比如access，来熟练操作它。但是要是后者你需要的是全面的数据库知识，SQL语言是所有的数据库产品都通用，还是一定要学，这时就不能学些简单的东西了，要学习功能更全更强的了，比如中型数据库SQL server，超大型数据库Oracle等的。这完全取决于你的需要，但是你要是为设计一个大型的电子商务网站做努力，那学access是远远不够的。 第二，要想全面的学习数据库知识，应当分两个部分，第一，现在流行的关系型数据库的基础知识是一定要知道的，比如ER模型，属性，记录，联系的概念，SQL语言等的，学完之后还要掌握各个数据库的特点，比如SQL server，Oracle的特点在哪——就是这样，通用的部分+特殊的部分。 数据库入门书籍推荐一、入门类书籍推荐 1、《MySQL必知必会》
培养成功者的思维应该阅读的7本书籍
培养成功者的思维应该阅读的7本书籍 跨学科的阅读是一件非常有趣的事情，能够将不同领域的知识串联起来思考，好比喝混酒，不小心就醉了。作为《独立思考者应读的7本XX类书籍》今天就来分享几本小弟认为值得一读的经济学书籍。 7. 伟大的博弈 作者：[美] 约翰.S.戈登 趣味指数 6 实用指数 6 经典指数 8 与其说这本书是经济学书籍，倒不如说是金融史诗更加贴切。看完这本书，能够对华尔街的发展史，美国金融的腾飞，有一个深入的认识，从而当在中国进行投资的时候，能够有一个坐标和参照物。这本书难能可贵之处在于不单单是文字的描述，同时通过数据揭示一个更加真实的资本市场。之所以把这本书列在代表入门级别的第一本，是因为当代经济是无法脱开金融单独理解的。PS：本书是作者三部曲之一，另外两本同样值得深读，分别是《财富的帝国》，《资本的冒险》。 6. 苹果橘子经济学（魔鬼经济学） 作者：[美] 史蒂芬?列维特 / [美] 史蒂芬?都伯纳 趣味指数 10 实用指数 6 经典指数 6 作为个人，我非常不想把这本书列入经济学推荐书单。因为我认为本书应该属于另外一个更加有趣和刺激的领域，经济行为学，也是我博客文章的主要定位。 如果说《伟大的博弈》属于正史中的《三国志》，那么这本书就属于奇闻异事中的《大铁锤传》了。作者通过经济学，统计学，以及心理学的概念，解读生活中大量有趣的现象。为什么优秀的治安来自于堕胎法案，为什么孩子的名字和其人生成功与否大有关系？用经济学的思维方式，解读生活。这本书属于经济行为学的经典之作，因此位列入门书籍第二位。 5. 诚信的背后 作者：弗兰克?帕特诺伊
趣味指数 7 实用指数 7 经典指数 7 这本书的作者，堪称打入华尔街的“倒勾”。作为从业人员，大胆揭露华尔街的丑恶和圈钱手法。通过阅读这本书，你能认清，所谓专家，不过是联手抵制门外汉的手段而已。谎言是美丽的，现实是丑陋的。只有认清现实，才能正确对待。正如史怀哲说的：“乐天者一路只看到绿灯，悲观者一路看到的是红灯，而真正的智者是色盲。” 相关阅读：《门口的野蛮人》，《一个经济学杀手的自白》，《说谎者的扑克牌》。 4. 被掩盖的经济学真相 作者：托马斯.索维尔 趣味指数 7 实用指数 8 经典指数 7 从这本书开始，我们将进入从趣味阅读，到本质阅读的部分。打个比方就是从谈恋爱的阶段进入谈婚论嫁锅碗瓢盆，花前月下的美好传说少了，更多的是深入的思考。 本书同样试图解释许多有趣的现象，读大学的成本为何如此高？为何各阶层收入差异如此大？种族歧视来自哪里？但是，各位看官注意了，这都不是重点，作者讲的其实是各种我们常识性理解的谬误，也就是我们为什么犯错的根本原因。更深一层的看，作者其实说的是如何透过现象表面，用经济学的思考方式分析问题的本质。 我常把思考方式比作肠胃，如果你的肠胃不同，即便吃进去的食物相同，最后排泄物的形状一定不同。看足够多的卡通，能否排泄出一个Hello Kitty? 相关阅读《金融的逻辑》，《经济学通识》 3. 美国货币史 作者：[美]米尔顿?弗里德曼等 趣味指数 7 实用指数 8 经典指数 9 不好意思，从《被掩盖的经济学真相》跳到《货币史》就像刚牵了个手就要上床，一下子进展的太快了。
机器视觉简介
