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計算機科學

ARM SoC體系結構

內容簡介介紹了一般微處押器核鮒設計原理、基于微處邦器核的SoC設計的其本機念甜方法,通過對ARM系列處理器核和 CPU核的詳小描述,說明微處理器及外接口的設計原理和方法。同時也綜述了ARM系列她理器核和最新ARM核的研發戰果以政ARM和Thmb踹積模型,對SC設計中涉及到的行儲器層次、 Cache存儲器管誣、片上總線片|:調和產品測試等主要間黥進行了論述。在此基礎上給出了幾個基于ARM核的SoC嵌人式應用的實例。最后對基于異步設計的ARM核 AMCLET及異步SUC子系統 AMUlET3打的研究進行了介紹木書的特點是將基于ARM微處理器核的SC設計和實際恢人式系統的應用集成于一體,對于基于ARM核的S設計和嵌λ式系統開發者來說是一本很好的參考手冊?？捎米?b>計算機科學拉術與應用電氣T程、電∫科學與技術專業科牛及碩研究生的教材,也可作為從事集成電路設計的[程技術人員、于ARM的嵌入式系統應用開發技術入員的參考書。

標簽： ARM SoC

上傳時間： 2020-04-02

上傳用戶：hongpixiaozhu
《統計學習基礎數據挖掘推理與預測》中文版.pdf

統計學習基礎:數據挖掘、推理與預測介紹了這些領域的一些重要概念。盡管應用的是統計學方法，但強調的是概念，而不是數學。許多例子附以彩圖?！督y計學習基礎:數據挖掘、推理與預測》內容廣泛，從有指導的學習（預測）到無指導的學習，應有盡有。包括神經網絡、支持向量機、分類樹和提升等主題，是同類書籍中介紹得最全面的。計算和信息技術的飛速發展帶來了醫學、生物學、財經和營銷等諸多領域的海量數據。理解這些數據是一種挑戰，這導致了統計學領域新工具的發展，并延伸到諸如數據挖掘、機器學習和生物信息學等新領域。許多工具都具有共同的基礎，但常常用不同的術語來表達。【內容推薦】《統計學習基礎:數據挖掘、推理與預測》試圖將學習領域中許多重要的新思想匯集在一起，并且在統計學的框架下解釋它們。隨著計算機和信息時代的到來，統計問題的規模和復雜性都有了急劇增加。數據存儲、組織和檢索領域的挑戰導致一個新領域“數據挖掘”的產生。數據挖掘是一個多學科交叉領域，涉及數據庫技術、機器學習、統計學、神經網絡、模式識別、知識庫、信息提取、高性能計算等諸多領域，并在工業、商務、財經、通信、醫療衛生、生物工程、科學等眾多行業得到了廣泛的應用?！咀髡吆喗椤縏revor Hastie,Robert Tibshirani和Jerome Friedman都是斯坦福大學統計學教授，并在這個領域做出了杰出的貢獻。Hastie和Tibshirani提出了廣義和加法模型，并出版專著“Generalized Additive Models”。Hastie的主要研究領域為：非參數回歸和分類、統計計算以及生物信息學、醫學和工業的特殊數據挖掘問題。他提出主曲線和主曲面的概念，并用S-PLUS編寫了大量統計建模軟件。Tibshirani的主要研究領域為：應用統計學、生物統計學和機器學習。他提出了套索的概念，還是“An Introduction to the Bootstrap”一書的作者之一。Friedman是CART、MARS和投影尋蹤等數據挖掘工具的發明人之一。他不僅是位統計學家，而且是物理學家和計算機科學家，先后在物理學、計算機科學和統計學的一流雜志上表發論文80余篇。

