本书全面而详细地介绍现代密码学的理论和相关算法。
可帮助读者将所学知识应用于信息安全的实践中。
全书共分8章，第1章引言介绍现代密码学的基本概念，其余各章包括流密码、分组密码体制、公钥密码、密钥分配与密钥管理、消息认证和杂凑算法、数字签字和密码协议、网络加密与认证。
本书从教材使用的角度考虑，概念清晰、结构合理、通俗易懂、内容深入浅出，并充分考虑方便教师在教学过程中的实施，同时还注意与其他专业课教学的衔接。
本书取材新颖，不仅介绍现代密码学所涉及的基础理论和实用算法，同时也涵盖了现代密码学的最新研究成果，力求使读者通过本书的学习而了解本学科最新的发展方向。
本书可作为高等学校有关专业大学生和研究生的教材，也可作为通信工程师和计算机网络工程师的参考读物。

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深入浅出WPF刘铁猛著2010.07中国水利水电出版社谨以《深入浅出WPF》，呈现一种掌握WPF的轻松方式，分享一个微软技术粉丝的治学精神。
深入之美精辟分析WPF源代码，洞察功能背后隐藏的深刻设计理念，浅出之美浅显的生活案例，融化抽象的高级概念。
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MFC入门教程：1天深入浅出MFC

RUP，详细系统介绍了RUP，是RUP权威著作，深入浅出，通俗易懂

《图论与网络最优化算法》是计算机科学与工程领域中的一门重要课程，主要研究如何在图结构中寻找最优解。
龚劬教授的这本教材深入浅出地讲解了图论的基本概念、网络最优化算法及其应用。
课后习题和参考答案是学习过程中的重要辅助资料，能够帮助学生巩固理论知识，提升实践能力。
我们要理解什么是图论。
图论是数学的一个分支，研究点（顶点）和点之间的连接（边）组成的结构——图。
在计算机科学中，图常被用来建模各种复杂问题，如网络连接、交通路线、社交关系等。
图的性质包括连通性、树形结构、环、路径、欧拉路径、哈密顿回路等。
网络最优化算法则是图论在实际问题中的应用，比如最小生成树问题（Prim或Kruskal算法）、最短路径问题（Dijkstra或Floyd-Warshall算法）、最大流问题（Ford-Fulkerson或Edmonds-Karp算法）。
这些算法的目标是在满足特定约束条件下找到最优解，如最小化成本、最大化流量等。
课后的习题涵盖了图论的基础概念和网络最优化算法的各个方面。
例如，可能会要求学生构造特定类型的图，分析其性质，或者设计算法解决实际问题。
参考答案提供了正确的解题思路和步骤，有助于学生检查自己的理解和解题技巧。
在"平时作业答案"这个文件中，可能会包含对这些问题的详细解答，包括图的表示方法（邻接矩阵、邻接表等），解题过程中的逻辑推理，以及算法的具体实现。
通过对比参考答案，学生可以发现自己的不足，进一步提高解决问题的能力。
学习《图论与网络最优化算法》不仅可以提升理论素养，还能培养解决实际问题的能力。
在教育和考试场景中，这部分知识是许多计算机专业考试和竞赛的重要部分，如ACM/ICPC编程竞赛、研究生入学考试等。
掌握好这些内容，对于从事计算机网络、数据结构、算法设计等相关工作大有裨益。
《图论与网络最优化算法》不仅是一门理论课程，更是一门实践性强、应用广泛的学科。
通过深入学习和练习，学生能够掌握解决复杂问题的工具，为未来的职业生涯打下坚实基础。

