这么经典的书，找了很久终于找到了清晰版的，而且是1-4卷全的。献给大家了！ 　该书涉及到的问题是计算机科学诞生之初就自然面对的几个基本的算法和数据结构的问题。时至今日，这些问题还在应用中扮演着重要角色；在很多研究课题中，它们是基础或原型。 　　算法分析（analysis of algorithms）是此书的核心。 　　TAOCP并没有综述算法设计（design of algorithms）的各种思想；也没有介绍证明问题下界（lower bounds）的各种技巧；也并没有对问题、模型、复杂度这些专题作出体系性的阐述。可以说，TAOCP的几乎所有的篇幅都放在了对具体算法的性能分析上，并把这条路走到了极致。 分成了8个包，一共162M

Packt.Qt.5.and.OpenCV.4.Computer.Vision.Projects.2019.epub

面部分类器 计算机视觉网络应用程序，用于预测图像中所有个人的年龄，种族和性别 在所有三个因变量上均达到85％的平均准确度 在PyTorch中构建和训练的CNN模型 用Flask Python后端和Bootstrap前端开发 对自己进行测试！ 在本地运行网站 此面部分类器在Python 3.7上运行 首先克隆仓库： git clone https://github.com/danielzgsilva 导航到项目的根目录并安装依赖项，如下所示： pip install -r requirements.txt 使用以下命令运行该应用程序： python app.py 然后，该项目将在端口5555上本地服务： http://localhost:5555/ 型号详情 底层的卷积神经网络使用经过VGGFace2训练的预先训练的挤压和激发网络（SENet） 曹琼，等。 “ Vggface2：用

计算机网络自顶向下第6版的英文答案

CAIE计算机科学 有关计算机科学课程（ IGCSE和 A级）问题解决和编程的有用资源 这是存储库，列出了包含资源的。 关于此处的所有资源免责声明 尽管已尽一切合理努力来确保与课程大纲完全兼容（作者本人将其用于自己的实践和学习），但这些并不是官方资源，也没有得到剑桥国际评估教育基金会的认可。 请自行决定使用它们。 作者对任何课程大纲的不匹配不承担任何责任。

该书是剑桥大学出版社出版的关于并行计算机组成及其设计的书籍。

计算机网络经典教材 希望对学习计算机网络的人有帮助

我们在做什么？ 我们将在2021年更新第一本销售量最大的计算机书籍，即 ！ 我们在哪里可以讨论呢？ 请参阅以获取有关该项目的工作日志和对话。 项目结构 我已经将所有移至原始书籍（第一卷）中每个项目的文件夹中。 请注意，Lyle Kopnicky已慷慨地对所有代码进行了规范化（感谢Lyle！），以便于大约2009年在上运行： 为了让您玩得开心，我将所有游戏都包括在这里。 我已经测试并调整了它们中的每一个，以确保它们可以与Vintage BASIC一起运行，尽管您可能会发现一些奇怪之处。 那是玩BASIC的乐趣的一部分：在两台机器上，它的工作原理从来都不一样。 如果您将CAPS LOCK保持打开状态，则游戏将发挥更好的效果，因为它们设计用于大写字母输入。 每个项目都有对应于我们希望将游戏移植到的语言的子文件夹： C＃ Java JavaScript Python Ruby VB

Computer Architecture, A Quantitative Approach, 5th

网络中具有跳过连接和网络的深度CNN可以实现快速，准确的图像超分辨率 由，桑岛茂和ita 概述（版本2）。 这是基于深度学习的基于单图像的超分辨率（SISR）模型实现的张量流实现。 我们将其命名为DCSCN 。 如果要检查纸张的代码和结果，请检查。 模型结构如下。 我们将Deep CNN与残留网络，跳过连接和网络中的网络一起使用。 Deep CNN和Skip连接层的组合用作局部和全局区域中图像特征的特征提取器。 类似于1x1并行CNN，也称为网络中的网络，也用于图像重建。 作为版本2，我们还实现了这些功能。 来自像素混洗器 来自转置-CNN （可选） 来自自我整合 裁剪归一化（渐变裁