mcgraw_hill 互联网手册

in retrospect en route to san francisco, ca, august, 1993 for the interop conven-tion, i contemplated the history of internetworking as i a

黑客曝光：英文版

自助法及其应用

this series of high quality upper-division textbooks and expository monographs covers all areas of stochastic applicable mathematics. the topics range from pure and applied statistics to probability theory，operations re

低密度奇偶校验码:设计、构造与统一框架

这本由低密度奇偶校验（LDPC）码研究领域很好专家撰写的教材系统讲解了LDPC码及其构造技术，并将基于代数和基于图的方法统一到一个理论框架。本书适合作为高等院校低年级研究生或高年级本科生编码理论课程的教材或参考书，也可供相关技术人员参考...

Information theory tools for computer graphics

信息论方法广泛应用于工程、物理、遗传学、神经科学等科学领域，在计算机图形学中也逐渐成为有用的工具。本书中介绍了信息论的基本概念，以及其如何在辐射度、自适应光线追踪、形状描述符、视点选择与显著性、科学可视化和几何简化等计算机图形领域应用。 本书提出的一些方法，例如视点技术，是可视化的新技术。 本书强调了信息论方法的共性方面，并以统一的方式介绍它们，以便向读者表明信息论方法可以帮助解决计算机图形学中的哪些问题，提供哪些特定工具，以

An information-theoretic approach to neural computing

信息论已被证明可以有效地解决许多计算机视觉和模式识别（CVPR）问题，如图像匹配、聚类和分割、显著性检测、特征选择、最优分类器设计等。如今，研究人员正在将信息理论的元素广泛引入CVPR领域，其中包括测度（熵、交互信息）、原理（最大熵、极大极小熵）和理论（速率失真理论、类型法）等。本书通过增量复杂性方法探索和介绍了信息论的元素，同时也提出了CVPR问题的形成和和最具代表性的算法。当应用于不同的问题时，作者会突出信息理论原理之间的有趣关联

Support vector machinesfor pattern classification

本书是一本关于在模式分类中使用支持向量机的指南，包括对分类器和回归器的严格的性能比较。 本书为多类分类和函数逼近问题、分类器和回归器的评价标准提出了架构。本书特色：阐明了两类支持向量机的特征；讨论了提高神经网络和模糊系统泛化能力的核方法； 大量的插图和例子；使用公开数据集进行性能评估；检验马氏核、经验特征空间，并通过交叉验证确定模型选择的影响；稀疏支持向量机、使用特权信息学习、半监督学习、多分类器系统和多核学习； 探讨了基于增量训练的

世界博弈论经典网络博弈:理论.模型和动力学

传统的网络优化是在用户服从、信息传播受限的网络中，专注于单一的控制目标。然而，当今的网络大多是大规模的，并缺乏对中心化信息的获取。用户的需求也各不相同，且随时可能发生动态变化。这些因素就激发了一种新的分布式控制范式。在这种范式中，网络基础结构保持简单，网络控制功能被委托给单独的智能体，这些智能体独立地、“自私地”做出决策。多个独立决策者的互动需要使用博弈论，包括与市场和激励相关的经济概念。本书研究网络中自私智能体之间资源分配的博弈论模

Sybase和客户机服务器计算第2版(英文)

计算物理和C++面向对象的程序设计教程

现代C++编程有关的科学编程的众多方面。由于这本教程的独特性，对于计算科学的学生和科学编程人员，其作用不可估量。尤其值得关注大篇幅的附录，这些附录都具有极强的应用性，不可忽视。 目次：（第一部分）C++程序基础；安装和运行C++程序运行环境；计算机和软件结构；基本概念；第一个程序；面向对象分析入门；C++面向对象程序句法；逻辑控制和迭代；基本函数性质；列和矩阵；输入和输出流；（第二部分）数值分析：数值错误分析；积分；求解程序；微分方

自动机器学习:方法、系统与挑战

本书全面介绍自动机器学习，主要包含自动机器学习的方法、实际可用的自动机器学习系统及目前所面临的挑战。在自动机器学习方法中，本书涵盖超参优化、元学习、神经网络架构搜索三个部分，每一部分都包括详细的内容介绍、原理解读、具体运用方法和存在的问题等。此外，本书还具体介绍了现有的各种可用的自动机器学习系统，如Auto-sklearn、Auto-WEKA及Auto-Net等，并且本书最后一章详细介绍了具有代表性的AutoML挑战赛及挑战赛结果背后

无线网络的博弈论与机器学习

近年来，无人机(UAVs)已被用于建筑、商业交付、军事和民用战区等领域。随着应用的增加，对资源分配和能源管理的高级算法的需求也随之增加。众所周知，博弈论和机器学习是已经广泛应用于无线通信领域的两个强有力的工具，关于博弈论和机器学习在无线通信中的应用有很多研究。然而，现有的调查都集中在博弈论或机器学习，由于这一事实，目前的文章研究了在无线通信网络(U-WCNs)无人机中使用的博弈论和机器学习算法。本文还讨论了如何将博弈论和机器学习相结合

Stochastic geometry for wireless networks(无线网络的随机几何

本书介绍无线网络性能建模的重要数学工具——随机几何。这一有力工具能对无线网络性能界限做出估计，为未来无线网络架构和协议设计提供帮助。本书从一些概率论的基本知识出发，将数学理论与实际工程应用集成在一起讲授，易于读者理解。书中也会讲到相关的渗流理论和随机几何图论，并对R统计编程语言做简要介绍。将数学理论、动手分析技术与实际示例和练习相结合，本书是对无线网络性能建模和分析来说必需的空间随机模型的全面指南。本书适合作为电子信息与通信工程专业、

世界博弈论经典数据科学的博弈论

智能系统通常依赖于信息智能体提供的数据，例如传感器数据或众包计算。因为提供准确和切合的数据需要付出代价的不菲，所以智能体可能并不总是愿意提供准确的数据。因此，不仅要验证数据的正确性，还要提供激励机制，以给提供高质量数据的智能体更多奖励。这就是本书的主题——数据科学中的博弈论。本书研究了不同的激励机制与各种环境设置，也考虑了声誉机制，并通过在预测平台、社区感知和同级评分中的应用实例来补充博弈论分析。此书是世界图书出版公司“世界博弈论经典

物理层网络编码引论(英文版)

物理层网络编码的概念自2006年提出以来已成为了无线通信与网络的一个子领域。本书是物理层网络编码提出者亲撰的引论，由作者在香港中文大学的研究生课程讲义发展而来。书中通过关注物理层网络编码研究中出现的问题，使读者对无线通信和网络中的各种细微差别有更深入的了解。书中还专门介绍了解决物理层网络编码问题所需的工具和技术，它们引自信号处理、通信和网络等诸多学科，来解决实际的研究问题。这种以问题为中心的研究方法将使读者对这些学科有更深刻的认识。本