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《系统分析与设计》(第9版)基于系统开发生命周期(SDLC)模型来组织主题和内容，体现主题涵盖信息系统的概念、技能、方法、技术、工具与观点，全面介绍了系统分析师必知必会的概念、技术。值得注意的是，为了帮助读者做好毕业前的“顶石项目”，书中还特别结合三个案例介绍了敏捷方法在信息系统开发中的实际应用。 《系统分析与设计》(第9版)主要面向管理信息系统(MIS)或计算机信息系统(IS)课程的高年级本科生，也适合MBA和其他专业希望了解并掌
《高质量用户体验（第2版 特别版）：恰到好处的设计与敏捷UX实践》兼顾深度和广度，涵盖了用户体验过程所涉及的知识体系及其应用范围（比如过程、设计架构、术语与设计准则），通过7 部分33 章，展现了用户体验领域的全景，旨在帮助读者学会识别、理解和设计出高水平的用户体验。本书强调设计，注重实用性，以丰富的案例全面深入地介绍了UX 实践过程。 《高质量用户体验（第2版 特别版）：恰到好处的设计与敏捷UX实践》广泛适用于UX从业人员：UX设计
本书从系统的角度，成体系地研究动态数据驱动原理与方法。以数据驱动为根本出发点，揭示了复杂系统的设计、运行、控制与优化规律，从信号感知、结构感知、环境感知、情景感知、语境感知、能量感知、过程感知、网络感知、系统感知等不同维度，介绍了主流的理论与方法，提供了研究复杂系统问题的新思路、新方法...
本书由浅入深，从原理到实践，从攻到防，循序渐进地介绍了备受信息安全行业青睐的ATT＆CK 框架，旨在帮助相关企业更好地将 ATT＆CK 框架用于安全防御能力建设。全书分为5 部分，共 17 章，详细介绍了 ATT＆CK 框架的整体架构，如何利用 ATT＆CK 框架检测一些常见的攻击组织、恶意软件和高频攻击技术，以及 ATT＆CK 在实践中的落地应用，最后介绍了MITRE ATT＆CK 相关的生态项目，包括 MITRE Engage 以
本书详细讨论工业背景下机器学习的各个分支及其实现技术，包括矩阵型分类学习技术、多视角学习技术、不平衡数据分类学习技术、集成学习技术和深度学习技术，并在此基础上，对机器学习在脑电情感识别、声纹识别和图像分类等领域的应用做了介绍。 本书主要面向对机器学习、人工智能等方向感兴趣的学者和从事该方面研究的技术人员、博士、硕士研究生等...
本书共7章，包括工业互联网发展概述、基于5G技术的工业无线网络、工业区块链架构与智能合约引擎系统、面向工业大数据的智能架构与技术、企业级工业边缘云管理平台、产业级工业互联网公共服务平台、典型行业解决方案与应用案例，分别从核心技术、平台架构和行业应用三个维度系统阐述了典型行业的“5G+边缘计算”工业互联网体系的建设与应用。本书既可以作为高等院校相关专业课程的教材，也可以作为工业互联网领域的IT/OT技术人员、垂直行业解决方案架构师以及寻
工程师需要知道的机器学习和人工智能提供的实例和图示来自Prosise的AI和ML课程,这]课程受到了全球各地许多公司和研究所的青睐和欢迎。作者不涉及让人滑悚然和望而生畏的数学公式,目的只有一个那就 是面向工程师和软件开发人员,帮助他们迅速入门并通过案例迅速运用人工智能和机器学习来解决业务问题。本书讲帮助读者学会什么是机器学习和深度学习以及两者各有哪些用途;理解常用的深度学习算法的原理及其应用;学会标记和未标记数据,监督学习和非监督学习
