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网络协议——分析、设计与仿真
本书围绕因特网体系结构详细介绍了网络协议的设计思想、运行机制及仿真分析方法。首先详细介绍了网络协议分析及仿真工具的建模步骤和使用方法，然后围绕因特网中最基础、使用较多、最具代表性的协议展开分析，包括数据链路层的PPP、以太网和IEEE 802.11等协议，互联网层用于分组传递的IP、ARP、ICMP、NDP、PMTU等协议和用于路由管理的RIP2、OSPF2和BGP4等协议，传输层的UDP和TCP协议，以及DNS、DHCP、FTP、SMTP、POP3和HTTP等经典的应用服务协议和SNMP网络管理协议，最后介绍了网络协议设计和形式化描述的一般原则和方法。 本书所有的案例都基于GNS3、Wireshark和NS3等开源工具，而且对涉及的每一种协议都详细给出了其特定网络环境的建模和分析方法，使读者在学习时可以方便地复现。 本书主要用作网络工程、信息安全、数据科学和物联网等专业的本科生课程教学，也可供通信或计算机网络技术领域的研究生课程教学使用。此外，本书不仅是广大网络和信息技术领域工程技术研究人员的参考工具书，对从事互联网通信系统设计或网络协议设计的读者也有很高的参考价值。
深度学习编译器设计
随着大模型的发展与应用,深度学习编译器的内涵和外延逐步扩展。与传统编译器相比,深度学习编译器增加了特定于人工智能模型实现的设计与优化。本书共12章。第1章从深度学习的起源、发展与爆发出发,引出深度学习模型的基础概念、深度学习应用的开发流程和深度学习框架。第2章介绍深度学习运算特征、深度学习硬件平台和深度学习编译技术,通过分析典型深度学习编译器的架构,给出深度学习编译器的一般架构。第3章介绍面向深度学习应用开发的编程模型和编程接口。第4章从计算图的构成、分类、转换和分析4个角度,介绍深度学习编译器前端的工作流程。第5章从中间表示的概念、分类和设计3个角度,分析深度学习编译器中间表示的设计方法和重要作用。第6~12章介绍深度学习编译优化,包括自动微分、计算图优化、内存分配与优化、算子选择与生成、代码生成与优化、自动并行及模型推理等。本书可作为计算机科学与技术专业、软件工程专业的教学参考书,也可供人工智能大模型性能优化人员参考。
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