中科院吳懷宇教授：《3D打�。喝�維智能數(shù)字化創(chuàng)造（第3版）》

2017年5月，中科院自動化所吳懷宇教授向南極熊透露，由其著作的3D打印軟硬件百科全書《3D打�。喝�維智能數(shù)字化創(chuàng)造（第3版）(全彩)》已經(jīng)完成了第三版更新，目前可以在各大電商平臺上可以購買到。南極熊認(rèn)為，該書是3D打印技術(shù)類書籍中非常典型的書籍，曾作為南極熊3D打印培訓(xùn)班指定用書。

《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》等主流媒體稱3D 打印將引發(fā)新一輪工業(yè)革命�！�3D打印：三維智能數(shù)字化創(chuàng)造（第3版）(全彩)》從產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)的宏觀視角對3D 打印、3D 智能數(shù)字化、創(chuàng)客、中國智造、全球第四次工業(yè)革命這五者的關(guān)系進(jìn)行了詳盡討論。

《3D打�。喝�維智能數(shù)字化創(chuàng)造（第3版）(全彩)》從專業(yè)技術(shù)的角度對3D 打印的原理、結(jié)構(gòu)和工藝方法做了詳細(xì)介紹，包括十多種典型成型工藝的優(yōu)劣分析和比較，手把手、從無到有地組裝一臺3D 打印機(jī)等。3D 智能數(shù)字化是3D 打印的基礎(chǔ)和關(guān)鍵，涉及3D 計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、計(jì)算機(jī)視覺、模式識別、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域�！�3D打印：三維智能數(shù)字化創(chuàng)造（第3版）(全彩)》以通俗易懂、娓娓道來的方式對它們進(jìn)行了詳細(xì)講解。

《3D打印：三維智能數(shù)字化創(chuàng)造（第3版）(全彩)》是一本以作者原創(chuàng)觀點(diǎn)為指導(dǎo)，融匯眾多最新思想，詳細(xì)講解3D 打印和3D 智能數(shù)字化技術(shù)原理方法，手把手實(shí)戰(zhàn)型教學(xué)的綜合類技術(shù)書籍，對每一個操作步驟都進(jìn)行了圖文并茂的詳細(xì)描述，包括實(shí)際運(yùn)作一家3D 照相館的所有技術(shù)細(xì)節(jié)�！�3D打印：三維智能數(shù)字化創(chuàng)造（第3版）(全彩)》無論對國內(nèi)、國外的廣大普通用戶及技術(shù)愛好者，還是高等院校大學(xué)生及研究生，學(xué)術(shù)界、工業(yè)界、政府產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)決策層，都具有重要的參考價(jià)值。

吳懷宇（1979-），中國科學(xué)院副研究員(教授)、中國3D科技創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟副理事長。任職于中國科學(xué)院自動化研究所模式識別國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(NLPR)、中國-歐洲信息，自動化與應(yīng)用數(shù)學(xué)聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室(LIAMA)。1996年畢業(yè)于江西省豐城一中；分別于2000年7月和2003年3月在北京航空航天大學(xué)獲“航空宇航推進(jìn)理論與工程”專業(yè)學(xué)士學(xué)位和“氣動聲學(xué)與流體機(jī)械”專業(yè)碩士學(xué)位；2008年7月在中國科學(xué)院獲“模式識別與智能系統(tǒng)”專業(yè)博士學(xué)位。2008年7月至2011年8月在北京大學(xué)信息學(xué)院做博士后、講師，并膺獲“北京大學(xué)優(yōu)秀博士后”稱號。2011年8月至今，在中國科學(xué)院自動化研究所模式識別國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室任助理研究員、副研究員。目前擔(dān)任多個國際刊物的評審專家和國際程序委員會成員等學(xué)術(shù)任職，是美國電氣與電子工程師學(xué)會（IEEE）、美國計(jì)算機(jī)協(xié)會（ACM）、IEEE Computer Society會員，并擔(dān)任過ICCV/ CVPR/ ACCV國際程序委員會委員、程序主席秘書、以及北京市科學(xué)技術(shù)委員會項(xiàng)目評審專家、國家自然科學(xué)基金評審專家、國家科技計(jì)劃高新領(lǐng)域評審專家。

