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AI编译器开发指南汪岩 著《AI编译器开发指南》结合专用AI加速器和GPGPU两类芯片架构,系统介绍了AI编译器的基本框架和开发流程,着重论述了在AI编译器开发过程中,针对这两类架构需要重点考虑的实现方法。全书共分为7章,内容涵盖了以TVM为代表的开源AI编译器实现分析和定制化方法,以及GPGPU编译器后端相关设计方法。在介绍AI编译器一般原理的同时,书中通过对开源编译器项目的源代码分析,使读者能通过实例对AI编译器开发过程有更直观的认识。 《AI编译器开发指南》填补了AI编译器开发类书籍的空白,可作为从事AI软硬件设计、开发人员的参考用书,也可作为普通高等院校智能科学与技术、计算机科学与技术等专业的本科生和研究生的教辅书籍。
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编程卓越之道(美)Randall Hyde(兰德尔海德)卓越的代码需要利用现代编程语言的先进特性来实现软件功能。但软件最终都要运行在计算机上,无论它是采用哪种编程语言编写的。因此,卓越的软件代码也要充分地利用计算机中的各种资源,将计算机的性能发挥到极致。现代编程语言将这些知识隐藏了起来,容易被我们忽视。因此,《编程卓越之道》系列的第一卷《深入理解计算机》将重点放在软件执行背后的计算机底层上,深入浅出地介绍了计算机体系结构的方方面面,帮助我们理解如何才能写出在计算机上高效运行的代码。本书具体内容包括:数字、字符串及复合数据结构在计算机中的表示形式,以及如何在内存层次结构中访问这些数据;基本的二进制运算、位运算、布尔逻辑,以及如何设计完成运算的中央处理器指令集;输入/输出、大容量存储等丰富多彩的外设,以及把这些外设和计算机相连进行通信的各种总线技术。本书适合软/硬件开发人员及系统程序员、移动及嵌入式设备开发者、体系结构设计人员,以及高校计算机相关专业师生。
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跨平台机器学习[意]迪诺·埃斯波西托(Dino Esposito), [意]弗朗西斯科·埃斯波西托(Francesco Esposito)著,周靖 译ML.NET 是面向.NET 开发人员的开源机器学习框架,可以帮助开发人员使用 C# 或 F# 创建自定义机器学习模型,从而将机器学习集成到 Web、移动、桌面、游戏和物联网应用中。《跨平台机器学习:ML.NET架构及应用编程》以ML.NET 为核心,介绍了架构及其基本知识,介绍了ML.NET 的八大机器学习应用场景:预测、分类、聚类、异常检查、预测、推荐、图像分类以及神经网络。 《跨平台机器学习:ML.NET架构及应用编程》适合数据工程师使用和参考。
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程序设计竞赛专题挑战教程蓝桥杯大赛组委会、罗勇军、杨培林暂缺简介...
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开放环境下的度量学习研究叶翰嘉《开放环境下的度量学习研究》由南京大学人工智能学院副研究员叶翰嘉撰写,内容荣获2021年度CCF优秀博士学位论文奖。全书以模型在开放环境下输入、输出层面上面临的挑战为切入点,提出针对或利用度量学习特性的具体算法,从理论和应用等多个角度使度量学习的研究能够契合开放的环境。《开放环境下的度量学习研究》共七章:第1章 绪论,主要介绍了度量学习、开放环境的特点、开放环境的研究进展以及全书的概要。第2章 度量学习研究进展,首先介绍了监督学习和度量学习;然后讲解了三种度量学习的相关算法,包括全局度量学习方法、多度量学习方法、高效度量学习方法;*后介绍了开放环境下度量学习的研究思路。第3章 开放环境下度量学习的样本复杂度分析,首先展示了现有的度量学习理论结果,然后提出了基于函数性质的度量学习样本复杂度的改进方案,以及基于度量重用的度量学习样本复杂度的改进方案。第4章 基于度量学习和语义映射的异构模型修正,首先介绍了相关工作;其次介绍了基于度量语义映射的模型重用框架REFORM;然后介绍了实现模型重用框架REFORM的具体方法,包括自适应尺度的REFORM实现方法、学习变换的REFORM实现方法;*后展示了用于验证的实验流程和结果。第5章 多语义环境下的多度量学习方法探究,首先介绍了多度量学习方法的相关工作;其次介绍了考虑多语义的多度量学习方法;然后介绍了多度量自适应选择框架;*后展示了用于验证的实验流程和结果。第6章 考虑噪声影响的开放环境鲁棒度量学习,首先介绍了相关工作;然后介绍了考虑样本扰动的鲁棒度量学习DRIFT;*后展示了用于验证的实验流程和结果。第7章 总结与展望,总结了全书的研究内容,并对未来的研究方向和研究工作做出了展望。
