本书为软件开发工程师和学习软件需求分析的人员而写,是入门级培养。为你做软件需求分析工作时能提供一些方法、参考和借鉴。通过本书的学习之后,基本上对软件需求分析的内容和过程将有一个比较清晰的思路,可以通过书中的输入、输出成果物的模板进行基本的软件需求分析工作,今后可以通过阅读更高级的软件需求分析书籍提高在此领域的水平。
《高性能计算系列丛书·CUDA并行程序设计:GPU编程指南》是CUDA并行程序设计领域全面、详实和具专业性的著作之一,由CUDA开发者社区技术总监亲自撰写,英伟达中国首批CUDA官方认证工程师翻译,详实地讲解了CUDA并行程序设计的技术知识点(平台、架构、硬件知识、开发工具和热点技术)和编程方法,包含大量实用代码示例,实践性非常强。 《高性能计算系列丛书·CUDA并行程序设计:GPU编程指南》共分为12章。第1章从宏观上介绍流处理器演变历史。第2章详解GPU并行机制,深入理解串行与并行程序,以辩证地求解问题。第3章讲解CUDA设备及相关的硬件和体系结构,以实现优CUDA程序性能。第4章介绍CUDA开发环境搭建和可用调试环境。第5章介绍与CUDA编程紧密相关的核心概念——网格、线程块与线程,并通过示例说明线程模型与性能的关系。第6章借助实例详细讲解
本书理论知识体系完备,由浅入深,系统性地介绍了深度学习模型的发展脉络,以及模型深度设计、模型宽度设计、模型通道维度设计、残差连接设计、分组卷积设计、多尺度与非正常卷积设计、多输入网络设计、时序神经网络设计、三维卷积网络设计、动态推理模型与注意力机制设计、生成对抗网络设计这10类主流的深度学习模型设计思想。同时,本书为各模型设计思想提供了大量的实例,供读者实战演练。?