本书是一本内容丰富、取材新颖的计算机图形学著作，在前一版的基础上进行了全面扩充，增加了许多新的内容，覆盖了近年来计算机图形学的近期新发展和成就。全书层次分明、重点突出，并附有使用OpenGL编写的大量程序及各种效果图，是一本难得的优秀教材。全书共分为24章及3个附录，全面系统地讲解了计算机图形学的基本概念和相关技术。作者首先对计算机图形学进行综述；然后讲解二维图形的对象表示、算法及应用，三维图形的相关技术、建模和变换等；接着介绍光照模
本书会告诉你如何为组织设计合适的数据保护系统，以降低组织的成本和出现问题的可能性。系统管理员与网络管理员既要保护数据中心的物理机、虚拟机以及云平台中的设施，还要保护各种移动设备，此外还有Microsoft 365、Google Workspace与Salesforce等SaaS产品，以及由Kubernetes与容器工作负载创建的持久数据，这实在是一个相当繁杂的任务。为了帮助大家解决上述难题，本书提供了几种解决方案，以便你从中选出适合的
本书是《动手学深度学习》的重磅升级版本，选用PyTorch深度学习框架，旨在向读者交付更为便捷的有关深度学习的交互式学习体验。本书重新修订《动手学深度学习》的所有内容，并针对技术的发展，新增注意力机制、预训练等内容。本书包含15章，第一部分介绍深度学习的基础知识和预备知识，并由线性模型引出基础的神经网络——多层感知机；第二部分阐述深度学习计算的关键组件、卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等大多数现代深度学习应用背后的基本工具；第三
全书共有15章，分为4篇。基础篇，阐述数据可视化的基础理论和概念，从人的感知和认知出发，介绍数据模型和可视化基础；时空数据篇，介绍带有空间坐标或时间信息的数据的可视化方法，此类数据通过设备在真实物理空间中采集得到或由科学计算模拟产生；非时空数据篇，描述非结构化和非几何的抽象数据的可视化，这些数据既存在于真实物理空间，又是社会空间和网络信息空间的基本表达形式；用户篇，介绍面向各类数据的可视化在实际应用中共同需要的方法、技术和工具，例如交
本书篇幅有限，即便在现有篇幅的基础上扩充10倍，也很难涵盖模式识别与计算机视觉领域的全面发展情况，这一点毋庸置疑。不同于期刊、特刊，本书涵盖的内容为模式识别与计算机视觉在理论和应用方面的关键成果。本书共有6版，这6版书概括了该领域近三十年的发展，通过它们，读者可以更好地了解这个不断更迭的领域。在信息研究基金会的资助下，本书的第1～4版现已向大众免费开放，网址可扫封底二维码获取...
本书是医学博士、心脏病专家安东尼·常撰写的一本关于人工智能与生物医学高度融合发展的专著，为读者提供了人工智能发展对医学领域影响这一主题颇具洞察力的评论。第一部分介绍了人工智能的相关术语，阐述了其基本概念，并探讨了神经科学与人工智能的关系。该部分还描绘了人工智能的早期发展和它在医学中的历史。人工智能的起源及其在医学中的应用是理解当今技术水平的关键。在这一节中也包含了其他入门知识，比如对医学人工智能的常见误解，并附有简要的解释。第二部分详
本书前几章涵盖了DevOps和MLOps的理论和实践，然后介绍了如何设置持续集成和持续交付，接着介绍Kaizen，即对所有事物进行持续改进的想法。与云计算相关的MLOps分为三章，涵盖AWS、Azure 和GCP（谷歌云平台）。之后介绍了机器学习互操作性、构建MLOps命令行工具和微服务。这些主题包括许多具有积极吸引力的尖端新兴技术。结尾介绍了一些真实案例研究，以及执行MLOps时面临的挑战...
