本書(shū)系統(tǒng)地介紹了密碼編碼學(xué)與網(wǎng)絡(luò)安全的基本原理和應(yīng)用技術(shù)。全書(shū)主要包括下列四個(gè)部分：對(duì)稱密碼部分討論了對(duì)稱密碼的算法和設(shè)計(jì)原理；公鑰加密和散列函數(shù)部分討論了公鑰密碼的算法和設(shè)計(jì)原理、報(bào)文鑒別碼和散列函數(shù)的應(yīng)用等；網(wǎng)絡(luò)安全應(yīng)用部分討論了系統(tǒng)層的安全問(wèn)題，包括電子郵件安全、IP安全以及Web 安全等；系統(tǒng)安全部分討論了入侵者和病毒造成的威脅及相應(yīng)的對(duì)策、防火墻和可信系統(tǒng)的應(yīng)用等。第四版與第三版相比，新增了Whirlpool、CMAC、 DDoS以及CCITSE等內(nèi)容，并對(duì)簡(jiǎn)化的AES、PKI等內(nèi)容做了擴(kuò)充。此外，對(duì)于基本內(nèi)容的講述方法也有許多變化和更新，并新加了100多道習(xí)題。 這本教材繼榮膺了1999年計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程教材TAA獎(jiǎng)之后，在本版中又進(jìn)行了大幅度的更新以反映最新的領(lǐng)域發(fā)展趨勢(shì)，重新組織內(nèi)容以提供更優(yōu)的課堂指導(dǎo)和自學(xué)順序。
上傳時(shí)間： 2017-07-03
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pki公鑰基礎(chǔ)設(shè)施，可以確保網(wǎng)絡(luò)傳輸過(guò)程中數(shù)據(jù)的保密性完整性以及起到數(shù)字簽名的效果
標(biāo)簽： pki
上傳時(shí)間： 2017-07-23
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此文件夾中共包括十二個(gè)小程序 AVL創(chuàng)建平衡二叉樹(shù),通過(guò)加入一個(gè)個(gè)的結(jié)點(diǎn)創(chuàng)建,并實(shí)現(xiàn)了平衡二叉樹(shù)中的結(jié)點(diǎn)刪除 Boyer_Moore算法的串模式匹配 Horspool算法的串模式匹配 Graph實(shí)現(xiàn)了有向圖的非遞歸廣度優(yōu)先遍歷及非遞歸深度優(yōu)先遍歷 HeapSort利用堆排序?qū)崿F(xiàn)優(yōu)先級(jí)隊(duì)列 Merge實(shí)現(xiàn)二路歸并排序算法 MFK動(dòng)態(tài)規(guī)劃解背包問(wèn)題 nqueue求解n皇后問(wèn)題 QuickSort快速排序算法的實(shí)現(xiàn)。 Shell排序算法的實(shí)現(xiàn)。 Tree程序中實(shí)現(xiàn)了先序\中序\后序遍歷二叉樹(shù)的非遞歸算法。 tubao用遞歸法解決突包問(wèn)題
標(biāo)簽： Boyer_Moore Horspool Grap AVL
上傳時(shí)間： 2017-08-08
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《深度探索C++對(duì)象模型》專(zhuān)注于C++面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)的底層機(jī)制，包括結(jié)構(gòu)式語(yǔ)意、臨時(shí)性對(duì)象的生成、封裝、繼承，以及虛擬——虛擬函數(shù)和虛擬繼承。這本《深度探索C++對(duì)象模型》讓你知道：一旦你能夠了解底層實(shí)現(xiàn)模型，你的程序代碼將獲得多么大的效率。Lippman澄清了那些關(guān)于C++額外負(fù)荷與復(fù)雜度的各種錯(cuò)誤信息和迷思，但也指出其中某些成本和利益交換確實(shí)存在。他闡述了各式各樣的實(shí)現(xiàn)模型，指出它們的進(jìn)化之道及其本質(zhì)因素。書(shū)中涵蓋了C++對(duì)象模型的語(yǔ)意暗示，并指出這個(gè)模型是如何影響你的程序的。
標(biāo)簽： c++學(xué)習(xí) 編程
上傳時(shí)間： 2015-06-14
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通過(guò)已知先序遍歷，遞歸構(gòu)建二叉樹(shù)，遞歸輸出二叉樹(shù)的中序遍歷和后續(xù)遍歷，并使用遞歸求出葉子節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)和二叉樹(shù)深度。
標(biāo)簽： 二叉樹(shù) 先序 遍歷 中序
上傳時(shí)間： 2016-03-18
