中文名:深入解析Windows操作系统原名:MicrosoftWindowsInternals作者:(美)所罗门(Solomon,D.A.)/美)罗斯(Russinovich,M.E.)译者:潘爱民资源格式:PDF版本:中文第4版出版社:电子工业出版社书号:9787121039690发行时间:2007年04月01日地区:大陆语言:简体中文简介:目录:第1章概念和工具1.1Windows操作系统的版本1.2基础概念和术语1.3挖掘Windows内部机理1.4本章总结第2章系统结构2.1需求和设计目标2.2操作系统模型2.3总体结构2.4关键的系统组件2.5本章总结第3章系统机制3.1陷阱分发3.2对象管理器3.3同步3.4系统辅助线程3.5Windows全局标志3.6本地过程调用(LPC)3.7内核事件追踪3.8Wow643.9本章总结第4章管理机制4.1注册表4.2服务4.3Windows管理规范4.4本章总结第5章启动和停机5.1引导过程5.2引导和启动问题的故障检查5.3停机5.4本章总结第6章进程、线程和作业6.1进程的内部机理6.2CreateProcess的流程6.3线程的内部机理6.4检查线程活动6.5线程调度6.6作业对象6.7本章总结第7章内存管理7.1内存管理器简介7.2内存管理器提供的服务7.3系统内存池7.4虚拟地址空间的规划结构7.5地址转译7.6页面错误处理7.7虚拟地址描述符7.8内存区对象7.9工作集7.10逻辑预取器7.11页面帧编号数据库7.12本章总结第8章安全性8.1安全系统组件8.2保护对象8.3账户权限和特权8.4安全审计8.5登录(Logon)8.6软件限制策略8.7本章总结第9章I/O系统9.1I/O系统组件9.2设备驱动程序9.3I/O处理9.4即插即用(PnP)管理器9.5电源管理器9.6本章总结第10章存储管理10.1有关存储的术语10.2磁盘驱动程序10.3卷的管理10.4本章总结第11章缓存管理器11.1缓存管理器的关键特性11.2缓存的虚拟内存管理11.3缓存的大小11.4缓存的数据结构11.5文件系统接口11.6快速I/O11.7预读(ReadAhead)和滞后写(WriteBehind)11.8本章总结第12章文件系统12.1Windows文件系统格式12.2文件系统驱动程序总体结构12.3诊断文件系统的问题12.5NTFS文件系统驱动程序12.6NTFS在磁盘上的结构12.7NTFS的恢复支持12.8加密文件系统(EFS)安全性12.9本章总结第13章网络13.1Windows的网络总体结构13.2网络API13.3多重定向器支持13.4名称解析13.5协议驱动程序13.6NDIS驱动程序13.7绑定13.8分层的网络服务13.9本章总结第14章崩溃转储分析14.1Windows为什么会崩溃14.2蓝屏14.3崩溃转储文件14.4Windows错误报告14.5在线崩溃分析14.6基本的崩溃转储分析14.7使用崩溃诊断工具14.8高级的崩溃转储分析术语表术语对照表索引

大数据安全标准化白皮书（2018版）第1章介绍了本书的背景、目的及意义。
第2章从保障大数据安全和利用大数据保障网络空间安全两个方面对本书中的大数据安全进行了范围界定，阐述了大数据安全的发展状况和重要意义。
第3章从大数据平台与技术、数据安全和个人信息保护、国家社会安全和法规标准三方面分析了大数据安全面临的挑战。
第4章介绍了国内外大数据安全相关的法律法规、相关的标准化组织及相应大数据安全标准化工作情况，并介绍了国内外大数据安全相关标准。
第5章首先汇总了大数据安全标准化的需求，给出了大数据安全标准的分类，基于分类制定了大数据安全标准图谱，并介绍了大数据安全标准特别工作组已经开展的大数据安全标准工作，指出了急需开展的标准化重点工作。
第6章给出了大数据安全标准化工作建议。
附录A由各参编成员单位介绍了相关领域大数据应用的特点、安全风险、安全需求以及大数据安全标准化需求。
附录B由各参编成员单位介绍了各自由大数据应用中的安全标准应用实践情况，包括使用了哪些标准，成效如何以及基于实践的大数据安全标准化需求。
附录C介绍了大数据安全相关的其它网络资源。
附录D摘录了大数据安全标准相关的术语定义。
附录E介绍了信安标委标准工作程序。
附录F给出了缩略语。
参考文献部分列出了本白皮书编写过程中参考的相关文献。

区域卫生信息平台交互范例9：术语注册服务（V0.6.2）

python程序设计是国外一本知名的Python大学教材，作者是美国Watsburg大学的教授，他使用自己的图书作为Python程序设计课程的授课教材，取得了很好的效果。
本书采用较为传统的方式进行教学，强调问题解决、设计和编程，作为计算机科学的核心技能，并且使用Python语言来说明这些技能。
全书共13章，包含两个附录。
第1章到第5章介绍计算机与程序、编写简单程序、数字计算、对象和图形、字符串处理等基础知识。
第6章到第8章介绍函数、判断结构、循环结构和布尔值等话题。
第9章到第13章着重介绍一些较为高级的程序设计方法，包括模拟与设计、类、数据集合、面向对象设计、算法设计与递归等。
附录部分给出了Python快速参考和术语表。
每一章的末尾配有丰富的练习，包括复习问题、讨论和编程联系等多种方式，帮助读者巩固该章的知识和技能。
本书特色鲜明、示例生动有趣、内容易读易学，是美国颇受欢迎的教程，适合Python入门程序员阅读，也适合高校计算机专业的教师和学生参考。

