这是一部从技术原理、算法和工程实践3个维度系统讲解图像识别的著作，由阿里巴巴达摩院算法专家、阿里巴巴技术发展专家、阿里巴巴数据架构师联合撰写。

在知识点的选择上，本书广度和深度兼顾，既能让完全没有基础的读者迅速入门，又能让有基础的读者深入掌握图像识别的核心技术；在写作方式上，本书避开了复杂的数学公式及其推导，从问题的前因后果 、创造者的思考过程，利用简单的数学计算来做模型分析和讲解，通俗易懂。更重要的是，本书不仅仅是聚焦于技术，而是将重点放在了如何用技术解决实际的业务问题。

全书一共13章：

第1-2章主要介绍了图像识别的应用场景、工具和工作环境的搭建；

第3-6章详细讲解了图像分类算法、机器学习、神经网络、误差反向传播等图像识别的基础技术及其原理；

第7章讲解了如何利用PyTorch来实现神经网络的图像分类，专注于实操，是从基础向高阶的过渡；

第8-12章深入讲解了图像识别的核心技术及其原理，包括卷积神经网络、目标检测、分割、产生式模型、神经网络可视化等主题；

第13章从工程实践的角度讲解了图像识别算法的部署模式。

购买本书的读者请在http://www.hzcourse.com/web/refbook/detail/8376/226

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和第2版相比，本版内容上*大的变化是，从以IA32和x86-64为基础转变为完全以x86-64为基础。主要更新如下： 基于x86-64，大量地重写代码，首次介绍对处理浮点数据的程序的机器级支持。 处理器体系结构修改为支持64位字和操作的设计。 引入更多的功能单元和更复杂的控制逻辑，使基于程序数据流表示的程序性能模型预测更加可靠。 扩充关于用GOT和PLT创建与位置无关代码的讨论，描述了更加强大的链接技术（比如库打桩）。 增加了对信号处理程序更细致的描述，包括异步信号安全的函数等。 采用新函数，更新了与协议无关和线程安全的网络编程。