本书是一本针对Java开发人员的图书，旨在帮助Java开发人员掌握Spring Boot的基本使用，以及深入了解Spring Boot的应用及原理。本书内容由浅入深、循序渐进，第1～5章介绍Spring Boot的基础知识（基础入门、配置管理、Starter、自动配置、启动过程与扩展应用、日志管理），第6～9章介绍Spring Boot的综合应用（Web、数据访问、计划任务、缓存、消息队列），第10～12章介绍Spring Boot应
通过一系列近期新的技术突破，深度学习推动了整个机器学习领域的发展。现在，即使是对这项技术几乎一无所知的程序员也可以使用简单、高效的工具来实现具备数据学习能力的程序。这本畅销书采用具体示例、最小化理论和生产就绪的Python框架（Scikit-Learn、Keras和TensorFlow）来帮助你直观地理解构建智能系统的概念和工具。在更新的第3版中，作者Aurélien Géron探究了一系列技术，从简单的线性回归开始，逐步推进到深度神
许多AI入门指南可以说都是变相的微积分书籍，但这本书基本上避开了数学。作者Jeff Prosise帮助工程师和软件开发人员建立了对AI的直观理解，以解决商业问题。需要创建一个系统来检测雨林中非法砍伐的声音、分析文本的情感或预测旋转机械的早期故障？这本实践用书将教你把AI和机器学习应用于职场工作所需的技能。书中的示例和插图来自于Prosise在全球多家公司和研究机构教授的AI和机器学习课程。不说废话，也没有可怕的公式——纯粹就是写给工程
本书的内容章节分为四个部分，从技术原理到项目实践再到商业战略，逐层放开视野。内容涉及基于人工智能技术在产业中做创新业务的方法论，通过交流“思想”和“应用方法论”，使大家掌握机器学习的深层次思想，并理解商业、产品和技术的深层关系...
本书对优化算法的理论和研究进展进行了系统的梳理，旨在帮助读者快速了解该领域的发展脉络，掌握必要的基础知识，进而推进前沿研究工作。本书首先介绍流行的机器学习模式，对重要的优化理论进行回顾，接着重点讨论已广泛应用于优化的算法，以及有潜力应用于大规模机器学习和数据分析的算法，包括一阶方法、随机优化方法、随机和分布式方法、非凸随机优化方法、无投影方法、算子滑动和分散方法等。lt;br /本书适合对机器学习、人工智能和数学编程感兴趣的读者阅读参
《中国科研信息化蓝皮书2022》由中国科学院联合教育部、科学技术部、中国科学技术协会、中国社会科学院、中国工程院、国家自然科学基金委员会和中国农业科学院共同编纂而成，旨在全面归纳和总结我国科研信息化的建设情况、应用成果及发展态势，科学地指导和推动我国科研信息化的未来发展，为我国未来科技创新提供全局性、前瞻性和战略性的参考。 本书得到了参与单位相关领导的高度重视和大力支持，邀请了国内科研信息化领域的权威专家围绕我国科研信息化的态势战略、
服务质量预测是服务计算的一个重要研究分支，是支撑服务发现和服务管理的有力技术工具。经过多年发展，服务质量预测已聚焦到如何利用机器学习技术解决情境感知的应用需求问题。本书围绕此议题，针对静态、动态、多属性、拓扑感知、虚拟机等场景下服务质量预测问题，分别阐述基于近邻效应、矩阵分解、非负多矩阵分解、贝叶斯鲁棒张量分解、深度神经网络、贝叶斯网络等机器学习技术的解决方案，集中体现该领域**的研究成果与发展动态...
