计算中的上帝 - 第2页

...概念，然后讨论了数据在计算机中的表示方法和运算方法;第二部分讲解 ISA 的基本概念，并以 ARM 指令集为例介绍了 ISA 设计时需要考虑的主要问题，还介绍了另一个经典的 RISC...

...算法；第 4~5 章介绍了计算机程序与软件开发过程中的数据结构；第 6 章介绍了操作系统和数据库；第 7 章介绍了计算机网络与信息安全；第 8 章介绍了计算机社会中的职业问题...

...在《心智的10大模型》中，计算神经科学家格蕾丝·林赛深入探讨了数学模型在理解大脑中的关键作用。书中通过10个数学模型，从单个神经元到复杂的神经环路，再到整个大脑的行为控制，逐步...

本书概述了城市计算的定义、框架和主要研究问题，以典型应用为案例着重介绍大数据中异构数据的融合和协同计算技术，根据城市计算的框架分成四个部分：概念和框架、城市感知和数据采集、城市数据管理...

...世界中的计算机”课程向非计算机专业的学生介绍计算机的基本常识。 本书不仅解释了计算机和通信系统的工作原理，还分析了新技术带来的隐私和安全问题。第 2 版的新增...

...Python 编写的程序中的计算、证明和理论验证。本书的主要目标是让数学变得易懂！程序员或者是想要成为程序员的高中生、大学生，以及对机器学习和人工智能感兴趣的初学者，甚至是数学...

...应对大模型处理中的计算、访存、通信瓶颈，第8章介绍基于BCL语言的高性能算子开发优化实践，第9章介绍面向大模型的计算系统并以BLOOM作为驱动范例。本书适合作为高等院校相关专业的教材...

...深度学习的图像分类、语义分割、目标检测、动作识别等；第四部分为计算机视觉中的场景重建，主要讨论照相机标定、运动场和光流、平行双目视觉以及三维重建。本书将计算机视觉...

...学习相关的理论知识，比如卷积神经网络、循环神经网络、自动编码器，等等。在掌握深度学习理论和编程技能之后，读者还会学到如何基于PyTorch 深度学习框架实战计算机视觉。《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》中的大量...

本书主要内容包括 PyTorch 中的计算图，用三阶多项式拟合函数，实现手写数字识别，神经网络基础，卷积神经网络，PyTorch 基础知识，transformer 架构，文本分类应用开发，聊天机器人应用开发，用 Wav2Vec2 进行语音识别，机器翻译应用开发，分布...