机器视觉概述 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS 和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 【应用领域】 机器视觉广泛应用于各个方面，广泛应用于微电子、PCB生产、自动驾驶、印刷、科学研究和军事等领域。 【基本构造】 一个典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头、CCD 照相机、图像处理单元（或图像捕获卡）、图像处理软件、监视器、通讯/ 输入输出单元等。系统可再分为、主端电脑(Host Computer)、影像获取卡(Frame Grabber)与影像处理器、影像摄影机、CCTV镜头、显微镜头、照明设备、Halogen光源、LED光源高周波萤光灯源、闪光灯源、其他特殊光源、影像显示器、LCD、机构及控制系统、PLC、PC-Base控制器、精密桌台、伺服运动机台。 以上涵盖大部分的机器视觉系统组成部分，在本实验室中机器视觉的主要系统组成为：光源、工控机、工业相机、镜头；其中在进行算法设计时尽量的减少对于光源条件的依赖（实验室的光源性能一般，光照条件良好）。 图1 典型的机器视觉系统
图2 本实验室的机器视觉的主要组成 尽量以本实验室现有的实验条件为主，其他需要的部分按实际要求也可以添加。 【工作原理】 机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格/ 不合格、有/ 无等，实现自动识别功能。 【机器视觉系统的典型结构】 一个典型的机器视觉系统包括以下五大块： 1.照明 照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步。
机器视觉入门知识详解
机器视觉入门知识详解 随着工业4.0时代的到来，机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要，为了能让更多用户获取机器视觉的相关基础知识，包括机器视觉技术是如何工作的、它为什么是实现流程自动化和质量改进的正确选择等。小编为你准备了这篇机器视觉入门学习资料。 机器视觉是一门学科技术，广泛应用于生产制造检测等工业领域，用来保证产品质量，控制生产流程，感知环境等。机器视觉系统是将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 机器视觉优势：机器视觉系统具有高效率、高度自动化的特点，可以实现很高的分辨率精度与速度。机器视觉系统与被检测对象无接触，安全可靠。人工检测与机器视觉自动检测的主要区别有：
为了更好地理解机器视觉，下面，我们来介绍在具体应用中的几种案例。 啤酒厂采用的填充液位检测系统为例来进行说明： 当每个啤酒瓶移动经过检测传感器时，检测传感器将会触发视觉系统发出频闪光，拍下啤酒瓶的照片。采集到啤酒瓶的图像并将图像保存到内存后，视觉软件将会处理或分析该图像，并根据啤酒瓶的实际填充液位发出通过-未通过响应。如果视觉系统检测到一个啤酒瓶未填充到位，即未通过检测，视觉系统将会向转向器发出信号，将该啤酒瓶从生产线上剔除。操作员可以在显示屏上查看被剔除的啤酒 瓶和持续的流程统计数据。
机器人视觉引导玩偶定位应用： 现场有两个振动盘，振动盘1作用是把玩偶振动到振动盘2中，振动盘2作用是把玩偶从反面振动为正面。该应用采用了深圳视觉龙公司VD200视觉定位系统，该系统通过判断玩偶正反面，把玩偶处于正面的坐标值通过串口发送给机器人，机器人收到坐标后运动抓取产品，当振动盘中有很多玩偶处于反面时，VD200视觉定位系统需判断反面玩偶数量，当反面玩偶数量过多时，VD200视觉系统发送指令给振动盘2把反面玩偶振成正面。 该定位系统通过玩偶表面的小孔来判断玩偶是否处于正面，计算出玩偶中心点坐标，发送给机器人。通过VD200视觉定位系统实现自动上料，大大减少人工成本，大幅提高生产效率。 视觉检测在电子元件的应用：
机器视觉基本介绍
机器视觉基本概念 2018.1.29 机器视觉系统 作用：利用机器代替人眼来做各种测量和判断。 它是计算机学科的一个重要分支，它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。 机器视觉系统的特点：是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。可以在最快的生产线上对产品进行测量、引导、检测、和识别，并能保质保量的完成生产任务 视觉检测：指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS 和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。是用于生产、装配或包装的有价值的机制。