本书是《视觉SLAM十四讲：从理论到实践》一书的姊妹篇。内容比《视觉SLAM十四讲：从理论到实践》略难。系统介绍自动驾驶与机器人中的 SLAM 技术，从零开始搭建一套完整的激光雷达与惯性导航定位建图方案。理论方面使用现代化流形方法进行推导，代码方面则使用简洁明快的现代 C++ 语言实现。本书从最基本的理论与程序代码开始，一步步增加各种模块，省略复杂的工程细节，最后形成一个完整的系统。本书在逻辑上是完整自洽的，在内容上则是通俗易懂的。
本书着力讲述 Linux 的性能，但所论述的性能问题适用于所有的操作系统。你将了解到系统是如何工作与执行的，还将学习到如何分析和改进系统及应用程序性能的方法。本书对第 1 版的内容做了大量的更新，这些更新包括但不限于 ：近年来 Linux 内核各方面的变化对于资源性能的影响；云计算架构的主流演进方向；动态跟踪工具的新星（BPF 及其前后端技术）；常见性能工具的使用方法的变化等。需要说明的是，在第 1 版中进行性能分析所用到的术语、概念
本书由2017年图灵奖得主Patterson和Hennessy共同撰写，是计算机体系结构领域的经典书籍，强调软硬件协同设计及其对性能的影响。本书采用开源的RISC-V指令系统体系结构, 讲解硬件技术、指令、算术运算、流水线、存储层次、I/O以及并行处理器等。第2版将RV64切换为RV32以降低学习难度，新增关于领域定制体系结构（DSA）的讨论以反映新的技术趋势。此外，每一章都增加了“性能提升”和“自学”章节，并更新了大量练习题。本书适
自然语言处理是人工智能的重要方向之一，被誉为人工智能皇冠上的"明珠。它融合了语言学、计算 机科学、机器学习等多学科内容。本书主要包含基础技术、核心技术以及模型分析三个部分。基础技术部分 主要介绍自然语言处理的基础任务和底层技术，包含词汇分析、句法分析、语义分析、篇章分析和语言模型； 核心技术部分主要介绍自然语言处理应用任务和相关技术，主要包括信息抽取、机器翻译、情感分析、智能 问答、文本摘要、知识图谱；模型分析部分主要介绍基于机器学习
数据科学如今已经深入到我们生活中的各个领域，行业从业者都应该懂得一些数据科学的知识。那么如何能够快速掌握这门流行的技术呢？通过系统地学习本书和动手实践，可以满足这个需求。本书共六个部分，用通俗的语言和生动的例子为读者展现数据科学的魅力。第一部分介绍了数据科学的基本知识，让读者可以轻松了解它的流程与原理。第二部分，通过几个例子为读者介绍如何处理各种数据，从电子表格到网络抓取，涵盖了工作中的常用数据处理方法。第三部分，使用通俗易懂的语言为
本书为数据驱动的复杂工业过程的在线监测及故障诊断方法提供了较为完整的理论框架及案例应用分析。内容包括：大规模多单元过程的分布式监测、多模态工业过程在线监测、非线性过程在线监测、关键性能指标相关过程在线监测、动态时变工业工程在线监测、非稳态间歇过程在线监测、故障溯源诊断。 本书要求读者具有一定的统计知识基础和机器学习相关知识，可供自动化相关领域的科研人员及工程技术人员参考，也可作为自动控制或信息科学等相关专业本科生及研究生的参考用书...
云计算是一种将可伸缩、弹性、共享的物理和虚拟资源池以按需自服务的方式供应和管理，并提供网络访问的服务模式。撰写本卷旨在协助读者全面了解云技术，提出公有云和行业云建设和应用指南。通过阅读本卷可获得以下三个方面的收益： 1、获取技术知识：读者可以从本卷中获取对云相关技术全面和深入的理解； 2、掌握未来方向：通过本卷阅读可以获取云的进一步发展方向并了解**技术； 3、找到解决方案：可以从本卷中了解金融业行业云的发展趋势，优化自身定位，
《深度学习之图像识别：核心算法与实战案例（全彩版）》全面介绍了深度学习在图像识别领域中的核心算法与应用。该书不但重视基础理论的讲解，而且从第4章开始，每章都提供了1～3个不同难度的案例供读者实践，读者可以在已有代码的基础上进行改进，从而加深对所学知识的理解。 《深度学习之图像识别：核心算法与实战案例（全彩版）》共9章：首先介绍深度学习的基础概念，包括神经网络基础知识和深度学习中的优化技术；然后系统介绍深度学习中与数据相关的知识，包括经
