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内容简介：本书讲解了计算机视觉和模型调优的相关内容。首先介绍基础知识，包括人工智能基础、计算机视觉基础、图像基础和编程基础相关知识；然后讲解传统计算机视觉和基于深度学习的计算机视觉，如卷积神经网络等。接着探讨算法原理，包括卷积、池化、批归一化、激活函数、残差结构、全连接、SoftMax等，并提供手写算法示例；最后介绍了模型在Python和C++中的实际应用以及性能优化技巧，如计算向量化、权值预加载和多线程等。