This is a book about developing the software and hardware you never think about. We're talking about the nitty-gritty behind the buttons on your microwave, inside your thermostat, inside the keyboard used to type this description, and even running the monitor on which you are reading it now. Such stuff is termed embedded systems, and this book shows how to design and develop embedded systems at a professional level. Because yes, many people quietly make a successful career doing just that. Building embedded systems can be both fun and intimidating. Putting together an embedded system requires skill sets from multiple engineering disciplines, from software and hardware in particular. Building Embedded Systems is a book about helping you do things in the right way from the beginning of your first project: Programmers who know software will learn what they need to know about hardware. Engineers with hardware knowledge likewise will learn about the software side. Whatever your background is, Building Embedded Systems is the perfect book to fill in any knowledge gaps and get you started in a career programming for everyday devices. Author Changyi Gu brings more than fifteen years of experience in working his way up the ladder in the field of embedded systems. He brings knowledge of numerous approaches to embedded systems design, including the System on Programmable Chips (SOPC) approach that is currently growing to dominate the field. His knowledge and experience make Building Embedded Systems an excellent book for anyone wanting to enter the field, or even just to do some embedded programming as a side project. What You Will Learn Program embedded systems at the hardware level Learn current industry practices in firmware development Develop practical knowledge of embedded hardware options Create tight integration between software and hardware Practice a work flow leading to successful outcomes Build from transistor level to the system level Make sound choices between performance and cost Who This Book Is For Building Embedded Systems: Programmable Hardware is for embedded-system engineers and intermediate electronics enthusiasts who are seeking tighter integration between software and hardware. Those who favor the System on a Programmable Chip (SOPC) approach will in particular benefit from this book. Students in both Electrical Engineering and Computer Science can also benefit from this book and the real-life industry practice it provides. Table of Contents Chapter 1: The Whole Picture Chapter 2: Power On and Bootloader Chapter 3: Inside the CPU Chapter 4: RAM, DMA, and Interrupt Chapter 5: Bus Architecture Chapter 6: Firmware Coding in C Chapter 7: Firmware Coding in the C++ and Script Languages Chapter 8: Building and Deployment Chapter 9: Field-Programmable Gate Arrays Chapter 10: System on Programmable Chip (SOPC) Chapter 11: De-Bounce, Power Management, and Display Chapter 12: Fixed Point Math Chapter 13: Popular Ways of Console Communications: Prepare the Tools Chapter 14: Work Flow

BAC0 BAC0是一个Python 3（3.5及更高版本）脚本应用程序，它使用处理IP网络上的BACnet消息。 该库带出简单的命令来浏览BACnet网络，从BACnet设备读取属性或对其进行写入。 Python是一种简单易学的语言，并且是用于数据处理的非常强大的工具。 与BACnet耦合后，它成为测试设备与控制器交互作用的好工具。 BAC0的名称来自BACnet / IP通信使用的默认IP端口，即端口47808。以十六进制表示，其写为0xBAC0。 包含网络功能 BAC0包含一个本地网页，该网页将帮助用户提供有关脚本看到的网络的基本信息，并为历史趋势提供一个简单的界面。 Flask用于呈现网页，还提供了Bokeh服务器为用户提供实时趋势。 DDC控件的测试驱动开发（TDD） BAC0专为楼宇自动化系统（BAS）编程人员设计。 在该领域中使用的控制器通常称为DDC控制器（直接数

Building Software for Simulation - Theory and Algorithms, with Applications in C++ 英文无水印pdf pdf所有页面使用FoxitReader和PDF-XChangeViewer测试都可以打开 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除

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Using machine learning to gain deeper insights from data is a key skill required by modern application developers and analysts alike. Python is a wonderful language to develop machine learning applications. As a dynamic language, it allows for fast exploration and experimentation. With its excellent collection of open source machine learning libraries you can focus on the task at hand while being able to quickly try out many ideas. This book shows you exactly how to find patterns in your raw data. You will start by brushing up on your Python machine learning knowledge and introducing libraries. You'll quickly get to grips with serious, real-world projects on datasets, using modeling, creating recommendation systems. Later on, the book covers advanced topics such as topic modeling, basket analysis, and cloud computing. These will extend your abilities and enable you to create large complex systems. With this book, you gain the tools and understanding required to build your own systems, tailored to solve your real-world data analysis problems.

多核处理器的出现使得并行编程成为了每个程序员关注的主题。不具备多处理器核的计算机系统已经变得越来越少。本书为c++程序给出了并行编程的解决方案，它既不要求放弃c++，也不要求使用那些裸线程或者本地线程。本书介绍的是Intel线程构建模块。线程构建模块是一个用来实现并行语义的c++模板库，它对c++进行了扩展，抽象出了线程管理机制并支持简明的并行编程。在使用这个库时，你所要指定的是任务而不是线程，然后库将高效自动地将这些任务映射到线程上。如果希望程序在处理器核不断增加的情况下也能够继续运行，那么这种方式将带来许多好处。与裸线程相比，线程构建模块能够使你更方便地表达并行语义，同时还能够提高程序的性能，可移植性和可扩展性。在使用本书时，你无需任何并行编程经验或者在多核处理器上的编程经验。无论你是拥有丰富的并行编程经验，还是对并行编程一无所知，本书的内容都将是非常有用的。此外，本书也不要求之前是否对线程有所了解。

Building Ethereum Dapps introduces you to decentralized applications based on the Ethereum blockchain platform. In this book, you’ll learn the principles of Dapps development by rolling up your sleeves and actually building a few!

