大学计算机必修课新讲编译原理+操作系统+图形学

大学计算机必修课新讲编译原理+操作系统+图形学 描述：编译原理，操作系统，图形学它们在回答计算机领域三个基本问题：程序如何被编译成机器指令然后被执行（编译原理）、多个程序如何共享资源（操作系统）、人和机器如何交互（图形学）。 链接： 大小：未知 标签：#学习 #知识 来自：雷锋 版权： 频道：@shareAliyun 群组：@aliyundriveShare 投稿：@aliyun_share_bot

大学计算机必修课新讲编译原理+操作系统+图形学

大学计算机必修课新讲编译原理+操作系统+图形学 描述：编译原理，操作系统，图形学它们在回答计算机领域三个基本问题：程序如何被编译成机器指令然后被执行（编译原理）、多个程序如何共享资源（操作系统）、人和机器如何交互（图形学）。 链接：https://www.aliyundrive.com/s/982hrEhRgGQ 大小：NG 标签：#学习 #知识 #课程 来自：雷锋 版权：版权反馈/DMCA 频道：@shareAliyun 群组：@aliyundriveShare 投稿：@aliyun_share_bot

《Computer Graphics from Scratch》从零开始的计算机图形学

《Computer Graphics from Scratch》从零开始的计算机图形学 动画电影中的美丽画面和流行电子游戏的逼真环境背后隐藏着一些神秘的算法。 这本《从零开始的计算机图形学》旨在揭开这些算法的神秘面纱，并向你展示计算机图形可以非常简单。 ​ | #电子书

新研究揭示重新配置的经典计算机有能力超越量子计算机

新研究揭示重新配置的经典计算机有能力超越量子计算机 量子计算被誉为一种在速度和内存使用方面都能超越经典计算的技术，有可能为预测以前不可能预测的物理现象开辟道路。许多人认为，量子计算的出现标志着经典或传统计算模式的转变。传统计算机以数字比特（0 和 1）的形式处理信息，而量子计算机则采用量子比特（量子位），以 0 和 1之间的数值存储量子信息。在某些条件下，这种以量子位处理和存储信息的能力可用于设计量子算法，从而大大超越经典算法。值得注意的是，量子以 0 和 1 之间的数值存储信息的能力使得经典计算机很难完美地模拟量子计算机。然而，量子计算机很不稳定，容易丢失信息。此外，即使可以避免信息丢失，也很难将其转化为经典信息，而经典信息是进行有用计算的必要条件。经典计算机不存在这两个问题。此外，巧妙设计的经典算法可以进一步利用信息丢失和翻译这两个难题，以比以前想象的要少得多的资源模拟量子计算机正如最近发表在《PRX Quantum》杂志上的一篇研究论文所报告的那样。科学家们的研究结果表明，与最先进的量子计算机相比，经典计算可以通过重新配置来执行更快、更精确的计算。这一突破是通过一种算法实现的，这种算法只保留了量子态中存储的部分信息只够精确计算最终结果。纽约大学物理系助理教授、论文作者之一德里斯-塞尔斯（Dries Sels）解释说："这项工作表明，改进计算的潜在途径有很多，包括经典方法和量子方法。此外，我们的工作还凸显了利用容易出错的量子计算机实现量子优势有多么困难。"为了寻求优化经典计算的方法，塞尔斯和他在西蒙斯基金会的同事们把重点放在了一种能忠实呈现量子比特之间相互作用的张量网络上。这些类型的网络出了名的难处理，但该领域的最新进展使得这些网络可以借用统计推理的工具进行优化。作者将该算法的工作与将图像压缩成 JPEG 文件进行了比较，JPEG 文件可以通过消除信息，在几乎感觉不到图像质量损失的情况下，使用更少的空间来存储大型图像。"为张量网络选择不同的结构，就相当于选择不同的压缩形式，就像为图像选择不同的格式，"领导该项目的 Flatiron 研究所约瑟夫-廷德尔（Joseph Tindall）说。"我们正在成功开发用于处理各种不同张量网络的工具。这项工作反映了这一点，我们相信，我们很快就会进一步提高量子计算的标准。"编译自:ScitechDaily ... PC版： 手机版：

计算机视觉最佳实践、代码示例和相关文档

计算机视觉最佳实践、代码示例和相关文档 该存储库提供了用于构建计算机视觉系统的示例和最佳实践指南。该存储库的目标是构建一套全面的工具和示例，以利用计算机视觉算法、神经架构和操作此类系统的最新进展。我们不是从头开始创建实现，而是从现有的最先进的库中汲取灵感，并围绕加载图像数据、优化和评估模型以及扩展到云端构建额外的实用程序。 这些示例和实用程序希望通过将从定义业务问题到开发解决方案的经验简化几个数量级，从而显着缩短“上市时间”。此外，示例笔记本将用作指南，并以多种语言展示工具的最佳实践和使用情况。 示例以和的形式提供。所有示例都使用 PyTorch 作为底层深度学习库。 | #计算机视觉

Meta 开源计算机视觉基础模型 DINOv2

Meta 开源计算机视觉基础模型 DINOv2 Meta 开源了它的计算机视觉基础模型 DINOv2，源代码托管在上，和 Meta 近期开源的其它 AI 模型一样，采用的是非商用的 CC-BY-NC 4.0 许可证。DINOv2 是基于 Vision Transformer (ViT)架构，使用一个包含 1.42 亿幅图像的精选数据集进行预训练，可用于图像分类、视频动作识别、语义分割和深度估计等任务。Meta 称 DINOv2 模型的速度是旧方法的两倍，使用的内存只有旧方法的三分之一。测试显示它相比其它同类模型有显著改进。来源 ， 来自：雷锋 频道：@kejiqu 群组：@kejiquchat 投稿：@kejiqubot