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

本书系统地论述了神经网络控制、模糊逻辑控制和模型预测控制的基本概念、工作原理、控制算法，以及利用MATLAB语言、MATLAB工具箱函数和Simulink对其实现的方法。

利用Python编写的新安江三水源模型，我们的代码上有填充好的数据,直接在上面修改就好,需要修改的地方都标注出来了,简单方便。

本文是2007年全国大学生数学建模竞赛中国人口发展问题的一等奖获得者，其特点是运用了Leslie模型和蒙特卡罗仿真，角度独到，方法新颖，非常值得一读！

人工蜂群算法是模仿蜜蜂行为提出的一种优化方法，是集群智能思想的一个具体应用，它的主要特点是不需要了解问题的特殊信息，只需要对问题进行优劣的比较，通过各人工蜂个体的局部寻优行为，最终在群体中使全局最优值突现出来，有着较快的收敛速度。
为了解决多变量函数优化问题，Karaboga提出了人工蜂群算法ABC模型（artificialbeecolonyalgorithm）。
本资源是人工蜂群算法的matlab代码，方便大家下载使用

ADS的低噪放模型ATF54143，想要的同学可以下载下来

高性能硬件的快速发展，诸如多核CPU、高带网络、高性能SSD以及各种智能芯片，为新一代性能型全闪SDS提供了发展机遇，裸金属云存储应运而生。
全闪SDS基于全用户态设计（kernelbypass）、polling模型、专核调度策略、端到端NVMf协议，极致发挥裸金属物理性能，实现百微秒级低延迟下的千万级IOPS超高性能。
新一代性能型全闪SDS，为核心业务系统中SDS替换传统存储提供了极好的驱动力，为新兴应用提供了极佳的存储基础设施。

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。

这是一款火灾模拟工程软件！第一个版本的FDS已经开始公开发表在2000年2月。
至目前为止，该模型大约有一半已用于设计的烟雾处理系统和自动喷水灭火/探测器活化研究。
另一半则包括住宅及工业消防重建。
在其整个发展，FDS已着眼于解决现实的问题，消防火灾防护工程，而在同一时间内提供一种工具来学习基本的消防动力学和燃烧。

研究了基于运动想象的皮层脑电信号ECoG的特点,针对BCI2005竞赛数据集I中的ECoG信号,通过提取频带能量获得了想象左手小指及舌头运动时的特征,结合Fisher,SVM-RFE及L0算法对特征进行选择,采用10段交叉验证的方法得到训练数据集在各维特征数下的识别正确率并选出最佳特征组合.结果表明:三种特征选择方法中SVM-RFE算法所选出的特征组合可以获得最低的识别错误率以及最低的特征维数,针对所选出的特征组合,使用训练数据集的特征对线性支持向量机进行训练,使用训练好的模型对测试数据集进行分类,识别正确率可以达到94%.

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。