推荐序1随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台极大地推动了以深度神经网络为代表的人工智能技术的应用，大幅弥补了科学与应用之间的技术鸿沟，图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等技术实现了从不能用、不好用到可以用、效果好的突破。然而，以深度神经网络为代表的人工智能应用过度依赖计算机算力，因此在后摩尔定律时代它可能会遭遇发展瓶颈。具体来说，计算能力提高10倍相当于三年的算法改进，算力提高的背后却是无法承受的硬件成本。因此，基于当下现有的硬件设施平台设计出参数少、准确率高的神经网络对复杂人工智能技术在移动端设备或嵌入式设备上的落地应用显得尤为重要。本书基于TensorFlow.js框架将计算机视觉技术与前端开发有机结合，介绍了线性回归、logistical回归、XOR问题、人体姿态检测、目标检测、OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）等案例的部署。这是一本横跨前端开发和深度学习两大技术领域的书，可谓一册在手，应有尽有！李昌华陕西省计算机教育学会副理事长、博士生导师推荐序2当我认识璞东时，他还