该课后习题答案提供完整的课后答案 第五版

主编康华光，第五版模电答案，答案详细，是PDF版本的，如果需要的话，可以转换成WORD，并打印，………………

RxSwift: Reactive Programming with Swift v2.0 配套源码，看源码学的更快更透彻

信息安全原理与实践 （原书第2版 PDF电子书 带书签目录）和习题答案

你必须知道的495个C语言问题 (C Programming FAQs) 本书以问答的形式组织内容，讨论了学习或使用C语言的过程中经常遇到的一些问题。书中列出了C用户经常问的400多个经典问题，涵盖了初始化、数组、指针、字符串、内存分配、库函数、C预处理器等各个方面的主题，并分别给出了解答，而且结合代码示例阐明要点。 本书结构清晰，讲解透彻，是各高校相关专业C语言课程很好的教学参考书，也是各层次C程序员的优秀实践指南。 下载地址：你必须知道的495个C语言问题 全球C语言程序员集体智慧的结晶 　　Amazon全五星图书 　　权威解答495个最常遇到的C语言问题 　　C是一门简洁精妙的语言，掌握基本语法容易，真正能够自如运用，就不那么简单了。你难免会遇到各种各样的问题，有些可能让你百思不得其解，甚至翻遍图书馆，也找不到问题的答案。 　　《你必须知道的495个C语言问题》的出版填补了这一空白。书中内容是世界各地的C语言用户多年来在新闻组comp.1ang.c中讨论的成果。作者在网络版CFAQ列表的基础上进行了大幅度的扩充和丰富，结合代码示例，权威而且详细深入地解答了实际学习和工作中最常遇到的495个C语言问题，涵盖了初始化、数组、指针、字符串、内存分配、库函数、C预处理器等各个方面的主题。许多知识点的阐述都是其他资料中所没有的，弥足珍贵。 　　涵盖C99标准 　　“本书是Summit以及C FAQ在线列表的许多参与者多年心血的结晶，是C语言界最为珍贵的财富之一。我向所有C语言程序员推荐本书。”. 　　　　　　——Francis Glassborow，著名C／C++专家，ACCU（C／C++用户协会）前主席 　　“本书清晰地阐明了Kernighan与Ritchie的The C Programming Language一书中许多简略的地方，而且精彩地总结了C语言编程实践，强烈推荐！” 　　　　　　——Yechiel M.Kimchi，以色列理工学院

CLIP-GEN 是一个 Language-Free 的文本生成图像的方法，它不依赖图文训练样本，通过预训练 CLIP 模型的强大表征能力，只需要图片数据就可以训练出一个文本生成图像的模型。该方法的基本原理是：CLIP-GEN 首先会训练一个 VQ-GAN，把图片映射到离散空间；然后再训练一个 GPT 模型，把 CLIP embedding 映射到 VQ-GAN 的离散空间；由于在 CLIP 中，文本和图像共享一个特征空间，在 inference 的时候我们就可以通过同样的方法把文本映射到 VQ-GAN 的离散空间，然后 decode 为 RGB 图像。

数字逻辑是数字电路逻辑设计的简称，其内容是应用数字电路进行数字系统逻辑设计。电子数字计算机是由具有各种逻辑功能的逻辑部件组成的，这些逻辑部件按其结构可分为组合逻辑电路和时序逻辑电路。组合逻辑电路是由与门、或门和非门等门电路组合形成的逻辑电路；时序逻辑电路是由触发器和门电路组成的具有记忆能力的逻辑电路。有了组合逻辑电路和时序逻辑电路，再进行合理的设计和安排，就可以表示和实现布尔代数的基本运算。而布尔代数只使用1（真）和0（假）两个数，这样，当二进制的加法、乘法等运算与布尔代数的运算建立了对应关系后，就可以用逻辑部件来实现二进制数据的加法、乘法等各种运算。 逻辑电路分成两大类型：组合逻辑电路和时序逻辑电路。组合逻辑电路的输出仅取决于当时的输入，而与过去的输入情况无关；时序逻辑电路的输出不仅取决于当时的输入，而且也与过去的输入情况有关，也就是说，与过去的电路状态有关。关于时序逻辑电路的内容将在下一章讨论。组合逻辑电路中可能有大量的逻辑门，但电路中无反馈回路，即没有从输出端反馈回输入端的信号，而这一特点正好是时序逻辑电路所要求的。

C Programming Language, 2nd Edition 英文版 第2版 PDF 扫描版 Dennis Ritchie

数字信号处理_习题_北京交通大学

This guide is ideal if you're a professional, manager, or student who wants practical knowledge of analyzing data, without having to get a PhD in statistics. It's also good for people who have a PhD in statistics, but may not know how to write programs that apply statistical methods to real data. Discover how to apply the R language to data analysis through active learning and hands-on demonstration. You'll learn how to use R libraries that useful and reliable for data analysis, and how they can save you time and stress. Learn from a PhD-level statistician who develops and leads R courses Start analyzing data with R, rather than absorb academic statistics concepts Run more powerful analyses and make better-looking graphs Spend less time coding, with ggplot2, plyr, reshape2, and lubridate Learn how to make decisions during a data analysis