揭示宇宙奥秘的13个常数

《揭示宇宙奥秘的13个常数》
基本信息
原书名:Cosmic Numbers: The Numbers That Define Our Universe
作者: (美)James D.Stein [作译者介绍]
丛书名: 图灵新知
出版社:人民邮电出版社
ISBN:9787115285881
上架时间:2012-7-16
出版日期:2012 年7月
开本:16开
页码:1
版次:1-1
所属分类: 自然科学 > 科谱读物 > 其他科普知识
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内容简介
  万有引力常数、光速、理想气体常数、绝对零度、阿伏伽德罗常数、库仑常数、波兹曼常数、普朗克常数、史瓦西半径、氢聚变的效率、钱德拉塞卡极限、哈勃常数、欧米伽……
  通过这13个数字,我们可以一探自己所在宇宙的奥秘,它何以如此又将何去何从;通过这13个数字,我们也可以了解人类探索宇宙奥秘的历程,众多人的牺牲与收获。
  作者以定义宇宙的13个数字为线索,梳理了人类探寻这些数字的历史过程以及这些数字的物理学、化学或天文学意义。在叙述过程中,作者夹杂了个人经历、诗歌、音乐等元素,娓娓道来,使得本书成为一本科学与人文并重的有趣读物,适合对科学感兴趣的读者。
目录
《揭示宇宙奥秘的13个常数》
第1章  万有引力常数  1
第2章  光速   17
第3章  理想气体常数 33
第4章  绝对零度   47
第5章  阿伏伽德罗常数 63
第6章  库仑常数   77
第7章  波兹曼常数   93
第8章  普朗克常数  115
第9章  史瓦西半径  131
第10章  氢聚变的效率 149
第11章  钱德拉塞卡极限 167
第12章  哈勃常数   185
第13章  欧米伽   207
codata注释   229

图书来源于: 中国互动出版网

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本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(向梯度直图)特征检测算法在面部特征定位面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,勿用于商业,如有侵权联系我删除!
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