在數(shù)字化時(shí)代，嵌入式人工智能系統(tǒng)和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)變得越來越重要。在嵌入式平臺(tái)上進(jìn)行深度學(xué)習(xí)推理時(shí)會(huì)受到計(jì)算能力、存儲(chǔ)空間、能耗等資源限制的挑戰(zhàn)。本書從深度學(xué)習(xí)模型在資源受限的硬件平臺(tái)上部署的角度，介紹嵌入式AI系統(tǒng)的基本概念、需求、挑戰(zhàn)，以及其軟硬件解決方案。本書共分為7章。第1章介紹了邊緣計(jì)算；第2章介紹了嵌入式AI

隨著時(shí)代的發(fā)展和信息技術(shù)的進(jìn)步，信息技術(shù)已經(jīng)是社會(huì)發(fā)展的動(dòng)力之一，尤其是大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)社會(huì)的發(fā)展起到促進(jìn)作用。在人們的生活、生產(chǎn)中，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用能夠給人們帶來便利性，同時(shí)在大數(shù)據(jù)中也會(huì)存儲(chǔ)人們的個(gè)人信息。隨著科技的發(fā)展和進(jìn)步，我們逐漸進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代。本書首先對(duì)大數(shù)據(jù)相關(guān)概念和應(yīng)用問題進(jìn)行了簡(jiǎn)述，進(jìn)而論述了大數(shù)據(jù)的異化分析

本書是《計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)》（劉超主編，ISBN:978��7��302��58755��2）的姐妹篇，在總結(jié)長(zhǎng)期教學(xué)經(jīng)驗(yàn)和參考國(guó)內(nèi)外經(jīng)典教材的基礎(chǔ)上，按照計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)的研究任務(wù)(即軟硬件功能分配和硬件功能實(shí)現(xiàn)的**方法)組織編寫而成，旨在使已較全面掌握計(jì)算機(jī)技術(shù)知識(shí)的研究生和高年級(jí)本科生進(jìn)一步較為深入地理解當(dāng)前高性能計(jì)算機(jī)的體

本書基于ABB工業(yè)機(jī)器人操作系統(tǒng)RobotWare6.08以上版本，圍繞著從認(rèn)識(shí)到熟練操作ABB工業(yè)機(jī)器人，能夠獨(dú)立完成工業(yè)機(jī)器人的基本操作，以及根據(jù)實(shí)際應(yīng)用進(jìn)行基本編程這一主題，通過詳細(xì)的圖解實(shí)例對(duì)ABB工業(yè)機(jī)器人的操作、編程相關(guān)的方法與功能進(jìn)行講述，讓讀者了解與操作和編程作業(yè)相關(guān)的每一項(xiàng)具體操作方法，從而使讀者對(duì)A

本書全面介紹了使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析所必需的各項(xiàng)知識(shí)，全書共分為14章，包括數(shù)據(jù)分析與可視化概述、Python編程基礎(chǔ)、NumPy數(shù)組計(jì)算、Pandas基礎(chǔ)知識(shí)、Pandas數(shù)據(jù)獲取與清洗、Pandas數(shù)據(jù)形式變化、Pandas數(shù)據(jù)分析與可視化、Pandas數(shù)據(jù)處理與分析實(shí)戰(zhàn)、Matplotlib庫(kù)繪制可視化圖表

為什么華為打不倒？ 大眾通常只看到聚光燈下的成功，但真正影響華為的，真正改變中國(guó)高科技產(chǎn)業(yè)進(jìn)程的，往往不在大眾視野范圍內(nèi)。 很多人不知道，中國(guó)在操作系統(tǒng)上的軟肋比芯片更為顯著。 本書作者歷時(shí)4年收集一手資料，深度采訪50余位華為專家，以歐拉操作系統(tǒng)近20年發(fā)展史為窗口，獨(dú)家披露華為被美國(guó)制裁前后，解決卡脖子的根技術(shù)發(fā)展

《AIGC：讓生成式AI成為自己的外腦》針對(duì)近期較為火熱的AIGC技術(shù)及其相關(guān)話題，介紹AIGC的技術(shù)原理、專業(yè)知識(shí)和應(yīng)用。全書共分為九章。第一章介紹AIGC技術(shù)的基本概念和發(fā)展歷程；第二、三章介紹AIGC的基礎(chǔ)技術(shù)棧和拓展技術(shù)棧；第四、五章分別討論了AIGC技術(shù)在文本生成和圖像生成兩個(gè)領(lǐng)域的現(xiàn)狀和前景；第六章列舉了目

Spark數(shù)據(jù)處理引擎是一個(gè)驚人的分析工廠：輸入原始數(shù)據(jù)，輸出洞察。PySpark用基于Python的API封裝了Spark的核心引擎。它有助于簡(jiǎn)化Spark陡峭的學(xué)習(xí)曲線，并使這個(gè)強(qiáng)大的工具可供任何在Python數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)中工作的人使用�！禤ython和PySpark數(shù)據(jù)分析》幫助你使用PySpark解決數(shù)據(jù)科學(xué)的

模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能應(yīng)用的基礎(chǔ)。本書將模式識(shí)別任務(wù)按照監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)兩種方式進(jìn)行組織。第1章討論模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)的內(nèi)在關(guān)系，介紹了兩者的基礎(chǔ)知識(shí)和模式識(shí)別的設(shè)計(jì)過程。第2章和第3章介紹了zui優(yōu)化的和常規(guī)的基于實(shí)例的分類問題。第4~6章檢驗(yàn)了參數(shù)的、非參數(shù)的和函數(shù)逼近的分類規(guī)則。之后在第7章和第8章就分

本書首先從工業(yè)要素、工業(yè)品研發(fā)生產(chǎn)制造過程等維度對(duì)新工業(yè)進(jìn)行解讀，指出知識(shí)工程、工業(yè)軟件在新工業(yè)發(fā)展中的作用�；�于對(duì)知識(shí)金字塔模型（DIKW模型）的研究與發(fā)展，提出知識(shí)工程體系與成熟度模型。在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步介紹支撐知識(shí)工程體系建設(shè)的技術(shù)與實(shí)施方法論。還通過不同行業(yè)典型案例的介紹，展示企業(yè)在知識(shí)工程實(shí)施過程中如何開展知