本书从基础认知、核心技术、协议、测试和闪存系统五个方面对SSD固态存储进行全面且深入解读。相较于第1版，本书新增了近40%的新内容，并对之前20%左右的过时内容进行了更新或删减。基础概念部分，新增了近3年固态存储市场和闪存市场的变化，并重点介绍了一些特殊的SSD存储的知识，包括可计算存储、工业存储、混合存储以及相关产品架构。核心技术部分，除原有的主控、存储介质、他、FTL、ECC的原理和实现外，还专门增加了SSD主控、3D NAND、QLC闪存、新型存储器与SCM、混合式FTL等重点和热点技术。协议部分在原有基础上对PCIe、NVMe进行了近30%的新内容扩展，同时新增了对UFS协议的介绍和解读。测试部分基本都是新内容，主要介绍了与SSD相关的测试基本概念、原理、落地方法和工具。扩展部分是全新的章节，主要对闪存文件系统进行深入解读，这是当前各大SSD
《编译器设计(第 2版)》是编译器设计领域的经典著作，主要从以下四部分详解了编译器的设计过程。第 一部分涵盖编译器前端设计和建立前端所用工具的设计和构建；第 二部分探讨从源代码到编译器中间形式的映射，考察前端为优化器和后端所生成代码的种类；第三部分介绍代码优化，同时包含对分析和转换的进一步处理；第四部分专门讲解编译器后端使用的算法。 《编译器设计(第 2版)》适合作为高等院校计算机专业本科生和研究生编译课程的教材和参考书，也可供相关技术人员参考。
了解.NET内存管理的内部工作原理、陷阱和技术，以便有效地避免软件中出现各种性能和可伸缩性问题。尽管.NET具有自动内存管理功能，但了解 .NET的内存管理工作原理以及如何*好地编写与之高效交互的软件方面仍有许多益处。《.NET内存管理宝典 提高代码质量、性能和可扩展性》是你通过了解和处理 .NET 中的内存管理来编写出更好软件的全面指南。 《.NET内存管理宝典 提高代码质量、性能和可扩展性》经过了 Microsoft 的 .NET 团队全面审查，包含 了25 个有价值的故障排除方案，旨在帮助诊断具有挑战性的内存问题。读者还将受益于多个 .NET 内存管理 规则 ，这些规则介绍了编写内存感知代码的方法以及避免常见的破坏性陷阱的方法。 本书内容 ● 了解自动内存管理的理论基础 ● 深入研究.NET内存管理的各个方面，包括对垃圾回收（GC）实现的详细介绍，这些知识
本书围绕大语言模型构建的四个阶段：预训练、指令微调、奖励建模和强化学习，详述各阶段所使用的算法、数据、难点及实践经验。在此基础上，进一步探讨了增强大语言模型能力、提升效率及如何将大语言模型落地应用的实践经验，涵盖多模态、智能体等热门方向，全面展现了大语言模型研究的近期新进展。本书适合对深入研究大语言模型内在机制和实现方法感兴趣的读者阅读，也可作为高年级本科生和研究生自然语言处理课程中相关部分的补充教材。
摩尔定律快要走到尽头，但计算革命不会终止。更好的软件编程、3D芯片和量子计算等方法应运而生，其中云计算将成为业界应对摩尔定律消亡的很好手段，物联网（IoT）的兴起将让我们逼近一个“消失点”，此前计算机的形体从大到小，此后计算机将变得“无形”，使计算无处不在，智能融入日常生活。本书由计算专业领域的专家学者知名吴翰清执笔，代表他及背后的阿里公司，对计算这个科技终极命题的感悟、展望和深刻洞察。本书为三卷书中的第一卷，着眼于对计算非常重要的数学，覆盖了量重要的数学家、数学成就及相关史实及其关联。
本书前半部分介绍强化学习的重要思想和基础知识，后半部分介绍如何将深度学习应用于强化学习，遴选讲解了深度强化学习的近期新技术。全书从最适合入门的多臂老虎机问题切入，依次介绍了定义一般强化学习问题的马尔可夫决策过程、用于寻找很好答案的贝尔曼方程，以及解决贝尔曼方程的动态规划法、蒙特卡洛方法和TD方法。随后，神经网络和Q学习、DQN、策略梯度法等几章则分别讨论了深度学习在强化学习领域的应用。本书延续"鱼书"系列的风格，搭配丰富的图、表、代码示例，加上轻松、简明的讲解，让人循序渐进地理解强化学习中各种方法之间的关系，于不知不觉中登堂入室。本书既适合深度学习的初学者，也适合对人工智能感兴趣的教师、学生和相关从业者学习参考。
本书用通俗易懂的语言和大量的插图，介绍了处理器的历史、基本结构、实现原理等，还对时下流行的虚拟化技术、多任务、多核心、GPGPU等进行了全面的讲解，并介绍了有效利用处理器的各种功能来提高应用程序性能的方法。对于普通读者来说，这是本学习知识的科普读物；对于程序员来说，这是一把打开现代处理器宝库的钥匙。 本书还介绍了处理器在移动设备、汽车、家电等方面的应用，并展望处理器的未来发展趋势，希望能对相关软硬件的开发者有所帮助。
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