標簽： 統計

上傳時間： 2022-05-04

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終極算法 ——機器學習和人工智能如何重塑世界

第一章機器學習革命學習算法入門為何商業擁護機器學習給科學方法增壓10億個比爾·克林頓學習算法與國家安全我們將走向何方第二章終極算法來自神經科學的論證來自進化論的論證來自物理學的論證來自統計學的論證來自計算機科學的論證機器學習算法與知識工程師天鵝咬了機器人終極算法是狐貍，還是刺猬我們正面臨什么危機新的萬有理論未達標準的終極算法候選項機器學習的五大學派第三章符號學派：休謨的歸納問題特別說明：僅作為愛好者學習使用（請勿商用）！本文檔由人工智能吧（QQ群 565128329）整理提供并更多學習分享，若覺得不錯請購買印刷版書籍。約不約“天下沒有免費的午餐”定理對知識泵進行預設如何征服世界在無知與幻覺之間你能信任的準確度歸納是逆向的演繹掌握治愈癌癥的方法20問游戲符號學派第四章聯結學派：大腦如何學習感知器的興盛與衰亡物理學家用玻璃制作大腦世界上最重要的曲線攀登超空間里的高峰感知器的復仇一個完整的細胞模型大腦的更深處第五章進化學派：自然的學習算法達爾文的算法探索：利用困境程序的適者生存法則性有何用先天與后天誰學得最快，誰就會贏第六章貝葉斯學派：在貝葉斯教堂里統治世界的定理所有模型都是錯的，但有些卻有用從《尤金·奧涅金》到Siri所有東西都有關聯，但不是直接關聯推理問題掌握貝葉斯學派的方法馬爾可夫權衡證據邏輯與概率：一對不幸的組合第七章類推學派：像什么就是什么完美另一半維數災難空中蛇災爬上梯子起床啦第八章無師自通物以類聚，人以群分發現數據的形狀擁護享樂主義的機器人熟能生巧學會關聯第九章解開迷惑萬里挑一終極算法之城馬爾科夫邏輯網絡從休謨到你的家用機器人行星尺度機器學習醫生馬上來看你第十章建立在機器學習之上的世界性、謊言和機器學習數碼鏡子充滿模型的社會分享與否？方式、地點如何？神經網絡搶了我的工作戰爭不屬于人類谷歌＋終極算法=天網？進化的第二部分

標簽： 機器學習人工智能

上傳時間： 2022-05-07

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數據結構與算法分析C++描述第三版.pdf

《數據結構與算法分析C++描述》 (第3版)是數據結構和算法分析的經典教材，書中使用主流的程序設計語言C++作為具體的實現語言。書的內容包括表、棧、隊列、樹、散列表、優先隊列、排序、不相交集算法、圖論算法、算法分析、算法設計、攤還分析、查找樹算法、k-d樹和配對堆等。編輯推薦《數據結構與算法分析C++描述》(第3版)適合作為計算機相關專業本科生的數據結構課程和研究生算法分析課程的教材。本科生的數據結構課程可以使用本書第1章～第9章，多學時課程還可以講解第10章；研究生算法分析課程可以使用第6章～第12章。作者簡介作者：(美國)維斯 (Mark Allen Weiss) 譯者：張懷勇等Mark Allen Weiss，1987年在普林斯頓大學獲得計算機科學博士學位，師從著名算法大師Robert Sedgewick，現任美國佛羅里達國際大學計算與信息科學學院教授。他曾經擔任全美AP（Advanced Placement）考試計算機學科委員會的主席（2000-2004）。他的主要研究方向是數據結構，算法和教育學。

標簽： 數據結構 C++

上傳時間： 2022-05-12

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遺傳算法的數學基礎.第2版

遺傳算法(genetical algorithm)是模擬自然界生物進化過程與機制求解問題的一類自組織與自適應的人工智能技術，已廣泛應用于計算機科學、人工智能、信息技術及工程實踐。全書共分3章，第l章給出了遺傳算法的幾何理論，第2章給出了遺傳算法的馬爾可夫鏈分析，第3章給出了遺傳算法的收斂理論。本書可以作為應用數學、計算機科學、系統科學等專業研究生的教材，也可以作為研究遺傳算法的參考書。遺傳算法的數學基礎由張文修、梁怡編著，是一本重點在于闡述遺傳算法的數學基礎的書籍。