本書目錄

第1章 3D打印與“全球第四次工業(yè)革命” 1
1．1 3D 打印 ：體驗(yàn)造物奇跡 1
1．2 全球第四次工業(yè)革命的導(dǎo)火索 11
1．2．1 從“第一次工業(yè)革命”到“第四次工業(yè)革命” 11
1．2．2 3D 打印的顯著優(yōu)勢 12
1．2．3 3D 打印的應(yīng)用現(xiàn)狀 14
1．3 對 3D 打印的質(zhì)疑 16
1．3．1 來自傳統(tǒng)制造業(yè)大佬的質(zhì)疑 ：不看好 3D 打印 16
1．3．2 關(guān)于“3D 打印技術(shù)的可實(shí)現(xiàn)性”釋疑 17
1．3．3 關(guān)于“3D 打印技術(shù)的經(jīng)濟(jì)性”釋疑 17
1．3．4 關(guān)于“3D 打印產(chǎn)業(yè)的成長性”釋疑 19
1．4 3D 智能數(shù)字化與 3D 打印 ：用“虛擬”再造“現(xiàn)實(shí)” 20
1．4．1 3D 智能數(shù)字化設(shè)計(jì)技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀 21
1．4．2 智能數(shù)字化掃描技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀 22
1．4．3 智能云網(wǎng) ：云端智能服務(wù)和云制造 23
1．4．4 3D 打印技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀 24
1．5 創(chuàng)客 DIY ：新工業(yè)革命的啟蒙運(yùn)動 26
1．5．1 以小博大 ：創(chuàng)客挑戰(zhàn)巨頭公司 27
1．5．2 聚沙成塔 ：改變工業(yè)社會的組成結(jié)構(gòu) 28
1．6 “中國制造”向“中國智造”轉(zhuǎn)變的機(jī)遇 29
1．6．1 “中國制造”須轉(zhuǎn)型升級 29
1．6．2 來自“德國制造”的啟示 30
1．6．3 “中國智造”的發(fā)展機(jī)遇 31

第2章 3D打印機(jī)的原理與種類 37
2．1 3D 打印時(shí)間簡史──源自 1860 年 37
2．2 3D 打印機(jī)的工作原理和家族 41
2．2．1 3D 打印機(jī)的工作原理與流程 41
2．2．2 FDM ：熔融沉積成型（FFF ：熔絲制造） 42
2．2．3 3DP ：三維打印黏結(jié)成型（噴墨沉積） 44
2．2．4 SLS ：選擇性激光燒結(jié) 46
2．2．5 SLA ：光固化立體成型（立體光刻） 48
2．2．6 PolyJet ：多頭噴射技術(shù)（Material Jetting ：材料噴射） 50
2．2．7 DLP ：數(shù)字光處理 51
2．2．8 LOM ：分層實(shí)體制造 53
2．3 塑料還是石膏？ 3D 打印機(jī)的各種耗材 55
2．3．1 ABS ：應(yīng)用最廣泛的工程塑料 56
2．3．2 EP（彈性塑料） 57
2．3．3 PA（尼龍） 57
2．3．4 PC（聚碳酸酯） 58
2．3．5 PEEK（聚醚醚酮） 58
2．3．6 PPSF（聚纖維酯） 59
2．3．7 PLA ：綠色環(huán)保的生物塑料 59
2．3．8 PETG（共聚酯） 60
2．3．9 PCL（聚己內(nèi)酯） 61
2．3．10 光敏樹脂 ：精細(xì)成型的液態(tài)材料 62
2．3．11 金屬材料 ：不銹鋼、鈦合金、鎂鋁合金、金銀 62
2．3．12 更多 3D 打印材料 ：石膏、蠟、陶瓷、木質(zhì) 65
2．4 金屬 3D 打印技術(shù)大盤點(diǎn) 72
2．4．1 SLS、SLM 和 DMLS 技術(shù) 72
2．4．2 LENS/LNSF/LPF/DMD/LC/LMD/DLF ：激光近凈成型 76
2．4．3 EBM ：電子束熔煉 78
2．4．4 EBDM ：電子束直接制造 80
2．4．5 金屬 3D 打印技術(shù)小結(jié) 80
2．5 兩大陣營 ：工業(yè)級打印機(jī)與桌面級打印機(jī) 81
2．5．1 工業(yè)級打印機(jī) ：兩個巨頭的主戰(zhàn)場 82
2．5．2 桌面級打印機(jī) ：創(chuàng)客們的多樣世界 87
2．6 3D 打印與傳統(tǒng)手辦模型制作 92
2．7 3D 打印機(jī)購買指南 93

