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人工智能领域经典，黑天鹅出品图书，最新译作，高质量无水印

大数据与智能革命重新定义未来大数据与智能革命重新定义未来

吴军智能时代

吴军博士的智能时代，很值的读的一本书，里面讲解很多从第一次工业革命，第二次工业革命到现在大数据+机器智能时代，总之很值得读。

深度学习：智能时代的核心驱动力量》，中信出版社出版，作者：特伦斯·谢诺夫斯基 (Terrence Sejnowski) (作者), 姜悦兵 (译者)。全球科技巨头纷纷拥抱深度学习，自动驾驶、AI医疗、语音识别、图像识别、智能翻译以及震惊世界的AlphaGo，背后都是深度学习在发挥神奇的作用。深度学习是人工智能从概念到繁荣得以实现的主流技术。经过深度学习训练的计算机，不再被动按照指令运转，而是像自然进化的生命那样，开始自主地从经验中学习。本书作者特伦斯·谢诺夫斯基是全球人工智能十大科学家之一、深度学习先驱及奠基者，亲历了深度学习在20世纪70年代到90年代的寒冬。但他和一众开拓者，利用大数据和不断增强的计算能力，终于在神经网络算法上取得重大突破，实现了人工 智能井喷式的发展。作为深度学习领域的通识作品，本书以恢弘的笔触，通过3个部分全景展现了深度学习的发展、演变与应用，首次以亲历者视角回溯了深度学习浪潮在过去60年间的发展脉络与人工智能的螺旋上升，并前瞻性地预测了智能时代的商业图景。

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智能时代_霍金斯也叫《人工智能的未来》《论智能》

看过的最好的对人工智能本质的定义和思考，强烈推荐！！！

智能浪潮增强时代来临美布雷特金著.pdf

人工智能、基因工程、纳米制造、无人驾驶、机器人、可穿戴设备……当智能巨浪席卷而来的时候我们该如何应对？作者另辟蹊径转向人类科技发展的历史中寻找答案，用案例和数据分析了过去250年科技对人类的影响以及发展规律，以此说明科技对人类社会的巨大影响。作者在书中创新性提出，我们已经一个被增强了的时代，在这个时代，个人和组织在科技的影响下将会出现颠覆式转变，他在书中举出了大量的案例和丰富的图片向我们展示了一个智能的未来。在当下快速变化的世界，无论是个人还是组织，这本书都是一本实用的指南。我们的未来会变成什么样？哪些方面会发生不可逆、颠覆式的变革？谁会是这个时代的真正赢家？作者在书中为我们生动描述了一个大图景和一张帮你走向更好未来的路线图。

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深度学习智能时代的核心驱动力量

★ 【不是所有写学习的书你都能读得懂。】以堪比文学书的流畅，你了解人工智能井喷式发展的真相。 ★ 【学习会扩大你的认知，人工智能不是生存威胁。】这本书所讲的内容，与每个人的生活息息相关。AlphaGo、自动驾驶、语音识别、智能翻译、AI、图像识别……你所看到的各种形式的人工智能，背后都是学习在发挥作用。这本书将告诉你，学习有哪些之处，并对你产生哪些影响。 ★ 【人工智能大牛作者重磅作品】世界十大AI科学家之一、美国“四院院士”（全美在世仅3位）、人工智能会议NIPS基金会主席特伦斯·谢诺夫斯基（Terrence/Terry Sejnowski）力作。 ★ 【AI、AI教父联袂】谷歌前云AI负责人、斯坦福大学HAI研究院联合创始人李飞飞、AI教父杰弗里·辛顿诚挚 ★ 【风靡，多语种同步上市】风靡的智能时代前沿读本，全景展示学习的发展与应用。被翻译成多国语言，300万+用户一致好评。 ★ 【想了解学习，读这本就够了。】很多信息都在传递AI会给我们带来性的巨变，却只点出了表象，而这本书将从AI的源头——学习开始，讲述这个智能时代核心驱动力量如何一步步影响科技、商业乃至整个世界的进步

深度学习：智能时代的核心驱动力量电子书

《深度学习：智能时代的核心驱动力量》，中信出版社出版，作者：特伦斯·谢诺夫斯基 (Terrence Sejnowski) (作者), 姜悦兵 (译者)。全球科技巨头纷纷拥抱深度学习，自动驾驶、AI医疗、语音识别、图像识别、智能翻译以及震惊世界的AlphaGo，背后都是深度学习在发挥神奇的作用。深度学习是人工智能从概念到繁荣得以实现的主流技术。经过深度学习训练的计算机，不再被动按照指令运转，而是像自然进化的生命那样，开始自主地从经验中学习。本书作者特伦斯·谢诺夫斯基是全球人工智能十大科学家之一、深度学习先驱及奠基者，亲历了深度学习在20世纪70年代到90年代的寒冬。但他和一众开拓者，利用大数据和不断增强的计算能力，终于在神经网络算法上取得重大突破，实现了人工智能井喷式的发展。作为深度学习领域的通识作品，本书以恢弘的笔触，通过3个部分全景展现了深度学习的发展、演变与应用，首次以亲历者视角回溯了深度学习浪潮在过去60年间的发展脉络与人工智能的螺旋上升，并前瞻性地预测了智能时代的商业图景。

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大数据和人工智能迅猛发展，对社会和商业的影响日益深刻，从学术界到企业界，智能化浪潮的来临，已经成为共识。可以比肩于大航海时期和工业革命的此次变革浪潮，必然会对我们的技术发展、商业和社会都会产生重大的影响。作者吴军在《智能时代：大数据与智能革命重新定义未来》中指出，首先，我们在过去被认为非常难以解决的问题，会因为大数据和机器智能的使用而迎刃而解，比如解决癌症个性化治疗的难题。同时，大数据和机器智能还会彻底改变未来时代的商业模式，很多传统的行业都将采用智能技术实现升级换代，同时改变原有的商业模式。大数据和机器智能对于未来社会的影响是全方位的。另一方面，智能化也会对整个社会带来巨大的冲击，尤其是在智能革命的初期。因此，在智能时代开始的时候，我们需要未雨绸缪，力争做控制世界的2%人，而不是被智能化浪潮淘汰。

