本源码适合大学计算机信息安全、密码学等相关专业本科生及研究生作为教学辅助示例代码，也可作为密码学科科研工作人员二次开发，禁止传播、使用和用于商业用处。
　祖冲之算法集是由我国学者自主设计的加密和完整性算法，包括祖冲之算法、加密算法128-EEA3和完整性算法128-EIA3，已经被国际组织3GPP推荐为4G无线通信的第三套国际加密和完整性标准的侯选算法。
由中国科学院软件研究所信息安全国家重点实验室和中国科学院研究生院DCS中心联合主办的《第一届祖冲之算法国际研讨会》将于2010年12月2至3在北京召开。
本次国际研讨会对于加强祖冲之算法研究分析成果的国内和国际交流，扩大祖冲之算法的公开平评估范围，加强祖冲之算法的安全性评估力度，进而推进祖冲之算法4G通信国际加密标准的进度具有重要的现实意义。
　　据了解，在日本福冈召开的第53次3GPP系统架构组会议上，我国祖冲之密码算法（ZUC）被批准成为新一代宽带无线移动通信系统（LTE）国际标准。
祖冲之密码算法的名字源于我国古代数学家祖冲之，祖冲之算法集是由我国学者自主设计的加密和完整性算法，是一种流密码。
它是两个新的LTE算法的核心，这两个LT

数据结构（C语言版）在选材与编排上，贴近当前普通高等院校“数据结构”课程的现状和发展趋势，符合新研究生考试大纲，内容难度适度，突出实用性和应用性。
全书共7章，内容包括绪论，线性表，栈和队列，串、数组和广义表，树和二叉树，图，查找和排序。
全书采用类C语言作为数据结构和算法的描述语言。
数据结构是带有结构特性的数据元素的集合，它研究的是数据的逻辑结构和数据的物理结构以及它们之间的相互关系，并对这种结构定义相顺应的运算，设计出相应的算法，并确保经过这些运算以后所得到的新结构仍保持原来的结构类型。
简而言之，数据结构是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合，即带“结构”的数据元素的集合。
“结构”就是指数据元素之间存在的关系，分为逻辑结构和存储结构。
数据的逻辑结构和物理结构是数据结构的两个密切相关的方面，同一逻辑结构可以对应不同的存储结构。
算法的设计取决于数据的逻辑结构，而算法的实现依赖于指定的存储结构。

MATLAB智能算法30个案例分析（第二版）电子版:作者：史峰王辉郁磊胡斐《MATLAB智能算法30个案例分析》采用案例方式，以智能算法为主线，讲解了遗传算法、免疫算法、退火算法、粒子群算法、鱼群算法、蚁群算法和神经网络算法等最常用的智能算法的MATLAB实现。
本书共给出30个案例，每个案例都是一个使用智能算法解决问题的具体实例，所有案例均由理论讲解、案例背景、MATLAB程序实现和扩展阅读四个部分组成，并配有完整的原创程序，使读者在掌握算法的同时更能快速提高使用算法求解实际问题的能力。
本书可作为本科毕业设计、研究生项目设计、博士低年级课题设计参考书籍，同时对广大科研人员也有很高的参考价值。

《自适应盲均衡技术》初次以水声信道为主要研究对象，以恢复原发射序列为主要目标，利用先进的信号处理理论，系统地论述了水声信道盲均衡理论、算法与应用等方面的研究。
在分析水声信道特点、盲均衡意义与发展进程及盲均衡基础理论之后，详尽论述了基于变步长的常数模盲均衡、基于不同误差测度函数的盲均衡、基于高阶统计量的盲均衡、基于统计特性均衡准则的盲均衡、基于不同切换准则的双模式盲均衡、基于分数间隔的盲均衡等技术。
《自适应盲均衡技术》是国内首部系统论述水声信道盲均衡的专著，内容系统、全面、新颖，理论与应用相结合。
适合于从事信息与通信工程领域的科技工作者研读，也可作为高等学校各相关专业研究生的参考书[1]。