第3章 剖析3D打印機(jī)：輪子是怎樣發(fā)明的 98
3．1 RepRap ：開源 3D 打印機(jī)的鼻祖和奠基石 98
3．2 MakerBot 與 Ultimaker ：桌面雙雄 99
3．3 Ultimaker 組裝實(shí)戰(zhàn) 101
3．3．1 Ultimaker 新到貨開箱照 102
3．3．2 搭建框架 102
3．3．3 X/Y/Z 軸電機(jī) 105
3．3．4 X/Y 軸承 107
3．3．5 擠出頭 109
3．3．6 Z 軸載物平臺 112
3．3．7 送料機(jī) 116
3．3．8 Ultimaker 的大腦 ：電路板 117
3．3．9 大功告成 ：一臺完整的打印機(jī) 121
3．3．10 Gcode 與前臺軟件 Cura 使用指南 123
3．3．11 Ultimaker 打印成果實(shí)例 128
3．4 MakerBot Replicator 2 與 MakerWare 打印實(shí)戰(zhàn) 129
3．4．1 MakerWare 進(jìn)行切片和打印 129
3．4．2 ReplicatorG 控制前臺的設(shè)置 ：雙噴頭打印雙色模型 135
3．4．3 MakerBot Replicator 2 打印成果實(shí)例 137
3．5 3D 打印疑問與故障排解小貼士 138
3．5．1 模型的水密性（Watertight） 138
3．5．2 模型必須為流形（Manifold） 139
3．5．3 切片（Slice）與橫切面 140
3．5．4 層厚度（Layer Thickness） 140
3．5．5 支撐材料（Support Material） 140
3．5．6 如何開始打印 141
3．5．7 如何調(diào)平打印平臺（粗調(diào)和精調(diào)） 141
3．5．8 如何更換耗材（上料、退料） 142
3．5．9 我裝不了塑料絲 142
3．5．10 我取不出塑料絲導(dǎo)管 142
3．5．11 為什么我的送料機(jī)挖坑，但就是不吐絲 142
3．5．12 噴頭堵塞，如何處理 143
3．5．13 擠出的料無法粘牢打印平臺 143
3．5．14 打印出的東西粘不牢平臺 143
3．5．15 用輔助盤（Helper Disk）解決翹邊問題 143
3．5．16 噴頭位置偏移，擠出頭坐標(biāo)異常 144
3．5．17 為什么打印的圓是橢圓 145
3．5．18 電機(jī)不轉(zhuǎn)，像得了帕金森癥抖個不停 145
3．5．19 為需要連接的零件選擇合適的容許公差 145
3．5．20 我的打印機(jī)需要日常維護(hù)嗎 145
3．5．21 異常情況如何中斷打印 145
3．5．22 如何將金屬零件放入我的 3D 塑料模型中 146
3．5．23 用 CNCSimulator 進(jìn)行打印模擬和打印預(yù)覽 146
3．5．24 打印失敗后是什么樣子 146
3．6 如何設(shè)計(jì)和設(shè)置一臺高精度的 3D 打印機(jī) 147
3．6．1 影響打印精度的軟硬件因素 147
3．6．2 如何讓模型表面看起來更光滑 150

第4章 3D智能數(shù)字化：3D打印的孿生兄弟 153
4．1 不以規(guī)矩，不成方圓――STL 數(shù)字標(biāo)準(zhǔn)文件解析 153
4．2 3D 智能數(shù)字化設(shè)計(jì)技術(shù) 156
4．2．1 “所想即所得”：3D 設(shè)計(jì)的新境界 156
4．2．2 商業(yè)設(shè)計(jì)軟件 ：3D 設(shè)計(jì)的重型武器（Maya、UG） 161
4．2．3 殺雞焉用牛刀 ：基于網(wǎng)頁的設(shè)計(jì)軟件（Tinkercad、3DTin） 167
4．3 3D 智能數(shù)字化掃描技術(shù) 169
4．3．1 光學(xué)三維掃描儀的原理和實(shí)例（激光、結(jié)構(gòu)白光） 172
4．3．2 基于 Kinect 的 3D 掃描原理和設(shè)備（紅外光斑、ToF） 177
4．3．3 房地產(chǎn)行業(yè)的新應(yīng)用 ：室內(nèi) 3D 掃描建模 183
4．4 面向“批量定制”和“柔性制造”的智能數(shù)字化 184
4．5 智能云網(wǎng) ：云端智能服務(wù)和云制造 185
4．6 大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí) ：3D 打印內(nèi)容的挖掘與推薦 186
4．6．1 什么是大數(shù)據(jù) 187
4．6．2 大數(shù)據(jù)背景下的個性化推薦系統(tǒng) 189
4．6．3 深度學(xué)習(xí) ：像人腦一樣深層次地思考 192