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在近年来陆续出版的、解读人工智能技术与趋势的许多书籍中，这是一本不可多得的好书。它的阅读过程令人愉悦，涉及的知识深度又比较恰当。因此，即使是不具备相关领域知识背景的读者，也能够轻松地读完它。人们完全可以利用“碎片时间” 来研读这本30多万字的大作，从而集中了解到与人工智能相关的技术分支、组织人物与重要事件。在人工智能热度很高的当下，这本书的价值在于，帮助读者建立一种相对贴近事实的科学观。

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大数据和机器智能的出现，对我们的技术发展、商业和社会都会产生重大的影响。作者吴军在《智能时代：大数据与智能革命重新定义未来》中指出，首先，我们在过去认为非常难以解决的问题，会因为大数据和机器智能的使用而迎刃而解，比如解决癌症个性化治疗的难题。同时，大数据和机器智能还会彻底改变未来的商业模式，很多传统的行业都将采用智能技术实现升级换代，同时改变原有的商业模式。大数据和机器智能对于未来社会的影响是全方位的。

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深度学习--科普读物

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智能革命：迎接人工智能时代的社会、经济与文化变革.pdf(李彦宏)

人类历史上的历次技术革命，都带来了人类感知和认知能力的不断提升，从而使人类知道更多，做到更多，体验更多。以此为标准，李彦宏在该书中将人工智能定义为堪比任何一次技术革命的伟大变革，并且明确提出，在技术与人的关系上，智能革命不同于前几次技术革命，不是人去适应机器，而是机器主动来学习和适应人类，并同人类一起学习和创新这个世界。 “人工智能”正式写入2017年政府工作报告，折射出未来人工智能产业在我国经济发展与转型中的重要性。该书站在大国综合实力博弈的角度提出人工智能将是衡量国家力量的“软实力”，并且从制造业升级、金融革新、管理革命等多个纬度提出了智能化解决方案，涵盖了人工智能发展已经涉足和颇具前景的主要领域，刻画了人工智能未来发展的场景和商业模式，对我国各行各业应对智能化转型提供了很好的指引和借鉴。该书还面向公众畅想了智能社会中的一大亮点：未来人和机器之间的沟通可能完全基于自然语言。使用者不需要掌握专有的智能机器使用程序，只要通过正常语音交流即可操纵机器。

智能时代[精品].epub

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深度学习：智能时代的核心驱动力量 - [美] 特伦斯·谢诺夫斯基

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智能浪潮增强时代来临美布雷特金著

想学习人工智能的朋友可以下载看看，介绍了一些人工智能的概念，有利于对深入学习打基础

大数据供应链构建工业4.0时代智能物流新模式

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智能高清视频监控原理精解与最佳实践.pdf

智能高清视频监控原理精解与最佳实践.pdf 与视频监控相关的知识。

《智能浪潮:增强时代来临》作者〔美〕布雷特·金译者刘林德冯斌张百玲

继互联网和智能手机出现之后，人工智能、基因工程、纳米制造、无人驾驶、机器人、可穿戴设备等各类技术风起云涌。我们的生活和工作，我们的交互和行为方式已经发生了彻底的改变：语音可以控制家电；网站会按照用户喜好推送内容；运动手环记录下了身体数据，每日反馈健康报告;机器人替代人工，准确无误分拣包裹；无人机可以配送快递…… 作者布雷特·金认为我们已经踏入一个崭新的历史阶段的大门，走向增强时代。在这本书中，作者基于大量数据和案例探讨了我们来自何方以及我们如何进入到了人类历史上充满颠覆性和创新性的时代。从历史上看，之前的几个“时代”引发了重要的颠覆和变革，这些数量级的转变常常会带来令人难以置信的机遇，激发社会学意义上的调整，甚至在很多时候引发冲突。布雷特·金4次在未来商业领域获得美国某知名电商平台“畅销书作者”称号，同时，他也是世界广受尊重的知名评论家、演说家。他在40多个国家做过关于技术如何“颠覆”商业、改变行为习惯并影响社会生活的演讲，听众达50万之多。他曾TED发表演讲，并在《连线》、奇点大学的指数金融大会以及《经济学人》等刊登主要观点。他曾走进美国政府就银行业未来这一话题为美国国家经济委员会提供咨询，还曾受邀会见来自美国、中国、欧盟和世界银行的官员。

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人工智能的未来.（美）杰夫·霍金斯、桑德拉·布拉克斯莉著.扫描pdf

人工智能的未来.（美）杰夫·霍金斯（Jeff Hawkins）、桑德拉·布拉克斯莉（Sandra Blakeslee）

《人工智能时代的教育革命》作者: 王作冰出版年: 2017年

未来10 年，大部分人类只需思考5 秒钟以下的工作都会被人工智能取代，从比例上来说，未来10年人类50% 的工作都会被取代，比如助理、翻译、保安、前台、护士、记者、会计、教师、理财师……只有改革我们的教育模式，才能培养出新型劳动力。作冰提出的培养AIQ、多元智能、创造力、沟通力和学习力的教育模式都是很有针对性的。 ——人工智能专家、创新工场董事长李开复在人工智能大时代来临时，从儿童开始做AI 教育，让孩子们“玩中学，做中学”，培养起对人工智能的浓厚兴趣，从而在骨子里形成对人工智能的深刻感觉，可以让这些孩子成为真正的人工智能时代的原住民。他们将在人工智能时代游刃有余，如鱼得水。作冰培养儿童认知人工智能的教育事业非常有意义。 ——著名天使投资人杨向阳读完作冰的著作《人工智能时代的教育革命》，我十分高兴，关于教育改革，我们有不少共识。要培养工作革命所需的新型劳动力，就要启动教育革命，农业社会的传统教育培养不了现代工人，工业社会的教育同样不合适培养信息社会所需的人才。 ——中国工程院院士、香港中文大学（深圳）校长徐扬生过去几年，我在创投圈深度参与了“互联网+”风潮，去年开始又见证了“人工智能”的蓬勃兴起。人工智能大幅提升效率，必然会引发工作革命。作冰把逻辑又往前推进了一步，只有发动教育革命，才能完成工作革命。这本书堪称人工智能时代教育改革的奠基之作。 ——创业黑马董事长、《创业家》杂志创始人牛文文最近，我非常兴奋地看完了王先生的这一大作，非常赞同本书的“人工智能将引发工作革命，而应对工作革命的是教育革命”的观点。我推荐这本书，不仅仅它有着重要而丰富的信息，更因为作者是一位在人工智能教育领域的成功创业者。 ——高通创投董事总经理沈劲每一轮科技革命都会引发一次工作革命，中西方专家学者普遍预计未来十到二十年全球将因人工智能面临空前严重的失业危机——今天的大部分工作岗位将会消失。这轮工作革命需要什么样的新型劳动力，则要从人工智能的优缺点推导出来。本书对人工智能技术进行了深入分析，提出开发多元智能，提升AIQ（人工智能商数），培养创造力、沟通力与学习力是教育改革的大方向。本书参考古今中外教育思想，提出了面向人工智能时代的十大教育纲领，让今天的孩子在未来的职业生涯中更有竞争力，对于广大教育工作者和家长具有很好的参考价值。

