形式語義學是在做什么？它的哲學假設(shè)是什么？它采用的方法是什么？這些方法如何反映它的哲學的和邏輯的起源？維特根斯坦在其中扮演了什么樣的角色？維特根斯坦關(guān)于倫理的看法是什么樣的？維特根斯坦的《哲學研究》與蒙塔古的“普遍語法”之間真的無法調(diào)和嗎？本書作者試圖通過10多篇論文深入探討這些問題，并給出了合理的解答。本書通過挖掘形

本書以一名職場新人的工作經(jīng)歷為主線，系統(tǒng)性地介紹計算機組裝與維護的基礎(chǔ)知識。根據(jù)崗位工作流程與教學認知過程的特點，本書將相關(guān)知識體系分解為8個學習項目和16個實訓任務(wù)，并分別創(chuàng)設(shè)對應(yīng)的職業(yè)場景，將知識點融入到崗位實踐當中，同時保持學習的連貫性和知識的實用性。本書內(nèi)容詳實、條理清晰、通俗易懂，與職業(yè)應(yīng)用緊密結(jié)合，并配有豐

本書系統(tǒng)地介紹了計算機的基本組成原理和內(nèi)部工作機制，以及計算機體系結(jié)構(gòu)的基本概念、基本結(jié)構(gòu)和基本分析方法。全書由9章組成：?第1章介紹計算機系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的基本概念；第2章介紹計算機中數(shù)據(jù)的機器層次表示；第3章介紹計算機的指令系統(tǒng)；第4章介紹計算機中的運算方法和運算器，第5章介紹主存儲器；第6章介紹多級存儲系統(tǒng)的設(shè)計；第7章

本書主要內(nèi)容有4個部分：1．一元微積分基礎(chǔ)，包括：函數(shù)、極限與連續(xù)，一元函數(shù)微分學及其應(yīng)用，一元函數(shù)積分學。2．線性代數(shù)基礎(chǔ)：行列式與矩陣、線性方程組。3．概率論與數(shù)理統(tǒng)計基礎(chǔ)：概率論基本概念、隨機變量的分布及其數(shù)字特征、方差及其性質(zhì)、數(shù)理統(tǒng)計的基礎(chǔ)知識。4．離散數(shù)學基礎(chǔ)：集合與關(guān)系，圖論，數(shù)理邏輯初步。

本書由2017年圖靈獎的兩位得主撰寫，是計算機體系結(jié)構(gòu)領(lǐng)域的經(jīng)典教材，每年被超過40000名學生使用。新版的主要更新是在每章中添加了關(guān)于DSA的內(nèi)容，并更新了所有實例，使全書更加與時俱進，滿足學生和讀者的新需求。

本書從環(huán)境的搭建和Tensorflow2.X的基礎(chǔ)語法講起，逐步深入到計算機視覺項目的實戰(zhàn)，重點介紹了如何使用Tensorflow2.X框架實現(xiàn)各類經(jīng)典的深度學習模型，讓讀者可以系統(tǒng)地學習Tensorflow2.X和計算機視覺領(lǐng)域的相關(guān)知識并有更深入的了解。本書分為10章，涵蓋的主要內(nèi)容有Anaconda環(huán)境配置、Ju

本書將技術(shù)按應(yīng)用領(lǐng)域及特性分為高效冷源技術(shù)、高效冷卻/散熱技術(shù)、高效供配電技術(shù)、高效存儲技術(shù)、高效數(shù)據(jù)處理設(shè)備技術(shù)、模塊化解決方案技術(shù)、數(shù)據(jù)中心智能控制與運維管理技術(shù)、可再生能源與資源回收利用技術(shù)8類，分別介紹了各技術(shù)的原理、功能特性及應(yīng)用案例，并在此基礎(chǔ)上介紹了綠色數(shù)據(jù)中心先進適用技術(shù)綜合應(yīng)用實踐情況。

本書設(shè)有8個項目，包括初識計算機、認識常見計算機組件、成就裝機大師、安裝操作系統(tǒng)、計算機維修服務(wù)及常見故障處理、認識常見硬件維修工具、主板開機電路分析及故障檢測、主板南北橋供電電路分析及故障檢修。

本書以當前主流微型計算機技術(shù)為背景,以建立系統(tǒng)級的整機概念為目的,深入介紹計算機各功能子系統(tǒng)的邏輯組成和工作機制。全書共6章,主要包括計算機的基本概念、發(fā)展歷程和系統(tǒng)的硬件、軟件組織及計算機相關(guān)的性能指標,數(shù)據(jù)信息的表示、運算和校驗方法,CPU的一般模型、指令系統(tǒng)和x86架構(gòu)、MIPS32架構(gòu)簡易CPU的設(shè)計,存儲子系

本書從機器學習與計算機視覺處理實踐出發(fā),通過案例介紹了計算機視覺處理相關(guān)的機器學習開發(fā)技術(shù),包括機器學習基礎(chǔ)、圖像處理基礎(chǔ)、特征選擇與降維、典型機器學習算法、深度學習與圖像識別、AI開放云平臺及移動端應(yīng)用等技術(shù);詳細介紹了基于機器學習的計算機視覺處理技術(shù)和算法,并以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN、A