標簽： 遺傳算法數學

上傳時間： 2022-05-25

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基于遺傳算法的BP神經網絡的優化研究及MATLAB仿真

隨著人類社會的進步，科學技術的發展日新月異，模擬人腦神經網絡的人工神經網絡已取得了長足的發展。經過半個多世紀的發展，人工神經網絡在計算機科學，人工智能，智能控制等方面得到了廣泛的應用。當代社會是一個講究效率的社會，科技更新領域也是如此。在人工神經網絡研究領域，算法的優化顯得尤為重要，對提高網絡整體性能舉足輕重.BP神經網絡模型是目前應用最為廣泛的一種神經網絡模型，對于解決非線性復雜問題具有重要的意義。但是BP神經網絡有其自身的一些不足（收斂速度慢和容易陷入局部極小值問題），在解決某些現實問題的時候顯得力不從心。針對這個問題，本文利用遺傳算法的并行全局搜索的優勢，能夠彌補BP網絡的不足，為解決大規模復雜問題提供了廣闊的前景。本文將遺傳算法與BP網絡有機地結合起來，提出了一種新的網絡結構，在穩定性、學習性和效率方面都有了很大的提高?；谝陨系难芯磕康模疚氖紫仍O計了BP神經網絡結構，在此基礎上，應用遺傳算法進行優化，達到了加快收斂速度和全局尋優的效果。本文借助MATLAB平臺，對算法的優化內容進行了仿真實驗，得出的效果也符合期望值，實現了對BP算法優化的目的。關鍵詞：生物神經網絡：人工神經網絡；BP網絡；遺傳算法；仿真隨著電子計算機的問世及發展，人們試圖去了解人的大腦，進而構造具有人類思維的智能計算機。在具有人腦邏輯推理延伸能力的計算機戰勝人類棋手的同時，引發了人們對模擬人腦信息處理的人工神經網絡的研究。1.1研究背景人工神經網絡（Artificial Noural Networks，ANN）（注：簡稱為神經網絡），是一種數學算法模型，能夠對信息進行分布式處理，它模仿了動物的神經網絡，是對動物神經網絡的一種具體描述。這種網絡依賴系統的復雜程度，通過調節內部大量節點之間的關系，最終實現信息處理的目的。人工神經網絡可以通過對輸入輸出數據的分析學習，掌握輸入與輸出之間的潛在規則，能夠對新數據進行分析計算，推算出輸出結果，因為人工神經網絡具有自適應和自學習的特性，這種學習適應的過程被稱為“訓練"。

標簽： 遺傳算法 bp神經網絡 matlab

上傳時間： 2022-06-16

上傳用戶：jiabin
深度神經網絡的快速學習算法

神經網絡是機器學習的重要分支，是智能計算的一個主流研究方向，長期受到眾多科學家的關注和研究，它植根于很多學科，結合了數學、統計學、物理學、計算機科學和工程學.已經發現，它能夠解決一些傳統意義上很難解決的問題，也為一些問題的解決提供了全新的想法.在傳統的研究成果中，有很多表達數據的統計模型，但大都是比較簡單或淺層的模型，在復雜數據的學習上通常不能獲得好的學習效果.深度神經網絡采用的則是一種深度、復雜的結構，具有更加強大的學習能力，目前深度神經網絡已經在圖像識別、語音識別等應用上取得了顯著的成功.這使得這項技術受到了學術界和工業界的廣泛重視，正在為機器學習領域帶來一個全新的研究浪潮.

標簽： 深度神經網絡

上傳時間： 2022-06-19

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《Python程序設計（第3版）》[美] 約翰·策勒高清書簽版

本書是面向大學計算機科學專業的教材。本書以 Python 語言為工具，采用相當傳統的方法，強調解決問題、設計和編程是計算機科學的核心技能。全書共 13 章，此外，還包含兩個附錄。第 1 章到第 5 章介紹計算機與程序、編寫簡單程序、數字計算、對象和圖形、字符串處理等基礎知識。第 6 章到第 8 章介紹函數、判斷結構、循環結構和布爾值等話題。第 9 章到第 13 章著重介紹一些較為高級的程序設計方法，包括模擬與設計、類、數據集合、面向對象設計、算法設計與遞歸等。附錄部分給出了 Python快速參考和術語表。每一章的末尾配有豐富的練習，包括復習問題、討論和編程聯系等多種形式，幫助讀者鞏固該章的知識和技能。本書特色鮮明、示例生動有趣、內容易讀易學，適合 Python 入門程序員閱讀，也適合高校計算機專業的教師和學生參考。

標簽： python 程序設計

上傳時間： 2022-07-09

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現代通信系統（MATLAB版)（第二版 )

內容簡介本書提供了利用MATLAB在計算機上解決“現代通信系統”課程中涉及的各方面問題的分析思路，方法MATLAB腳本（或程序）文件和處理結果示例，還給出了許多可供學生自主學習和研討的習題以及作業。全書內容共10章，分別討論了信號與線性系統，隨機過程，模擬調制、模擬-數字轉換、基帶數字傳輸、帶限信道的數字傳輸，載波調制的數字傳輸，信道和編碼，擴頻通信系統以及數字調制方法的仿真等等。本書適合已具備MATLAB基本知識的通信工程、電子工程、電氣工程、計算機工程和計算機科學等專業方向的高年級本科生和研究生作為相關課程的參考書和補充教材，也可供有關的教師和工程技術人員參考使用。

標簽： 現代通信系統 MATLAB

上傳時間： 2022-07-10

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數據結構和算法相關資料合集

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標簽： VISUAL 指紋模式識別

上傳時間： 2013-06-01

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