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本書基于RISC-V和Chisel講解自定義CPU的實現(xiàn)。全書分為5個部分，立足于CPU、存儲器、計算機架構(gòu)等基礎(chǔ)知識，逐步帶領(lǐng)讀者實現(xiàn)簡單的加減法、分支、比較等基礎(chǔ)指令，理解流水線對于CPU高速化的重要意義及實現(xiàn)，最后應用向量擴展語言實現(xiàn)自定義CPU。要提醒的是，本書所指的“CPU制作”僅限于軟件上的設(shè)計和模擬，不涉

本書聚焦于Photoshop、AdobeCameraRaw(ACR)和生成式人工智能（AIGC)技術(shù)三個主要工具，為讀者介紹了一系列關(guān)于影像后期處理的核心技法。作為現(xiàn)今流行且強大的后期處理工具，Photoshop和ACR為攝影師提供了廣闊而深入的創(chuàng)作空間，而AIGC技術(shù)則為人們帶來了新的影像生成和編輯方式，從而拓寬了藝

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本書囊括了沖突分析圖模型三十多年的理論研究成果和前沿方法，是中外學者長期合作完成的沖突分析領(lǐng)域的國際**著作。主要內(nèi)容包括沖突分析實踐，決策方法綜述，沖突分析圖模型的基本內(nèi)涵，簡單偏好、未知偏好、強度偏好和混合偏好下圖模型的穩(wěn)定性，結(jié)盟穩(wěn)定性，沖突演變分析及沖突分析決策支持系統(tǒng)。本書是目前沖突分析圖模型研究領(lǐng)域內(nèi)容最全

本書重點介紹了目前處理數(shù)據(jù)非常有效的工具——Excel、Python和數(shù)據(jù)庫的應用知識。本書通過一則完整的故事討論了如何以Python編程為中心，結(jié)合Excel和數(shù)據(jù)庫的特點，并以基礎(chǔ)統(tǒng)計學貫穿其中，幫助讀者深入地了解數(shù)據(jù)分析的相關(guān)知識。在本書中，首先，討論了如何使用Excel整理數(shù)據(jù)，以及Excel中數(shù)學和統(tǒng)計函數(shù)的

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眾智建模與仿真方法主要用于研究眾智科學的基本原理和規(guī)律。其主要內(nèi)容包括眾決策、眾協(xié)作、眾進化等仿真，用于研究眾決策、眾協(xié)作、眾進化等群體智能問題。本書共7章。第1章為眾智仿真理論。第2章為眾智仿真方法。第3章為眾智仿真平臺。第4章為眾智仿真方法在生產(chǎn)系統(tǒng)分析中的應用。第5章為眾智仿真方法在裝備保障體系分析中的應用。第6

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