大规模并行处理器编程实战 第四版 Programming Massively Parallel Processors A Hands-on Approach Fourth Edition Author: Wen-mei W. Hwu : University of Illinois at Urbana-Champaign and NVIDIA, Champaign, IL, United States David B. Kirk : Formerly NVIDIA, United States Izzat El Hajj : American University of Beirut, Beirut, Lebanon

本书深入讲解MATLAB中的GPU编程技术，涵盖并行计算工具箱、gpuArray、CUDA内核集成及MEX文件开发。通过真实案例，帮助读者掌握利用GPU加速计算密集型应用的核心方法，适合希望提升MATLAB性能的工程师与科研人员。 MATLAB中的GPU编程是一种利用图形处理单元（GPU）来加速数学计算的技术。随着计算机图形和交互式游戏的迅速发展，GPU的处理能力得到了巨大的提升，现代GPU拥有成百上千的小型核心，可以并行处理大量数据。在高性能计算领域，GPU并行计算的能力逐渐被发掘并用于大规模科学计算。 本书《MATLAB GPU编程实战》深入讲解了在MATLAB环境下如何进行GPU编程。书中涵盖了并行计算工具箱的使用，这是MATLAB为方便并行计算而提供的工具集。此外，书籍还介绍了gpuArray这一特定于GPU计算的数据类型，它使得开发者能以数组的形式在GPU上存储和操作数据。使用gpuArray，可以在MATLAB中直接执行许多数组操作，并自动地在GPU上进行运算，这样可以显著提高数值计算的效率。 除了以上内容，书中还详细介绍了CUDA内核的集成。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型，它允许开发者利用NVIDIA的GPU来执行通用计算。在MATLAB中，可以集成CUDA代码到MATLAB程序中，从而实现更为复杂的并行计算。作者还介绍了如何使用MEX文件进行GPU编程，MEX文件是一种可执行文件，能够与MATLAB代码交互运行，通过这种方式，开发者可以将GPU的优势更灵活地应用到需要优化的计算中。 本书通过一系列真实案例，讲解了如何将上述技术应用于实际问题，帮助读者掌握利用GPU加速计算密集型应用的核心方法。案例包括图像处理、深度学习、线性代数运算等多个领域。尤其对于工程师和科研人员来说，GPU编程是一个能够显著提升MATLAB性能的利器，学会使用这一技术将为他们在处理大规模数据和高复杂度计算时提供极大的帮助。 书中内容不仅适合那些希望通过GPU计算提升MATLAB性能的读者，同时也为希望深入理解GPU并行计算原理的读者提供了丰富的知识。考虑到并行计算在现代科学和工程领域的重要性日益增加，本书内容对于这一领域的专业人员来说是一份宝贵的资源。

本书由彼得·艾特肯撰写，深入浅出地介绍了Visual Basic.NET编程的基础知识和高级特性。书中涵盖了Visual Basic语法、程序控制、异常处理、面向对象编程、Windows应用程序开发、Web应用程序开发、数据库访问等多个方面。通过实际案例和详细讲解，帮助读者掌握Visual Basic.NET的精髓。本书不仅适合初学者作为入门教程，也适合有一定经验的开发者作为参考手册。此外，书中还讨论了.NET框架的应用，以及如何利用Visual Studio进行高效开发。无论是构建桌面应用程序还是Web应用程序，本书都能提供有价值的指导和实用技巧。

本书深入浅出地讲解了在IBM量子计算机上使用OpenQASM进行量子编程的核心技术。从量子比特、量子门到量子算法，涵盖叠加、纠缠、量子傅里叶变换、Shor算法和Grover搜索等关键内容。通过实际案例和可运行的代码，帮助读者掌握量子编程基础，适合具备一定计算机背景的开发者、研究人员和学生快速入门并实践量子计算。配套资源丰富，含习题解答与PPT课件。 IBM量子编程实战指南以深入浅出的方式介绍了使用OpenQASM语言在IBM量子计算机上进行量子编程的核心技术。该书不仅详尽地讲解了量子比特、量子门等基础概念，也覆盖了量子叠加、量子纠缠、量子傅里叶变换等量子计算的基本原理。书中还涉及了量子算法的构建，特别是Shor算法和Grover搜索等重要的量子算法。 为了帮助读者更好地理解和实践量子编程，作者通过真实案例和可执行的代码示例来展现量子编程的每个细节。这些内容不仅为计算机领域的专业人士提供了快速入门量子计算的机会，同时也为研究人员和学生提供了实验和实践量子计算的丰富资源。除了基础理论和实例，书中还提供了习题解答和PPT课件作为学习的辅助工具。 “大数据研究系列”（SBD）旨在快速且高质量地发表大数据领域的最新发展和进步。该系列书籍不仅涵盖了大数据的理论、研究、开发和应用，还深入探讨了大数据在工程、计算机科学、物理、经济和生命科学等多个领域的嵌入式内容。这些书籍对大规模、复杂和/或分布式数据集的分析和理解有着重要作用，内容包括神经网络、进化计算、软计算、模糊系统、人工智能、数据挖掘、现代统计学和运筹学，以及自组织系统等领域。作者和读者都将得益于该系列书籍的短出版周期和全球分发范围，这为研究成果的广泛和迅速传播提供了有利条件。 综合来看，该书和“大数据研究系列”（SBD）代表了大数据领域的高水平研究和出版物，它们不仅反映了大数据领域的发展动态，也对推动该领域理论和应用研究有着重要的贡献。系列书籍中的内容经过精心策划，旨在为读者提供深入理解大数据相关技术的丰富资源，同时也是从事大数据研究与应用领域人士的重要参考资料。

