物联网、大数据以及人工智能等新兴技术，推动着云计算持续快速发展，底层硬件越来越无法满足上层软件的发展和迭代。本书通过探寻软硬件的技术本质，寻找能够结合软件灵活性和硬件高效性的解决方法。帮助有软件背景的读者更深刻地认识硬件，加深对软硬件之间联系的理解，并且更好地驾驭硬件；同时也帮助有硬件背景的读者，有一个更全面的视角，更加宏观地看待问题，理解需求、产品、系统、架构等多方面问题的权衡。本书共9章内容：第1章介绍了云计算面临的底层技术挑战，接着第2、3章介绍了软硬件相关的概念和计算机基础知识，并引出了软硬件融合的概念。第4~7章分别介绍了软硬件融合的四类技术：软硬件接口、算法加速和任务卸载、虚拟化的硬件加速、异构计算。第8章介绍应用这些技术的综合案例。第9章则是具体实现方面的思考。本书立意新颖，结合业界最新案例，内容从浅入深，并且展望未来。帮助广大互联网及IT行业的软硬件工程师，更好地理解软件、硬件以及软硬件之间的内在联系，也可以作为计算机相关专业本科高年级以及研究生的技术拓展读物。

物联网、大数据以及人工智能等新兴技术，推动着云计算持续快速发展，底层硬件越来越无法满足上层软件的发展和迭代。本书通过探寻软硬件的技术本质，寻找能够结合软件灵活性和硬件高效性的解决方法。帮助有软件背景的读者更深刻地认识硬件，加深对软硬件之间联系的理解，并且更好地驾驭硬件；同时也帮助有硬件背景的读者，有一个更全面的视角，更加宏观地看待问题，理解需求、产品、系统、架构等多方面问题的权衡。本书共9章内容：第1章介绍了云计算面临的底层技术挑战，接着第2、3章介绍了软硬件相关的概念和计算机基础知识，并引出了软硬件融合的概念。第4~7章分别介绍了软硬件融合的四类技术：软硬件接口、算法加速和任务卸载、虚拟化的硬件加速、异构计算。第8章介绍应用这些技术的综合案例。第9章则是具体实现方面的思考。本书立意新颖，结合业界最新案例，内容从浅入深，并且展望未来。帮助广大互联网及IT行业的软硬件工程师，更好地理解软件、硬件以及软硬件之间的内在联系，也可以作为计算机相关专业本科高年级以及研究生的技术拓展读物。

Scrum是一个解决复杂问题的框架，也是各个遵循2001年敏捷宣言的流派中，目前流传和应用最广的一个，全球大约70%的企业转型认可并采用Scrum框架。《Scrum指南》作为Scrum的权威定义，对多个团队协作方式提到的不多。然而，以诺西的产品为例，人们打一通电话要经过一个通信网络中的数十个网元设备。而一个网元的研发工作，也需要数百人共同协作来完成。既然没有规模化转型的银弹，那就摸索着前进吧，无论如何是不能回头了。整个转型过程就是痛并快乐着。这种大型组织的转型，是一个打破旧世界，并在混乱中建立新秩序的过程。有痛点才有驱动力，作为一个当时陷入行业危机的通信企业，在生存危机面前，没有什么是不能改变的。本书主要介绍LeSS框架和规则，分为LeSS结构、LeSS产品和LeSS Sprint等三个部分。期望读者在读完本书后可以开始上手尝试，并理解背后的一些设计理念。

光刻技术是所有微纳器件制造的核心技术。在集成电路制造中，正是由于光刻技术的不断提高才使得摩尔定律得以继续。本书覆盖现代光刻技术的重要方面，包括设备、材料、仿真（计算光刻）和工艺。在设备部分，对业界使用的主流设备进行剖析，介绍其原理结构、使用方法、和工艺参数的设置。在材料部分，介绍了包括光刻胶、抗反射涂层、抗水涂层、和使用旋图工艺的硬掩膜等材料的分子结构、使用方法，以及必须达到的性能参数。本书按照仿真技术发展的顺序，系统介绍基于经验的光学邻近效应修正、基于模型的光学邻近效应修正、亚曝光分辨率的辅助图形、光源-掩模版共优化技术和反演光刻技术。如何控制套刻精度是光刻中公认的技术难点，本书有一章专门讨论曝光对准系统和控制套刻精度的方法。另外，本书特别介绍新光刻工艺研究的方法论、光刻工程师的职责，以及如何协调各方资源保证研发进度。

《硅超大规模集成电路工艺技术:理论、实践与模型》是美国斯坦福大学电气工程系“硅超大规模集成电路制造工艺”课程所使用的教材，该课程是为电气工程系微电子学专业的四年级本科生及一年级研究生开设的一门专业课。《硅超大规模集成电路工艺技术：理论、实践与模型》最大的特点是，不仅详细介绍了与硅超大规模集成电路芯片生产制造相关的实际工艺技术，而且还着得讲解了这些工艺技术背后的科学工艺过程的物理图像。同时全书还对每一步单项工艺技术所要用到的测量方法后面都附有相关内容的参考文献，同时还附有大量习题。 对于我国高等院校微电子学专业的教师及学生，《硅超大规模集成电路工艺技术:理论、实践与模型》是一本不可多得的优秀教材和教学参考书，并可供相关领域的工程技术人员学习参考。

本书共12章，围绕大语言模型基础理论、预训练、指令理解、模型增强和模型应用五个部分展开：第一部分介绍大语言模型的基础理论；第二部分介绍大语言模型的预训练，包括大语言模型预训练数据和分布式训练；第三部分介绍大语言模型如何理解并服从人类指令，包括有监督微调和强化学习；第四部分介绍大语言模型增强技术，包括多模态语言模型、大模型智能体和检索增强生成；第五部分介绍大模型应用，包括大模型效率优化、模型评估和应用开发。

本书内容主要分为4个部分：第1章，简单介绍了云计算的概念及其价值；第2章，全面介绍了Amazon云服务；第3章，介绍进云之前该做怎样的准备工作；第4章到第7章，深入讨论在云中构建应用程序的各种细节问题。本书内容来自作者的亲身实践和感受，与坐而论道、形而上学的清谈不同，书中内容对实践有很强的参考意义，可以直接作为行动的指南。阅读本书后，云计算将不再是美好但略显空洞的广告词，而是实实在在能用到工作中去的IT基础设施架构。本书适合所有对云计算感兴趣的读者，不管你是想了解云计算概念的非技术读者，还是希望将云计算引入企业的IT经理，或者是需要为云计算编写代码的技术人员，都能从本书中找到适合阅读的内容。

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