本書首先提出一款指令集的7個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，包括成本、簡(jiǎn)潔、性能、架構(gòu)和實(shí)現(xiàn)分離、提升空間、代碼大小、易于編程/編譯/鏈接，并圍繞這7個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)從全系統(tǒng)角度向讀者介紹RISC-V的精巧設(shè)計(jì)和眾多的取舍考量。同時(shí)，本書還介紹x86、ARM和MIPS的設(shè)計(jì)，并通過插入排序和DAXPY（雙精度乘加）程序量化對(duì)比它們，突出RISC-

本書面向大數(shù)據(jù)應(yīng)用型人才，以任務(wù)為導(dǎo)向，全面地介紹Python數(shù)據(jù)分析與挖掘的常用技術(shù)與真實(shí)案例。全書共7章，第1、2章介紹Python數(shù)據(jù)分析的常用模塊及其應(yīng)用，涵蓋NumPy數(shù)值計(jì)算模塊、pandas數(shù)據(jù)分析模塊，較為全面地闡述Python數(shù)據(jù)分析的方法；第3、4章介紹輕量級(jí)的數(shù)據(jù)交換格式JSON和連接MySQL數(shù)

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為了深入實(shí)施制造強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略，我國(guó)正加速推動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算與制造業(yè)的深度融合，促進(jìn)制造業(yè)向數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)。復(fù)雜系統(tǒng)健康監(jiān)測(cè)是其中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一。隨著數(shù)據(jù)積聚、算法革新與算力提升，以深度學(xué)習(xí)為代表的新一代人工智能技術(shù)不斷取得突破性發(fā)展，為復(fù)雜系統(tǒng)健康監(jiān)測(cè)技術(shù)突破提供新的途徑。本書結(jié)合作者團(tuán)隊(duì)

Vapnik（瓦普尼克）于20世紀(jì)末提出的支持向量機(jī)結(jié)構(gòu)，通過將樣本從低微空間向高維空間的映射來實(shí)現(xiàn)樣本的線性劃分，從而可獲得預(yù)測(cè)的通用規(guī)則。該理論的通用性、魯棒性、計(jì)算高效性使機(jī)器學(xué)習(xí)理論研究取得飛速的發(fā)展。然而，實(shí)際工程的原始數(shù)據(jù)中可能隱含著一些非常規(guī)的信息，本書稱為特權(quán)信息。這些具有某種特殊意義的特權(quán)信息有的僅存

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