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本书采用ARMv8-A体系结构，介绍当前硬件技术的基本原理、汇编语言、计算机算术、流水线、内存层次结构和I/O。本书更加关注后PC时代发生的变革，通过实例、练习等详细介绍近期新涌现的移动计算和云计算，
本书共11章，系统地介绍了GD＆T图纸的特点、基本术语和定义。本书详细阐述了GD＆T的公差原则，24个公差修饰符号的使用，12个基本公差符号的定义、功能和检测，复合公差。本书采用靠前近期新标准ASMEY14.5―2018作为依据，内容全面、文字简明、图表数据充实，采用了大量、详细的应用图例，力求增强可读性、易懂性和实用性。读者可以学习掌握传统坐标公差的缺点，12个几何公差的应用（尤其是位置度和轮廓度），独立组合位置度和复合位置度的区别，优选/很小实体要求（MMC/LMC）对产品图纸和成本的影响，实体要求应用在基准上对几何公差的影响，如何实现位置度和轮廓度的测量（包括CMM和功能检具），如何正确理解基准及怎样利用基准建立坐标系等。
本书是对Intel手册所述处理器架构的探索和论证。全书分五大部分，对多个方面对处理器架构相关的知识进行了梳理介绍。书中每个章节都有相应的测试实验，所运行的实验例子都可以在真实的机器上执行。通过阅读本书，读者应能培养自己动手实验的能力。如果再有一些OS方面的相关知识，基本上就可以写出自己简易的OS核心。
本书由射影几何、矩阵与张量、模型估计3篇组成，它们是三维计算机视觉所涉及的基本数学理论与方法。射影几何学是三维计算机视觉的数学基础，本书着重介绍射影几何学及其在视觉中的应用，主要内容包括：平面与空间射影几何，摄像机几何，两视点几何，自标定技术和三维重构理论。矩阵与张量是描述和解决三维计算机视觉问题的必要数学工具，本书着重介绍与视觉有关的矩阵和张量理论及其应用，主要内容包括：矩阵分解，矩阵分析，张量代数，运动与结构，多视点张量。模型估计是三维计算机视觉的基本问题，通常涉及变换或某种数学量的估计，本书着重介绍与视觉估计有关的数学理论与方法，主要内容包括：迭代优化理论，参数估计理论，视觉估计的代数方法、几何方法、鲁棒方法和贝叶斯方法。本书可作为高年级本科生、研究生的。相关领域的研究
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