第5章 3D智能數(shù)字化與3D照相館：科學(xué)與藝術(shù)的結(jié)合 200
5．1 那些年，我們一起追過的 3D 照相館 201
5．1．1 細(xì)數(shù)國內(nèi)外的 3D 照相館 201
5．1．2 3D 照相館的設(shè)備及成本 202
5．1．3 3D 照相館贏利模式的探討 205
5．2 3D 照相館的核心技術(shù) ：3D 智能數(shù)字化 206
5．3 基于圖像的 3D 人臉重建技術(shù) 209
5．3．1 基于單張照片的 3D 人臉重建及立體浮雕 210
5．3．2 基于多視角照片的 3D 人臉重建 213
5．3．3 人是一種視覺動物 ：如何美化你的照片 219
5．4 Skanect ：使用 Kinect 實(shí)現(xiàn) 3D 掃描 223
5．5 頭發(fā)修補(bǔ) ：3D 照相館的頭痛問題 225
5．5．1 使用 3D-Coat/ ZBrush 軟件手工修補(bǔ)發(fā)型 226
5．5．2 基于視覺計(jì)算自動修補(bǔ)發(fā)型 230
5．5．3 Geomagic Studio ：更通用的任意形狀修補(bǔ) 234
5．6 3D 人臉表情形變與編輯 241
5．7 直接全彩打印，還是單色打印再上色 245
5．8 3D 打印數(shù)字化設(shè)計(jì)技巧 247
5．8．1 3DS Max 建模用于 3D 打印 247
5．8．2 Rhino（犀牛軟件）進(jìn)行 3D 復(fù)雜曲面建模 251
5．8．3 SketchUp 進(jìn)行草圖 3D 快速建模 255
5．8．4 Netfabb/Magics ：修正你的 STL 打印文件 259
5．8．5 使用 AccuTrans 3D 轉(zhuǎn)換 3D 文件格式 262

第6章 視覺計(jì)算：構(gòu)建3D打印的殺手級應(yīng)用 264
6．1 視覺計(jì)算 ：計(jì)算機(jī)視覺與計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的融合 264
6．2 3D 打印“批量定制”的智能實(shí)現(xiàn) 266
6．2．1 個性特征的描述與檢測 267
6．2．2 個性特征的定位與匹配 271
6．2．3 個性化形狀的編輯與合成 276
6．3 立體視覺重建 ：將照片轉(zhuǎn)成 3D 數(shù)字模型 281
6．3．1 攝像機(jī)定標(biāo) 281
6．3．2 基于立體視覺、SFM 和 Visual Hull 的三維重建 288
6．4 眾里尋她千百度──海量 3D 模型的形狀檢索 291
6．4．1 線性分類與感知機(jī)模型 291
6．4．2 支持向量機(jī) SVM 與邏輯回歸 LR 294
6．4．3 基于內(nèi)容的 3D 模型檢索 297
6．5 形狀拆解 ：大尺寸物件的自動分塊打印 301
6．6 形狀分析 ：優(yōu)化 3D 打印形狀的表現(xiàn)力 303
6．7 形狀平衡 ：如何確保 3D 物件站立穩(wěn)當(dāng) 309
6．8 形狀優(yōu)化 ：生成堅(jiān)固的內(nèi)部輕質(zhì)結(jié)構(gòu)使得耗材最省 311
6．9 基于筆畫的 3D 建模 ：讓新手和孩子輕松設(shè)計(jì)形狀 315
6．9．1 Doodle3D ：3D 設(shè)計(jì)就像涂鴉一樣簡單 316
6．9．2 Teddy/FiberMesh ：更精準(zhǔn)的 3D 筆畫建模 318
6．9．3 3-Sweep 技術(shù) ：輕松讓照片中的 2D 物體變 3D 模型 319
6．9．4 “神筆馬良”3Doodler ：用筆直接畫出 3D 線框?qū)嵨?321
6．10 增強(qiáng)現(xiàn)實(shí) ：在打印之前看到融入環(huán)境的真實(shí)效果 322
6．11 3D 網(wǎng)格上的藝術(shù)──數(shù)字幾何處理 323
6．11．1 3D 模型的獲取、配準(zhǔn)與重建 324
6．11．2 3D 網(wǎng)格的幾何拓?fù)湫迯?fù) 325
6．11．3 3D 網(wǎng)格平滑與去噪 326
6．11．4 重網(wǎng)格化和子分網(wǎng)格 329
6．11．5 3D 網(wǎng)格壓縮 330
6．11．6 3D 網(wǎng)格分割 331
6．11．7 3D 網(wǎng)格的參數(shù)化 332
6．11．8 3D 網(wǎng)格的交叉參數(shù)化（一致對應(yīng)） 335
6．11．9 3D 網(wǎng)格形變、編輯與動畫 336
6．11．10 3D 數(shù)據(jù)重定向技術(shù) 337
6．11．11 數(shù)字幾何處理框架 338
6．12 OpenCV 與 OpenGL ：視覺計(jì)算入門的兩大利器 339
6．12．1 OpenCV 與 AdaBoost 人臉檢測 339
6．12．2 OpenGL 與 3D 圖形繪制 344
6．12．3 再論 ：向量 / 矩陣、歐拉角與四元數(shù)（Quaternion） 348