智能时代的教育创新-于思邑-2017中国产品经理大会上海站

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安防天下2智能高清视频监控原理精解与最佳实践__PDF电子书下载带书签目录完整版

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《算法图解》袁国忠高清完整PDF版

《算法图解》十分适合零基础,但又想了解算法的读者。另外一方面,这本书还能给你提供更多形象有趣的例子来给你的女朋友或者学弟学妹来描述算法:)

人工智能时代

在《人工智能时代》一书中，智能时代领军人、硅谷连续创业者杰瑞·卡普兰指出：智能时代的到来，给人类社会带来了两大灾难性冲击：持续性失业与不断加剧的贫富差距。机器正在很大程度上替代人类的工作，不管你是蓝领还是白领。而针对未来社会将要发生的这些问题，卡普兰在《人工智能时代》一书中从企业、税收和保险等机制上构建起了一个有益的经济生态，让社会中的每一个人都能从技术发展中获益，带领我们一窥人机共生下财富、工作与思维的大未来。《人工智能时代》一书提出的建议和解决方案给遭遇挑战的人们更多抚慰和安全感！

【智能】【On Intelligence】Jeff Hawkins.pdf

【智能】【On Intelligence】Jeff Hawkins.pdf 【智能】【On Intelligence】Jeff Hawkins.pdf 【智能】【On Intelligence】Jeff Hawkins.pdf 【智能】【On Intelligence】Jeff Hawkins.pdf

人工智能时代的教育革命

人工智能时代的教育革命作者：王作冰整理：叶光森责任编辑：李红　徐秀琴特约编辑：宗珊珊封面设计：灵动视线版式设计：张立波

人工智能的未来.(美)霍金斯.pdf

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深度学习 AI 中文高清文字pdf

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《人工智能的未来》（美）杰夫·霍金斯.扫描版.pdf 带标签

《人工智能的未来》（美）杰夫·霍金斯.扫描版.pdf 带标签《人工智能的未来》作者库兹韦尔认为，2045年，人工智能将超过人类智能，储存在云端的“仿生大脑新皮质”与人类的大脑新皮质将实现“对接”，世界将开启一个新的文明时代，“奇点”到来！那个时候，我们是谁？我们是什么？人还能称之为人吗？库兹韦尔把“奇点”当作一个“隐喻”：当智能机器的能力跨越这一临界点之后，人类的知识单元、链接数目、思考能力，将旋即步入令人眩晕的加速喷发状态——一切传统的和习以为常的认识、理念、常识，将统统不复存在，所欲的智能装置、新的人机复合体将进入“苏醒”状态。库兹韦尔通过对人类思维本质的全新思考，大胆地预言了人工智能的未来。他坚信，未来人类一定会制造出可与人脑相媲美的“仿生大脑新皮质”。它们甚至比人脑更具可塑性，并可放置在云端，与遥远的人类生物大脑远程相连。那时，或许人工智能真的能够与人类相媲美！系统，从历史纵深到领域细分无所不包：该书系几乎涵盖了人工智能领域的所有维度，包括10本人工智能领域的重磅力作，从人工智能的历史开始，对人类思维的创建与运作进行了抽丝剥茧式的研究，并对智能增强、神经网络、算法、克隆、类脑计算、深度学习、人机交互、虚拟现实、伦理困境、未来趋势等进行了全方位的解读。实用，一手掌握驾驭机器人与人工智能时代的新技术与新趋势：你可以直击工业机器人、家用机器人、救援机器人、无人驾驶汽车、语音识别、虚拟现实等领域的国际前沿新技术，更可以应用其中提到的算法、技术和理念进行研究，并实现个人与行业的大发展。在未来几年内,人工智能和机器人给世界带来的影响将远远超过个人计算和互联网在过去 30 年间已经对世界造成的改变。我们希望，“机器人与人工智能”书系能帮助你搭建人工智能的体系框架，并启迪你深入发掘它的力量所在，从而成功驾驭这一新风口。

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安防天下2智能高清视频监控

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大数据智能互联网时代的机器学习和自然语言处理技术作者: 刘知远 / 崔安颀出版社: 电子工业出版社副标题: 互联网时代的机器学习和自然语言处理技术出版年: 2016-1 页数: 232 定价: 49.00元装帧: 平装 ISBN: 9787121276484

大数据时代.高清pdf中文版 (维克托·迈尔·舍恩伯格)

