内容简介：LCFinder 0.3.0 Beta 发布了，LC-Finder 是一个支持图像标注和目标检测的图片管理工具，由 C 语言编写，基于 LCUI 和 LCUI.css 开发。更新日志如下：更新后的 LCFinder 已经不是之前那个自称轻量、跨平台的图片管理工具了，由于添加了图像识别功能，检测器用到的预训练模型文件体积都很大，所以不算轻量，再加上这个功能又依赖 darknetlib 库，而 darknetlib 还未添加 Linux 端的构建脚本，因此只支持在 Windows 构建，不算跨平台。
LCFinder 0.3.0 Beta 发布了，LC-Finder 是一个支持图像标注和目标检测的图片管理工具，由 C 语言编写，基于 LCUI 和 LCUI.css 开发。
更新日志如下：
- 添加图像识别功能
- 添加图像标注功能
- 优化缩略图列表的渲染性能
更新后的 LCFinder 已经不是之前那个自称轻量、跨平台的图片管理 工具 了，由于添加了图像识别功能，检测器用到的预训练模型文件体积都很大，所以不算轻量，再加上这个功能又依赖 darknetlib 库，而 darknetlib 还未添加 Linux 端的构建脚本，因此只支持在 Windows 构建，不算跨平台。
界面性能优化
更新了 LCUI 版本，现在加载四万张缩略图不再会长时间未响应了。
图像标注
图像标注界面可在图片查看器里找到，目前只提供了简单的矩形边界框标注，点击添加标记然后再拖拽边界框即可完成标注。
图像识别
在设置界面中可以找到“检测器”的相关设置项，点击检测任务的“开始”按钮即可开始检测图片源中的全部图片，检测过程中会自动标注已识别的对象，检测速度受到你的机器的硬件性能影响。在发行版的附件中有提供三个版本：普通版本、GPU 加速版本、基于 GPU 加速的 cuDNN 深度神经网络库的版本，你可根据实际情况选择。
原计划是单独添加一个界面来操作的，但限于作者的设计能力，暂时只能将这些功能放到设置界面里，如果你是一位审美独特且懂设计的程序员，可以考虑给作者提供一些设计上帮助。
后续更新计划
添加训练功能：网络上的一些预训练模型都比较通用，有些人会有训练专用模型的需求，要是有图形化的界面来管理模型训练任务的话会方便很多，省去查资料、改源码和重新编译的麻烦，毕竟网络上有些文章还在介绍如何通过改源码、配置、重新编译等操作来训练模型。如果你熟悉 darknet，有训练过目标检测模型 ， 可以帮助我们完善 darknetlib
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计算机组成（第 6 版）
Andrew S. Tanenbaum、Todd Austin / 刘卫东、宋佳兴 / 机械工业出版社 / 2014-8-19 / CNY 99.00
本书采用结构化方法来介绍计算机系统，书的内容完全建立在“计算机是由层次结构组成的，每层完成规定的功能”这一概念之上。作者对本版进行了彻底的更新，以反映当今最重要的计算机技术以及计算机组成和体系结构方面的最新进展。书中详细讨论了数字逻辑层、微体系结构层、指令系统层、操作系统层和汇编语言层，并涵盖了并行体系结构的内容，而且每一章结尾都配有丰富的习题。本书适合作为计算机专业本科生计算机组成与结构课程的教......一起来看看 《计算机组成（第 6 版）》 这本书的介绍吧!
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