“本书之所以成为永恒的经典，是因为它的每一次再版都不仅仅是更新补充，而是一次全面的修订，对这个激动人心且快速变化领域给出了最及时的信息和最独到的解读。再次阅读本书仍自觉学无止境,感佩于两位卓越大师的渊博学识和深厚功底。”现今计算机界处于变革之中：移动客户端和云计算正在成为驱动程序设计和硬件创新的主流范型。因此在这个最新版中，作者考虑到这个巨大的变化，重点关注了新的平台（个人移动设备和仓库级计算机）和新的体系结构（多核和GPU），不仅介绍了移动计算和云计算等新内容，还讨论了成本、性能、功耗、可靠性等设计要素。每章都有两个真实例子，一个来源于手机，另一个来源于数据中心，以反映计算机界正在发生的革命性变革。

孟子名言名句及解释宣贯.pdf

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十、外汇贷款的发放程序 外汇贷款的发放程序如下： 外汇贷款批准后，借款人与贷款人签定借款合同，银行可根据借款合同的 规定发放贷款，借款人办理用款手续时，可以根据借款合同的约定，在提款期内 一次或分次提款，填写《借款借据》，《借款借据》经银行信贷员和其部门主管签 章后，交银行会计部门办理贷款核算手续，但外汇贷款一般不直接转入借款人的 外汇存款帐户，银行根据贷款的实际用途监督贷款的使用。信贷经办人员登记贷 款台帐并签字盖章后，报贷款审批人签章，同时在借款企业的《贷款卡》上逐笔 登记。借款企业应在规定的时间内向外汇管理部门进行外汇贷款登记，银行定期 向外汇管理部门报送反映银行外汇贷款情况的报表。 十一、停止发放贷款 在下列情况下我行可以对借款人采取停止发放贷款这种方式。 （1）借款人不按借款合同的规定用途使用贷款； （2）用贷款进行股本权益性投资； （3）用贷款在有价证券、期货等方面从事投机经营的； （4）未依法取得经营房地产资格的借款人挪用贷款经营房地产业务的； （5）不按借款合同的规定清偿贷款本息的； （6）套取贷款相互借贷牟取非法收入的； （7）借款企业挪用流动资金搞基本建设或用于财政性开支或者用于弥补企 业亏损，或者用于职工福利的； （8）违反国家政策法规，使用贷款进行非法经营的。 2.2.6 贷后管理 一、贷后管理的基本程序 广义的贷后管理应包括六个基本步骤： （1）贷款检查：这是贷后管理最经常的工作，是指在贷款发放以后，定期 或不定期地对贷款的运行情况，包括对贷款使用、借款人及担保等进行检查分析。 （2）风险预警：是指在贷款检查中，通过一些与贷款安全密切有关的信息、 指标，及时地预测贷款风险，发现贷款存在的潜在问题。 （3）贷款分类：是指在贷款检查和风险预警的基础上，按照一定的标准对 贷款进行质量划分，以区分贷款风险程度的不同。 （4）问题处理：是针对贷款检查中发现的问题和不同类别的贷款风险情况， 采取相应的管理措施。

《计算机科学丛书：计算机程序的构造和解释（原书第2版）》1984年出版，成型于美国麻省理工学院（MIT）多年使用的一本教材，1996年修订为第2版。在过去的二十多年里，《计算机科学丛书：计算机程序的构造和解释（原书第2版）》对于计算机科学的教育计划产生了深刻的影响。第2版中大部分重要程序设计系统都重新修改并做过测试，包括各种解释器和编译器。作者根据其后十余年的教学实践，还对其他许多细节做了相应的修改。 　　这一版本中强调了几个新问题，其中**重要的是有关的不同的途径中，计算模型里对于时间的处理所起的中心作用：带有状态的对象、并发程序设计、函数式程序设计、惰性求值和非确定性程序设计。这里为并发和非确定性新增加了几节，我们也设法将这一论题集成到整本书里，贯穿始终。每一位严肃的计算机科学家都应该阅读这本书。由于本书清晰、简洁和富于才智，我们强烈推荐本书，它适合所有希望深刻理解计算机科学的人们。

实验内容与步骤：选择一种高级语言如C/C++等，编写一类似于DOS、UNIX中的命令行解释程序。1)设计系统命名行提示符；2)自定义命令集（8-10个）；3)用户输入help命令以查找命令的帮助；4)列出命令的功能，区分内部命令与外部命令；5)用户输入quit退出。以上功能已经全部实现，可以自由修改。 学长无私奉献，留给学弟学妹们的福利。

装配模糊 一个用 Java 编写的简单汇编语言解释器。

《LLVM Cookbook》以任务驱动的方式，带领读者编写基于LLVM 的编译器前端、优化器、后端。通过丰富的实例，读者能够从中理解LLVM 的架构，以及如何使用LLVM 来编写自己的编译器。 相比于传统的介绍编译技术的书籍，此书更偏向于实战，因此适合熟悉编译但对LLVM 比较陌生的人员，也适合正在学习编译技术并且在寻找实战机会的人员。

类激活映射 (CAM) 是一种很好的方法来解释模型为什么将对象分类为对象。 https://jp.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/69357-class-activation-mapping 但是可用于CAM的网络模型是有限的。 Grad-CAM 是将 CAM 推广到适用于多种网络的方法。 通过这个演示，您可以学习从重新训练模型 (AlexNet) 到在其上应用 Grad-CAM 的工作流程。 [日本人] 使用CNN进行深度学习的分类判断准确率极高，被用于很多领域的自动图像判断。另一方面，也有人担心里面是一个黑匣子，“我不知道为什么会做出这个决定”。 类激活映射 (CAM) 对于可视化决定因素非常有用，但对可以应用的网络存在限制。 Grad-CAM 是在任何网络层使用 Gradite 的 CAM 的通用方法。在此示例中，您可以看到从