Amazon 五星盛誉图书，世界级安全技术专家力作，防火墙技术和入侵检测技术的完美结合。 内容简介 　　本书创造性地将防火墙技术和入侵检测技术相结合，充分展示开源软件的威力。书中全面阐述了iptables防火墙，并详细讨论了如何应用psad、 fwsnort、fwknop 3个开源软件最大限度地发挥iptables检测和防御攻击的效力。大量真实例子以及源代码更有助于读者理解安全防御的原理、技术和实际操作。 　　本书讲解清晰且实用性很强，适合Linux系统管理员、网络安全专业技术人员以及广大计算机安全爱好者阅读。 作者简介 Michael Rash世界级的安全技术专家，以防火墙、入侵检测系统等方面的造诣享誉安全界。他是psad, fwknop, and fwsnort等著名开源安全软件的开发者，也是屡获大奖的Dragon入侵防御系统的安全架构师。除本书外，他还与人合撰了Snort 2.1 Intrusion Detection和Intrusion Prevention and Active Response等著作，还是Linux Journal、SysAdmin和;login:等著名技术媒体的专栏作家。

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工业大模型是在新一代人工智能技术与工业场景深度融合的基础上诞生的，它正以飞速发展的方式重构制造业智能化体系，成为工业智能化变革的关键力量。工业大模型技术体系主要包含卓越的数据处理能力、跨模态融合特性和智能决策效能三大关键要素。尽管工业大模型的发展初见成效，但仍存在技术挑战，如工业数据多模态复杂性、模型可解释性不足和应用成本较高等问题。为了克服这些挑战，行业急需系统性的解决方案来推进工业大模型的有效落地和广泛应用。 《2025工业大模型白皮书》由北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院蔡茂林教授担任总策划和主编，内容涵盖了工业大模型与通用大模型的不同、技术体系及关键技术、工业大模型赋能的重点领域和主要场景、以及国内外工业大模型产业生态的现状和未来发展趋势。本书通过多维度的探讨，为读者提供了工业大模型的深入剖析，并给出了工业大模型标准化、生态化的发展路径。此外，本书还详尽介绍了工业大模型应用开发的实施路径，为行业的发展注入了新的动力。 工业大模型的核心术语涵盖了工业大模型本身、工业任务/行业模型适配、工业数据制备、工业基座模型训练和工业场景交互应用等多个方面。其中，工业大模型是基础和核心，而其他术语则分别关注模型在不同工业环节的应用和适配。工业大模型的特点包括数据维度、模型架构和应用范式等多方面，每一方面都有其独特的技术难点和挑战。 在技术和应用层面，工业大模型具备高度的数据处理能力和跨模态融合能力。其数据维度广泛，涵盖了结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等多种类型，且模型能够处理来自不同工业环节的多样化数据源。模型架构设计上，工业大模型通常具有较高的复杂性，需要高效算法和足够的计算资源来支撑其运行。在应用范式方面，工业大模型强调与实际工业场景的紧密对接和交互，以实现智能化决策和操作。 工业大模型的分类体系则基于不同的行业需求和技术要求进行划分。例如，在高端装备和智能制造等领域，工业大模型可以实现对设备状态的精确监控、故障预测和维护优化等功能。这些应用不仅提升了生产效率和产品质量，还降低了能耗和成本，有助于推动工业向更加高效和绿色的方向发展。 书中还特别强调了工业大模型的标准化和生态化发展路径，这对于推动整个行业的技术进步和生态构建至关重要。标准化有助于统一技术规格和操作流程，而生态化则促进了不同参与者之间的合作和协同创新。随着对工业大模型技术的深入研究和广泛应用，未来制造业将进入一个更高效率、更绿色的新时代。 《2025工业大模型白皮书》为高等学校新工科及人工智能相关教学提供了有力支持，并对全球制造业的未来发展提供了宝贵的智慧与力量。通过持续的探索和创新，工业大模型有望成为推动工业智能化和数字化转型的关键技术，进一步加快工业4.0的实现进程。