第7章 創(chuàng)客：個人3D打印機(jī)的創(chuàng)造者 353
7．1 創(chuàng)客文化與開源 DIY 353
7．2 五花八門的創(chuàng)客杰作 ：從玩具到高速跑車 355
7．3 寓教于樂 ：3D 打印出你的個人數(shù)學(xué)博物館 359
7．4 創(chuàng)客之開源硬件 Arduino（阿德偉諾） 363
7．4．1 Arduino 簡介 363
7．4．2 初窺 Arduino 364
7．4．3 牛刀小試 ：叩開 Arduino 之門 366
7．5 創(chuàng)客之開源軟件 Android（安卓） 367
7．5．1 Android 概述 367
7．5．2 開發(fā)平臺搭建 368
7．5．3 Android 之旅起航 ：Hello， Android! 370
7．6 靠創(chuàng)意去賺錢 ：漫談 Kickstarter、Quirky 與 Shapeways 373
7．6．1 Kickstarter 眾籌 ：靠創(chuàng)意去籌資 373
7．6．2 Quirky 創(chuàng)意加工廠 ：把創(chuàng)意變成產(chǎn)品 375
7．6．3 Shapeways 在線打印 ：把個性化產(chǎn)品定制出來 377
7．7 創(chuàng)客中國 ：中國版喬布斯和比爾 ? 蓋茨的誕生地 378
7．7．1 國外創(chuàng)客為什么紛紛青睞中國 378
7．7．2 創(chuàng)客中國的背景優(yōu)勢 379
7．7．3 創(chuàng)客中國的市場細(xì)分定位 379

第8章 創(chuàng)客實(shí)戰(zhàn)：四軸飛行器 381
8．1 你準(zhǔn)備好了嗎 ：自己制作四軸飛行器 381
8．2 器件與 3D 打印 382
8．2．1 四軸飛行器 DIY 所需的器件匯總 383
8．2．2 四軸飛行器的遙控器和接收機(jī) 384
8．2．3 四軸飛行器的飛行控制板 385
8．2．4 四軸飛行器電調(diào)的選用 386
8．2．5 四軸飛行器的無刷電機(jī)和螺旋槳 387
8．2．6 四軸飛行器的電池和充電器 388
8．2．7 四軸飛行器的連接線選用 389
8．2．8 四軸飛行器機(jī)架的 3D 打印 389
8．3 三軸陀螺儀和加速度計(jì)的入門與調(diào)試 390
8．4 自制基于 Arduino 的飛控板 393
8．4．1 四軸飛行器的基本電控結(jié)構(gòu) 393
8．4．2 飛行控制板的制作 395
8．5 遙控開始 ：Android 手機(jī)的 Wi-Fi 通信 397
8．6 四軸飛行器的智能視覺跟蹤 399
8．6．1 基于粒子濾波的目標(biāo)跟蹤算法 400
8．6．2 基于 Mean Shift（均值漂移）的目標(biāo)跟蹤算法 403

