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编译器向来被视为最难教授和理解的程序之一。大多数编译书籍按阶段逐章讲解,这种结构掩盖了语言特性如何驱动设计选择的逻辑。相比之下,这本创新教材采用增量式方法,让学生能够亲自编写每一行代码。书中引导读者为一种小型但功能强大的编程语言构建自己的编译器,并随着章节推进逐步添加复杂的语言特性。作者阐释了现代编译器背后的核心概念、算法和数据结构,为读者学习后续高级主题奠定了基础。 本书特色: 将编译器构建的复杂挑战分解为易于掌握的小块内容。 通过将语言特性与编译器设计选择联系起来,增强学习效果。 采用 做中学 方法,加深读者对程序如何映射到计算机硬件的理解。 经过课堂验证,在GitHub上配有源代码。
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强劲的Python:现代Python编程的模式与策略 [美]亚伦·麦克斯韦 为已有Python基础的开发者提供认知升维的跳板,快速构建高效的解决方案,真正实现从熟练到精通的质变跃迁。
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本书详解深度学习与机器学习基础、神经网络基础、卷积神经网络和循环神经网络、正则化与深度学习优化等内容,并剖析深度学习在计算机视觉、目标检测、文本分析、强化深度学习、TensorFlow模型、Transformer模型等方向的应用。 本书附录还给出机器学习和深度学习中用到的数学基础知识,包括线性代数、概率论和信息论等。 本书配套70个示例源码、PPT课件,所有示例源码都经过测试无误。
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