随着人类社会从信息时代向智能信息时代发展，以及第四次工业革命的临近，在新的全球格局和大国竞争的国际环境下，信息科学的战略性地位更加突出，迫切需要加强信息科学的前瞻性和颠覆性技术研究，持续推动信息科学的关键核心技术实现突破，为新时代我国深度参与全球竞争提供强有力的科技保障和核心竞争力，确保我国在未来全球竞争中的战略优势。《中国信息科学2035发展战略》面向2035年探讨了信息科学前沿发展趋势和可持续发展策略，深入阐述了信息科学及其各分支
本书将数学理论与实例相结合，这些实例以最*优选的通用机器学习框架为基础，由Python实现，向读者介绍更复杂的算法。全书共25章，包括机器学习模型基础、损失函数和正则化、半监督学习导论、高级半监督分类、基于图的半监督学习、聚类和无监督学习模型、高级聚类和无监督学习模型、面向营销的聚类和无监督学习模型、广义线性模型和回归、时序分析导论、贝叶斯网络和隐马尔可夫模型、最*大期望算法、成分分析和降维、赫布学习、集成学习基础、高级提升算法、神经
本书旨在解释使支持向量机（SVMs）成为各种应用的成功建模和预测工具的原理。书中通过展示支持向量机的基本概念，以及最新发展和当前的研究问题来实现这一目标。本书分析了支持向量机成功的至少三个原因：它们在只有少量自由参数的情况下很好地学习的能力，它们对几种类型的模型违反和异常值的鲁棒性，最后是它们的计算效率与其他几种方法进行的比较。目前有很多研究小组正在致力于支持向量机和相关的基于内核的方法。虽然在这些群体之间有许多互动，但本书作者团队认
本书介绍了经典人工智能(逻辑或演绎推理)和现代人工智能(归纳学习和神经网络)之间的覆盖范围。分别阐述了三类方法：演绎推理方法： 这些方法从预先定义的假设开始，并对其进行推理，以得出合乎逻辑的结论。底层方法包括搜索和基于逻辑的方法。这些方法在第 1 章到第 5 章中讨论。归纳学习方法：这些方法从例子开始，并使用统计方法来得出假设。示例包括回归建模、支持向量机、神经网络、强化学习、无监督学习和概率图形模型。这些方法在第 6 章到第 11
随着新兴网络通信业务的不断涌现，超密集移动通信系统中，端侧网络选择、网侧资源调度、网络切换和业务均衡等均面临新的密集性、复杂性和异构性挑战。本书针对超密集移动通信系统中面临的网络接入点密集导致的资源调度不灵活、基站参考信号强度相似导致的网络选择难、传统网络切换技术导致的用户频繁切换，以及网络负载不均衡等诸多具体技术问题，基于传统算法，结合人工智能算法分别在端侧智能网络选择（第2章）、网侧智能资源调度（第3章）与端网协同智能切换（第4章
本书介绍如何在PyTorch框架中使用BERT模型完成自然语言处理（NLP）任务。BERT模型是当今处理自然语言任务效果优选的模型。掌握了该模型，就相当于掌握了当今主流的NLP技术。 本书共3篇。第1篇介绍了神经网络的基础知识、NLP的基础知识，以及编程环境的搭建；第2篇介绍了PyTorch编程基础，以及BERT模型的原理、应用和可解释性；第3篇是BERT模型实战，帮助读者开阔思路、增长见识，使读者能够真正驾驭BERT模型，活学活用，
当今世界正处于从工业经济向数字经济加速转型的大变革时代，全面推进数字化转型已经成为新时期企业生存和发展的必答题。本书创新性地以问答的形式，围绕数字化转型"为什么”"是什么”"干什么”"怎么干”等方面，以100个转型的共性问题为牵引，通过共创的方式形成集"问题+关键知识点+典型案例+解决方案”为一体的知识体系，服务于企业、服务机构、科研院所、行业组织、政府部门等，以形成推进数字化转型的广泛共识，促进形成转型工作合力。 本书由点及面，深入