本书深入浅出地讲解了MIMO技术、OFDM技术，是下一代通信的关键技术，内涵大量MATLAB代码，深入浅出。
本书是我的研究生导师要求我们读的书籍！

本教程特点：1.更适合零基础学员：·自Java语言起源始，循序渐进，知识点剖析细致且每章配备大量随堂练习，让你步步为营，学得透彻、练得明白·拒绝晦涩难懂的呆板教学，宋老师语言生动幽默，举例形象生动深入浅出，迅速让你把握问题本质，四两拨千斤2.课程内容推陈出新：·基于JDK11，将Java8、Java9、Java10、Java11新特性一网打尽·课程中，Eclipse和IDEA这两种企业一线开发环境都使用到了3.技术讲解更深入、更全面：·课程共30天，715个知识视频小节，涉及主流Java使用的方方面面，全而不冗余·全程内容涵盖数据结构、设计模式、JVM内存结构等深度技术·企业级笔试面试题目深入源码级讲解，拒绝死记硬背4.代码量更大、案例更丰富、更贴近实战：·Java语言基础阶段：12720行代码，Java语言高级阶段：11684行代码·课堂实战项目3套，课后实战项目2套·近百道企业面试真题精讲精练、极具实战性

本系列教程面向零基础的同学，是一个深入浅出，通俗易懂的python3教程课件。
前半部分主要讲解python3的语法特性，后半部分着中国讲解python3在爬虫、Tkinter、Pygame游戏开发等实例上的应用。

《基于SPSS的数据分析（第2版）》一书深入浅出地介绍了如何利用SPSS这一强大的统计软件进行数据处理和分析。
薛薇作者在第三版中进一步更新了内容，确保读者能掌握最新的数据分析技术。
这本书是针对那些希望提升数据分析能力，尤其是SPSS操作技能的读者而编写的。
SPSS，全称StatisticalProductandServiceSolutions，是一款广泛应用于社会科学、健康科学、市场研究、教育等领域的统计分析软件。
它的用户界面友好，操作直观，使得非专业统计背景的用户也能轻松上手。
在书中的实例中，我们可以看到各种不同类型的数据文件，如：1.**WebData.mdb**：这可能是一个MicrosoftAccess数据库文件，用于存储网站访问或用户行为数据。
在SPSS中，可以通过ODBC（OpenDatabaseConnectivity）连接导入此类数据，进行网络行为分析，比如用户浏览习惯、点击流分析等。
2.**Telephone.sav**：这是一个SPSS的默认文件格式，包含调查问卷数据。
可能涉及电话调查结果，可以用于分析消费者态度、满意度或者市场趋势。
3.**K-Means.sav**：K-Means是聚类分析的一种，用于将数据集划分为不同的群组或类别。
此文件可能是已经进行了K-Means聚类后的数据，读者可以学习如何解读和解释聚类结果。
4.**BuyOrNot.sav**：这个名字暗示可能涉及购买决策数据，可以用于构建预测模型，比如逻辑回归，以预测顾客是否会购买某个产品。
5.**MBA.sav**：可能包含MBA项目申请人的信息，可以进行特征选择和多元统计分析，以理解哪些因素影响录取决策。
6.**Brand.sav**：品牌相关的数据，可能包括消费者对不同品牌的认知、偏好和忠诚度，适合做品牌影响力和市场份额分析。
7.**ExportApple.sav**：可能与苹果产品的出口数据有关，可以进行国际贸易分析，比如出口量、市场份额、国别分析等。
8.**Sequence.sav**：序列数据，可能用于事件序列分析或时间序列分析，揭示事件之间的顺序关系或时间上的变化模式。
9.**BankBalance.sav**：银行账户余额数据，适合进行财务数据分析，比如客户消费行为、储蓄习惯或信用评估。
10.**聚类分析.str**：Str文件是SPSS的系统文件，可能包含了聚类分析的设置和结果，读者可以学习不同聚类方法的应用和选择。
通过这些实际案例，读者将学习到如何导入不同格式的数据，进行数据清洗、探索性数据分析（EDA）、描述性统计、假设检验、回归分析、聚类分析以及更高级的建模技术。
此外，还会涉及到数据可视化，如图表制作，以及如何解读和报告分析结果。
对于想要提高数据分析技能的人来说，这本书和这些实例文件提供了丰富的实践机会。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。