本书是一本将理论与实践有机结合的计算机工作原理实践指南,包含41个实践项目,涵盖了从电路设计到代码编写的广泛主题。通过本书,读者将实践构建数字电路、设计一个猜谜游戏、将十进制数字转换为二进制、检查虚拟内存使用情况、运行自己的Web服务器等,从引人入胜的实践项目中学习如何像软件工程师一样思考、用数据描述真实世界的概念,使用欧姆定律和基尔霍夫定律分析电路的特性,以及如何像计算机一样思考、一步一步地在脑海中执行一个程序。
本书主要介绍和探讨计算机视觉的一系列核心主题,包括相机成像,图像处理、分析和感知,三维重建等。首先介绍了相机模型、成像过程以及图像的颜色模型、照射模型、渲染模型等;然后系统性地介绍了图像滤波、特征提取、图像和视频感知与理解等多种任务,不仅详细讲解了各任务中的经典方法,还全面地介绍了前沿的基于深度学习的方法; 介绍了三维重建中涉及的几何原理、重建步骤以及基于深度学习的新方法。 本书针对每一个核心问题单独成章,并着重讲解基本概念。通过大量的彩图,帮助读者理解问题。适合作为本科及研究生的计算机视觉和数字图像处理课程的教材,并且可以作为深度学习课程的参考书。同时,也可供对计算机视觉感兴趣的相关专业人士参考。
本书以PyTorch作为深度学习框架,主要包括4部分。 部分( 、2章),主要概述PyTorch基础知识与常见深度学习算法实现,例如,CNN、LSTM,即CNN-LSTM;第2部分(第3~5章) 神经网络实现,主要包括常见的深度学习网络结构,例如CNN、RNN及 的Transformer等模型;第3部分(第6~9章)生成式AI和深度强化学习,主要包括GAN、GPT和DQN等算法;第4部分( 0~14章)生产中PyTorch落地的几个关键性主题,分布式训练、自动机器学习管道构建和硬件快速部署。 本书内容翔实,以案例作为场景,通过PyTorch深度学习框架对AI算法进行了实现,适合对人工智能感兴趣的高校教师、企业工程师及对AI算法感兴趣的技术人员和研究人员阅读。
本书全面讲解了建立5G无线网络所需的各种技术。书中介绍了当前流行的新兴无线网络,包括ad hoc网络、传感器网络、多跳蜂窝网络、认知无线电网络、异构网络、自组织网络、容迟网络、复杂网络、软件定义网络等
本书对第二版做了全面的更新和修订,力求反映计算电磁学领域的基本理论方法和*新进展。本书从广义计算电磁学的视角来构建知识体系,涉及电磁场工程CAD中的三个核心问题:电磁场问题的数值仿真、高效建模和优化设