数字经济已成为各国经济增长的新动能，并上升为国家发展战略，各国政府和人民对数据跨境流动安全问题的关注与日俱增。本书系统介绍了全球数据跨境规则的产生背景及其发展演变的脉络，重点分析了各地区、主要国家数据跨境治理规则的内容和相互之间的异同，特别是介绍了欧盟、美国话语权下的数据跨境流动规则，欧美话语权的规则间弥合，也介绍了其他国际性文件及十余个重点国家（地区）的立法现状，同时展望了全球数据跨境规则的未来走向，并在此基础上对我国的数据跨境流动
随着人工智能技术的广泛应用，网络智能化近年来受到广泛的关注，已经成为下一代移动通信与未来网络的重要技术。阿尔法围棋（AlphaGo）之后，深度强化学习不断推陈出新，为网络中的决策问题提供了有效的潜在解决方案。本书系统介绍了网络智能化中深度强化学习的基本理论、算法及应用场景。全书共8章，针对互联网、移动通信网、边缘网络、数据中心等典型网络，阐述了网络管理、网络控制、任务调度等决策需求，深入论述了深度强化学习的模型构建与应用技术。第1章介
学术界和工业界推动未来互联网体系结构与前沿技术的发展，体系结构上主要包括渐进式演进技术和革命式演进技术，网络前技术包括软件定义网络、网络功能虚拟化、云计算、边缘计算等。本书阐述了未来互联网原理、技术及应用，具体如下：首先介绍互联网体系结果的发展过程，以及当前的研究状况；然后，重点介绍未来互联网前沿技术，包括IPv6网络、软件定义网络、软件功能虚拟化、内容中心网络、移动社交网络、延时容忍网络、数据中心网络、5G网络、工业互联网、可信网络
《CCF 2021-2022中国计算机科学技术发展报告》（以下简称《发展报告》）为中国计算机学会文集，由中国计算机学会（CCF）学术工作委员会组织和策划，由CCF各专业委员会和广大会员提供支持。经过CCF学术工作委员会组织评审后，本年度《发展报告》共收录了11篇高水平报告，书中既有经典方向上的新挑战和新进展，也有新兴方向上的新问题，充分体现了CCF对计算技术发展中的新问题和前沿技术的思考...
计算机视觉是在图像处理的基础上发展起来的新兴学科。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，可以实现图像处理、模式识别、三维重建、物体跟踪等算法。本书基于Python，从图像基本原理说起，初步讲解计算机视觉所需的OpenCV知识。 本书可作为信息处理、计算机、机器人、人工智能、遥感图像处理、认知神经科学等相 关专业的教学用书，也可供相关领域的研究工作者参...
深度学习通常被视为数学博士和大型科技公司的专属领域。但是正如本书所呈现的那样，熟悉Python的程序员可以通过少量的数学背景、少量的数据和最少的代码在深度学习中取得令人震惊的成果。fastai是第一个为最常用的深度学习应用程序提供一致接口的库。本书的两位作者用口语化且简单明了的方式描述了各种抽象的理论概念，希望通过本书能让尽可能多的人了解深度学习。这本书深入浅出地介绍了深度学习的概念，并为读者提供了掌握深度学习的详细指导。 本书的目标
本书深入介绍了机器学习领域的基本概念和方法，除介绍了Python机器学习库和用机器学习库搭建神经网络模型的方法外，还介绍了机器学习算法的数学理论、工作原理、使用方法、实现细节以及如何避免机器学习算法实现过程中的常见问题。本书涵盖了多种用于文本和图像分类的机器学习与深度学习方法，以及用于生成新数据的生成对抗网络（GAN）和用于训练智能体的强化学习，还介绍了深度学习的新动态，包括图神经网络和用于自然语言处理（NLP）的大型transfor
本书详实介绍了数据挖掘与机器学习相关的各种内容，包括数据矩阵、图数据、核方法、项集挖掘、聚类、贝叶斯分类器、决策树、支持向量机、线性回归、逻辑回归、神经网络、深度学习等，介绍其相关概念和基础算法，并在每章的末尾配有相关练习。第二版新增了几个关于回归的章节，包括神经网络和深度学习的内容...
