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Edge Computing: Vision and Challenges Ahead

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简介：
《Edge Computing: Vision and Challenges Ahead》探讨了边缘计算的概念、愿景及其面临的挑战，展望了该技术未来的发展趋势和应用前景。 文章详细描述了边缘计算目前面临的问题及相应的解决方法，并介绍了边缘计算的基本概念，对初学者非常有帮助。

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  • Edge Computing: Vision and Challenges Ahead
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    《Edge Computing: Vision and Challenges Ahead》探讨了边缘计算的概念、愿景及其面临的挑战，展望了该技术未来的发展趋势和应用前景。 文章详细描述了边缘计算目前面临的问题及相应的解决方法，并介绍了边缘计算的基本概念，对初学者非常有帮助。
     
  • Modern Communication Speech Processing: Challenges and Perspectives
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    本论文探讨现代通讯中的语音处理技术面临的挑战与未来发展方向，涵盖信号处理、机器学习及人工智能等领域的最新进展。 本内斯蒂2010年作品主要讲述通讯中的音频信号处理，值得大家下载下来仔细研读。
     
  • Robotics, Control and Vision
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    《Robotics, Control and Vision》是一本集成了机器人技术、控制系统及视觉识别等领域的先进理论与应用实践的综合性著作。本书旨在为读者提供一个全面理解智能机器感知和操作世界能力的知识框架，适用于科研人员、工程师以及对此领域感兴趣的学者。 在当前技术快速发展的背景下，机器人、视觉与控制领域的重要性愈发突出。《机器人、视觉与控制》一书以其全面而深入的理论基础和实践应用吸引了众多学习者，并通过不同版本（如2011年版和2017年版）不断更新内容，成为引领行业知识和技术进步的重要资源。 该书涵盖了机器人的构成要素、运动学与动力学、视觉系统以及控制理论等内容。从机械结构到控制系统，作者逐步向读者介绍了机器人技术的各个方面，为学习者构建起坚实的基础。特别是在传感器和执行器等关键技术组件方面，书中详细阐述了它们如何协同工作来完成复杂任务。 运动学和动力学是理解机器人行为的关键部分，在本书中占有重要地位。这些理论不仅帮助设计稳定可靠的机器人类型结构，还涉及路径规划与避障策略等内容，使读者能够了解机器人在复杂环境中的安全移动方式及有效交互方法，这对于实际应用的设计和优化至关重要。 视觉系统方面，该书从基础的图像处理概念开始讲起，并逐步深入到特征检测、目标识别以及场景理解等高级应用。书中还涵盖了现代技术如深度学习与卷积神经网络的应用，使机器人能够在快速变化的环境中更好地理解和适应复杂情况。 控制理论作为核心领域之一，在本书中得到了详细论述，包括从经典PID控制器至现代状态空间模型和最优控制策略等多个方面。此外，自适应控制、滑模控制等高级技术也有所涉及，这些内容对于处理机器人的不确定性和外部干扰至关重要。通过学习这些知识，读者能够掌握使机器人行为更精准智能的方法。 随着技术的进步，《机器人、视觉与控制》一书不断更新其内容以符合行业需求的变化。例如2017年版可能增加了关于ROS（机器人操作系统）、新型传感器如激光雷达和RGB-D相机以及机器学习算法等内容的介绍，反映了当前的技术前沿并拓展了读者的知识领域。 此外，该书中提供了配套的学习资源，包括理论讲解、实例分析及代码示例等材料。习题与解答的设计也有助于加深理解和提高效率，在阅读过程中帮助巩固所学知识。 总之，《机器人、视觉与控制》不仅为初学者提供必要的基础知识和技能训练，还兼顾实际应用需求，使读者能够掌握设计实现智能机器人的关键技巧，并随着技术的发展不断更新和完善自己的专业知识。
     