2025年，随着人工智能技术的飞速发展，DeepSeek公司凭借其在技术创新、应用拓展、产业发展等方面的表现，成为工业人工智能领域的引领者。技术创新方面，DeepSeek通过优化算法架构显著提升了算力利用效率，打破了算力至上的传统观念。其DeepSeek-R1模型采用少量SFT数据和多轮强化学习，不仅提高了模型准确性，还大幅降低内存占用和计算开销。此外，DeepSeek的推理模型R1-zero基于强化学习训练，实现了无监督训练或人类反馈的自我学习，推动AI进入算法变革阶段。在模型发展趋势上，低参数量模型的出现使得AI技术可以部署到更多终端设备，推动了AI技术的广泛应用。 在应用拓展方面，DeepSeek技术在医疗AI领域广泛应用，助力多家医疗企业提高诊断准确性和病理分析效率。同时，DeepSeek的AI技术也推动了制药研发的加速，国内药企如晶泰控股、信达生物等已通过其技术提升研发效率。在大健康管理领域，DeepSeek的大模型支持个性化健康管理解决方案，推动了AI技术在医疗领域的商业化进程。此外，DeepSeek-R1的高精度运动控制和人工智能算法提高了手术机器人的操作精度和灵活性，在康复、人机交互、远程医疗等领域具有潜在的技术突破能力。 在产业发展方面，DeepSeek补上了中国人工智能在基础底座方面的短板，用有限算力实现了推理上的优化，推动了中国AI应用的大规模发展。其产品DAU迅速增长，显示出强大的用户吸引力和应用潜力。DeepSeek开源的基于McE架构的模型DeepSeek-McE，以极低计算成本实现了高性能，为行业提供了新的技术路线选择。 从行业趋势看，DeepSeek的出现推动了AI技术从技术能力驱动向需求应用驱动的转型，更注重AI技术在各行业的落地和应用。同时，非Transformer架构的新算法也成为了AI模型架构多样性发展的新方向。DeepSeek相关的新架构模型如LFM（Liquid Foundation Model）模型，其性能超越了同等规模的Transformer模型，为AI技术的进一步突破提供了新的思路和方向。 总结以上，DeepSeek在技术创新、应用拓展、产业发展等方面均扮演了重要角色，不仅引领了工业人工智能的技术发展，还在实际应用中展现出巨大的商业价值和行业影响力。其推动的技术进步和产业升级预示着人工智能技术将更加深入地融入人类社会的各个方面，为解决实际问题提供强有力的工具。

**Python编程语言** Python是一种高级、通用的编程语言，以其简洁、优雅的语法著称，被誉为“胶水语言”，能够轻松地将不同组件粘合在一起。Python的基础版本通常包括核心语法、数据结构、控制流、函数、模块和包等概念。 1. **核心语法** Python的核心语法非常直观，它使用缩进来表示代码块，使得代码易于阅读。关键字如`if`、`else`、`for`、`while`用于控制流程，`def`用于定义函数，`class`用于定义类。 2. **数据结构** Python提供了多种内置数据结构，如列表（list）、元组（tuple）、字典（dictionary）和集合（set）。列表是可变的有序序列，元组是不可变的有序序列，字典是键值对的无序集合，集合则包含不重复的元素。 3. **控制流** `for`循环常与列表或其他可迭代对象一起使用，`while`循环则在条件满足时持续执行。`if`、`elif`、`else`用于条件判断，`try`、`except`、`finally`用于异常处理。 4. **函数** Python中函数是一等公民，可以作为参数传递，也可以作为返回值。函数定义使用`def`关键字，可以通过`*args`和`**kwargs`接收任意数量的位置参数和关键字参数。 5. **模块和包** 模块是Python代码的组织单位，一个`.py`文件就是一个模块，可以导入并使用其中的函数和变量。包是模块的容器，通过`.`分隔命名空间，提供了一种管理大型项目的方法。 6. **标准库** Python拥有丰富的标准库，涵盖网络、操作系统接口、文本处理、数学运算等多个领域，极大地扩展了其功能。 7. **面向对象编程** Python支持面向对象编程，类定义使用`class`关键字，通过`__init__`方法初始化对象，`self`参数指向对象本身，支持继承、封装和多态等特性。 8. **异常处理** Python使用异常来处理运行时错误，通过`raise`语句可以主动抛出异常，`try/except`块用于捕获并处理异常。 9. **迭代器和生成器** 迭代器是实现了迭代协议的对象，可以用`for`循环遍历。生成器是一种特殊的迭代器，通过`yield`语句实现延迟计算，节省内存。 10. **装饰器** 装饰器是一种特殊类型的函数，可以修改其他函数的行为或添加额外的功能，无需修改原始函数的代码。 11. **上下文管理器** 上下文管理器通过`with`语句提供资源的获取和释放，如文件操作，确保资源在使用后正确关闭。 12. **类型注解** Python 3.5引入了类型注解，可以为函数参数和返回值添加类型信息，提高代码的可读性和工具的静态分析能力。 《Python基础教程（第3版）》这本书详细讲解了以上这些概念，并通过实例帮助初学者掌握Python编程。无论你是完全的编程新手还是有一定经验的开发者，都能从中受益。学习这本书，将助你扎实地建立起Python编程基础，为进一步深入学习和应用Python打下坚实的基础。