国际著名经济学教授维克托·迈尔·舍恩伯格关于大数据的巨作，大数据将对人类生活、工作和思维带来巨大变革，并带来新的技术革命，值得细细品味和体会。

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《智能时代》epub版本

参考《吴军-智能时代》PDF版重新修正排版，部分插图缺失，封面和目录更正过

系统架构设计师教程_带目录高清pdf版

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大前端时代前端监控的最佳实践

大前端时代前端监控的最佳实践，高清PDF文件电子书下载

安防天下2：智能高清视频监控原理精解与最佳实践.潘国辉(带详细书签).pdf

本书是具有多年行业经验的安防专业人士呈现的“诚意之作”，其目的在于和行业朋友分享、交流、探讨“智能高清视频监控系统”的原理、应用、产品、技术发展趋势等。本书的内容涉及了模拟视频监控系统、编码压缩、DVR、DVS、IPC、NVR、视频分析、高清IP摄像机、视频传输、CMS、视频存储、解码显示、大屏幕、PSIM、物联网、云计算、大数据、数字高清摄像机、模拟高清摄像机、镜头等各个方面，并辅有大量的相关应用案例供读者参考，以期让读者更好地理解和应用。本书共分19章，第1章是概述部分，第2章简单介绍了模拟电视监控系统，第3～7章分别介绍了编码压缩技术、DVR技术、DVS技术、NVR技术、IPC技术，第8章介绍了高清监控系统，第9章介绍了视频内容分析技术，第10章介绍了网络传输系统，第11章介绍了CMS技术，第12章介绍了存储系统，第13章介绍了解码显示，第14章介绍了智能网络视频监控系统实战应用，第15章是智能网络视频监控系统相关案例的介绍，第16章介绍了PSIM技术，第17章介绍了物联网相关技术，第18章介绍了云计算相关技术，第19章介绍了大数据相关技术及其与视频监控的结合应用。本书适合初学者或者有一定行业经验的读者阅读，特别适合“弱电、安全防范、视频监控、物联网”相关从业人员作为入门及深入学习的参考。第1章视频监控技术概述 1 1.1 引子 2 1.1.1 安全防范的雏形 2 1.1.2 网络视频监控 2 1.1.3 智能视频识别 2 1.1.4 智能网络视频监控 3 1.1.5 高清视频监控 3 1.1.6 云视频监控 4 1.2 视频监控技术发展过程 4 1.2.1 模拟视频监控时代 5 1.2.2 数字视频监控时代 7 1.2.3 智能网络视频监控时代 8 1.2.4 高清视频监控时代 9 1.3 视频监控的核心技术 9 1.3.1 光学成像器件 9 1.3.2 视频编码压缩算法 10 1.3.3 视频编码压缩芯片 10 1.3.4 视频管理平台 11 1.4 视频监控的发展方向 11 1.5 智能网络视频监控概念 13 1.5.1 本书内容、范围说明 13 1.5.2 本书术语、缩写说明 13 1.5.3 本书内容拓扑结构图 15 第2章模拟视频监控系统 17 2.1 模拟监控系统的构成 18 2.2 视频采集设备 19 2.2.1 摄像机相关技术 19 2.2.2 镜头相关介绍 24 2.2.3 防护罩 28 2.2.4 云台及解码器 29 2.2.5 一体球型摄像机 30 2.3 信号传输设备 33 2.3.1 视频信号的传输 33 2.3.2 视频分配器 35 2.3.3 控制信号的传输 35 2.3.4 系统供电 35 2.4 矩阵控制设备 36 2.4.1 矩阵工作原理 36 2.4.2 矩阵的主要功能 37 2.4.3 PTZ控制原理 38 2.4.4 控制键盘介绍 38 2.5 显示与录像设备 39 2.5.1 多画面处理器 39 2.5.2 图像显示设备 41 2.5.3 长延时录像机 42 2.6 夜视技术及应用 42 2.6.1 主动红外摄像机 42 2.6.2 激光夜视技术 44 2.6.3 被动红外夜视 45 2.6.4 透雾摄像机 46 2.7 闭路电视监控系统设计 47 2.7.1 系统需求分析 47 2.7.2 摄像机的选型 49 2.7.3 镜头的选型 51 2.7.4 矩阵的选型 51 2.8 本章小结 52 第3章视频编码压缩技术 53 3.1 多媒体技术基础 54 3.1.1 图像的色彩模型 54 3.1.2 图像的色彩空间变换 57 3.1.3 图像的基本属性 58 3.1.4 图像的格式与质量 59 3.1.5 数据压缩方法 60 3.2 静态图像压缩技术 64 3.2.1 色相变换过程 65 3.2.2 区块切割与采样 66 3.2.3 离散余弦(DCT)变换 68 3.2.4 量化过程介绍 69 3.2.5 Z字形编码过程 71 3.2.6 DC系数及AC系数编码 72 3.2.7 熵编码介绍 73 3.2.8 JPEG数据流介绍 73 3.2.9 JPEG解压缩过程 73 3.3 视频(动态图像)编码压缩 74 3.3.1 视频压缩的必要性 74 3.3.2 视频压缩的可行性 75 3.3.3 图像格式说明 75 3.3.4 逐行扫描与隔行扫描 79 3.3.5 帧率、码流与分辨率 80 3.3.6 视频编码模型 81 3.3.7 运动补偿技术介绍 82 3.4 主流视频编码技术 83 3.4.1 MJPEG编码压缩 84 3.4.2 MPEG-1技术介绍 85 3.4.3 MPEG-2技术介绍 90 3.4.4 MPEG-4技术介绍 91 3.4.5 H.264技术说明 96 3.4.6 H.265编码技术 98 3.4.7 视频编解码技术应用 103 3.5 本章小结 105 第4章硬盘录像机(DVR)技术 107 4.1 DVR产品介绍 108 4.1.1 DVR发展历史 108 4.1.2 DVR工作原理 109 4.1.3 软压缩与硬压缩 110 4.1.4 DVR芯片介绍 111 4.1.5 DVR的录像文件管理 113 4.1.6 DVR配置及接口 114 4.1.7 DVR的关键技术 117 4.1.8 DVR术语介绍 118 4.2 DVR软硬件构成 119 4.2.1 嵌入式DVR 119 4.2.2 PC式DVR 122 4.2.3 嵌入式对比PC式DVR 123 4.3 DVR应用软件功能 125 4.3.1 设备配置及管理 126 4.3.2 录像管理 126 4.3.3 报警管理 127 4.3.4 视频存储与备份 127 4.3.5 视频浏览与回放 128 4.3.6 设备网管维护 129 4.3.7 用户的管理 129 4.3.8 用户操作日志审计 130 4.4 DVR的应用架构 130 4.4.1 单机工作模式 130 4.4.2 模数混合架构 131 4.4.3 多机联网模式 132 4.5 DVR的亮点功能 136 4.5.1 DVR的多码流技术 136 4.5.2 视频分析技术应用 138 