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設(shè)計(jì)高速電路必須考慮高速訊 號(hào)所引發(fā)的電磁干擾、阻抗匹配及串音等效應(yīng)，所以訊號(hào)完整性 (signal integrity)將是考量設(shè)計(jì)電路優(yōu)劣的一項(xiàng)重要指標(biāo)，電路日異複雜必須仰賴可 靠的軟體來(lái)幫忙分析這些複雜的效應(yīng)，才比較可能獲得高品質(zhì)且可靠的設(shè)計(jì)， 因此熟悉軟體的使用也將是重要的研究項(xiàng)目之一。另外了解高速訊號(hào)所引發(fā)之 各種效應(yīng)(反射、振鈴、干擾、地彈及串音等)及其克服方法也是研究高速電路 設(shè)計(jì)的重點(diǎn)之一。目前高速示波器的功能越來(lái)越多，使用上很複雜，必須事先 進(jìn)修學(xué)習(xí)，否則無(wú)法全盤(pán)了解儀器之功能，因而無(wú)法有效發(fā)揮儀器的量測(cè)功能。 其次就是高速訊號(hào)量測(cè)與介面的一些測(cè)試規(guī)範(fàn)也必須熟悉，像眼圖分析，探針 效應(yīng)，抖動(dòng)(jitter)測(cè)量規(guī)範(fàn)及高速串列介面量測(cè)規(guī)範(fàn)等實(shí)務(wù)技術(shù)，必須充分 了解研究學(xué)習(xí)，進(jìn)而才可設(shè)計(jì)出優(yōu)良之教學(xué)教材及教具。
標(biāo)簽： 高速電路
上傳時(shí)間： 2021-11-02
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DB9 90度彎針焊板座 DB9針型孔型DB9公座母座 DB9M DB9F ALTIUM設(shè)計(jì)原理圖庫(kù)+PCB封裝庫(kù),AD設(shè)計(jì)的原理圖PCB封裝庫(kù)文件，已在項(xiàng)目中驗(yàn)證使用,可以直接應(yīng)用到你的項(xiàng)目設(shè)計(jì)中，也可以做為你的設(shè)計(jì)參考。
上傳時(shí)間： 2021-11-06
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這是我在做大學(xué)教授期間推薦給我學(xué)生的一本書(shū)，非常好，適合入門(mén)學(xué)習(xí)。《python深度學(xué)習(xí)》由Keras之父、現(xiàn)任Google人工智能研究員的弗朗索瓦?肖萊（Franc?ois Chollet）執(zhí)筆，詳盡介紹了用Python和Keras進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的探索實(shí)踐，包括計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、產(chǎn)生式模型等應(yīng)用。書(shū)中包含30多個(gè)代碼示例，步驟講解詳細(xì)透徹。作者在github公布了代碼，代碼幾乎囊括了本書(shū)所有知識(shí)點(diǎn)。在學(xué)習(xí)完本書(shū)后，讀者將具備搭建自己的深度學(xué)習(xí)環(huán)境、建立圖像識(shí)別模型、生成圖像和文字等能力。但是有一個(gè)小小的遺憾：代碼的解釋和注釋是全英文的，即使英文水平較好的朋友看起來(lái)也很吃力。本人認(rèn)為，這本書(shū)和代碼是初學(xué)者入門(mén)深度學(xué)習(xí)及Keras最好的工具。作者在github公布了代碼，本人參照書(shū)本，對(duì)全部代碼做了中文解釋和注釋?zhuān)⑾螺d了代碼所需要的一些數(shù)據(jù)集（尤其是“貓狗大戰(zhàn)”數(shù)據(jù)集），并對(duì)其中一些圖像進(jìn)行了本地化，代碼全部測(cè)試通過(guò)。（請(qǐng)按照文件順序運(yùn)行，代碼前后有部分關(guān)聯(lián)）。以下代碼包含了全書(shū)約80%左右的知識(shí)點(diǎn)，代碼目錄：2.1: A first look at a neural network（ 初識(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）3.5: Classifying movie reviews（電影評(píng)論分類(lèi)：二分類(lèi)問(wèn)題）3.6: Classifying newswires（新聞分類(lèi)：多分類(lèi)問(wèn)題 ）3.7: Predicting house prices（預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)：回歸問(wèn)題）4.4: Underfitting and overfitting（ 過(guò)擬合與欠擬合）5.1: Introduction to convnets（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介）5.2: Using convnets with small datasets（在小型數(shù)據(jù)集上從頭開(kāi)始訓(xùn)練一個(gè)卷積網(wǎng)絡(luò)）5.3: Using a pre-trained convnet（使用預(yù)訓(xùn)練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）5.4: Visualizing what convnets learn（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可視化）