《Python基础教程》第三版是Python编程学习者的必备参考资料，由国际知名编程教育专家Mark Lutz撰写。这本书全面深入地介绍了Python语言的核心概念和技术，旨在帮助初学者掌握Python编程的基础知识，同时也为有经验的程序员提供了丰富的参考资料。高清PDF文档确保了阅读体验，而源码的提供则使得读者可以亲手实践书中的示例，加深理解。 本教程覆盖了以下关键知识点： 1. **Python语法基础**：包括变量、数据类型（如整型、浮点型、字符串、布尔型等）、运算符、流程控制（如条件语句、循环语句）、函数定义与调用等。 2. **序列和容器**：深入讲解列表、元组、字符串、字典、集合等Python内置数据结构的使用方法，以及切片、索引、迭代器、生成器等高级特性。 3. **模块和包**：如何创建和导入模块，理解包的组织结构，以及使用`import`语句和`from...import`语句。 4. **面向对象编程**：介绍类的定义、继承、多态、封装等概念，以及装饰器和上下文管理器的应用。 5. **异常处理**：理解异常的基本原理，学会使用`try/except`语句进行错误处理。 6. **文件和I/O操作**：学习读写文件、处理文本和二进制数据，以及使用标准输入输出。 7. **标准库和第三方库**：介绍Python标准库中的常用模块，如`os`、`sys`、`re`（正则表达式）等，并简要提及如何安装和使用第三方库。 8. **高级主题**：涵盖了生成器表达式、列表推导式、闭包、函数式编程等Python的高级特性。 9. **调试和测试**：教授如何使用Python的调试工具，编写单元测试，以及代码性能分析。 10. **Python 3的新特性**：与Python 2相比，第三版特别强调了Python 3的最新特性和改进，如新的print函数、统一的异常处理、新式的字符串格式化等。 通过这本书，读者不仅可以学习到Python编程的基础知识，还能了解到如何编写高效、可维护的代码。配合源码实践，将理论知识转化为实际技能，是快速掌握Python编程的有效途径。不论是准备入门Python的初学者，还是寻求巩固基础的开发者，都能从中受益匪浅。

本书为Pythom基础教程第三版，中文高清非扫描版。 第 1 章 快速上手：基础知识 ........................ 1 1.1 交互式解释器 ........................................... 1 1.2 算法是什么 ............................................... 2 1.3 数和表达式 ............................................... 3 1.4 变量 .......................................................... 5 1.5 语句 .......................................................... 5 1.6 获取用户输入 ........................................... 7 1.7 函数 .......................................................... 8 1.8 模块 ...................

创新应用：基于GCN的图卷积神经网络数据分类预测 'Matlab'实现.pdf

线性矩阵不等式（Linear Matrix Inequality，简称LMI）是现代控制理论中经常用到的一个工具，特别是在鲁棒控制和优化问题中。LMI可以表示为一系列关于矩阵变量的线性不等式约束条件，它们在表达系统性能限制方面具有强大能力，并且可以利用成熟的数学软件包进行求解。 Matlab是目前广泛使用的数值计算和工程计算软件平台，其内置了多个工具箱，用于专门的问题解决。其中，LMI工具箱就是为解决与LMI相关问题而设计的。通过这个工具箱，用户可以在Matlab环境下方便地进行LMI问题的建模、求解和分析。 LMILab是Matlab LMI工具箱中的一个模块，它提供了多种求解器。求解器feasp是用于求解可行性问题，即检验给定的一组矩阵不等式是否有解；mincx则是在满足一系列线性矩阵不等式约束的情况下，寻找一个线性目标函数的最小值；gevp是解决广义特征值问题的求解器，它通常用于求解具有特定约束的特征值问题。 在使用Matlab解决LMI问题时，需要遵循以下步骤： 1. 定义问题中矩阵变量的维数和结构。这包括为每一个矩阵变量X1至XK设定具体的维度。 2. 描述每一个线性矩阵不等式（LMI）的每一项内容。这涉及到内部因子L(.)和R(.)的定义，它们通常是具有特定结构的对称块矩阵，并且由矩阵变量的组合和转置构成。 3. 根据问题的具体需求，选择合适的LMILab求解器进行求解。例如，如果需要验证系统是否满足H-inf稳定定理，则需构建相应的正定矩阵Q、S1、S2和矩阵M，然后通过求解器检验其可行性。 对于Matlab初学者来说，直接使用命令行编程可能比使用图形用户界面（GUI）更方便，尤其是当不熟悉GUI操作时。Matlab提供的命令setlmis可以用来初始化LMI系统，而lmiterm命令可以用来添加具体的LMI项。通过这种方式，用户可以构建出自己需要解决的LMI问题，并通过LMILab提供的求解器得到解答。 在处理具体的数学模型或工程问题时，LMI工具箱能够提供一个强大的平台，使得设计人员能够轻松地将理论应用到实际中。无论是在信号处理、系统控制还是优化问题中，LMI都可以发挥作用，其背后是一系列的数学算法和理论，包括半定规划、对偶性理论等。 事实上，通过Matlab的社区和论坛，用户还可以得到其他专家的帮助，比如上述文档中提到的Johan。在面对难题时，与他人合作或寻求专业意见往往是解决复杂问题的一个有效手段。 Matlab LMI工具箱是一个功能强大的工具，它不仅能帮助用户解决复杂的数学问题，还能在多个领域内提供决策支持。对于那些正在涉足控制系统、信号处理和优化问题的研究者和工程师来说，掌握这一工具箱的使用对于提高工作效率和解决复杂问题具有重要意义。