4.5.3 混合DVR技术 139 4.5.4 智能检索与回放 140 4.5.5 场景重组技术 141 4.5.6 视频加密技术 142 4.6 DVR产品选型 142 4.7 DVR的常见故障 145 4.7.1 PC式DVR的常见故障 145 4.7.2 嵌入式DVR的常见故障 145 4.8 DVR应用案例 146 4.8.1 DVR带宽设计 146 4.8.2 DVR存储设计 148 4.9 DVR设置与操作 148 4.9.1 DVR的系统设置 149 4.9.2 DVR的应用操作 153 4.10 DVR的远程访问 155 4.10.1 流媒体服务 156 4.10.2 DVR的公网配置 158 4.10.3 DVR的转码应用 161 4.11 本章小结 162 第5章视频编码器技术 163 5.1 DVS产品介绍 164 5.1.1 DVS发展历程 164 5.1.2 DVS对比DVR 165 5.1.3 DVS的工作原理 166 5.2 DVS产品软硬件构成 168 5.2.1 DVS硬件构成 168 5.2.2 DVS软件构成 169 5.3 DVS系统应用架构 172 5.3.1 矩阵+DVS混合架构 172 5.3.2 DVS+NVR架构 173 5.4 DVS的亮点功能 174 5.4.1 DVS的ANR技术 174 5.4.2 DVS冗余技术 176 5.4.3 DVS的多码流技术 177 5.4.4 DVS的PoE技术 178 5.4.5 DVS的音频功能 179 5.4.6 DVS组播应用 180 5.4.7 带视频分析功能的DVS 181 5.5 DVS产品选型 182 5.5.1 DVS的主要参数 182 5.5.2 DVS产品的架构 182 5.5.3 编码压缩方式 182 5.5.4 视频分析功能 183 5.5.5 各类接口资源 183 5.5.6 标准化与开放性 184 5.5.7 设备的稳定性 184 5.6 DVS的集成整合 185 5.6.1 DVS的SDK集成 185 5.6.2 DVS的SDK功能 186 5.7 DVS设置与应用 187 5.7.1 DVS工作流程 187 5.7.2 DVS码流分析 188 5.7.3 DVS主要参数说明 189 5.7.4 DVS配置过程 190 5.8 SDI-DVS产品介绍 192 5.9 DVS常见故障及公网接入 193 5.10 本章小结 194 第6章网络录像机(NVR)技术 195 6.1 NVR产品介绍 196 6.1.1 NVR的功能角色 196 6.1.2 NVR的功能模块 197 6.1.3 NVR对比DVR 198 6.1.4 PC式与嵌入式NVR 200 6.2 NVR的技术指标 202 6.2.1 NVR的平台需求 202 6.2.2 NVR的瓶颈分析 203 6.2.3 NVR的软件功能 205 6.2.4 NVR的兼容性 212 6.3 NVR产品亮点功能 212 6.3.1 视频中间件技术应用 212 6.3.2 ANR技术 214 6.3.3 NVR冗余技术 215 6.3.4 视频标签功能 216 6.3.5 带视频分析功能的NVR 216 6.3.6 软件的进程隔离技术 216 6.3.7 软件定制化设计 217 6.4 NVR产品选型要点 217 6.4.1 NVR典型参数 217 6.4.2 NVR产品选型 217 6.5 NVR应用案例分析 219 6.5.1 需求分析 219 6.5.2 网络带宽设计 221 6.5.3 NVR存储设计 222 6.6 NVR的ONVIF接入 223 6.7 本章小结 225 第7章网络摄像机(IPC)技术 227 7.1 IPC产品介绍 228 7.1.1 IPC的定义 228 7.1.2 IPC的主要功能 229 7.1.3 IPC的分类 230 7.1.4 IPC的优势 231 7.1.5 IPC的常用术语介绍 234 7.2 IPC的组成及工作原理 235 7.2.1 IPC的硬件构成 235 7.2.2 IPC的软件构成 238 7.2.3 IPC的工作原理 239 7.3 IPC数据的网络传输 239 7.3.1 网络传输协议介绍 240 7.3.2 视音频流的传输 241 7.3.3 控制信号的传输 242 7.4 IPC的核心技术 242 7.4.1 光学成像技术 243 7.4.2 视频编码算法 243 7.4.3 编码压缩芯片 244 7.4.4 视频分析技术 244 7.5 IPC的亮点功能 246 7.5.1 IPC的3G/4G功能 246 7.5.2 PoE技术 247 7.5.3 本地缓存功能 248 7.5.4 DDNS支持 248 7.5.5 IPC的安全通信 249 7.5.6 报警改变帧率技术 250 7.5.7 IPC的多码流技术 251 7.5.8 视频质量控制QoS 252 7.5.9 视频移动探测 253 7.6 IPC的选型要点 253 7.6.1 IPC的主要参数 253 7.6.2 图像质量 253 7.6.3 网络适应性 254 7.6.4 编码压缩算法 254 7.6.5 系统安装与升级 254 7.6.6 产品许可授权方式 255 7.6.7 二次开发与集成 255 7.6.8 厂商产品线考察 255 7.7 IPC的应用设计 256 7.7.1 需求分析 256 7.7.2 系统架构 258 7.7.3 带宽与存储设计 258 7.7.4 系统的主要功能 259 7.8 IPC的参数设置 260 7.8.1 设置前的准备工作 260 7.8.2 IP地址设置 261 7.8.3 视频流参数 262 7.8.4 摄像机图像参数设置 263 7.8.5 事件参数设置 264 7.8.6 系统设备维护功能 265 7.9 本章小结 266 第8章 高清视频监控技术 267 8.1 高清监控概述 268 8.1.1 高清监控目前格局 268 8.1.2 IP高清与HD-SDI对比 269 8.2 960H高清技术 271 8.2.1 EFFIO方案介绍 272 8.2.2 960H高清的优势 272 8.3 HDCVI高清技术 273 8.3.1 HDCVI技术说明 273 8.3.2 HDCVI摄像机方案 274 8.3.3 HDCVI高清与其他技术对比 275 8.3.4 HDCVI高清应用 275 8.4 HD-SDI高清技术 276 8.4.1 SDI标准说明 276 8.4.2 HD-SDI系统原理 277 8.4.3 HD-CCTV标准介绍 278 8.4.4 HD-CCTV技术优势 279 8.4.5 HD-CCTV设备 279 8.4.6 HD-CCTV系统架构 282 8.4.7 HD-CCTV应用注意事项 283 8.5 IP高清技术 284 8.5.1 高清电视(HDTV)标准 284 8.5.2 高清IPC的概念 