它在检测缺陷和防止缺陷产品被配送到消费者的功能方面具有不可估量的价值。 照明 照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。 光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。 照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步。 镜头 FOV（Field of Vision）=所需分辨率*亚象素*相机尺寸/PRTM（零件测量公差比） 镜头选择应注意： ①焦距②目标高度③影像高度④放大倍数⑤影像至目标的距离⑥中心点/节点⑦畸变
经济学基础文献选目
经济学基础文献选目（暂定） 第一单元：现代经济学方法论 1、弗里德曼：“实证经济学的方法论” 2、周其仁：“研究真实世界的经济学：科斯研究经济学的方法及其在中国的实践”。 3、阿尔钦：“不确定性、进化与经济学” 4、丹尼尔.贝尔：“经济论述中的模型与现实” 第二单元：经济运行的一般过程 5、里德：“铅笔的故事” 6、雷德福德：“战俘营的经济组织”。 第三单元：知识、信息与人类行为 7、哈耶克：“知识在社会中的利用”。 8、斯蒂格勒：“信息经济学”。 9、阿伦.杨“递增报酬与经济进步” 10、亚当.斯密：《国富论（节选）》。 第四单元：新制度经济学 11、张五常：“关于新制度经济学” 12、科斯：“生产的制度结构”。 13、科斯：“企业的性质” 14、科斯：“社会成本问题” 15、德姆塞茨：“关于产权的理论” 16、阿尔钦、德姆塞茨：“生产、信息费用与经济组织” 第五单元：经济学的性质、范围和边界 17、凯恩斯：“我们孙辈的经济学”。 18、兰格：“马克思经济学与现代经济理论”。 19、赫什拉弗：“扩张中的经济学领域”。 20、贝克尔：“观察生活的经济方式”。 经济学基础教材简介 一、入门教材：人大版《经济科学译丛系列》 1、曼昆《经济学原理》上下册，88元。梁小民教授翻译。曼昆为哈佛高才生，天才横溢，属新古典凯恩斯主义学派，研究范围偏重宏观经济分析。 该书为大学一年级学生而写，主要特点是行文简单、说理浅显、语言有趣。界面相当友好，引用大量的案例和报刊文摘，与生活极其贴近，诸如美联储为何存在，如何运作，Greenspan 如何降息以应付经济低迷等措施背后的经济学道理。该书几乎没有用到数学，而且自创归纳出“经济学10大原理”，为初学者解说，极其便利完全没有接触过经济学的人阅读。学此书，可了解经济学的基本思维，常用的基本原理，用于看待生活中的经济现象。可知经济学之功用及有趣，远超一般想象之
大数据开发工程师需要懂哪些技术
大数据开发工程师需要懂哪些技术 想要学习大数据开发，第一件事并不是要找书籍或者是找视频教程，而是要了解一下大数据行业前景，了解一下成为大数据工程师需要具备什么样的能力，掌握哪些技能我当初学习大数据之前也有过这样的问题，作为一个过来人，今天就跟大家聊下大数据人才应该具备的技能。 首先我们要知道对于大数据开发工程师需要具备的技能，下面我们分别来说明： 用人单位对于大数据开发人才的能力要求有 技能要求： 1.精通JAVA开发语言，同时熟悉Python、Scala开发语言者优先； 2.熟悉Spark或Hadoop生态圈技术，具有源码阅读及二次开发工作经验；精通Hadoop生态及高性能缓存相关的各种工具，有源码开发实战经验者优先； 3.熟练使用SQL，熟悉数据库原理，熟悉至少一种主流关系型数据库；熟悉Linux操作系统，熟练使用常用命令，熟练使用shell脚本；熟悉ETL开发，能熟练至少一种ETL（talend、kettle、ogg等）转化开源工具者优先；
4.具有清晰的系统思维逻辑，对解决行业实际问题有浓厚兴趣，具备良好的沟通协调能力及学习能力。 以上就是想要成为大数据人才需要具备的技能 那么如何具备这些能力，怎么学习了，对于大多数人来说，目前只有通过参加大数据的培训，才能够系统的掌握以上的大数据技能，从而胜任大数据工程师的工作。 千锋大数据培训课程是“技术+管理”的集合，千锋大数据课程，不仅要提高学员对理论的认识，重点是强调学员的动手能力以及实战经验的累积。也就是说千锋大数据课程培训是在沿袭普通高校大体教学模式的基础上，结合新的教改方案，提高了专业课和实践教学内容在整个教学体系中的比重，让学生在学完大数据之后就能直接去企业上手项目开发。 想学习大数据的同学们，快来吧！千锋为你准备了长达两周的免费试听课程等你慢慢考虑！