说明：1、Avaya官方培训教材做得实在太烂了，所有教材都是一开始就跟你讲设备配置方法。
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他们假定你已经具备VOIP基础知识了，因而要看不懂教材的同学，自己找Cisco的VOIP基础理论教材充电去。
2、我上传的教材都是关于设备配置的详细方法，按功能来分章节的，如AVAYA---初始配置，AVAYA---话机管理，AVAYA---引导号码管理(VDN)，AVAYA---中继线管理trunk-group，AVAYA---路由3、教材里没有截图，况且市面上暂时没有关于Avaya的模拟器，因而必须要有机器，对着练习，加强印象理解。
4、学习的时候一定要弄明白教材里的一些专业术语，如DAC,Trunk-group,pick-up,DialPlan等。
5、觉得好的话给个好评，我还有很多Avaya学习资料，可以考虑私下跟好评者分享。

字典dict是用于翻译术语的Go软件包

三体人之间的交流是镜面映射，所有信息都是公开透明的，他们可以互相读取对方的思维，所以无法隐瞒任何事情。
”这是科幻作家刘慈欣在《三体》中的描绘。
这种公开透明的思维方式跟区块链的去中心化思想是非常相似的。
自比特币白皮书诞生以来，区块链技术的发展已有10年的历史。
资本已经把区块链作为风口大力投入，创业公司如雨后春笋般涌现，巨头企业抢滩规划开发前沿技术。
然而，除了“千帆竞技、百家争鸣”这样美好的场景，也存在一些暴富、神话、炒币、割韭菜、骗局等不和谐之声。
在“区块链+”、“+区块链”的时代趋势下，有人怀疑泡沫即将破裂，有人坚信这场变革会带来巨大的机会，有人抛出威胁论……然而大多数人对区块链的理解还处于概念阶段，可能只知道一些技术术语，但并不真正知道它究竟是什么？

这标准规定了电子烟雾化液的术语和定义、通用安全要求、成品要求、试验方法以及标签、标识、包装、运输和储存。

我们在本章提供的信息，对自动化测试领域的新人和经验丰富的老手都是有用的。
本篇中描述最常见的自动化测试类型，还描述了可以增强您的自动化测试套件可维护性和扩展性的“设计模式”。
还没有使用这些技术的、有经验的自动化测试工程师会对这些技术更加感兴味。
您应该测试应用程序中的哪些部分？这取决于您的项目的各种影响因素：用户的期望，时间期限，项目经理设置的优先事项等等。
但是，一旦项目边界定义完成，作为测试工程师，你必须做出要测试什么的决定。
为了对Web应用的测试类型进行分类，我们在这里创建了一些术语。
这些术语并不意味着标准，但是这些概念对web应用测试来说非常典型。
静态内容测试是最简单的测试，用于验证静态的、

支持向量机是数据挖掘中的一个新方法。
支持向量机能非常成功地处理回归问题(时间序列分析)和模式识别(分类问题、判别分析)等诸多问题，并可推广于预测和综合评价等领域，因此可应用于理科、工科和管理等多种学科。
目前国际上支持向量机在理论研究和实际应用两方面都正处于飞速发展阶段。
希望《数据挖掘中的新方法——支持向量机》能促进它在我国的普及与提高。
《数据挖掘中的新方法——支持向量机》对象既包括关心理论的研究工作者，也包括关心应用的实际工作者。
对于有关领域的具有高等数学知识的实际工作者，略去书中的某些理论部分，仍能对支持向量机的本质有一个概括的理解，从而用它解决自己的问题。
《数据挖掘中的新方法——支持向量机》适合高等院校高年级学生、研究生、教师和相关科研人员及相关领域的实际工作者使用。
序言符号表第1章最优化问题及其基本理论1·1最优化问题1·2最优性条件1·3对偶理论1·4注记参考文献第2章求解分类问题和回归问题的直观途径2·1分类问题的提出2·2线性分类学习机2·3支持向量分类机2·4线性回归学习机2·5支持向量回归机2·6注记参考文献第3章核3·1描述相似性的工具——内积3·2多项式空间和多项式核3·3Mercer核3·4正定核3·5核的构造3·6注记参考文献第4章推广能力的理论估计4·1损失函数和期望风险4·2求解分类问题的一种途径和一个算法模型4·3VC维4·4学习算法在概率意义下的近似正确性4·5一致性概念和关键定理4·6结构风险最小化4·7基于间隔的推广估计4·8注记参考文献第5章分类问题5·1最大间隔原则5·2线性可分支持向量分类机5·3线性支持向量分类机5·4支持向量分类机5·5ν-支持向量分类机(ν-SVC)5·6ν-支持向量分类机(ν-SVC)和C-支持向量分类机(C-SVC)的关系5·7多类分类问题5·8一个例子5·9注记参考文献第6章回归估计6·1回归问题6·2ε-支持向量回归机6·3ν-支持向量回归机6·4ε-支持向量回归机(ε-SVR)与ν-支持向量回归机(ν-SVR)的关系6·5其他方式的支持向量回归机6·6其他方式的损失函数6·7一些例子6·8注记参考文献第7章算法7·1无约束问题解法7·2内点算法7·3求解大型问题的算法7·4注记参考文献第8章应用8·1模型选择问题8·2分类问题的线性分划中的特征选择8·3模型选择8·4静态图像中球的识别8·5自由曲面的重建问题8·6应用简介8·7核技巧的应用8·8注记参考文献附录A基础知识A·1基本定义A·2梯度和Hesse矩阵A·3方向导数A·4Taylor展开式A·5分离定理附录BHilbert空间B·1向量空间B·2内积空间B·3Hilbert空间B·4算子、特征值和特征向量附录C概率C·1概率空间C·2随机变量及其分布C·3随机变量的数字特征C·4大数定律附录D鸢尾属植物数据集英汉术语对照表

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。