读者调用案例的时候，只要把案例中的数据换成自己需要处理的数据，即可实现自己想要的网络。
如果在实现过程中有任何疑问，可以随时在MATLAB中文论坛与作者交流，作者每天在线，有问必答。
该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序)，包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络;还包含PSO(粒子群)、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。
该书另有31个配套的教学视频帮助读者更深入地了解神经网络。
本书可作为本科毕业设计、研究生项目设计、博士低年级课题设计参考书籍，同时对广大科研人员也有很高的参考价值。
图书目录第1章P神经网络的数据分类--语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模--非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络--非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优--非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计--公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法--多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN的数据预测--基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆--数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类--高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化--旅行商问题优化计算第12章SVM的数据分类预测--意大利葡萄酒种类识别第13章SVM的参数优化--如何更好的提升分类器的功能第14章SVM的回归预测分析--上证指数开盘指数预测第15章SVM的信息粒化时序回归预测--上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第16章自组织竞争网络在模式分类中的应用--患者癌症发病预测第17章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第18章Elman神经网络的数据预测--电力负荷预测模型研究第19章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第20章神经网络变量筛选--基于BP的神经网络变量筛选第21章LVQ神经网络的分类--乳腺肿瘤诊断第22章LVQ神经网络的预测--人脸朝向识别第23章小波神经网络的时间序列预测--短时交通流量预测第24章模糊神经网络的预测算法--嘉陵江水质评价第25章广义神经网络的聚类算法--网络入侵聚类第26章粒子群优化算法的寻优算法--非线性函数极值寻优第27章遗传算法优化计算--建模自变量降维第28章基于灰色神经网络的预测算法研究--订单需求预测第29章基于Kohonen网络的聚类算法--网络入侵聚类第30章神经网络GUI的实现--基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类

本书以作者在清华大学讲授“小波分析及其工程应用”课程的讲义为基础，深入浅出地阐述了小波的基本理论及其应用技术。
在努力保持小波理论数学严谨性的同时，着力从工程技术角度阐述小波技术及其应用。
旨在突破小波分析的数学障碍，显现其实用的本质。
让小波分析方法和傅里叶分析一样，成为一种基础的、普及的、容易被广大读者掌握和应用的数学工具。
主要内容包括：离散小波的构造，离散小波变换、快速实现算法及其在图像压缩和信号去噪中的应用；
连续小波变换及其局部化时频分析技术；
二进小波变换、快速算法及其在信号奇异性检测、信号表示、图像多尺度边缘提取和信号去噪中的应用；
小波包变换及其在信号去噪、特征提取和非平稳信号毛病诊断等领域中的应用；
区间上的B样条半正交小波及其在曲线多分辨表示和编辑中的应用。
　　本书可以作为大学本科高年级和研究生的“小波分析及其应用”课程的教材，也可以供从事相关领域研究与应用的专业人士作为参考。

泛函分析史作者:迪厄多内出版社:高等教育出版社译者:曲安京出版年:2016-7-1页数:209定价:CNY49.00装帧:平装丛书:数学概览ISBN:9787040454949泛函分析的历史表明，泛函分析是代数学和拓扑学相互结合的产物，它的演变发展遭到这两大数学分支的影响。
显而易见，泛函分析已经涵盖了现代分析中相当大的一部分，特别是偏微分方程理论。
本书共分为九章，第一章主要讨论线性微分方程和施图姆-刘维尔问题。
第二章讨论了“密码积分”方程，包括狄利克雷原理和贝尔-诺依曼方法。
第三章讨论薄膜振动方程，包括庞加莱的贡献和H.A.施瓦茨1885年的论文。
第四章讨论了无穷维思想。
其他几章分别为：第五章介绍至关重要的几年和希尔伯特空间的定义，包括弗雷德霍姆的发现和希尔伯特的贡献；
第六章讨论对偶和赋范空间的定义，包括哈恩-巴拿赫定理和滑脊方法与贝尔纲；
第七章讲述1900年后的谱理论，包括F.里斯、希尔伯特、冯•诺依曼、外尔和卡莱曼的理论和工作；
第八章讨论局部凸空间和广义函数论；
第九章介绍泛函分析在微分方程和偏微分方程中的应用。
本书可供数学和统计专业的本科生、研究生和教师阅读，也可供相关研究领域的工作者和数学史学者参考。

对CSV个性化读写操作，内部包含多个函数。
以机场数据为例，融合多个CSV文件进行数据的筛选、婚配、读写。
其中，也包含了数据预处理、最少量登机口、飞机-登机口婚配、最短流程时间验证、最短换乘时间验证。
具体可参考2018年全国研究生数学建模竞赛F题

本书不只适用于同等学力申请“信息与通信工程”硕士学位的人员，亦可作为相关专业研究生、攻读工程硕士学位人员或高年级本科生选修课教材，还可供有关专业教师和科技人员参考。

电气工程专业强电方向必学课程，是学习现代电力系统分析的最佳教材，受到电气学子不断青睐。
但是此教材已经没有再版，所以分享电子档，为广大研究生同行造福。

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。