具体描述
《微型计算机原理及应用》以8086（8088）为对象，主要介绍微型计算机的基本结构、指令系统、汇编语言程序设计、基本的程序设计方法及汇编语言与C语言的连接、半导体存储器、I／O接口技术及典型芯片的使用、人机接口技术等。微机原理与接口技术是高等院校理工科各专业的一门重要的计算机技术基础课程。
《微型计算机原理及应用》内容充实、概念清晰、重点突出、实例丰富，先进性与实用性并重。为了巩固所学知识，每章均有小结和思考题与习题。
《微型计算机原理及应用》既可作为高等院校各专业的教材使用，也可供工程技术人员参考使用。
好的，这里为您提供一份关于“微型计算机原理及应用”之外的其他图书的详细简介，内容涵盖了多种不同领域的书籍，旨在提供丰富且深入的阅读选择。 --- 《深度学习的数学基础：从线性代数到概率图模型》 书籍简介 本书旨在为那些希望深入理解现代人工智能核心——深度学习的读者提供坚实的数学理论支撑。它并非一本侧重于代码实现的实践手册，而是一部着重于概念推导与逻辑构建的理论著作。本书将读者从基本的线性代数和微积分概念出发，系统地引导至高阶的概率论、统计推断，并最终构建起复杂的概率图模型框架。 核心内容深度解析： 第一部分：线性代数与矩阵分析的再审视 本部分突破了传统教科书中对矩阵运算的机械式介绍，将重点放在高维空间中的几何直观和变换理解上。我们深入探讨了特征值、奇异值分解（SVD）在数据降维（如主成分分析，PCA）中的实际意义，以及张量（Tensor）在处理多维数据时的核心作用。特别地，书中详细论述了梯度下降法的收敛性分析，这依赖于对Hessian矩阵的正定性分析，这是理解优化算法稳定性的关键。我们还引入了矩阵微分的链式法则，为反向传播算法的推导奠定了基础。 第二部分：概率论与信息论的基石 深度学习的本质是基于概率的推理。本部分详尽阐述了贝叶斯定理、最大似然估计（MLE）和最大后验估计（MAP）的内在联系与区别。我们没有停留在公式的罗列，而是通过大量的实例，如高斯混合模型（GMM），来展示如何利用概率分布来刻画复杂数据的内在结构。信息论部分，KL散度、互信息和熵的概念被细致地剖析，用以解释交叉熵损失函数为何是分类任务中最常用的度量标准，以及如何衡量两个分布之间的“距离”。 第三部分：随机过程与优化算法的深化 在处理大规模数据集和复杂网络结构时，随机性是不可避免的。本部分引入了马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，尤其是Metropolis-Hastings算法和吉布斯采样，展示了它们如何在无法直接计算后验分布时，通过构造随机过程来近似采样。优化部分，除了标准的随机梯度下降（SGD），我们还详细分析了动量法（Momentum）、Adagrad、RMSProp和Adam等自适应学习率方法的数学推导过程，重点解释了它们如何通过历史梯度信息来调整学习率，从而加速收敛并跳出局部最优。 第四部分：概率图模型与现代深度学习的融合 这是本书的理论高潮部分。我们构建了从朴素贝叶斯到复杂条件随机场（CRF）的推理路径。重点在于揭示深度神经网络（如卷积网络和循环网络）在某种意义上就是具有高度层次化结构的概率图模型。书中会详细探讨变分自编码器（VAE）的数学原理，如何通过引入变分推断（Variational Inference）来近似难以计算的潜在变量分布，以及生成对抗网络（GAN）中纳什均衡的博弈论视角。 目标读者群： 本书适合具备一定高等数学基础，希望从根本上理解深度学习模型决策过程的计算机科学研究生、算法工程师、数据科学家，以及对人工智能理论感兴趣的数学和统计学专业学生。它将帮助读者从“会用”模型跨越到“理解”模型，并具备设计和改进新算法的能力。 --- 《文艺复兴时期的艺术与人文精神：从佛罗伦萨到罗马的文化变迁》 书籍简介 本书是一部关于欧洲文艺复兴时期（约14世纪至16世纪）艺术、思想与社会结构之间深刻互动的历史文化专著。它聚焦于意大利半岛，特别是佛罗伦萨和罗马这两个核心城市，探讨人文主义思潮如何重塑了艺术创作的范式、科学探索的边界以及个体的自我认知。本书摒弃了单纯的艺术家传记罗列，致力于从社会经济结构、政治赞助体系和哲学思辨的角度，剖析这场深刻的文化革命。 关键章节与主题聚焦： 一、 佛罗伦萨的商业资本与艺术的萌芽 本章深入分析了美第奇家族等富商阶层如何崛起，并利用其财富成为艺术赞助的强大驱动力。重点讨论了城市共和国的政治结构如何催生了对“公民美德”（Virtù）的推崇，以及这种世俗化价值观如何体现在多纳泰罗和波提切利的早期作品中。