《Python编程实战：运用设计模式、并发和程序库创建高质量程序》是一本深入探讨Python编程技术的书籍，旨在帮助读者掌握如何通过应用设计模式、利用并发特性以及有效地使用Python标准库来构建高效、可靠的程序。这本书不仅提供了理论知识，还附带了源码，使得学习更为直观和实践导向。 设计模式是软件开发中的重要概念，它们是经过时间验证的解决方案模板，用于解决常见的编程问题。在Python中，我们可以应用如工厂模式、单例模式、装饰器模式等经典设计模式。例如，工厂模式可以用来创建对象，而单例模式确保一个类只有一个实例。装饰器模式则允许我们动态地修改或扩展函数和类的行为，而无需改动它们的源代码。 并发处理是现代计算中不可或缺的一部分，特别是在多核处理器和分布式系统中。Python提供了多种并发模型，包括线程（threading模块）、进程（multiprocessing模块）以及异步I/O（asyncio模块）。理解这些模型的工作原理以及如何在不同场景下选择合适的模型，对于编写能够充分利用系统资源并提高性能的程序至关重要。 Python的标准库是其强大之处之一，包含了大量预封装的模块和包，涵盖了从网络通信到数据处理的各种功能。例如，requests库用于HTTP请求，numpy和pandas用于科学计算和数据分析，matplotlib和seaborn用于数据可视化，os和sys模块则提供了操作系统交互的功能。掌握这些库的使用可以极大地提高开发效率。 在实战部分，本书可能涵盖如何使用Python进行Web开发（如Django或Flask框架），如何实现数据库操作（如SQLAlchemy或sqlite3），以及如何利用Python进行自动化任务（如使用schedule或APScheduler库）。此外，还可能讨论错误处理、单元测试和集成测试，以确保代码的健壮性和可维护性。 通过学习这本书，读者不仅可以提升Python编程技能，还能学习到如何在实际项目中应用设计原则、并发技术和标准库，从而创建出高质量的Python程序。附带的源码将提供具体的示例，帮助读者更好地理解和应用所学知识。在实践中不断迭代和优化，将使你成为一个更优秀的Python开发者。

随着人工智能的快速发展，深度学习已成为当今科技领域的重要组成部分。C++作为一门高效且执行速度快的编程语言，近年来逐渐被用于深度学习框架的开发。《C++模板元编程实战：一个深度学习框架的初步实现》这本书由李伟撰写，深入探讨了如何利用C++中的模板元编程特性来构建深度学习框架。 本书首先介绍了模板元编程的基础知识，让读者能够理解模板元编程的工作原理及其在深度学习框架中发挥的作用。作者详细阐述了模板的特性和高级应用，包括编译时计算、类型萃取、编译时多态等概念。这些特性对于实现高性能的深度学习框架至关重要。 接着，作者李伟结合深度学习的原理和C++模板元编程的特点，逐步引导读者构建出一个基础的深度学习框架。书中的实例从最简单的神经网络单元开始，逐一展示了如何通过模板技术实现神经网络中的各种层次结构。在实现过程中，作者详细解释了代码的设计思路和技巧，帮助读者深入理解模板编程在神经网络结构设计中的应用。 书中还探讨了如何利用模板元编程实现高效的计算优化。比如，在卷积层、池化层等操作中，通过编译时计算可以大大减少运行时的计算量和提高执行效率。此外，书中还介绍了一些高级话题，如自动微分在C++模板中的实现，以及如何通过模板元编程实现动态规划等算法。 在实践方面，本书提供了一套完整的深度学习框架示例代码。这套代码不仅能够运行，而且经过了精心设计，能够作为进一步开发的基础。通过这个框架，读者可以更直观地理解深度学习的工作原理，并在此基础上进行拓展和创新。 深度学习框架的初步实现并不简单，本书通过逐步引导的方式，使得即使是初学者也能够跟随书中的步骤，逐步构建自己的深度学习模型。对于有一定经验的C++程序员和深度学习研究者，书中提供的高级技巧和深度优化将大有裨益，有助于他们在项目中实现更高效、更强大的深度学习模型。 作者还讨论了框架的扩展性问题。在框架开发过程中，需要考虑如何更好地支持新功能的添加和现有功能的优化。李伟在书中分享了他在扩展性设计方面的心得，包括如何设计可插拔式的模块系统，以及如何通过模板元编程实现更好的接口抽象。 《C++模板元编程实战：一个深度学习框架的初步实现》是一本深入浅出、内容翔实的技术书籍，它不仅适合对深度学习感兴趣的技术人员，也为C++模板元编程的应用提供了宝贵的实践案例，是一本不可多得的深度学习和模板元编程结合的佳作。

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比较全面的介绍多线程编程和多核CPU下编程技巧，包括多核CPU的硬件介绍、高性能编码、程序的并行设计和注意事项、Windows多线程编程、OpenMP编程等。Darryl Gove著的书籍

1.2、【技升课堂】嵌入式物联网联网编程实战开发之WIFI上报MQTT数据,手机APP查看并控制开发板(WEB端+APP端) 技升课堂， JS103VC开发板， 涵盖4G、wifi、以太网、NB-IOT全联网方式，支持LORA、zigbee、2.4G、蓝牙、433M等无线通讯，支持RS485、RS232、CAN、DI、DO、AI、AO、PWM等有线连接。覆盖物联网领域全行业应用。