285 8.5.3 高清IPC的优势 286 8.6 高清IPC的关键技术 291 8.6.1 高清配套镜头 291 8.6.2 图像传感器 291 8.6.3 图像灵敏度问题 291 8.6.4 编码压缩算法 292 8.6.5 高清信号传输 292 8.6.6 视频管理平台支持 292 8.6.7 高清信号显示 293 8.7 高清IPC的亮点功能 293 8.7.1 日夜监视功能 293 8.7.2 宽动态范围(WDR) 293 8.7.3 摄像机的“走廊模式” 294 8.7.4 觅光者技术 294 8.8 高清IPC的障碍 295 8.8.1 高带宽占用 295 8.8.2 海量存储问题 295 8.8.3 高成本问题 295 8.9 高清IPC的应用 296 8.9.1 需求分析 296 8.9.2 像素密度 296 8.9.3 摄像机选型 301 8.9.4 系统架构说明 302 8.9.5 视频传输与存储 303 8.10 高清IPC的设置 303 8.11 高清镜头 308 8.11.1 高清镜头的重要性 308 8.11.2 镜头的像差与色差 309 8.11.3 镜头MTF曲线说明 313 8.11.4 日夜镜头技术 317 8.11.5 非球面镜头技术 318 8.11.6 镜头镀膜技术 318 8.11.7 高清镜头的选用 319 8.11.8 镜头的关键指标说明 320 8.12 本章小结 321 第9章视频内容分析(VCA)技术 323 9.1 视频分析技术说明 324 9.1.1 视频内容分析技术背景 324 9.1.2 视频分析实现的功能 325 9.1.3 视频数据结构介绍 327 9.2 VMD技术介绍 329 9.2.1 VMD技术原理介绍 329 9.2.2 VMD技术的缺陷 329 9.3 VCA技术介绍 330 9.3.1 VCA技术的原理 330 9.3.2 VCA技术的突破 330 9.3.3 VCA的关键技术 332 9.4 视频分析工作机制 333 9.4.1 视频分析软件框架 333 9.4.2 视频分析的工作流 334 9.4.3 视频分析算法模块 335 9.4.4 视频分析过程 337 9.5 视频分析技术难点 340 9.5.1 环境因素 340 9.5.2 视频场景相关因素 340 9.5.3 平台及芯片的限制 341 9.5.4 成像因素 342 9.6 视频分析系统架构 343 9.6.1 前端独立单元 343 9.6.2 后端服务器方式 344 9.6.3 智能DVS或IPC 345 9.6.4 前后端混合架构 346 9.6.5 目前的架构情况 347 9.7 视频分析的主要应用 348 9.7.1 安全类应用 348 9.7.2 非安全类应用 352 9.7.3 视频诊断技术 354 9.7.4 特色功能介绍 357 9.8 视频分析软件及设置 359 9.8.1 视频分析设置程序 359 9.8.2 VCA设置过程举例 360 9.9 视频分析技术实施 363 9.9.1 视频分析实施流程 363 9.9.2 摄像机部署要点 364 9.9.3 VCA效果评定 364 9.10 视频分析产品选型 365 9.10.1 算法实现方式 366 9.10.2 系统架构 366 9.10.3 集成性与易用性 366 9.11 视频摘要与检索 367 9.11.1 需求背景 367 9.11.2 视频摘要技术 368 9.11.3 视频检索应用 371 9.12 本章小结 373 第10章网络视频传输与交换 375 10.1 网络视频监控系统的特点 376 10.1.1 网络视频监控系统的结构 376 10.1.2 MPEG-4技术说明 377 10.1.3 系统中的视频传输 378 10.2 网络传输协议介绍 378 10.2.1 OSI模型介绍 378 10.2.2 传输层介绍 382 10.2.3 TCP与UDP协议 384 10.2.4 RTP与RTCP协议 387 10.2.5 RTSP与RTVP简介 389 10.2.6 网管协议SNMP 390 10.3 视频监控系统的数据传输 390 10.3.1 网络视频监控数据流 390 10.3.2 视频流的编码 392 10.3.3 RTP打包过程 392 10.3.4 视频流封装过程 393 10.3.5 视频封装格式 393 10.3.6 视频传输过程 394 10.3.7 网络性能参数说明 394 10.4 组播技术介绍 397 10.4.1 单播、组播与广播 397 10.4.2 组播在视频监控中的应用 400 10.5 流媒体技术在视频监控中的应用 402 10.5.1 视频监控系统需求分析 402 10.5.2 流媒体概念 403 10.5.3 流媒体在视频监控中的应用 405 10.6 SIP协议介绍 406 10.6.1 信道分离技术 406 10.6.2 SIP架构下的数据传输 407 10.7 交换机相关技术 409 10.7.1 交换机主要参数 409 10.7.2 监控系统网络拓扑 411 10.7.3 前端设备接入 412 10.7.4 监控系统网络规划 414 10.8 无线相关技术 419 10.9 EPON技术 422 10.9.1 EPON概念 422 10.9.2 基于EPON的视频传输 425 10.10 视频互联互通 426 10.10.1 视频互联互通的意义 426 10.10.2 视频互联互通的方式 426 10.10.3 ONVIF及PSIA介绍 426 10.11 本章小结 428 第11章中央管理软件(CMS) 429 11.1 CMS介绍 430 11.1.1 CMS的定义 430 11.1.2 CMS的发展历程 431 11.1.3 CMS的发展方向 437 11.2 CMS的原理及组成 439 11.2.1 CMS的结构 439 11.2.2 CMS的组成 439 11.2.3 CMS的工作流程 449 11.3 CMS的主流架构 452 11.3.1 完全集中型 452 11.3.2 完全分散型 453 11.3.3 多级CMS架构 454 11.4 CMS的客户软件功能 454 11.4.1 设备管理模块 455 11.4.2 视频操作模块 457 11.4.3 事件调查与用户审计 463 11.4.4 报警管理功能 464 11.4.5 系统诊断与维护 465 11.4.6 用户权限管理 466 11.5 CMS的增强功能 468 11.5.1 CMS服务器冗余 468 11.5.2 冗余NVR机制 471 11.5.3 网络冗余机制 471 11.5.4 安全登录功能 472 11.6 CMS的特色功能 472 11.6.1 智能回放检索技术 472 11.6.2 多路图像拼接 474 11.6.3 应急预案功能 475 11.6.4 视频时间链表 476 