《Foxit PDF SDK ActiveX 5.4 开发文档详解》 Foxit PDF SDK ActiveX 5.4 是一款强大的开发工具，专为开发者设计，用于在应用程序中集成PDF处理功能。这款SDK提供了丰富的API接口，使开发人员能够轻松创建、编辑、显示和打印PDF文档，从而满足各种业务需求。本文将深入探讨该开发文档中的核心知识点。 我们要理解什么是ActiveX。ActiveX是微软推出的一种技术，允许开发人员创建交互式、可重用的组件，这些组件可以在多种支持ActiveX的环境中运行，如Internet Explorer或其他Windows应用程序。Foxit PDF SDK ActiveX 5.4就是利用这种技术，提供了PDF处理的ActiveX控件。 1. **安装与配置**：安装Foxit PDF SDK ActiveX 5.4后，开发者需要在项目中注册控件，使其能够在开发环境中正常使用。这通常涉及到在注册表中添加相应的条目，或者在代码中进行动态注册。 2. **API接口**：开发文档详细列出了各种API函数，如`CreatePDFDoc`用于创建新的PDF文档，`LoadPDFDoc`用于加载已有的PDF文档，`SaveAs`用于保存文档，`GetPageCount`获取文档页数等。开发者可以根据需求选择合适的API进行调用。 3. **页面操作**：SDK提供了对PDF页面的全面控制，包括添加、删除、复制、旋转和调整页面顺序。例如，`InsertPage`函数可以将一个页面插入到指定位置，而`RemovePage`则可以删除指定的页面。 4. **文本和图像处理**：通过API，开发者可以读取、修改或添加PDF文档中的文本和图像。`GetText`用于获取文本，`SetText`用于设置文本，`DrawImage`则用于在页面上绘制图像。 5. **表单处理**：Foxit PDF SDK支持交互式表单的处理，包括填充、提交和导出表单数据。`FillField`用于填充表单字段，`ExportForm`则能将表单数据导出为XML或其他格式。 6. **安全与权限管理**：SDK提供了加密和解密PDF文档的功能，以及设置访问权限的选项。`SetSecurityHandler`函数可以设置密码保护，`SetPermission`可以限制用户的操作权限，如打印、复制等。 7. **注释与标记**：开发者可以通过API添加注释、高亮、下划线等标记，增强PDF的互动性。`AddComment`函数用于添加注释，`AddHighlight`用于高亮文本。 8. **批处理操作**：对于大量PDF文档的操作，如批量转换、合并等，SDK提供了高效的批处理接口，可以大大提高工作效率。 9. **事件处理**：通过注册事件处理程序，开发者可以监听PDF文档的打开、关闭、页面切换等事件，实现更复杂的用户交互逻辑。 10. **调试与错误处理**：开发文档还包含了详细的错误代码和调试指南，帮助开发者解决在开发过程中遇到的问题。 Foxit PDF SDK ActiveX 5.4开发文档为开发者提供了全面的工具和指导，使得在应用程序中集成PDF功能变得简单易行。通过深入理解和应用这些知识点，开发者可以构建出强大且定制化的PDF解决方案，满足各种业务场景的需求。