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当时用来配合自己讲的PPT，可能会有不够细，但是内容清晰，提纲挈领，有些地方相当于大纲

.下载频道>资源分类>数据库>其它>数据仓库(Building The Data Warehouse中文版) 数据仓库(Building The Data Warehouse中文版)资源大小：6.69MB 上传日期：2011-06-07 资源积分：1分 下载次数：8 上 传 者：lzhoufly 标　　签： 数据仓库 Data Warehouse 中文版 分 享 到： 收藏 评论 - 资源简介本书论述在设计和建造数据仓库中涉及的所有主要问题，论述分析型环境(决策支持系统环境)以及在这种环境中的数据构造。主要内容包括数据仓库的设计与建造步骤，传统系统到数据仓库的迁移，数据仓库的数据粒度、数据分割、元数据管理、外部数据与非结构化数据，分布式数据仓库、高级管理人员信息系统和数据仓库的设计评审等。 本书主要是面向数据仓库的设计、开发和管理人员，以及构造和使用现代信息系统的人员，也适于信息处理方面的高校师生和从事传统数据库系统技术工作的人阅读。 目录： 目录 译者序 审、译者简介 前言 第1章 决策支持系统的发展 1 1.1 演化 1 1.2 直接存取存储设备的产生 2 1.3 个人计算机/第四代编程语言技术 3 1.4 进入抽取程序 3 1.5 蜘蛛网 4 1.6 自然演化体系结构的问题 5 1.6.1 数据缺乏可信性 5 1.6.2 生产率问题 8 1.6.3 从数据到信息 10 1.6.4 方法的变迁 11 1.7 体系结构设计环境 12 1.7.1 体系结构设计环境的层次 13 1.7.2 集成 14 1.8 用户是谁 15 1.9 开发生命周期 15 1.10 硬件利用模式 16 1.11 建立重建工程的舞台 16 1.12 监控数据仓库环境 17 1.13 小结 19 第2章 数据仓库环境 20 2.1 数据仓库的结构 22 2.2 面向主题 23 2.3 第1天到第n天的现象 26 2.4 粒度 28 2.4.1 粒度的一个例子 29 2.4.2 粒度的双重级别 31 2.5 分割问题 34 2.6 样本数据库 34 2.7 数据分割 35 2.8 数据仓库中的数据组织 37 2.9 数据仓库—标准手册 41 2.10 审计和数据仓库 41 2.11 成本合理性 41 2.12 清理仓库数据 42 2.13 报表和体系结构设计环境 42 2.14 机遇性的操作型窗口 43 2.15 小结 44 第3章 设计数据仓库 45 3.1 从操作型数据开始 45 3.2 数据/过程模型和体系结构设计环境 49 3.3 数据仓库和数据模型 50 3.3.1 数据模型 52 3.3.2 中间层数据模型 54 3.3.3 物理数据模型 58 3.4 数据模型和反复开发 59 3.5 规范化/反规范化 60 3.6 数据仓库中的快照 65 3.7 元数据 66 3.8 数据仓库中的管理参照表 66 3.9 数据周期 67 3.10 转换和集成的复杂性 70 3.11 触发数据仓库记录 71 3.11.1 事件 72 3.11.2 快照的构成 72 3.11.3 一些例子 72 3.12 简要记录 73 3.13 管理大量数据 74 3.14 创建多个简要记录 75 3.15 从数据仓库环境到操作型环境 75 3.16 正常处理 75 3.17 数据仓库数据的直接访问 76 3.18 数据仓库数据的间接访问 76 3.18.1 航空公司的佣金计算系统 76 3.18.2 零售个性化系统 78 3.18.3 信用审核 80 3.19 数据仓库数据的间接利用 82 3.20 星型连接 83 3.21 小结 86 第4章 数据仓库中的粒度 87 4.1 粗略估算 87 4.2 粒度划分过程的输入 88 4.3 双重或单一的粒度？ 88 4.4 确定粒度的级别 89 4.5 一些反馈循环技巧 90 4.6 粒度的级别—以银行环境为例 90 4.7 小结 95 第5章 数据仓库和技术 96 5.1 管理大量数据 96 5.2 管理多介质 97 5.3 索引/监视数据 97 5.4 多种技术的接口 97 5.5 程序员/设计者对数据存放位置的控制 98 5.6 数据的并行存储/管理 99 5.7 元数据管理 99 5.8 语言接口 99 5.9 数据的高效装入 99 5.10 高效索引的利用 100 5.11 数据压缩 101 5.12 复合键码 101 5.13 变长数据 101 5.14 加锁管理 102 5.15 单独索引处理 102 5.16