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深度学习目标检测识别技术是人工智能专业当前研究热点，在民用和国防领域都有着重大需求，也是一个巨大的技术难题，在资源受限平台下，目标感知不确定性大、效率低、功耗大。本书旨在通过对智能网络目标识别技术主要原理和方法的介绍，并且结合作者自己多年来智能感知方面的研究成果，对于其他书籍未涉及到的一些前沿研究进行了补充阐述。本书共八章，第一章和第二章介绍了智能目标的发展历史，简介了机器学习的基本概念，归纳了基于统计模式识别问题和基于深度学习目标识别，深入研究了主流深度学习算法的发展过程和技术细节，这部分作为

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本书聚焦编译器设计的难点、痛点, 在第1章概述编译器的基本构成, 并从编译角度介绍高级程序设计语言、目标语言和中间语言: 第2章介绍文法的相关概念, 以及如何进行程序语言设计的问题;第3-9章介绍编译器各组成部分的原理和设计, 包括词法分析器、语法分析器、中间代码生成器、中间代码优化器、目标代码生成器, 以及符号表管理和运行时存储空间组织。

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