本书由从事微处理器设计的一线科研人员编写而成。作者从微处理器设计的角度出发，充分考虑计算机体系结构的学科完整性，强调体系结构、基础软件、电路和器件的融会贯通。全书共分12章，包括指令系统结构、计算机硬件结构、CPU微结构、并行处理结构、计算机性能分析等主要内容，重点放在作为软硬件界面的指令系统结构，以及包含CPU、GPU、南北桥协同的计算机硬件结构。本书可作...

数据科学是通过探索，预测和推断，从大量不同的数据集中得出有用的结论。探索涉及识别信息中的规律。预测涉及使用我们所知道的信息，对我们希望知道的值作出知情的猜测。推断涉及量化我们的确定程度：我们发现的这些规律是否也出现在新的观察中？我们的预测有多准确？我们用于探索的主要工具是可视化和描述性统计，用于预测的是机器学习和优化，用于推理的是统计测试和模型。

数据结构和算法在计算机科学里，有非常重要的地位。此系列文章尝试使用 Golang 编程语言来实现各种数据结构和算法，并且适当进行算法分析。

Davinci面向业务人员/数据工程师/数据分析师/数据科学家，致力于提供一站式数据可视化解决方案。既可作为公有云/私有云独立使用，也可作为可视化插件集成到三方系统。用户只需在可视化UI上简单配置即可满足多种数据可视化需求，并支持高级交互/行业分析/模式探索/社交智能等可视化功能。

在计算机科学中，数据结构是计算机中存储、组织数据的方式。 数据结构意味着接口或封装：一个数据结构可被视为两个函数之间的接口，或者是由数据类型联合组成的存储内容的访问方法封装。 大多数数据结构都由数列、记录、可辨识联合、引用等基本类型构成。

欢迎来到阅读数据科学实战课程的实践材料。本笔记本将指导你获取使用这些教程和作业所需的工具。本课程以及本系列教程假定你已具备一些编程基础知识。特别是它假定了 Python 的一些知识，涵盖了标准库。如果你对 Python 有些不熟悉，可以按照 Python 笔记本中的链接来补上。

机器学习作为人工智能的一种类型，可以让软件根据大量的数据来对未来的情况进行阐述或预判。如今，领先的科技巨头无不在机器学习下予以极大投入。Facebook、苹果、微软，甚至国内的百度。Google 自然也在其中。「TensorFlow」是 Google 多年以来内部的机器学习系统。如今，Google 正在将此系统成为开源系统，并将此系统的参数公布给业界工程师、...

uCore OS实验指导书，让你掌握OS基本概念、设计实现、核心功能、科学研究等知识。

可以作为高年级本科实验教学指导书。

本指南根据作者的自学和工作经历提供(吐槽)一下python/golang web的学习路线，主要包括概念介绍，参考书籍，开发工具和开发流程等，希望可以帮助非科班人士通过自学入门python/golang 网站开发，弥补学校教育和公司需求之间的鸿沟(也作为自己的学习笔记和面试参考手册)，同时也希望可以作为公司菜鸟实习生的培训手册，帮助公司快速培训新人上手开发，...