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本书旨在培养读者在深度学习算法及硬件加速方案设计方面的工程实践能力,适合具备不同基础的读者学习。书中理论与实践相结合,详细讲解了深度学习基础理论,同时深分析了处理梯度消失与过拟合现象、选择合适初始值、优化损失函数等深度学习算法设计中的关键技术,以及深度学习算法的硬件加速方案。 通过阅读本书,你将了解: 卷积神经网络基础,LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet与ResNet等卷积神经网络结构的相关理论与技术; R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD等不同类型的目标检测算法的网络结构、工作原理以及不同算法间的异同等; 深度学习算法设计中的关键技术,包括处理梯度消失与梯度爆炸、消除过拟合、选择初始值、调整学习速度、优化损失函数等; 网络模型优化、计算精度降低与网络剪枝技术、SIMD计算架构与GPU加速、TPU计算架构与TPU加

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由浅深,详细解析。从常见传输协议的化过程始介绍,全面地分析了传输协议、TLS版本、HTTP的发展。原理清晰,逻辑严密。从传输协议设计的角度出发,详细介绍了QUIC各方面的实现,并结合QUIC报文的具体格式介绍了QUIC的连过程和传输方式。精准深,示例翔实。介绍了QUIC常用的分析工具,并以具体实例展示了使用方法。结合源码,实用性强。分析了最常用的源码之一quic-go,介绍了最常用的应用之一DNS。




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金志权等编著的《计算机实用教程》是高等学校公共课计算机规划教材之一。本书共九章节,内容包括计算机概述、硬件、软件、操作系统、网络——Internet和WWW、办公软件Office、其他一些常用软件、计算机硬件的基础知识等。本书可作为高等院校“大学计算机基础”课程的教材,尤其适合作为高等院校非计算机专业的教材。



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本书是国家精品课程“计算机基础”的主教材,也是分类培养课程体系中“文科计算机导论”的配套教材。本书在总结多年教学实践和教学改革经验的基础上,针对文科的学科特和学生兴趣,从培养计算思维能力手,采用“理论+提升+实践”的模式,以理解计算思维本质为基础,以知识扩展为提升,以常用软件为实践,做到既促计算思维能力培养,又避免陷于理论,既适应共性知识需求,又满足个体深层要求,真正实现因材施教,体现大学计算机教学的实效性和针对性,全面提高教学质量。

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本书既可以作为任意学科的课外读物, 也可以作为基础统计学的参考书.四 盲目地受他人结论的人不会有创造性. 只有持怀疑的态度, 基于事实不断地对现 有理论行质疑和挑战的人, 才能在科学探索的征途上有所作为.

RFID技术是电子技术、计算机技术和通信技术等多个学科的交叉学科。



阿里云高级技术专家、阿里云服务网格ASM及Istio on Kubernetes技术负责人王夕宁撰写,详细介绍Istio的基本原理与发实战,包含大量精选案例和参考代码可以下载,可快速门Istio发。


(1)作者技术扎实、功力深厚,有20余年发经验,对人工智能、量化交易、区块等技术有深研究,实践经验丰富。 (2)CSDN、极客邦科(InfoQ)、麦思博(MSUP)、天善智能4大IT媒体和知识服务机构高度评价并推荐 (3)以AI领域新的技术研究和和实践为基础。 从技术理论、工作原理、实践方法、架构技巧、训练方法、技术前瞻等6个维度对深度卷积网络行了系统、深、详细地讲解。 (4)以实战为导向,深分析AlphaGo和GAN的实现过程、技术原理、训练方法和应用细节,包含大量案例和代码。


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本书以“计算思维能力”培养为主线,强调“计算机基本工作原理”的理解和“问题求解思路”的建立。