標(biāo)簽： python 深度學(xué)習(xí)
上傳時(shí)間： 2022-01-30
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近些年來(lái)，云計(jì)算與移動(dòng)云計(jì)算迅速發(fā)展，隨之而來(lái)出現(xiàn)的問(wèn)題是由于智能終端的數(shù)量和處理器計(jì)算能力能力的增加，越來(lái)越多的計(jì)算密集型應(yīng)用應(yīng)用被卸載到云端，這樣就給核心網(wǎng)絡(luò)造成很大的負(fù)載，從而不能滿足那些對(duì)延遲敏感的應(yīng)用，所以移動(dòng)邊緣計(jì)算就因此產(chǎn)生。它通過(guò)將計(jì)算、存儲(chǔ)等資源部署在網(wǎng)絡(luò)的邊緣，能快速地處理任務(wù)并傳輸。但是由于用戶終端的移動(dòng)性，需要考慮的一個(gè)很重要的問(wèn)題就是當(dāng)服務(wù)厥量受到位置影響時(shí)應(yīng)當(dāng)采取什么措施。合理的計(jì)算切換能夠很好地解決這個(gè)問(wèn)題。在移動(dòng)邊緣計(jì)算中，什么時(shí)候進(jìn)行計(jì)算切換以及切換到哪里是切換問(wèn)題的關(guān)鍵。本文研究了計(jì)算切換的具體過(guò)程、影響計(jì)算切換的因素及管理體系，提出了計(jì)算切換的管理框架。在考慮任務(wù)完成時(shí)間、移動(dòng)終端能耗和任務(wù)完成成本這些因素影響的基礎(chǔ)上并根據(jù)切換管理的框架和具體的判決準(zhǔn)則，提出了簡(jiǎn)單加權(quán)法、熵值法和基于理想解排序的這三種多屬性決策計(jì)算切換筧法。最后在實(shí)驗(yàn)部分對(duì)這三種多屬性決策計(jì)算切換算法進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，在根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)三種算法的性能進(jìn)行分析，然后再研究計(jì)算量與數(shù)據(jù)量變化對(duì)算法性能的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：采用多屬性切換決策的方法要優(yōu)于不切換和總是發(fā)生切換的決策，并且在多屬性決策的方法中，班想解排序的方法要優(yōu)于簡(jiǎn)單加權(quán)法和值法，并且任務(wù)的完成時(shí)間、移動(dòng)終端能耗、和任務(wù)的執(zhí)行成本隨著終端移動(dòng)速度的增大而有明顯減少，說(shuō)明基于閾值的判決準(zhǔn)則和多屬性切換決策算法適用于移動(dòng)邊緣計(jì)算中的計(jì)算切換。關(guān)鍵詞：移動(dòng)邊緣計(jì)算：計(jì)算切換：判決準(zhǔn)則；多屬性決策
標(biāo)簽： 移動(dòng)邊緣計(jì)算
上傳時(shí)間： 2022-03-11
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主要內(nèi)容介紹 Allegro 如何載入 Netlist，進(jìn)而認(rèn)識(shí)新式轉(zhuǎn)法和舊式轉(zhuǎn)法有何不同及優(yōu)缺點(diǎn)的分析，透過(guò)本章學(xué)習(xí)可以對(duì) Allegro 和 Capture 之間的互動(dòng)關(guān)係，同時(shí)也能體驗(yàn)出 Allegro 和 Capture 同步變更屬性等強(qiáng)大功能。Netlist 是連接線路圖和 Allegro Layout 圖檔的橋樑。在這裏所介紹的 Netlist 資料的轉(zhuǎn)入動(dòng)作只是針對(duì)由 Capture（線路圖部分）產(chǎn)生的 Netlist 轉(zhuǎn)入 Allegro（Layout部分）1． 在 OrCAD Capture 中設(shè)計(jì)好線路圖。2． 然後由 OrCAD Capture 產(chǎn)生 Netlist（annotate 是在進(jìn)行線路圖根據(jù)第五步產(chǎn)生的資料進(jìn)行編改）。 3． 把產(chǎn)生的 Netlist 轉(zhuǎn)入 Allegro（layout 工作系統(tǒng)）。 4． 在 Allegro 中進(jìn)行 PCB 的 layout。 5． 把在 Allegro 中產(chǎn)生的 back annotate（Logic）轉(zhuǎn)出（在實(shí)際 layout 時(shí)可能對(duì)原有的 Netlist 有改動(dòng)過(guò)），並轉(zhuǎn)入 OrCAD Capture 裏進(jìn)行回編。
上傳時(shí)間： 2022-04-28
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