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内容大纲
本书包括基础篇和实践篇。基础篇主要介绍人工智能概述与计算机程序设计、Python语言基础、Python程序的控制结构、组合数据类型、函数、文件与异常等内容。实践篇主要介绍数据处理与可视化、图形图像处理、机器学习、计算机视觉、自然语言处理等技术在农业领域的应用案例。本书以理论与实践相结合为特点，既注重编程基础的扎实掌握，又强调人工智能技术在农业领域的实际应用。本书内容由浅入深，适合初学者快速入门，同时也为有一定基础的读者提供丰富的实践案例和进阶知识。
本书适合程序设计初学者和高等院校学生、农业领域的研究人员以及对人工智能技术感兴趣的读者参考。 -
作者介绍
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目录
基础篇
第1章 人工智能概述与计算机程序设计
1.1 人工智能概述
1.2 计算机程序设计
1.2.1 计算机程序设计语言
1.2.2 结构化程序设计
1.2.3 面向对象程序设计
1.3 Python的特点
1.4 Python3.×编程环境的配置与编程实例
1.4.1 Python2.×和Python3.×的区别
1.4.2 编写简单Python程序
本章小结
第2章 Python语言基础
2.1 Python的语法特点
2.1.1 注释
2.1.2 代码缩进
2.1.3 编码规范
2.2 保留字与标识符
2.2.1 保留字
2.2.2 标识符
2.3 变量
2.3.1 变量的定义与使用
2.3.2 理解Python中的变量
2.4 基本数据类型及其转换
2.4.1 数字类型
2.4.2 字符串类型
2.4.3 布尔类型
2.4.4 数据类型转换
2.5 运算符
2.5.1 算术运算符
2.5.2 赋值运算符
2.5.3 关系运算符
2.5.4 逻辑运算符
2.5.5 位运算符
2.5.6 成员运算符和身份运算符
2.5.7 运算符的优先级和结合性
2.6 基本输入和输出
2.6.1 使用input()函数输入
2.6.2 使用print()函数输出
本章小结
第3章 Python程序的控制结构
3.1 程序的顺序结构
3.2 程序的分支结构
3.2.1 单分支结构
3.2.2 双分支结构
3.2.3 多分支结构
3.2.4 分支结构的嵌套
3.3 程序的循环结构
3.3.1 while循环
3.3.2 for循环
3.3.3 循环控制：break和continue
3.3.4 循环语句的else用法
3.3.5 循环的嵌套
3.4 程序设计应用实例
3.4.1 递推法编程实例
3.4.2 穷举法编程实例
3.4.3 解析法编程实例
本章小结
第4章 组合数据类型
4.1 列表
4.1.1 创建列表
4.1.2 访问列表元素
4.1.3 列表切片
4.1.4 列表操作
4.1.5 列表推导式
4.1.6 列表的应用
4.2 元组
4.2.1 创建元组
4.2.2 操作元组
4.2.3 元组的拆包与封装
4.2.4 元组的应用
4.3 字符串
4.3.1 创建字符串
4.3.2 操作字符串
4.3.3 字符串的应用
4.4 字典
4.4.1 创建字典
4.4.2 操作字典
4.4.3 嵌套
4.4.4 字典的应用
4.5 集合
4.5.1 创建集合
4.5.2 操作集合
4.5.3 集合的应用
本章小结
第5章 函数
5.1 函数的使用
5.1.1 函数的定义
5.1.2 函数的调用与返回值
5.1.3 形参和实参
5.2 函数的参数
5.2.1 引用传递
5.2.2 必备参数
5.2.3 命名参数
5.2.4 默认参数
5.2.5 不定长参数
5.2.6 经典案例
5.3 嵌套函数和lambda函数
5.3.1 嵌套函数
5.3.2 lambda函数
5.4 变量的作用域
5.4.1 使用global声明全局变量
5.4.2 嵌套函数中的nonlocal声明
5.5 递归函数
本章小结
第6章 文件与异常
6.1 文件的定义、引用与分类
6.1.1 文件的定义
6.1.2 文件的引用
6.1.3 文件的分类
6.2 文件的打开与关闭
6.3 文本文件的读写操作及其综合应用
