本書系統(tǒng)深入地總結(jié)了各種粒子群算法的理論，以及作者多年來利用粒子群算法在Web服務(wù)選取和體檢項目服務(wù)選取問題上求解取得的主要研究成果。本書通過面向業(yè)務(wù)、面向功能、固定流程、基于資源獨(dú)立的多SLA等級、基于面向資源共享的多MSLA等級、基于資源獨(dú)立的多MSLA等級等多個角度進(jìn)行建模，結(jié)合啟發(fā)式局部搜索策略、蟻群算法、k-

《AI視覺理論研究及應(yīng)用》共12章內(nèi)容，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及深度學(xué)習(xí)、圖像語義分割和人體動作識別理論的研究及實驗分析，具體介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)和部分代碼。在此基礎(chǔ)上，以視覺數(shù)據(jù)為對象，采用傳統(tǒng)方法和深度學(xué)習(xí)方法研究語義分割和動作識別，并給出實驗結(jié)果和分析，將其推廣于實際應(yīng)用領(lǐng)域。本書內(nèi)容翔實、針對性強(qiáng)，將理論研究

本書以市場上主流的處理器系列為例，深入討論了計算機(jī)組成與體系結(jié)構(gòu)的基本原理和概念，包括計算機(jī)系統(tǒng)、運(yùn)算、CPU、指令集和匯編語言、并行處理等，并討論了如何將它們運(yùn)用到當(dāng)代計算機(jī)系統(tǒng)設(shè)計的問題中。本書作者有豐富的教學(xué)和教材編寫經(jīng)驗，在編寫上內(nèi)容體系合理、講解深入淺出、教學(xué)資源豐富。同時，本書根據(jù)技術(shù)的發(fā)展，增加了對并行結(jié)

本書圍繞機(jī)器視覺技術(shù)的相關(guān)應(yīng)用,基于DCCKVisionPlus平臺軟件,詳細(xì)介紹了機(jī)器視覺基礎(chǔ)知識、數(shù)字圖像采集與保存、數(shù)字圖像處理與應(yīng)用以及機(jī)器視覺識別、檢測、測量、引導(dǎo)四大類應(yīng)用,并擴(kuò)展至機(jī)器視覺軟件二次開發(fā)應(yīng)用、3D視覺技術(shù)與應(yīng)用、深度學(xué)習(xí)技術(shù)與應(yīng)用。本書結(jié)構(gòu)清晰,內(nèi)容系統(tǒng)全面,以機(jī)器視覺應(yīng)用型人才培養(yǎng)為目標(biāo),

全書共8章，分為三個部分。第一部分偏體系結(jié)構(gòu)，主要討論馮諾依曼體系架構(gòu)下的CPU計算過程。第二部分偏操作系統(tǒng)，主要介紹同時運(yùn)行多道程序的抽象。第三部分偏數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與計算理論，主要介紹紅黑樹與lambda表達(dá)式。本書提供了不少代碼供讀者參考，代碼量比較大的部分有：一個支持部分RISC-V指令的解釋器，一個高速緩存模擬器，一

"本書是《計算機(jī)硬件技術(shù)基礎(chǔ)（第4版）》(主教材)的配套教材。全書分3部分，第1部分教學(xué)指導(dǎo)對主教材各章的學(xué)習(xí)目標(biāo)、學(xué)習(xí)要求以及重點與難點的掌握，都給出了明確說明；第2部分習(xí)題詳解與主教材各章習(xí)題完全配套，并給出了詳盡的參考答案，這些對于深入理解和熟練掌握主教材的內(nèi)容是十分重要的；第3部分綜合訓(xùn)練可根據(jù)教學(xué)時數(shù)選用。本

"本書對CPU的設(shè)計與性能驗證、操作系統(tǒng)的交叉編譯、操作系統(tǒng)的移植和應(yīng)用程序的編譯與移植等方面做了充分介紹。全書共分為8章：第1章為龍芯LS132RCPU介紹；第2章為移植方法詳解，具體介紹了龍芯LS132RCPU的IP移植到Nexys4FPGA開發(fā)板的方法；第3章為龍芯LS132RCPU在Nexys4FPGA開發(fā)板運(yùn)

本書以Altera公司全新推出的QuartusPrime18.1為設(shè)計平臺，結(jié)合大量的實例來介紹基于VerilogHDL的FPGA/CPLD數(shù)字系統(tǒng)的設(shè)計方法。本書由淺入深地介紹了采用QuartusPrime18.1進(jìn)行數(shù)字系統(tǒng)開發(fā)的設(shè)計流程、設(shè)計思想和設(shè)計技巧。書中實例豐富，既有簡單的數(shù)字邏輯電路實例、數(shù)字系統(tǒng)設(shè)計實

"本書是計算機(jī)領(lǐng)域本科教育教學(xué)改革試點工作計劃（“101計劃”）系列教材之一，以開發(fā)一個具有數(shù)十條指令規(guī)模且能夠通過嚴(yán)格測試的功能型CPU為挑戰(zhàn)性學(xué)習(xí)成果，培養(yǎng)學(xué)生掌握基于模型的CPU開發(fā)方法，進(jìn)而具備分析、設(shè)計和開發(fā)計算機(jī)硬件系統(tǒng)的基本能力，為后續(xù)專業(yè)學(xué)習(xí)與職業(yè)發(fā)展奠定堅實基礎(chǔ)。本書根據(jù)設(shè)計一臺計算機(jī)的教學(xué)要求，將傳

《機(jī)器視覺檢測與識別技術(shù)及應(yīng)用：基于深度學(xué)習(xí)》致力于深入剖析機(jī)器視覺檢測與識別技術(shù)的內(nèi)在機(jī)理、實用策略及其多元化應(yīng)用，旨在為讀者搭建起一個堅實而全面的理論知識與實踐經(jīng)驗的橋梁。內(nèi)容涉獵廣泛，既涵蓋圖像處理、特征提取、目標(biāo)檢測，又深入探索圖像分割、人臉識別、物體識別等，從基礎(chǔ)概念到高級算法，全面又深入。在深度解讀各個主題