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共有5个搜索结果

  • 现代算法设计与分析/计算机科学丛书
  • 所属分类:电子电脑>>计算机技术>>计算机原理与基础    作者:(印)桑迪普·森//阿米特·库玛尔|责编:曲熠|译者:刘铎//李令昆    出版社:机械工业
  • 丛书项:计算机科学丛书
  • 本书不仅讲解传统的算 法设计策略和技巧,而且关 注算法领域不断涌现的新概 念、新方法和新应用,帮助 读者把握技术热点及发展趋 势。书中引入了降维技术、 并行算法、随机算法、层次 化存储结构算法和流算法等 新内容,大量使用了概率分 析和随机化技术,并包含众 多新颖的示例,特别是强调 计算模型和计算环境,不再 局限于理想化的随机存取机 模型。全书内容简洁明快, 并配有丰富的习题和拓展阅 读资料,适合作为高等院校 计算机相关专业的教材,也 适合业界技术人员阅读参考 。
  • 售价:39.60

  • 大规模并行处理器程序设计(英文版原书第4版)/经典原版书库
  • 所属分类:电子电脑>>计算机技术>>程序与语言    作者:(美)胡文美//大卫·B.柯克//(黎巴嫩)伊扎特·埃尔·哈吉|责编:曲熠    出版社:机械工业
  • 丛书项:经典原版书库
  • 本书内容简洁、直观、 实用,强调计算思维能力和 并行编程技巧。本书主要分 为四个部分:第一部分介绍 异构并行计算编程的基础概 念,包括数据并行化、GPU 架构、CUDA编程及程序性 能优化方法等内容;第二部 分介绍并行模式,包括卷积 、模板、并行直方图、归约 、前缀和、归并等内容;第 三部分介绍高级模式及应用 ,包括排序、稀疏矩阵计算 、图遍历、深度学习、迭代 式磁共振成像重建、静电势 能图和计算思维等内容;第 四部分介绍高级编程实践, 包括异构计算集群编程、 CUDA动态并行化等内容。 本书不仅适合高等院校计算 机相关专业的学生学习,也 适合并行计算领域的技术人 员参考。
  • 售价:51.60

  • 电池手册(原著第4版)(精)
  • 所属分类:电子电脑>>电工无线电自动化>>电工技术    作者:编者:(美)托马斯B.雷迪|责编:朱彤|译者:汪继强//刘兴江    出版社:化学工业
  • 《电池手册》是由美国 一大批知名电池专家撰写的 电池专著,先后已经出版了 第一版至第三版和目前最新 的第四版。第四版《电池手 册》为适应电池技术发展和 电动车及大规模储能等新的 应用需求,在对传统电池体 系部分全面进行修订的基础 上,新增和补充了锂离子电 池、燃料电池和电化学电容 器、动力电池、储能电池、 消费电子产品的电池选择、 生物医学用电池、军用贮备 电池、数学模型、故障分析 等内容,列举了各种电池新 产品、相关性能及应用情况 。 第四版《电池手册》共 分5个部分,共39章。全书 不仅覆盖了前三版内容,而 且介绍了最新电池技术。本 手册具有内容丰富、新颖性 和实用强的特点。本书可以 作为我国从事电池研究、生 产和使用的广大科技人员、 工程技术人员极具价值的参 考书和工具书,同时也可作 为各类中、高等院校及电化 学及新能源材料专业师生的 有益参考书。
  • 售价:147.20

  • 大规模并行处理器程序设计(原书第4版)/计算机科学丛书
  • 所属分类:电子电脑>>计算机技术>>程序与语言    作者:(美)胡文美//大卫·B.柯克//(黎巴嫩)伊扎特·埃尔·哈吉|责编:曲熠|译者:汤善江//于策//孙超//肖健//黄睿等    出版社:机械工业
  • 丛书项:计算机科学丛书
  • 本书内容丰富,注重编 程实战,涉及异构并行计算 的基本概念、编程模型和应 用案例,适合技术开发人员 和学术研究人员学习与参考 。本书主要由四个部分组成 :第一部分(第2~6章)介 绍异构并行计算编程的基本 概念,包括数据并行化、 GPU架构、CUDA编程及程 序性能优化方法等内容;第 二部分(第7~12章)介绍 并行模式,包括卷积、模板 、并行直方图、归约、前缀 和、归并等内容;第三部分 (第13~19章)介绍高级 模式及应用,包括排序、稀 疏矩阵计算、图遍历、深度 学习、迭代式磁共振成像重 建、静电势能图和计算思维 等内容;第四部分(第20~ 22章)介绍高级编程实践, 包括异构计算集群编程、 CUDA动态并行化等内容。
  • 售价:47.60

  • 机器学习(工程师和科学家的第一本书)/智能科学与技术丛书
  • 所属分类:电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术    作者:(瑞典)安德里亚斯·林霍尔姆//尼克拉斯·瓦尔斯特伦//弗雷德里克·林斯滕//托马斯·B.舍恩|责编:曲熠|译者:汤善江//于策//孙超    出版社:机械工业
  • 丛书项:智能科学与技术丛书
  • 在连贯的统计框架中, 本书涵盖了一系列有监督的 机器学习方法,包括基础方 法(k-NN、决策树、线性 和逻辑回归等)和高级方法 (深度神经网络、支持向量 机、高斯过程、随机森林和 提升等),以及常用的无监 督方法(生成模型、k-均 值聚类、自动编码器、主成 分分析和生成对抗网络等) 。所有方法都包含详细的解 释和伪代码。通过在方法之 间建立联系,讨论一般概念 (例如损失函数、zuida似 然、偏差-方差分解、核和 贝叶斯方法),同时介绍常 规的实用工具(例如正则化 、交叉验证、评估指标和优 化方法),本书始终将关注 点放在基础知识上。最后两 章为解决现实世界中有监督 的机器学习问题和现代机器 学习的伦理问题提供了实用 建议。
  • 售价:43.60
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