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本书深入剖析机器学习中的线性思维和非线性思维，从基础理论出发，结合经典例子，阐述如何将线性思维和非线性思维巧妙应用于机器学习算法，帮助读者理解数据背后的规律与不确定性。除引言外，全书内容分为7章，包括线性回归中的线性思维、感知机分类中的线性思维、逻辑回归中的线性思维、支持向量机中的线性思维、核方法、高斯核函数的非线性映

本书聚焦人工智能处理器硬件设计的算力瓶颈问题，介绍了神经网络处理内核电路与系统的设计目标、优化技术、评价方式，以及应用领域。全书共9章，以人工智能硬件芯片组织架构的核心处理单位“卷积神经网络”在系统架构层面的算力性能提升为目标，在回顾了CPU、GPU和NPU等深度学习硬件处理器的基础上，重点介绍主流的人工智能处理器的各

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本书的具体内容包括：第1章介绍软件工程的相关概念、技术与方法；第2章围绕软件开发过程，对软件开发的阶段组织及生命周期模型进行说明；第3章到第11章主要围绕软件开发的具体活动，讨论需求分析、软件架构的构建、类的分析与设计、代码生成、类的详细设计、设计优化、实现技术、交互设计、软件测试等内容；第12章介绍软件项目级管理，包

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