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《GPU高性能运算之CUDA》是全国第一本全面介绍CUDA软硬件体系架构的书籍。全面介绍使用CUDA进行通用计算所需要的语法、硬件架构、程序优化技巧等知识，是进行GPU通用计算程序开发的入门教材和参考书。《GPU高性能运算之CUDA》共分5章。第1章介绍GPU通用计算的发展历程，介绍并行计算的历史、现状以及面临的问题；第2章介绍CUDA的使用方法，帮助读者理解CUDA的编程模型、存储器模型和执行模型，掌握CUDA程序的编写方法；第3章探讨CUDA硬件架构，深入分析Tesla GPU架构与CUDA通用计算的相互作用：第4章总结CUDA的高级优化方法，对任务划分、存储器访问、指令流效率等课题进行探讨；第5章以丰富的实例展示如何使用CUDA的强大性能解决实际问题。 《GPU高性能运算之CUDA》可作为CUDA的学习入门和编程参考书，主要面向从事高性能计算的程序员与工程师，使用GPU加速专业领域计算的科研人员，以及对GPU通用计算感兴趣的程序员。开设相关课程的高等院校与科研机构也可选用《GPU高性能运算之CUDA》作为教材。

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分类是遥感影像应用的一个重要方面，分类的影像便于对真实地物的识别，便于其他研究，在某些领域都要用到分类后的影像，同事也对影像分类的精度做了新的要求。由于传统的影像分类方法精度比较低，已经不能满足研究与应用的需要，所以要求我们寻找与探索新的分类方法，从而满足分类的精度。而基于

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本代码是《计算机常用数值计算算法与程序 C++版》一书的配套非线性方程组求解代码，每个源程序文件的文件扩展名都使用.cpp形式。这些C++程序已经在微软公司Windows 平台下的Virsual C++ 6.0环境下通过 -the code is "commonly used computer numerical algorithms and procedures C version," a book supporting solve nonlinear equations code, each source document file extensions are used. Cpp form. These procedures have been in C Microsoft Windows platform under the Virsual C 6.0 environment through