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150RMB于亚马逊购置所得。
国内还没的卖。
亚马逊读者评价，5星。
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ISBN-13:978-1461417903ISBN-10:1461417902Edition:1sted.2013.Corr.2ndprinting2014BuyNewPrice:$265.05亚马逊买价。
这个书的价值，不多说了吧。
High-PerformanceComputingusingFPGAcoverstheareaofhighperformancereconfigurablecomputing(HPRC).Thisbookprovidesanoverviewofarchitectures,toolsandapplicationsforHigh-PerformanceReconfigurableComputing(HPRC).FPGAsofferveryhighI/Obandwidthandfine-grained,customandflexibleparallelismandwiththeever-increasingcomputationalneedscoupledwiththefrequency/powerwall,theincreasingmaturityandcapabilitiesofFPGAs,andtheadventofmulticoreprocessorswhichhascausedtheacceptanceofparallelcomputationalmodels.ThePartonarchitectureswillintroducedifferentFPGA-basedHPCplatforms:attachedco-processorHPRCarchitecturessuchastheCHREC’sNovo-GandEPCC’sMaxwellsystems;tightlycoupledHRPCarchitectures,e.g.theConveyhybrid-corecomputer;reconfigurablynetworkedHPRCarchitectures,e.g.theQPACEsystem,andstandaloneHPRCarchitecturessuchasEPFL’sCONFETTIsystem.ThePartonToolswillfocusonhigh-levelprogrammingapproachesforHPRC,withchaptersonC-to-Gatetools(suchasImpulse-C,AutoESL,Handel-C,MORA-C++);Graphicaltools(MATLAB-Simulink,NILabVIEW);Domain-specificlanguages,languagesforheterogeneouscomputing(forexampleOpenCL,Microsoft’sKiwiandAlchemyprojects).ThepartonApplicationswillpresentcasefromseveralapplicationdomainswhereHPRChasbeenusedsuccessfully,suchasBioinformaticsandComputationalBiology;FinancialComputing;Stencilcomputations;Informationretrieval;LatticeQCD;Astrophysicssimulations;Weatherandclimatemodeling.

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文本择要：总结亚马逊评论

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随着人工智能的火热，机器游戏变得越来越熟悉。
机器博弈是人工智能领域最具挑战性的研究方向之一。
亚马逊国际象棋是机器游戏领域的一个重点研究方向，由于其本身动作空间可能概率的复杂性，第一步便超过2000个动作，因而常被用来研究与机器博弈相关的算法。
本文针对亚马逊国际象棋环境，对比分析了不同算法在效率上的优缺点，主要对蒙特卡洛博弈算法及其并行优化进行介绍和总结，在此基础上，对关于亚马逊棋蒙特卡洛博弈算法并行优化的研究前景进行了展望。
主要内容为关于亚马逊棋的蒙特卡洛博弈算法的并行优化综述，对相关内容进行了调研和总结，首先是引言部分，简要介绍亚马逊棋的相关知识，其次介绍应用于亚马逊棋的相关博弈算法，如：极大化极小法(MiniMax)、Negamax算法、PVS算法和Alpha-Beta等搜索算法。
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ParlAI交互式问答,ParlAI是Facebook开源的一个可用于在多种开放可用的对话数据集上训练和评估人工智能模型的框架。
一个统一的分享、训练和评估对话模型的平台，支持各种对话任务。
特色：包含所有主流的对话数据集，从开放域闲谈到可视化问答应有尽有；
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无缝集成了亚马逊的AmazonMechanicalTurk平台，用于数据收集、模型训练和人工评估。

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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。