6.3.1 文本文件的读操作
6.3.2 文本文件的写操作
6.3.3 文本文件的综合应用
6.4 二进制文件的读写操作
6.4.1 使用pickle模块读写二进制文件
6.4.2 使用struct模块读写二进制文件
6.5 os模块的使用
6.6 JSON文件
6.6.1 JSON概述
6.6.2 JSON文件的格式
6.6.3 JSON文件的读写
6.7 异常处理
6.7.1 异常概述
6.7.2 使用try…except处理异常
6.7.3 使用try…except…except处理异常
6.7.4 使用try…except…else处理异常
6.7.5 使用try…except…finally处理异常
本章小结
实践篇
第7章 数据处理与可视化
7.1 pandas库
7.1.1 pandas库概述
7.1.2 使用pandas库进行数据处理与数据分析
7.1.3 使用pandas库进行数据治理
7.2 numpy库
7.2.1 numpy库概述
7.2.2 numpy库的应用
7.3 matplotlib库
7.3.1 matplotlib库概述
7.3.2 matplotlib库的应用
7.4 综合实例
7.4.1 天气预报图
7.4.2 羊只平均日增重
本章小结
第8章 图形图像处理
8.1 图形图像基础知识
8.1.1 图形和图像
8.1.2 图像数字化及相关概念
8.2 pillow库简介
8.2.1 pillow库的特点
8.2.2 pillow库的安装
8.3 pillow库基础知识
8.3.1 创建Image对象
8.3.2 Image对象属性
8.3.3 图像保存与格式转换
8.3.4 图像缩放及批量修改图像
8.3.5 图像分离与合并
8.3.6 图像裁剪、复制与粘贴
8.3.7 图像的几何变换
8.3.8 图像降噪处理
8.3.9 绘图与文字处理
8.3.10 抓取屏幕
8.4 pillow库的应用
8.4.1 生成验证码
8.4.2 抓屏并合成GIF图像
8.4.3 pillow库与numpy数组
8.4.4 使用pillow库进行图像预处理
本章小结
第9章 机器学习
9.1 机器学习概述
9.1.1 机器学习的定义
9.1.2 机器学习的发展历史和应用领域
9.1.3 机器学习算法的类型
9.2 机器学习准备
9.2.1 机器学习库与机器学习流程
9.2.2 数据预处理
9.3 现代农业中的分类问题
9.3.1 分类问题的定义
9.3.2 分类模型的评估指标
9.3.3 SVM分类模型原理
9.3.4 基于SVM模型的鸢尾花种类预测
9.4 现代农业中的回归问题
9.4.1 回归问题的定义
9.4.2 回归模型的评估指标
9.4.3 人工神经网络模型及其原理
9.4.4 基于神经网络的蓝莓产量预测
9.5 现代农业中的聚类问题
9.5.1 聚类问题的定义
9.5.2 聚类模型的评估指标
9.5.3 K均值聚类模型原理
9.5.4 基于K均值聚类模型的葡萄酒种类预测
本章小结
第10章 计算机视觉
10.1 计算机视觉概述
10.1.1 计算机视觉的发展
10.1.2 深度学习与CNN
10.1.3 典型的CNN
10.2 深度学习框架概述
10.2.1 深度学习框架简介
10.2.2 常用深度学习框架
10.3 PyTorch框架概述
10.3.1 为什么选择PyTorch框架
10.3.2 PyTorch框架的发展历程
10.3.3 PyTorch框架的软硬件要求
10.4 计算机视觉与现代农业
10.4.1 计算机视觉在现代农业中的主要应用
10.4.2 深度学习的常用数据集格式
10.4.3 YOLOv8模型
10.4.4 植物病害数据集
10.4.5 植物病害检测模型训练
本章小结
第11章 自然语言处理
11.1 自然语言处理概述
11.2 自然语言处理的关键技术
11.2.1 正则表达式
11.2.2 分词
11.2.3 词性标注
11.2.4 关键词提取
11.2.5 文本向量表示
11.2.6 句法分析
11.3 自然语言处理的应用
11.3.1 文本分类
11.3.2 农业信息问答系统
本章小结
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