11.6.5 视频编辑器 477 11.6.6 模糊索引功能 477 11.7 CMS平台的考核 477 11.7.1 平台稳定性 477 11.7.2 系统可扩展性 478 11.7.3 系统兼容性 478 11.7.4 系统升级 479 11.7.5 系统安全性 479 11.7.6 CMS的维护 480 11.7.7 系统容量支持 480 11.7.8 系统管理及维护 484 11.7.9 良好的人机界面 485 11.8 视频监控系统的集成 486 11.8.1 系统集成的意义 486 11.8.2 硬件集成方式 486 11.8.3 SDK方式集成 487 11.8.4 视频转码技术介绍 491 11.9 相关标准 492 11.9.1 ONVIF规范 493 11.9.2 GB/T28181标准 496 11.10 本章小结 498 第12章视频监控系统存储应用 499 12.1 存储基础知识 500 12.1.1 计算机I/O技术 500 12.1.2 磁盘结构与原理 501 12.1.3 硬盘接口技术 504 12.1.4 磁盘阵列技术 507 12.1.5 磁盘IOPS及带宽 509 12.1.6 磁盘的性能测试 510 12.2 RAID技术介绍 513 12.2.1 RAID技术基础 513 12.2.2 RAID0技术介绍 517 12.2.3 RAID1技术介绍 519 12.2.4 RAID2技术介绍 520 12.2.5 RAID3技术介绍 520 12.2.6 RAID4技术介绍 521 12.2.7 RAID5技术介绍 522 12.2.8 RAID技术的比较 523 12.3 DAS、NAS和SAN 523 12.3.1 存储系统架构的发展 523 12.3.2 DAS技术 525 12.3.3 NAS技术 527 12.3.4 SAN技术 530 12.3.5 iSCSI技术 532 12.3.6 存储架构比较 534 12.4 视频监控中的存储应用 537 12.4.1 视频监控存储特点 537 12.4.2 视频监控存储需求 540 12.4.3 视频存储的瓶颈说明 544 12.4.4 视频存储的主要架构 546 12.4.5 视频数据归档备份 552 12.4.6 视频存储设计部署 554 12.4.7 视频存储应用案例一 556 12.4.8 视频存储应用案例二 558 12.5 视频存储系统的扩容 560 12.5.1 DVR系统存储扩容 560 12.5.2 NVR系统存储扩容 561 12.5.3 存储扩展注意事项 561 12.6 云存储应用 561 12.6.1 云存储的概念 562 12.6.2 云存储的发展基础 563 12.6.3 云存储系统的结构模型 563 12.6.4 视频云存储的关键技术 564 12.6.5 平安城市视频云存储的探索 565 12.6.6 EMC虚拟化安防解决方案 567 12.7 本章小结 569 第13章视频解码与图像显示 571 13.1 监视器 572 13.1.1 监视器的分类 572 13.1.2 CRT与LCD监视器 573 13.2 视频解码器 573 13.2.1 硬解码器 573 13.2.2 软解码器 574 13.2.3 万能解码器 575 13.2.4 解码器的考核点 575 13.3 控制中心应用 576 13.3.1 系统架构配置 577 13.3.2 控制室操作应用 578 13.4 大屏幕拼接技术 580 13.4.1 大屏幕拼接系统构成 581 13.4.2 DLP大屏幕系统 582 13.4.3 LCD大屏幕系统 584 13.4.4 拼接技术比较 585 13.5 本章小结 586 第14章 智能网络高清视频系统实战 587 14.1 智能网络高清视频系统设计 588 14.1.1 知识点回顾 588 14.1.2 系统架构设计 591 14.1.3 系统稳定性考虑 593 14.2 智能网络视频系统选型 594 14.2.1 视频编码系统 594 14.2.2 平台系统考核 595 14.2.3 视频内容分析系统 595 14.2.4 网络系统设计 596 14.2.5 存储系统设计 596 14.3 系统应用设计模拟(一) 597 14.3.1 项目需求分析 597 14.3.2 系统设计响应结论 599 14.4 系统应用设计模拟(二) 601 14.4.1 总体说明 601 14.4.2 系统架构 602 14.5 本章小结 607 第15章 高清监控的行业的应用 609 15.1 高铁智能网络视频监控系统 610 15.1.1 高铁项目简介 610 15.1.2 高铁视频监控系统的特点 610 15.1.3 高铁视频监控系统层次 611 15.1.4 高铁视频监控系统拓扑 613 15.1.5 高铁视频监控关键因素 614 15.1.6 视频分析技术的应用 615 15.1.7 视频监控存储的考虑 617 15.1.8 铁路视频监控的平台软件 617 15.2 机场智能网络视频监控应用 618 15.2.1 机场视频监控系统的特点 618 15.2.2 机场视频监控系统的架构 618 15.2.3 智能网络视频监控构成 621 15.2.4 视频监控系统关键因素 622 15.2.5 视频分析技术在机场的应用 623 15.2.6 机场视频监控系统的存储 623 15.2.7 机场视频监控的平台软件 624 15.3 平安城市视频监控系统应用 625 15.3.1 平安城市简介 625 15.3.2 平安城市视频监控的特点 626 15.3.3 平安城市监控主流架构 627 15.3.4 全球眼监控平台介绍 630 15.3.5 某平安城市应用案例 638 15.4 高速公路网络视频监控应用 642 15.4.1 需求分析 643 15.4.2 系统构成 644 15.5 金融联网视频监控应用 649 15.5.1 需求分析 649 15.5.2 系统架构 649 15.5.3 系统功能 651 15.6 本章小结 651 第16章物理安全信息管理（PSIM）系统 653 16.1 安防系统的集成需求 654 16.1.1 安防系统集成的联动 655 16.1.2 安防系统集成的方式 656 16.2 IBMS系统 660 16.3 物理安防信息管理(PSIM)系统 661 16.3.1 安防集成发展瓶颈 661 16.3.2 PSIM概念的提出 662 16.3.3 SAS、IBMS及PSIM对比 663 16.4 PSIM系统的七大特征 664 16.4.1 连接性和集成度 665 16.4.2 实时政策及配置管理 665 16.4.3 关联和验证 665 16.4.4 可视化 665 16.4.5 基于规则的工作流以响应事件 665 16.4.6 稳定性和冗余性 666 16.4.7 事后报告和分析 666 