Produkt zum Begriff Processing:
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Digital Video Processing
Over the years, thousands of engineering students and professionals relied on Digital Video Processing as the definitive, in-depth guide to digital image and video processing technology. Now, Dr. A. Murat Tekalp has completely revamped the first edition to reflect today’s technologies, techniques, algorithms, and trends. Digital Video Processing, Second Edition, reflects important advances in image processing, computer vision, and video compression, including new applications such as digital cinema, ultra-high-resolution video, and 3D video. This edition offers rigorous, comprehensive, balanced, and quantitative coverage of image filtering, motion estimation, tracking, segmentation, video filtering, and compression. Now organized and presented as a true tutorial, it contains updated problem sets and new MATLAB projects in every chapter. Coverage includes Multi-dimensional signals/systems: transforms, sampling, and lattice conversion Digital images and video: human vision, analog/digital video, and video quality Image filtering: gradient estimation, edge detection, scaling, multi-resolution representations, enhancement, de-noising, and restoration Motion estimation: image formation; motion models; differential, matching, optimization, and transform-domain methods; and 3D motion and shape estimation Video segmentation: color and motion segmentation, change detection, shot boundary detection, video matting, video tracking, and performance evaluation Multi-frame filtering: motion-compensated filtering, multi-frame standards conversion, multi-frame noise filtering, restoration, and super-resolution Image compression: lossless compression, JPEG, wavelets, and JPEG2000 Video compression: early standards, ITU-T H.264/MPEG-4 AVC, HEVC, Scalable Video Compression, and stereo/multi-view approaches
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Digital Signal Processing
Modern coverage of the fundamentals, implementation and applications of digital signal processing techniques from a practical point of view.The past ten years has seen a significant growth in DSP applications throughout all areas of technology and this growth is expected well into the next millennium. This successful textbook covers most aspects of DSP found in undergraduate electrical, electronic or communications engineering courses. Unlike many other texts, it also covers a number of DSP techniques which are of particular relevance to industry such as adaptive filtering and multirate processing. The emphasis throughout the book is on the practical aspects of DSP.
Preis: 80.14 € | Versand*: 0 € -
Discrete-Time Signal Processing
For senior/graduate-level courses in Discrete-Time Signal Processing. THE definitive, authoritative text on DSP — ideal for those with an introductory-level knowledge of signals and systems. Written by prominent DSP pioneers, it provides thorough treatment of the fundamental theorems and properties of discrete-time linear systems, filtering, sampling, and discrete-time Fourier Analysis. By focusing on the general and universal concepts in discrete-time signal processing, it remains vital and relevant to the new challenges arising in the field. The full text downloaded to your computer With eBooks you can: search for key concepts, words and phrases make highlights and notes as you study share your notes with friends eBooks are downloaded to your computer and accessible either offline through the Bookshelf (available as a free download), available online and also via the iPad and Android apps. Upon purchase, you'll gain instant access to this eBook. Time limit The eBooks products do not have an expiry date. You will continue to access your digital ebook products whilst you have your Bookshelf installed.
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Real-World Natural Language Processing
Voice assistants, automated customer service agents, and other cutting-edge human-to-computer interactions rely on accurately interpreting language as it is written and spoken. Real-world Natural Language Processing teaches you how to create practical NLP applications without getting bogged down in complex language theory and the mathematics of deep learning. In this engaging book, you’ll explore the core tools and techniques required to build a huge range of powerful NLP apps.about the technologyNatural language processing is the part of AI dedicated to understanding and generating human text and speech. NLP covers a wide range of algorithms and tasks, from classic functions such as spell checkers, machine translation, and search engines to emerging innovations like chatbots, voice assistants, and automatic text summarization. Wherever there is text, NLP can be useful for extracting meaning and bridging the gap between humans and machines.about the bookReal-world Natural Language Processing teaches you how to create practical NLP applications using Python and open source NLP libraries such as AllenNLP and Fairseq. In this practical guide, you’ll begin by creating a complete sentiment analyzer, then dive deep into each component to unlock the building blocks you’ll use in all different kinds of NLP programs. By the time you’re done, you’ll have the skills to create named entity taggers, machine translation systems, spelling correctors, and language generation systems. what's insideDesign, develop, and deploy basic NLP applicationsNLP libraries such as AllenNLP and FairseqAdvanced NLP concepts such as attention and transfer learningabout the readerAimed at intermediate Python programmers. No mathematical or machine learning knowledge required.about the authorMasato Hagiwara received his computer science PhD from Nagoya University in 2009, focusing on Natural Language Processing and machine learning. He has interned at Google and Microsoft Research, and worked at Baidu Japan, Duolingo, and Rakuten Institute of Technology. He now runs his own consultancy business advising clients, including startups and research institutions.