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算法精粹[美]大卫·科帕克(David Kopec) 著本书是一本面向中高级程序员的算法教程,借助Java语言,用经典的算法、编码技术和原理来求解计算机科学的一些经典问题。全书共10章,讲述了常见的搜索算法、常见的图算法、遗传算法、k均值聚类算法、简单的神经网络、对抗搜索算法等,通过丰富的方案、示例和习题展开具体实践。本书将计算机科学与应用程序、数据、性能等现实问题深度关联,定位独特,示例经典,可以帮助程序员提升用Java解决实际问题的技术、编程和应用能力。
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Spring开发者的Quarkus实战任钢Quarkus框架是一个来自Red Hat公司的Kubernetes Native Java框架平台。本书主要介绍Spring开发者如何在Quarkus框架上进行开发。全书通过比较Quarkus框架和Spring框架,介绍两者在原理、设计、开发、扩展和部署上的差异,并分别通过源码案例来讲解两者在Web开发、数据访问开发、消息应用开发、安全应用开发、响应式开发和集成第三方框架开发的差别,整理出Quarkus整合Spring Cloud、Consul和Dubbo等微服务架构的方案和实现。*后讲述Spring应用如何迁移至Quarkus框架的策略和步骤。《Spring开发者的Quarkus实战》是一本开发指南,原理结合实践,基本覆盖了现有云原生开发的大部分应用场景,共有50多个源码案例(1万多行代码),并以图片、源码、文字说明相结合的方式详细讲解。《Spring开发者的Quarkus实战》难度为中级,但对初级和高级层次读者也有一定启发作用,尤其适合希望在云原生领域继续探索的Spring开发者阅读。
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Spring Data Access源码精讲王涛本书围绕Spring Data Access相关技术,着重强调方法的流程分析和成员变量的分析,测试用例的数量相对较少。 本书内容包含Spring Data Access中的四大核心模块的使用及其源码分析,四大模块分别是spring-jdbc、spring-tx、spring-orm和spring-oxm。本书可以帮助读者快速掌握这四大模块的基本使用方法以及Spring Data Access中常见接口的处理流程。 本书的源码分析大部分情况下遵循测试用例优先,尽可能保证源码可复现。 本书适合作为具有一定Java编程基础的读者、对Spring框架有基础开发能力的读者和对Spring Data Access开发有一定实践经验的读者的参考用书。
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精通Neo4j张帜 庞国明 叶伟民 宋建栋 马延超 杨志图数据库是NoSQL类数据库的又一大典型代表,在国内图数据库属于新兴事物,其优异的复杂关系解决方案引起了国内众多大型互联网公司及IT开发者的关注,而Neo4j是目前图形化数据库中最为出色、最为成熟的产品。本书的第一版书名是《Neo4j**指南》,发行量超过13000册,本书在第一版的基础上补充完善了Neo4j的新特性、新功能。本书基于Neo4j 4.4版本编写,共分10章,涵盖基本概念、基础入门、查询语言、程序开发技术、管理运维、集群技术、应用案例、高级应用、配置设置、内建过程、GDS、Fabric等内容。本书内容涉及Neo4j的大部分知识,既可以作为Neo4j初学者的入门教材,也可以作为相关行业Neo4j技术专家的参考手册。
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动手学推荐系统於方仁本书从理论结合实践编程来学习推荐系统。由浅入深,先基础后进阶,先理论后实践,先主流后推导。 第1章较为简单,仅初步带领大家了解什么是推荐系统及推荐系统的简史。第2章到第5章介绍的是主流的推荐算法及推荐算法的推导过程,这部分是本书的核心,每个算法都描述的非常详细且有具体代码帮助大家理解,深度学习的框架将采用PyTorch。第6章介绍的是商业及推荐系统的组成结构,第7章系统地介绍了推荐系统的评估指标及方式。第8章则介绍整个推荐工程的生命周期。第6~8章可随时抽取出来提前看。本书配套示例代码及微课视频,帮助读者快速入门推荐算法及系统。 本书可作为高等院校、科研机构或从事推荐系统工作的工程师的参考书籍,也可作为高年级本科生和研究生的学习参考书籍。