本书为密码编码学与网络安全：原理与实践第五版中文版作者：斯托林斯(WilliamStallings)出版社：电子工业出版社本书概述了密码编码学与网络安全的基本原理和应用技术。
全书主要包括以下几个部分：①对称密码部分讨论了对称加密的算法和设计原则；
②公钥密码部分讨论了公钥密码的算法和设计原则；
③密码学中的数据完整性算法部分讨论了密码学Hash函数、消息验证码和数字签名；
④相互信任部分讨论了密钥管理和认证技术；
⑤网络与因特网安全部分讨论了应用密码算法和安全协议为网络和Internet提供安全；
⑥法律与道德问题部分讨论了与计算机和网络安全相关的法律与道德问题。
目录第0章读者导引0.1本书概况0.2读者和教师导读0.3Internet和Web资源0.4标准第1章概述1.1计算机安全概念1.2OSI安全框架1.3安全攻击1.4安全服务1.5安全机制1.6网络安全模型1.7推荐读物和网站1.8关键术语、思考题和习题第一部分对称密码第2章传统加密技术2.1对称密码模型2.2代替技术2.3置换技术2.4转轮机2.5隐写术2.6推荐读物和网站2.7关键术语、思考题和习题第3章分组密码和数据加密标准3.1分组密码原理3.2数据加密标准3.3DES的一个例子3.4DES的强度3.5差分分析和线性分析3.6分组密码的设计原理3.7推荐读物和网站3.8关键术语、思考题和习题第4章数论和有限域的基本概念4.1整除性和除法4.2Euclid算法4.3模运算4.4群、环和域4.5有限域GF(p)4.6多项式运算4.7有限域GF(2n)4.8推荐读物和网站4.9关键术语、思考题和习题附录4Amod的含义第5章高级加密标准5.1有限域算术5.2AES的结构5.3AES的变换函数5.4AES的密钥扩展5.5一个AES例子5.6AES的实现5.7推荐读物和网站5.8关键术语、思考题和习题附录5A系数在GF(28)中的多项式附录5B简化AES第6章分组密码的工作模式6.1多重加密与三重DES算法6.2电码本模式6.3密文分组链接模式6.4密文反馈模式6.5输出反馈模式6.6计数器模式6.7用于面向分组的存储设备的XTS-AES模式6.8推荐读物和网站6.9关键术语、思考题和习题第7章伪随机数的产生和流密码7.1随机数产生的原则7.2伪随机数发生器7.3使用分组密码的伪随机数产生7.4流密码7.5RC4算法7.6真随机数发生器7.7推荐读物和网站7.8关键术语、思考题和习题第二部分公钥密码第8章数论入门8.1素数8.2费马定理和欧拉定理8.3素性测试8.4中国剩余定理8.5离散对数8.6推荐读物和网站8.7关键术语、思考题和习题第9章公钥密码学与RSA9.1公钥密码体制的基本原理9.2RSA算法9.3推荐读物和网站9.4关键术语、思考题和习题附录9ARSA算法的证明附录9B算法复杂性第10章密钥管理和其他公钥密码体制10.1Diffie-Hellman密钥交换10.2ElGamal密码体系10.3椭圆曲线算术10.4椭圆曲线密码学10.5基于非对称密码的伪随机数生成器10.6推荐读物和网站10.7关键术语、思考题和习题第三部分密码学数据完整性算法第11章密码学Hash函数11.1密码学Hash函数的应用11.2两个简单的Hash函数11.3需求和安全性11.4基于分组密码链接的Hash函数11.5安全Hash算法（SHA）11.6SHA-11.7推荐读物和网站11.8关键术语、思考题和习题附录11A生日攻击的数学基础第12章消息认证码12.1对消息认证的要求12.2消息认证函数12.3对消息认证码的要求12.4MAC的安全性12.5基于Hash函数的MAC：HMAC12.6基于分组密码的MAC：DAA和CMAC12.7认证加密：CCM和GCM12.8使用Hash函数和MAC产生伪随机数12.9推荐读物和网站12.10关键术语、思考题和习题第13章数字签名13.1数字签名13.2ElGamal数字签名方案13.3Schnorr数字签名方案13.4数字签名标准13.5推荐读物和网站13.6关键术语、思考题和习题第四部分相互信任第14章密钥管理和分发14

本书系统介绍了禁忌搜索算法、模拟退火算法、遗传算法、蚁群优化算法、人工神经网络算法和拉格朗日松弛算法等现代优化计算方法的模型与理论、应用技术和应用案例。
全书共7章,第1章是后6章内容的基础,主要介绍算法复杂性的基本概念和启发式算法的评价方法,后6章分别介绍各个现代优化计算方法。
本书可作为数学、管理科学、计算机科学、工业工程等学科中相关优化专业的研究生教材,也可供相关专业研究人员参考。

聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法，同时也是数据挖掘的一个重要算法。
聚类（Cluster）分析是由若干模式（Pattern）组成的，通常，模式是一个度量（Measurement）的向量，或者是多维空间中的一个点。
聚类分析以相似性为基础，在一个聚类中的模式之间比不在同一聚类中的模式之间具有更多的相似性。

项目名称:基于Spark的PSO并行计算编程语言:scala项目内容:将粒子群算法pso实现的了并行,并成功集成了bencmark的测试函数,可以利用该标准的测试函数,来验证算法的性能.测试结果:在benchmark的20个测试函数当中有9个超过decc-g的测试结果注意:本算法会因机器的性能,函数的特性不同执行的效率也不一样,本程序还有很大的改进空间,希望大家可以继续完善.

http://iunbug.appspot.com/ExtJS相关资源中文化（2007年初起）1.备忘1.此版本为ExtJS3.3正式版API的翻译，大体完成了翻译的工作。
我们把当前已完成汉化的公开。
另有基于源码的翻译版本，请到项目站点下载；
2.翻译小组的汉化工作业已暂告一段落了，但接受任何提交的BUG或建议以持续改进。
请点击这里转到Wiki提交BUG或建议。
3.版权协议为CreativeCommons署名-非商业性使用2.5。
2.翻译团队JS堂翻译小组名单：第一期：Frank、甲壳、Nightmare（健坤）、BubbleBeast、虎头虎脑、下一道彩虹（明球）、阿雄、拥抱未来、小骏、夜色温柔、建峰、skywolf、野鹤、端阳、果连、旺财勇士（按QQ群顺序）。
第二期：Frank、Jacky、hahaman、Hibernate3.当前总体进度1.x的文档翻译初完成（2007年中）；
2.x的文档翻译初完成（2008年10月）；
3.x的文档翻译初完成（2009年5月）。
希望有兴趣参与文档翻译质量审核的朋友加入我们。
EXTAPI2Chinese相关事宜具体在论坛帖子。

粒子群优化算法的python实现

群论在物理学中的应用

亲测可用X86-nanoboot-x8632位黑群晖含已经配置好的引导和安装软件完整版

针对解形式为二进制编码形式的问题的粒子群优化算法matlab源码

狼群优化算法，一种新的启发式算法，很适合初学者学习使用，内部有文档说明，可以参考文档进行学习使用，同时对于深层学习具有很好的作用

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。