  • Probability-and-Computing-Class-Notes.pdf
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    这本PDF文档包含的是《概率与计算》课程的核心笔记，涵盖了概率论在计算机科学中的应用、随机算法及复杂性理论等相关内容。 在计算机科学领域，概率论与计算的结合是理解复杂系统行为、设计高效算法以及解决实际问题的关键工具。CMU的15-359课程《概率与计算》深入探讨了统计学习中的误差界估计及高维统计的基础内容。这门课程的教学结构和方式受到了Mor Harchol-Balter 和 John Lafferty 两位专家的重要影响，同时也借鉴了Michael Mitzenmacher 和Eli Upfal合著的《Probability and Computing》一书的内容。 统计学习是机器学习的一个重要分支，其目标是从数据中挖掘规律以构建预测模型。误差界估计用于评估模型性能和预测准确性，并涉及理解模型泛化能力——即在未见过的数据上的表现。高维统计理论则为处理大量特征带来的挑战提供了框架与方法。 概率论在计算中的应用广泛且重要。它帮助理解和分析随机过程，如网络流量、数据流以及并行计算中的并发事件；其提供的概率方法是许多算法设计的核心部分，例如图论中使用的随机化算法能够通过采用随机策略来提升效率或解决NP难问题。此外，在密码学领域，不可预测的随机性对于确保安全至关重要。 应用方面还包括利用模拟和蒙特卡洛方法求解复杂数学与物理问题；在优化过程中，使用随机搜索及遗传算法避免陷入局部最优以找到全局解决方案；以及概率模型如马尔可夫链、贝叶斯网络被广泛应用于自然语言处理、推荐系统等场景中。 课程15-359的早期部分可能涵盖基础概率论知识，包括但不限于：概率空间定义与应用、条件概率计算方法、独立事件分析技巧、大数定律和中心极限定理。这些内容为理解随机现象及设计随机算法提供了坚实的基础；而后期则深入探讨贝叶斯统计学原理、假设检验机制、决策理论框架以及信息论等更专业的主题。 Michael Mitzenmacher 和Eli Upfal 的《Probability and Computing》一书详细介绍了随机化算法和概率分析，对于理解课程中涉及的概念和技术至关重要。该书籍涵盖泊松过程、随机排序方法、哈希函数设计及错误检测码等内容，为深入研究概率在计算中的应用提供了宝贵的资源。 总而言之，将概率论与计算机科学相结合不仅丰富了学科理论内涵，在实际操作层面也发挥着不可或缺的作用——从密码学安全到机器学习模型构建再到系统性能建模等众多领域。通过CMU的15-359课程的学习，学生能够深入探索这一交叉领域的精髓，并为未来应对计算挑战做好准备。
     
  • Cloud Computing: Concepts, Technology and Architectures.pdf
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    本书《Cloud Computing: Concepts, Technology and Architectures》深入浅出地介绍了云计算的概念、技术架构及其应用，是了解和学习云计算领域的理想读物。 Cloud Computing: Concepts, Technology & Architecture Authors: Thomas Erl, Zaigham Mahmood, and Ricardo Puttini Full version: 572 pages
     
  • Computing Machinery and Intelligence (Turing, 1950).pdf
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    《Computing Machinery and Intelligence》是阿兰·图灵于1950年发表的文章，首次提出了著名的图灵测试概念，探讨机器能否思考的问题。 人工智能之父艾伦·麦席森·图灵关于人工智能的奠基论文《计算机械与智能》发表于1950年，该资源为原文英文版本。
     
  • Parallel Scientific Computing with C++ and MPI
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    本书《Parallel Scientific Computing with C++ and MPI》结合了C++和MPI（消息传递接口）两种编程工具，深入浅出地介绍了如何运用它们进行大规模科学计算与并行程序设计。书中不仅涵盖了基础概念和技术细节，还提供了大量实例及练习题，帮助读者掌握高效利用现代高性能计算机资源的方法，适用于科研人员、工程师以及相关专业的学生阅读和学习。 《Parallel Scientific Computing in C++ and MPI》是由George Em Karniadakis 和 Robert M. Kirby II 编写的英文原版书，并附赠光盘中的源代码。两位作者都是Cambridge University的知名学者，书中内容叙述得非常平易近人。
     
  • Robotics, Vision and Control_by Peter Corke.pdf
    优质
    《Robotics, Vision and Control》是由Peter Corke编写的综合性教材，详细介绍了机器人技术、计算机视觉和控制理论的基础知识与应用。本书结合实例深入浅出地讲解了相关概念和技术，是学习机器人学领域的理想读物。 请配合使用Robotics Toolbox in MATLAB（可在GitHub上找到相关资源）。
     
  • OpenCV3 and Qt5 for Computer Vision
    优质
    《OpenCV3 and Qt5 for Computer Vision》是一本结合了OpenCV与Qt框架的计算机视觉编程指南，适合希望使用C++进行高级图像处理和应用开发的技术人员阅读。 Download Computer Vision with OpenCV 3 and Qt5: Build visually appealing, multithreaded, cross-platform computer vision applications as an ebook.