第9章 3D打印之不遠(yuǎn)的將來 406
9．1 3D 打印的未來 ：由創(chuàng)客們決定 406
9．1．1 幾乎為零的設(shè)計(jì)和制造門檻 407
9．1．2 創(chuàng)客成就 3D 打印 407
9．2 手機(jī)應(yīng)用 FabApp、App Store 與智能云網(wǎng) 409
9．3 不再僅僅是看著粗糙小型的 FDM 411
9．4 生物醫(yī)療打印 ：越來越近的科幻 412
9．5 美食打印機(jī) ：“吃貨”的錢最好賺 416
9．6 綠色經(jīng)濟(jì) ：變沙漠為光影城市 419
9．7 安得廣廈千萬間 ：3D 打印房屋與陶瓷打印機(jī) 420
9．8 混合材料制造 ：3D 打印電路 424
9．9 槍支打印“讓子彈飛”、版權(quán)與社會倫理 427
9．9．1 3D 打印引發(fā)社會公共安全的憂慮 427
9．9．2 版權(quán)保護(hù)的難題 429
9．9．3 社會倫理的思考及技術(shù)層面解決 431
9．10 3D 打印 3D 打印機(jī)自己 ：遺傳與升級 432
9．11 3D 打印的經(jīng)濟(jì)模式 ：利基與長尾效應(yīng) 433
9．12 “中國智造”推動“全球第四次工業(yè)革命” 436
9．12．1 新工業(yè)革命之“永不枯竭的綠色能源” 436
9．12．2 新工業(yè)革命之“3D 打印新材料” 437
9．12．3 新工業(yè)革命之“先進(jìn)制造及 3D 打印” 438
9．12．4 新工業(yè)革命之“3D 智能數(shù)字化創(chuàng)造” 439

第10章 道：數(shù)字智能的最優(yōu)化及相關(guān)數(shù)學(xué)方法 442
10．1 最優(yōu)化理論的基本常識 443
10．1．1 從凸集和凸函數(shù)開始說起 443
10．1．2 無約束優(yōu)化與約束優(yōu)化 446
10．1．3 線性規(guī)劃與非線性規(guī)劃及其對偶（Dual）形式 447
10．1．4 澄清混淆 ：二次規(guī)劃、二次收斂、二階收斂 448
10．2 最優(yōu)化根基之單變量“一維搜索” 449
10．2．1 初始搜索區(qū)域的加步探索法（進(jìn)退法） 449
10．2．2 黃金分割搜索法（Golden Section Search） 450
10．2．3 斐波那契（Fibonacci）搜索法 451
10．2．4 牛頓法、拋物線法 451
10．2．5 不精確線搜索的 Armijo-Goldstein 準(zhǔn)則及 Wolfe-Powell 準(zhǔn)則 452
10．3 多變量的無約束優(yōu)化 455
10．3．1 最速下降法（Steepest Descent，梯度下降法 Gradient Descent） 455
10．3．2 牛頓法（Newton） 455
10．3．3 擬牛頓法（Quasi-Newton）：DFP 和 BFGS 方法 456
10．3．4 共軛方向法（Conjugate Direction） 458
10．3．5 共軛梯度法（Conjugate Gradient） 459
10．3．6 Powell 直接法 459
10．4 最優(yōu)化根基之“信賴域”460
10．4．1 Levenberg-Marquardt（L-M）方法 461
10．4．2 詳解 L-M 方法的求解過程與步驟 462
10．5 最小二乘問題的求解 ．462
10．5．1 線性最小二乘問題的求解（正規(guī)化方法、QR 分解、SVD 分解） 463
10．5．2 非線性最小二乘問題（Gauss-Newton 方法） 464
10．6 約束優(yōu)化問題的求解 ．464
10．6．1 等式約束的拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier） 464
10．6．2 不等式約束的 KKT（KT）條件 ．465
10．6．3 懲罰函數(shù)法（外點(diǎn)法、內(nèi)點(diǎn)法） 466
10．7 最短路徑與動態(tài)規(guī)劃（Dynamic Programming） 467
10．8 “偶然中的必然”──概率與貝葉斯（Bayes） 468
10．8．1 先驗(yàn)概率、似然函數(shù)、后驗(yàn)概率、貝葉斯公式 468
10．8．2 樸素（Na?ve）貝葉斯分類 469
10．8．3 最大似然估計(jì)、最大后驗(yàn)概率估計(jì)、貝葉斯估計(jì)、EM 算法 471
10．8．4 貝葉斯學(xué)派與頻率學(xué)派之爭論 475
參考文獻(xiàn) 477
跋 488
作者簡介 490

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