非线性算子不动点理论是非线性控制理论的重要组成部分,尤其是非线性算子方程(组)解的迭代逼近问题一直是非线性控制理论领域活跃的研究课题.近年来，在图像处理与强度可调辐射疗法的实际应用背景下，分裂可行性问题成为近期非线性分析的研究热点之一。本专著从三个方面研究分裂可行性问题与广义分裂可行性问题（分裂公共不动点问题、分裂变分不等式问题和分裂公共零点问题）解的迭代逼近。主要体现在新算法设计、空间扩展和参数减弱条件等方面。对于丰富和扩展分裂可行
这是一部有关计算机科学和人工智能之父艾伦?图灵的科普佳作，它生动地介绍了图灵的生平，以通俗易懂的语言展现了图灵在计算机科学、数理逻辑、密码学、人工智能、人工生命、认知科学、机械化数学等诸多领域的杰出成就，其中不乏一些高屋建瓴的思想。例如，作为通用计算模型的图灵机、对判定问题的否证、机器学习的本质、形态发生的动力学解释等。 本书内容细致严谨，从多个视角为我们描述了真实而立体的图灵，可作为研究计算历史的重要参考文献。图灵对国家的无私奉献、
粒计算采用模拟人类大脑的认知思维规律，从而提高解决复杂问题的效率，已经在智能信息处理领域发挥了重要的作用。本书重点从多粒度的视角研究不确定性问题。从多粒度建模和决策两个角度出发，研究多粒度知识空间的结构特征，并在多粒度知识空间的框架下研究不确定性问题的近似描述、粒度优化模型、动态更新模型、决策粒层选择模型及其多粒度联合决策模型等问题...
本书主要通过对二进制代码安全性进行分析来介绍Linux系统安全。本书共分为6章，首先对Linux系统安全和二进制代码安全性分析进行了概述；然后详细地介绍了二进制代码的生成以及二进制代码信息的收集；在此基础上，接着对静态二进制代码分析和二进制代码脆弱性评估进行了深入的探讨；最后详细介绍了二进制代码漏洞利用。为了帮助读者更好地掌握相关的理论知识和技术原理，本书穿插了作者亲自实践过的软件源码，并对源码的关键部分进行了说明。 本书适合具有一定
事件触发采样控制方法近期受到学术界和工业界的广泛关注并迅速发展。本书内容属于控制科学与工程学科，是系统阐述事件触发自抗扰控制器设计方法的第一本专著。本书聚焦在理论研究和工业应用中均备受关注的自抗扰控制方法，着重探讨事件触发自抗扰控制器的系统化设计问题，通过多个具体应用实例展示事件触发自抗扰控制方法在工程系统中的实现和得到的实际效果。本书为事件触发采样控制理论研究提供新的发展方向，也为控制工程师提供利用有限采样信息得到满意控制性能的有效
本书基于真实数据集，全面系统地阐述现代计算机视觉实用技术、方法和实践，涵盖50多个计算机视觉问题。全书分为四部分：di一部分（第1~3章）介绍神经网络和PyTorch的基础知识，以及如何使用PyTorch构建并训练神经网络，包括输入数据缩放、批归一化、超参数调整等；第二部分（第4~10章）介绍如何使用卷积神经网络、迁移学习等技术解决更复杂的视觉相关问题，包括图像分类、目标检测和图像分割等；第三部分（第11~13章）介绍各种图像处理技术
本书是一本以数据分析为基础的面向统计学、数据科学等专业的统计学著作。本书的宗旨是为每个人提供数据分析方法，为了降低阅读门槛，几乎不涉及高等数学推导。通过本书的学习，你将学会批判性地思考数据，交流你的发现，并仔细评估他人的论点。 本书内容十分丰富，设置精心，书中提供了大量的案例、示例、图、表、技术提示以及重点和难点警示标签等，并通过T1-84图形计算器、Excel、Minitab和StatCrunch展示了大量实际应用。每章末配有数据项
本书的主要内容分为三个部分。第一部分包括第一章，主要对于组学机器学习的相关概念和理念进行概述，并提出了面向组学数据弱监督特点的机器学习研究范式和方法的整体框架；第二部分为组学的表征学习，具体包括第二至四章，分别介绍对于组学样本进行有效表征的三个层面：度量（第二章），嵌入（第三章），多模态整合（第四章）。该部分的机器学习方法有助于克服组学数据的不准确监督瓶颈；第三部分为组学的弱监督学习，具体包括第五至九章，分别介绍了弱监督场景下的组学数
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