在数字化时代，嵌入式人工智能系统和深度学习等技术变得越来越重要。在嵌入式平台上进行深度学习推理时会受到计算能力、存储空间、能耗等资源限制的挑战。本书从深度学习模型在资源受限的硬件平台上部署的角度，介绍嵌入式AI系统的基本概念、需求、挑战，以及其软硬件解决方案。 本书共分为7章。第1章介绍了边缘计算； 第2章介绍了嵌入式AI系统的基本概念及其面临的需求与挑战； 第3章介绍了嵌入式AI系统的硬件解决方案； 第4~6章介绍了嵌入式AI系统的软件解决方案，包括DNN模型的构建及实现、轻量级DNN模型的构建、模型轻量化方法及实现； 第7章介绍了DNN模型的硬件部署。本书提供了基于Python语言和Torch API的大量代码解析，并针对Intel系列和NVIDIA系列芯片的硬件部署分别进行介绍。 本书适合作为高等院校计算机专业、软件工程专业的教材，也可供对深
本书概述了Linux的发展历史，探讨了Linux的设计哲学，综述了Intel平台以及Linux的主要开发工具和几种常用的数据结构，而后从Linux的引导和初始化入手，详细论述了Linux各主要组成部分的设计原理、管理结构和技术演变，包括中断处理、时钟管理、物理内存管理、进程管理、虚拟内存管理、互斥与同步、进程间通信、虚拟文件系统、物理文件系统等，并深入探讨了Linux各组成部分之间的组织关系。《Linux原理与结构》内容取材于作者长期的教学和科研实践，涵盖了Linux发展过程中的多个版本，逻辑性强，抽象层次高，可作为硕士研究生与高年级本科生的教材或教学参考书，也可供Linux研究和开发人员参考使用。
