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本書深入剖析機(jī)器學(xué)習(xí)中的線性思維和非線性思維，從基礎(chǔ)理論出發(fā)，結(jié)合經(jīng)典例子，闡述如何將線性思維和非線性思維巧妙應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)算法，幫助讀者理解數(shù)據(jù)背后的規(guī)律與不確定性。除引言外，全書內(nèi)容分為7章，包括線性回歸中的線性思維、感知機(jī)分類中的線性思維、邏輯回歸中的線性思維、支持向量機(jī)中的線性思維、核方法、高斯核函數(shù)的非線性映

本書從信息安全的基礎(chǔ)概念講起，逐步深入密碼學(xué)的基礎(chǔ)知識、密碼算法的分類與應(yīng)用，以及密碼芯片的設(shè)計(jì)原理和實(shí)現(xiàn)方法。全書共8章，內(nèi)容涵蓋了信息安全的發(fā)展現(xiàn)狀與發(fā)展歷史、密碼學(xué)概述、對稱與非對稱加密算法、密碼芯片的設(shè)計(jì)與優(yōu)化、密碼芯片的檢測認(rèn)證與量化評估、側(cè)信道攻擊與防御策略，以及密碼芯片的研究熱點(diǎn)及未來發(fā)展趨勢等。本書不僅

本書聚焦人工智能處理器硬件設(shè)計(jì)的算力瓶頸問題，介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理內(nèi)核電路與系統(tǒng)的設(shè)計(jì)目標(biāo)、優(yōu)化技術(shù)、評價(jià)方式，以及應(yīng)用領(lǐng)域。全書共9章，以人工智能硬件芯片組織架構(gòu)的核心處理單位“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”在系統(tǒng)架構(gòu)層面的算力性能提升為目標(biāo)，在回顧了CPU、GPU和NPU等深度學(xué)習(xí)硬件處理器的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)介紹主流的人工智能處理器的各

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本書的具體內(nèi)容包括：第1章介紹軟件工程的相關(guān)概念、技術(shù)與方法；第2章圍繞軟件開發(fā)過程，對軟件開發(fā)的階段組織及生命周期模型進(jìn)行說明；第3章到第11章主要圍繞軟件開發(fā)的具體活動，討論需求分析、軟件架構(gòu)的構(gòu)建、類的分析與設(shè)計(jì)、代碼生成、類的詳細(xì)設(shè)計(jì)、設(shè)計(jì)優(yōu)化、實(shí)現(xiàn)技術(shù)、交互設(shè)計(jì)、軟件測試等內(nèi)容；第12章介紹軟件項(xiàng)目級管理，包

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