16.5 PSIM的价值体现 666 16.5.1 人员方面 666 16.5.2 技术方面 667 16.5.3 标准作业程序（SOP）方面 667 16.6 PSIM系统的架构 668 16.6.1 数据采集及汇聚层 669 16.6.2 数据分析及关联层 669 16.6.3 信息展现及应用层 670 16.7 PSIM系统的核心功能 671 16.7.1 多系统集成功能 671 16.7.2 预案功能 672 16.7.3 平台指挥调度功能 673 16.8 PSIM的应用描述 674 16.9 PSIM的应用案例 675 16.9.1 PSIM的机场应用 675 16.9.2 PSIM的车牌识别 676 16.10 本章小结 677 第17章物联网与安防监控 679 17.1 物联网的基本概念 680 17.1.1 物联网的三大特征 680 17.1.2 物联网的技术架构 681 17.1.3 物联网的关键技术 683 17.1.4 物联网的几大问题 685 17.1.5 物联网的产业应用 686 17.2 物联网与建筑智能化 687 17.2.1 建筑智能化构成 688 17.2.2 楼宇自动化 689 17.2.3 门禁控制系统 690 17.2.4 物联网与智能建筑 692 17.3 [案例]物联网与机场周界入侵系统 693 17.3.1 机场周界防范需求 693 17.3.2 主流周界探测技术 694 17.3.3 视频复核及跟踪 696 17.3.4 保安响应及配置 696 17.3.5 物联网机场周界防入侵系统 696 17.4 视觉物联网概念及应用 701 17.4.1 视频监控发展历程 701 17.4.2 视觉物联网概念 702 17.4.3 视觉物联网架构 702 17.4.4 视觉物联网应用领域 703 17.4.5 视觉物联网在机场周界的应用 708 17.5 本章小结 709 第18章云计算与视频监控 711 18.1 云计算 712 18.1.1 如何理解“云计算” 712 18.1.2 云计算的定义 713 18.1.3 云计算VS传统IT方式 714 18.2 云计算的架构及特征 714 18.2.1 云计算的架构 714 18.2.2 云计算的特征 716 18.3 虚拟化技术 716 18.3.1 服务器虚拟化 717 18.3.2 VMware虚拟化技术 718 18.3.3 服务器虚拟化的关键特性 720 18.3.4 服务器虚拟化的优势 721 18.4 云计算体系架构 722 18.5 云计算的障碍 724 18.5.1 信息安全性 724 18.5.2 数据交互安全 724 18.5.3 宕机问题 725 18.5.4 云服务商的绑定问题 725 18.6 云计算在视频监控的应用 725 18.6.1 云视频监控系统 726 18.6.2 云视频监控系统架构 727 18.6.3 云视频监控的优势 729 18.6.4 云视频监控的障碍 730 18.7 云视频监控厂商生态 730 18.8 云计算平台下的平安城市应用 732 18.9 国内外云视频监控应用案例 734 18.9.1 Trafficland交通监控 734 18.9.2 Iveda Solutions 735 18.9.3 海康威视平安城市应用 736 18.10 本章小结 737 第19章大数据与视频监控 739 19.1 大数据概述 740 19.1.1 大数据的背景 740 19.1.2 大数据的定义 740 19.2 大数据相关技术 741 19.2.1 非结构化数据 742 19.2.2 NoSQL数据库 743 19.2.3 并行处理技术 744 19.2.4 数据挖掘与分析 744 19.2.5 云计算技术 745 19.3 Hadoop 746 19.3.1 Google的启发 746 19.3.2 Hadoop概述 747 19.3.3 Hadoop的基本架构 748 19.3.4 HDFS 750 19.3.5 MapReduce 755 19.3.6 HBase 761 19.3.7 Zookeeper 761 19.3.8 Hive 762 19.4 大数据的应用 762 19.4.1 大数据的价值 762 19.4.2 大数据的行业应用 763 19.4.3 大数据应用挑战 764 19.5 大数据与云计算 765 19.6 大数据与视频监控 765 19.6.1 高清视频监控目前存在的问题 765 19.6.2 大数据视频监控优势 766 19.6.3 面向大数据的视频监控系统 767 19.7 大数据的监控应用 768 19.7.1 基于云计算的视频监控架构 768 19.7.2 基于Hadoop的视频云存储 769 19.7.3 基于Hadoop的视频分析 772 19.7.4 基于Hadoop的视频转码 777 19.8 本章小结 778 附录：FAQ 779 参考文献 783

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自由修改IP地址，并可以保存不同方案，数据库采用Access，将IP.mdb放在我的文档下。不过目前对于本地和无线以及双网卡的情况，还不能辨认，只能一视同仁，对活动网卡全部修改。相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/yuyu37/2104014?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/yuyu37/2104014?utm_source=bbsseo[/url]

学习查询系统，同过努力对C#更加努力下载

简单的学习查询系统对系统查询的认识；通过学习进行更深入的学习。相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/g986690580/2474298?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/g986690580/2474298?utm_source=bbsseo[/url]

张萍计算机C语言课件下载

此课件是计算机教授亲自编写的课件，容易看懂，且讲解详细，明白相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/lsmile123/2516664?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/lsmile123/2516664?utm_source=bbsseo[/url]

智能时代 高清PDF版下载 [问题点数：0分]

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