注：本书中文版，将由北京大学裘宗燕老师翻译，预计2010年冬出版 作者： （美）Alexander Stepanov　　Paul McJones 著 ISBN： 978-7-111-30027-4 定价： 49.00 页数： 272 出版日期： 2010年03月18日 “要是问一位机械、建筑或电子工程师，如果不依靠坚实的数学基础，他们能走多远。他们会告诉你‘走不了多远’。而所谓的软件工程师在实践其技能时，却常常 对他们所做工作的数学基础知之甚少，甚至一无所知。同时我们也很奇怪为什么软件由于不能按时发布并充斥错误而声名狼藉，而其他工程师却能按时完成其桥梁、 汽车、各种电子装置等，而且有很少的缺陷。本书就是想纠正这种不平衡现象。我在Adobe的高级开发团队的成员们，但凡参加了基于同样材料的课程，都觉得 付出的时间获益匪浅。初看可能觉得这种高度技术性的文字只是为计算机科学家写的，其实所有从事实际工作的软件工程师都应该来读。” —— Martin Newell，Adobe 院士 “本书包含一些我所见过的最美的代码。” ——Bjarne Stroustrup，C++ 设计者 “我很高兴看到Alex课程的内容。作为Silicon Graphics的CTO时，我曾大力支持这一课程的开发和教授，现在这本书已经能被所有程序员阅读了。” ——Forest Baskett，合伙人，New Enterprise Associates “Paul的耐心和在体系结构方面的经验帮助把Alex的数学方法 组织成为一套高度结构化的大厦——功德无量！” ——Robert W. Taylor，Xerox PARC CSL和DEC系统研究中心创始人

光谱Python（SPy） 光谱Python（SPy）是用于处理高光谱图像数据（成像光谱数据）的纯Python模块。 它具有读取，显示，操作和分类高光谱图像的功能。 有关该程序包的完整详细信息，请参见。 安装说明 最新版本始终托管在，因此，如果已安装pip，则可以从命令行使用以下命令安装SPy： pip install spectral 打包的发行版也托管在和因此您可以下载并解压缩最新的zip / tarball，然后输入 python setup.py install 要安装最新的开发版本，请下载或克隆git存储库并按上述进行安装。 不需要显式安装，因此您可以简单地访问（或符号链接）源树中的光谱模块。 最后，可在官方找到有关如何通过流行的conda软件包和环境管理系统进行安装的最新指南。 单元测试 若要运行单元测试套件，必须安装numpy，并且必须将示例数据文件下载到当前目录（

这里是计算机体系结构量化方法的答案，很难找到的哦

这是一本非常经典的关于设计模式的书籍，可堪称是设计模式的圣经。书中详细介绍了23中常用的设计模式，希望对正在学习软件工程或是系统架构的计算机工作人员带来帮助！

Network intrusion detection systems (NIDSs) play a crucial role in defending computer networks. However, there are concernsregardingthefeasibilityandsustainabilityofcurrentapproacheswhenfacedwiththedemandsofmodernnetworks.More specifically, these concerns relate to the increasing levels of required human interaction and the decreasing levels of detection accuracy. This paper presents a novel deep learning technique for intrusion detection, which addresses these concerns. We detail our proposed nonsymmetric deep autoencoder (NDAE) for unsupervised feature learning. Furthermore, we also propose our novel deep learning classification model constructed using stacked NDAEs.Ourproposedclassifierhasbeenimplementedingraphics processing unit (GPU)-enabled TensorFlow and evaluated using the benchmark KDD Cup ’99 and NSL-KDD datasets. Promising resultshavebeenobtainedfromourmodelthusfar,demonstrating improvements over existing approaches and the strong potential for use in modern NIDSs.

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本文介绍了动态网络的分析、控制和优化的现代理论。发展了李雅普诺夫漂移和李雅普诺夫优化的数学技术，证明了在一般随机系统中，时间平均的约束优化是可行的。重点是通信和排队系统，包括具有时变信道、移动性和随机到达流量的无线网络。一个简单的漂移-加-惩罚框架用于优化时间平均，如吞吐量、吞吐量-效用、功率和失真。提供了显式的性能延迟权衡，以说明接近最优的代价。这一理论也适用于运筹学和经济学的问题，在运筹学和经济学中，能源效率和利润最大化的决策必须在不知道未来的情况下做出。主题在文本中包括以下:-队列稳定性理论反压力max-weight和虚拟队列方法-非非凸随机效用极大化方法普遍任意样本路径-近似调度理论和随机调度理论——优化更新系统和马尔科夫决策系统提供了详细的例子和无数的作业问题,加强的主要概念。目录:介绍/队列介绍/动态调度实例/优化时间平均/优化时间平均函数/近似调度/更新系统优化/结论

介绍有限元的数学理论，可借以了解它的细节。

计算机体系结构：量化研究方法 第6版 英文版 带书签

Computer Networking - A Top Down Approach 计算机网络——自顶向下，最新英文版第七版，非扫描。