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Was ist das Problem bei Processing?
Das Problem bei Processing ist, dass es eine relativ niedrige Performance hat und daher nicht für anspruchsvolle grafische Anwendungen geeignet ist. Zudem ist die Sprache nicht besonders gut für die Entwicklung komplexer Software geeignet, da sie keine objektorientierte Programmierung unterstützt. Ein weiteres Problem ist, dass die Dokumentation und Unterstützung für Processing nicht so umfangreich ist wie für andere Programmiersprachen.
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Wie setzt man eine ArrayList in Processing zurück?
Um eine ArrayList in Processing zurückzusetzen, kannst du die Methode `clear()` verwenden. Diese Methode entfernt alle Elemente aus der ArrayList und setzt sie auf eine leere Liste zurück.
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Wie weise ich einer Variable den Befehl "processing" zu?
Um einer Variable den Befehl "processing" zuzuweisen, musst du den Befehl in der Programmiersprache verwenden, die du verwendest. Je nach Programmiersprache kann dies unterschiedlich aussehen. In den meisten Sprachen musst du jedoch eine Variable deklarieren und ihr dann den Wert "processing" zuweisen, z.B. mit dem Befehl "variableName = 'processing'".
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Was sind die wichtigsten Anwendungen von Natural Language Processing?
Die wichtigsten Anwendungen von Natural Language Processing sind die automatische Übersetzung von Texten in verschiedene Sprachen, die Sentiment-Analyse von Kundenfeedback und die automatische Zusammenfassung von Texten. NLP wird auch für Chatbots, Spracherkennung und Informationsextraktion eingesetzt. Es wird in verschiedenen Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzwesen, Marketing und E-Commerce verwendet.
Ähnliche Suchbegriffe für Processing:
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Digital Image Processing, Global Edition
For courses in Image Processing and Computer Vision.For 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 is based on an extensive survey of faculty, students, and independent readers in 5 institutions from 3 countries. Their feedback led to epanded or new coverage of topics such as deep learning and deep neural networks, including convolutional neural nets, the scale-invariant feature transform (SIFT), maimally-stable etremal regions (MSERs), graph cuts, k-means clustering and superpiels, active contours (snakes and level sets), and eact histogram matching. Major improvements were made in reorganising the material on image transforms into a more cohesive presentation, and in the discussion of spatial kernels and spatial filtering.
Preis: 96.09 € | Versand*: 0 € -
Transfer Learning for Natural Processing
Building and training deep learning models from scratch is costly, time-consuming, and requires massive amounts of data. To address this concern, cutting-edge transfer learning techniques enable you to start with pretrained models you can tweak to meet your exact needs. In Transfer Learning for Natural Language Processing, DARPA researcher Paul Azunre takes you hands-on with customizing these open source resources for your own NLP architectures. You’ll learn how to use transfer learning to deliver state-of-the-art results even when working with limited label data, all while saving on training time and computational costs.about the technologyTransfer learning enables machine learning models to be initialized with existing prior knowledge. Initially pioneered in computer vision, transfer learning techniques have been revolutionising Natural Language Processing with big reductions in the training time and computation power needed for a model to start delivering results. Emerging pretrained language models such as ELMo and BERT have opened up new possibilities for NLP developers working in machine translation, semantic analysis, business analytics, and natural language generation.about the bookTransfer Learning for Natural Language Processing is a practical primer to transfer learning techniques capable of delivering huge improvements to your NLP models. Written by DARPA researcher Paul Azunre, this practical book gets you up to speed with the relevant ML concepts before diving into the cutting-edge advances that are defining the future of NLP. You’ll learn how to adapt existing state-of-the art models into real-world applications, including building a spam email classifier, a movie review sentiment analyzer, an automated fact checker, a question-answering system and a translation system for low-resource languages. what's insideFine tuning pretrained models with new domain dataPicking the right model to reduce resource usageTransfer learning for neural network architecturesFoundations for exploring NLP academic literatureabout the readerFor machine learning engineers and data scientists with some experience in NLP.about the authorPaul Azunre holds a PhD in Computer Science from MIT and has served as a Principal Investigator on several DARPA research programs. He founded Algorine Inc., a Research Lab dedicated to advancing AI/ML and identifying scenarios where they can have a significant social impact. Paul also co-founded Ghana NLP, an open source initiative focused using NLP and Transfer Learning with Ghanaian and other low-resource languages. He frequently contributes to major peer-reviewed international research journals and serves as a program committee member at top conferences in the field.
