片上系统设计思想与源代码分析

软件设计是软件开发的核心活动，软件设计理论的发展推动着软件工程的发展。本书梳理了基础的软件设计理论，可帮助读者更好地理解各种软件设计技术。全书共分为5章，第1章介绍软件设计基础原则；第2章介绍程序设计，帮助读者深刻认识程序设计工作背后的机理，而不是仅仅停留在掌握一门或几门程序设计语言上；第3章介绍复杂软件设计，重点包括模块化设计、信息隐藏与设计原则；第4章介绍软件设计方法学，指导读者用系统化、规范

《微信小程序开发解析》从零基础开始，系统地讲解了与微信小程序开发相关的知识点。全书按照微信小程序学习的技术路线设计章节结构，先介绍微信小程序框架，然后讲解微信小程序组件与API，最后讲解微信小程序支付、小程序商城和小程序客服。本书在进行知识讲解时，力求简单、高效、系统，使读者真正弄懂微信小程序的开发原理、使用场景和程序架构方案，并能融会贯通。同时，本书针对微信小程序开发的相关重要技术接口，出了示例

《智能优化算法与MATLAB编程实践》介绍了国内外新研发的10种智能优化算法，对每种算法的灵感来源、实现过程、函数编程、案例应用都进行了细致描述并给出详细的MATLAB代码，使读者快速掌握智能优化算法的学习和应用方法。全书共分为12章，前10章分别介绍10种智能优化算法的原理、MATLAB实现、具体函数寻优求解过程和应用案例；第11章列举了23种衡量智能优化算法性能的常见测试函数，并给出MATLA

这是一本全面讲解RAG技术原理、实战应用与系统构建的著作。作者结合自身丰富的实战经验，详细阐述了RAG的基础原理、核心组件、优缺点以及使用场景，同时探讨了RAG在大模型应用开发中的变革与潜力。书中不仅揭示了RAG技术背后的数学原理，还通过丰富的案例与代码实现，引导读者从理论走向实践，轻松掌握RAG系统的构建与优化。无论你是深度学习初学者，还是希望提升RAG应用技能的开发者，本书都将为你提供宝贵的参

本书系统地介绍了机器学习系统的设计原则和实践经验，侧重于介绍机器学习的原理、神经网络和优化器、自动差分算法、机器学习系统编程模型、控制流和数据流，异构硬件加速器的原理和编程、数据流图编译器前端、数据流图编译器后端、数据准备和增强、模型部署相关技术、分布式训练、弹性训练、联合训练和评估平台、调试和优化工具、数据隐私和安全等。在讲授的过程中，本书将根据MindSpore的自身特点，在各个章节突出讨论M

本书提供了关于适应度函数、自动化架构治理和演进式数据的技术、知识和技巧。本书分为三个部分：第一部分包括定义演进式架构机制的章节——介绍团队如何使用技术和工具来构建适应度函数、部署管道以及其他管理和演进软件项目的机制；第二部分包括围绕耦合、复用和其他相关结构考虑因素的架构风格和设计原则，以帮助读者实现清晰的长期演进；第三部分探讨了第一部分中介绍的工程实践与第二部分中的结构考虑因素的交叉点。

本书以通俗易懂的方式介绍人工智能的基础知识及其应用，采用案例的形式讲解，方便读者轻松阅读。全书共5章，首先介绍人工智能的基础知识，然后从文本、图像、语音三方面介绍自然语言处理、图像处理、语音识别等人工智能研究领域，最后通过实战案例让读者全面了解人工智能的应用。本书适合有志于了解人工智能基础知识及应用的初、高中学生，也可以作为人工智能初学爱好者的学习资料。

《Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts实战》以某上市电商企业的客户数据、订单数据、股价数据为基础，循序渐进地介绍Python可视化技术，重点介绍Pandas数据预处理与Matplotlib和Pyecharts在数据可视化应用中的基本功能和使用技巧。全书共分4篇，第1篇（第1～4章）主要介绍Python基础与Pandas数据预处理技术，帮助准备可视化数据；第2篇（第5～7

《Python数据分析从入门到精通（第2版）》从数据分析初学者角度出发，以通俗易懂的语言、丰富多彩的实例，详细介绍了使用Python进行数据分析程序开发应掌握的各方面技术。全书共分21章，包括数据分析基础、搭建数据分析开发环境、NumPy模块之数组计算、Pandas模块基础、Pandas模块之数据的读取、Pandas模块之数据的处理、Pandas模块之数据的清洗、数据的计算与格式化、数据统计及透视