计算机科学 - 第4页
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计算机 - 计算机科学
漫画计算机原理:在异世界从零制造计算机
计算机究竟是如何制作出来的?为什么计算机只用0和1就可以进行复杂计算?奇幻故事 × 计算机原理零基础也能读懂的计算机科普奇书与“精灵”一起探索计算机的内部世界体验在“魔法世界”制造计算机的奇幻旅程以漫画生动展示计算机组成原理用故事巧妙讲述“如何造台计算机 ”精灵所在的魔法世界,因大家过度工作而陷入资源争夺,进而爆发了战争。一位精灵在神明的指引下来到人类世界,寻找拯救魔法世界的关键线索——如何制造计
2022年发布
暂无
(日)川添爱著;尤斌斌译

计算机 - 计算机科学
Linux是怎么工作的
如果你想知道在操作系统启动后,CPU、内存、文件系统等在内部是如何工作的。如果你只知道 Linux 的基本命令或者一些零散的知识,想形成完整的脉络。如果你在遇到操作系统或硬件相关的问题时,不知道如何处理。那么就应该读一读这本书,系统地掌握操作系统的基础知识!原富士通一线 Linux 内核开发工程师基于十余年经验执笔,专业实用聚焦 Linux 核心功能,简明易懂地讲解操作系统是怎样工作的198 张示
2022年发布
7
武内觉

计算机 - 计算机科学
On Java 中文版 进阶卷
本书内容主要是对《On Java 中文版 基础卷》的拓展延伸,重点讲解Java的高级特性、并发、设计模式等相关进阶知识,对一些和开发密切相关的底层操作(如I/O系统、底层并发、数据压缩等)进行深入探讨,同时针对基础卷的重点章节进行了补充说明(如第3章增补了一些关于集合的高级特性)。在附录中,作者给出了67条关于低级程序设计和编写代码的建议,并分享了自己成为程序员的一些经验之谈。本书适合有一定项目开
2022年发布
10
布鲁斯·埃克尔

计算机 - 计算机科学
贝叶斯的博弈:数学、思维与人工智能(图灵图书)
本书从数学、哲学、计算机科学、神经科学和人工智能等角度,全面阐述了贝叶斯理论背后的基础知识、思维方式和丰富哲理。贝叶斯定理一旦与算法相结合,就不再是一套枯燥的数学理论或认识论,而变成了应用广泛的知识宝库,催生了众多现代数学定理,以及令人称道的实践成果。作者一改传统的数学探讨模式,不仅展现了贝叶斯理论背后的科学思想,还阐述了它与人类思维之间的深刻关系,并对各相关领域和人工智能的发展进行了展望。本书适
2021年发布
10
黄黎原

计算机 - 计算机科学
计算机组成原理(微课版)(谭志虎)
本书利用组合逻辑、同步时序逻辑电路设计的相关知识,从逻辑门开始逐步构建运算器、存储器、数据通路和控制器,最终集成为完整的CPU原型系统,使读者从设计者的角度理解计算机部件构成及运行的基本原理,掌握软硬件协同的概念。全书共9章,主要内容包括计算机系统概述、数据信息的表示、运算方法与运算器、存储系统、指令系统、中央处理器、指令流水线、总线系统、输入输出系统。本书可作为高等学校计算机相关专业“计算机组成
2021年发布
10
谭志虎

计算机 - 计算机科学
操作系统概念(原书第9版)
本书是面向操作系统导论课程的经典书籍,从第1版至今被国内外众多高校选作教材。全书共六部分,不仅详细讲解了进程管理、内存管理、存储管理、保护与安全等概念,而且涵盖重要的理论结果和案例研究,并且给出了供读者深入学习的推荐读物。这一版新增了多核系统和移动计算的内容,每一章都融入了新的技术进展,并且更新了习题和编程项目。本书既适合高等院校计算机相关专业的学生学习,也是专业技术人员的有益参考。
2018年发布
8.4
[美] Abraham Silberschatz

计算机 - 计算机科学
程序员的数学3:线性代数
《程序员的数学3:线性代数》沿袭“程序员的数学”系列平易近人的风格,用通俗的语言和具象的图表深入讲解了编程中所需的线性代数知识。内容包括向量、矩阵、行列式、秩、逆矩阵、线性方程、LU分解、特征值、对角化、Jordan标准型、特征值算法等。
2016年发布
10
平冈和幸

计算机 - 计算机科学
机器学习算法的数学解析与Python实现
本书以机器学习的算法为主线,深入剖析算法的概念和数学原理,以通俗形象的语言进行讲解,让读者无须了解太多前置数学知识,就能看懂数学公式所表达的意思,从而快速掌握机器学习的思想和原理。本书首先介绍机器学习基本概念及工具,然后从概念、原理、Python实现、应用场景几个方面,详细剖析机器学习中主要的算法,如线性回归算法、Logistic回归算法、KNN算法、朴素贝叶斯算法、决策树算法、支持向量机算法、K
2020年发布
8
莫凡

计算机 - 计算机科学
模式识别与机器学习
模式识别与机器学习系统介绍了模式识别与机器学习的基础理论、模型与算法,同时兼顾了前沿知识的适当融入。本书以贝叶斯学习的思想贯穿始终,并适时与其他重要知识点(如支持向量机、深度学习)等进行交叉和关联,便于读者在形成良好知识体系的同时保持对整个领域知识的全面把握。全书共14章和4个附录,循序渐进地对模式识别与机器学习领域进行剖析。首先介绍贝叶斯学习基础、逻辑回归、概率图模型基础、隐马尔可夫模型和条件随
2020年发布
暂无
孙仕亮

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