Preis: 49.21 € | Versand*: 0 € -
Magnum HL PROCESSING SAW 09RY802
Die Reibsäge ist hauptsächlich zum Öffnen von ineinandergreifenden Verbindungen gedacht und kann Knochen und bei Bedarf auch Holz ohne großen Kraftaufwand problemlos durchtrennen. Es ist mit dreifach geschliffenen Zähnen und einem T-Griff ausgestattet, was für minimalen Kraftaufwand und maximale Effizienz sorgt. Es wird 420er Edelstahl verwendet, der Griff besteht aus TPR und ein Gürteladapter liegt dem Kydex-Koffer bei. Die Anforderungen an den Jäger und seine Ausrüstung sind sehr anspruchsvoll und vielfältig, da er sich nicht nur tagsüber, sondern auch nachts in unterschiedlichen Geländeverhältnissen und herausfordernden Wetterbedingungen bewegt. Er muss weiterhin eine hohe Konzentration aufrechterhalten und körperliche und organisatorische Anforderungen bewältigen. Die Magnum Hunting Line wurde entwickelt, um ein unverzichtbares Werkzeug in der Ausrüstung des Jägers zu sein, auf das er sich bei seinen Jagdaktivitäten verlassen kann, ohne sich Gedanken über seine Zuverlässigkeit und Leistung machen zu müssen.
Preis: 34.90 € | Versand*: 4.50 € -
Böker Magnum Knochensäge HL Processing Saw
Knochensäge mit Dreifachschliff. Griff in Signalfarbe. Abgerundete Sägeblattspitze. Blattlänge 13,5 cm. Gesamtlänge 19,4 cm. Gewicht 92 g. Lieferung mit passender Scheide.
Preis: 34.90 € | Versand*: 5.95 €
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Wie kann man Figuren in Processing mit der Maus bewegen?
Um Figuren in Processing mit der Maus zu bewegen, musst du die Mausposition in der draw() Funktion abfragen und die Position der Figur entsprechend aktualisieren. Du kannst die mouseX und mouseY Variablen verwenden, um die aktuelle Mausposition zu erhalten, und dann die Position der Figur entsprechend ändern. Du kannst dies entweder direkt in der draw() Funktion tun oder in einer separaten Funktion, die du dann in der draw() Funktion aufrufst.
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Wie erstelle ich einen Game Over Screen in Java Processing?
Um einen Game Over Screen in Java Processing zu erstellen, kannst du eine separate Funktion oder Klasse erstellen, die den Bildschirm mit dem Game Over Text und anderen Elementen zeichnet. Du kannst diese Funktion oder Klasse aufrufen, wenn das Spiel vorbei ist oder eine bestimmte Bedingung erfüllt ist. Du kannst auch Tastatureingaben oder Mausklicks verwenden, um den Game Over Screen anzuzeigen und das Spiel neu zu starten.
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Wie kann man ein Processing-Objekt durch einen Knopfdruck bewegen?
Um ein Processing-Objekt durch einen Knopfdruck zu bewegen, kannst du eine Variable verwenden, um den aktuellen Zustand des Objekts zu speichern. Wenn der Knopf gedrückt wird, änderst du den Wert dieser Variable und verwendest ihn dann in der draw()-Funktion, um die Position des Objekts entsprechend zu aktualisieren. Du kannst zum Beispiel die Funktionen keyPressed() und keyReleased() verwenden, um den Zustand der Taste zu überprüfen und die Position des Objekts entsprechend zu ändern.
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Wie kann ich mit Java Processing eine andere Datei starten?
Um eine andere Datei mit Java Processing zu starten, kannst du die `exec()`-Methode der `PApplet`-Klasse verwenden. Diese Methode ermöglicht es dir, externe Programme oder Dateien zu starten. Du musst den Pfad zur Datei angeben, die du starten möchtest, und die Methode gibt dir ein `Process`-Objekt zurück, mit dem du auf den gestarteten Prozess zugreifen kannst.
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