我们详细考察了线性透视法（Linear Perspective）的发明，不仅将其视为一种绘画技巧的进步，更将其解读为一种新的世界观——将人置于空间中心，以理性观察和组织世界的思维方式的体现。 二、 达·芬奇：科学、艺术与炼金术的交汇点 针对达·芬奇这位“文艺复兴人”的剖析，本书采取了跨学科的视角。我们不仅分析了《蒙娜丽莎》的Sfumato技法，更重要的是考察了他对手稿中解剖学、水利工程和飞行原理的研究。通过对比他的艺术作品与科学笔记，我们试图论证在文艺复兴早期，艺术与科学尚未完全分离，艺术家的观察力是科学发现的直接工具。书中特别关注了其手稿中对自然秩序的探索，体现了对古代亚里士多德体系的修正与挑战。 三、 罗马的教廷权力与古典复兴的对决 当教廷的政治和经济影响力达到顶峰时，艺术中心逐渐从佛罗伦萨转移至罗马。本部分着重分析了教皇尤利乌斯二世对拉斐尔和米开朗基罗的赞助，这不仅是为了宗教宣传，更是为了彰显教廷的世俗权力和永恒性。我们将详细解读西斯廷教堂天顶画中“创造亚当”的构图哲学，探讨它如何在承载《创世纪》叙事的同时，也融入了新柏拉图主义对人类神性的赞美。米开朗基罗雕塑中“未完成感”的艺术处理，也被视为艺术家个体意志与宏大宗教主题之间永恒张力的体现。 四、 北方文艺复兴的差异性与宗教改革的阴影 为了提供更全面的视角，本书也对比了尼德兰地区（如扬·凡·艾克和老彼得·勃鲁盖尔）的文艺复兴。北方的艺术更注重细节的精确描绘、油画媒材的精进以及对世俗生活和道德寓言的关注。随着宗教改革的兴起，人文主义中对个体体验的强调，如何被路德的“唯独信心”原则所吸收和转化，从而影响了后期的艺术主题，也是本章探讨的重点。 结论： 本书认为，文艺复兴并非简单地“复兴”了古典，而是在吸收了古典遗产的基础上，通过人文主义的滤镜，建立了一种以人为中心、强调理性、追求现世成就的全新文化范式，为近代科学和启蒙运动奠定了思想基础。 --- 《现代金融市场中的量化策略与高频交易系统构建》 书籍简介 本书是一本面向资深金融从业者和量化研究人员的专业技术指南，聚焦于如何将复杂的数学模型、统计物理学方法与尖端计算机工程技术相结合，应用于构建和部署高效率的现代金融交易系统。本书严格避免了对宏观经济或基本面分析的讨论，完全专注于市场微观结构、数据处理速度、算法执行优化以及风险模型的前沿技术。 技术深度剖析： 第一部分：市场微观结构建模与数据预处理 本部分首先对订单簿数据（Limit Order Book, LOB）的非线性特征进行了深入建模。我们采用LOBSTER和ODP等数据源，利用时间序列分析技术，研究了订单到达率、取消率和成交率之间的交互关系。书中详细介绍了如何使用高精度时间戳（纳秒级）进行数据对齐和清洗，并使用点过程模型（如Hawkes Process）来捕捉订单流中的自激现象，这是预测短期价格波动的关键。 第二部分：低延迟系统架构与并行计算 交易系统的核心在于速度。本书详细介绍了构建低延迟交易引擎所需的工程实践。内容涵盖了从硬件选型（FPGA与高性能CPU的对比）、操作系统调优（内核旁路、中断亲和性设置）到网络协议优化的所有细节。我们重点讨论了多线程编程中的锁竞争问题，并介绍了零拷贝（Zero-Copy）技术和内存映射文件在数据传输中的应用，目标是将端到端延迟控制在微秒级别。 第三部分：Alpha因子挖掘与模型选择 量化策略的“Alpha”因子是其盈利能力的核心。本书系统地梳理了基于不同频率数据的因子提取方法：包括基于价差波动的因子、基于流动性冲击的因子，以及利用机器学习技术从原始报价数据中学习到的隐式特征。在模型构建上，我们对比了经典的线性回归、因子套利模型（如PCA降维）与先进的深度学习方法（如LSTM、Transformer模型在序列预测中的应用），并重点探讨了如何解决时间序列数据中的自相关性和非平稳性问题。 第四部分：风险控制与策略回测的严谨性 任何量化策略的部署都必须建立在稳健的风险管理之上。本部分强调了回测的严谨性，包括如何避免前视偏差（Look-ahead Bias）和过度拟合（Overfitting）。我们详细介绍了蒙特卡洛模拟在压力测试中的应用，并探讨了如何通过动态止损、动态仓位调整等机制，将夏普比率最大化与尾部风险（如最大回撤）控制相结合，以构建一个适合实际交易所环境的鲁棒性交易框架。 适用范围： 本书是为具有扎实的编程基础（C++或Python）、熟悉统计学和微积分，并希望在量化金融领域实现技术突破的专业人士编写的。它提供了从理论到实践的全栈式指导，涵盖了从数据获取到策略执行的完整生命周期。
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