johnllon的专栏

这是一本针对软件开发人员而编写的密码书籍，可帮助读者学习密码学，安全并高效地实现密码学算法。全人9章，分别论述了ASN.1编码、随机数生成、高级加密标准、散列函数、消息认证码算法、加密和认证模式、大整数算术以及公钥算法等内容。书中每一章都深层次地讨论了内存、大小与速度性能上的权衡，也讨论了这些特定的主题都解决了哪些密码学问题。

要掌握CSS，不需要你才华横溢，也不需要你是编程高手。如果你很有才华也有编程经验，那当然更好。 本书只要求你对HTML和CSS有基本的概念，了解一些最佳实践。然后，你可以通过本书夯实自己的基础，加深自己对CSS的理解。 《CSS设计指南》是一本面向初中级读者的经典设计指南，涵盖HTML5、CSS3和响应式设计。 全书共分8章，前4章分别介绍了HTML标记和文档结构、CSS工作原理、定位元素、字体和文本，对规则、声明、层叠、特指度、选择符等基本概念进行了详细解读。 后4章介绍了页面布局、界面组件，CSS3圆角、阴影、渐变、多背景等视觉设计技巧，最后还对如何实现最前沿的响应式设计进行了通俗易懂的演示。

国内首本全面深入解读C++11新标准的专著，由C++标准委员会代表和IBM XL编译器中国开发团队共同撰写。不仅详细阐述了C++11标准的设计原则，而且系统地讲解了C++11新标准中的所有新语言特性、新标准库特性、对原有特性的改进，以及如何应用所有这些新特性。 　　《华章科技：深入理解C++11：C++11新特性解析与应用》一共8章：第1章从设计思维和应用范畴两个维度对C++11新标准中的所有特性进行了分类，呈现了C++11新特性的原貌；第2章讲解了在保证与C语言和旧版C++标准充分兼容的原则下增加的一些新特性；第3章讲解了具有广泛可用性、能与其他已有的或者新增的特性结合起来使用的、具有普适性的一些新特性；第4章讲解了C++11新标准对原有一些语言特性的改进，这些特性不仅能让C++变得更强大，还能提升程序员编写代码的效率；第5章讲解了C++11在安全方面所做的改进，主要涵盖枚举类型安全和指针安全两个方面的内容；第6章讲解了为了进一步提升和挖掘C++程序性能和让C++能更好地适应各种新硬件的发展而设计的新特性，如多核、多线程、并行编程方面的新特性；第7章讲解了一些颠覆C++一贯设计思想的新特性，如lambda表达式等；第8章讲解了C++11为了解决C++编程中各种典型实际问题而做出的有效改进，如对Unicode的深入支持等。附录中则介绍了C++11标准与其他相关标准的兼容性和区别、C++11中弃用的特性、编译器对C++11的支持情况，以及学习C++11的相关资源。

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Java学习笔记 必看经典 很适合初学者去看

本书从底层原理开始讲起，结合真实的案例向读者详细介绍了Android内核、移植和驱动开发的整个流程。全书分为21章，依次讲解驱动移植的必要性， Goldfish、OMAP内核和驱动解析，显示系统、输入系统、振动器系统、音频系统、视频输出系统的驱动，OpenMax多媒体和多媒体插件框架，传感器，照相机，Wi-Fi，蓝牙和GPS，USB Gadget驱动，Lights光系统和Battery电池系统等。在每一章中，重点介绍了与Android驱动开发相关的底层知识，并对Android源码进行了剖析。

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《CPU自制入门》教读者制作原创的计算机系统。第1章以介绍CPU为主，同时介绍如何制作存储程序与数据的内存、输入与输出的I/O以及将这些模块连接起来的总线，这些模块可以组合成一个简单的计算机系统。为了让这个计算机系统运转起来，第2章介绍电路板的设计和制作。第3章为这个计算机系统编写程序，并上机测试。 《CPU自制入门》可以帮助软件工程师了解硬件与底层，开发出高效代码。硬件工程师可以在该书基础上设计定制硬件，开发高速计算机系统。相信读者可以在本书的阅读过程中，体会到自制计算机系统的乐趣。

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今天，算法涉足的领域已经远远超出了其创造者的预期。特别是进入信息时代以后，算法的应用涵盖金融、医疗、法律、体育、娱乐、外交、文化、国家安全等诸多方面，显现出源于人类而又超乎人类的强大威力。本书是《纽约时报》畅销书作者斯坦纳的又一力作，通过一个又一个引人入胜的故事，向读者介绍了算法掌控世界的真实情况，揭示了“机器人革命”是如何悄然在我们身边发生的。 《算法帝国》适合所有对科技史、信息革命、算法原理、数据分析感兴趣的读者阅读参考。

在有关算法的书中，有一些叙述非常严谨，但不够全面；另一些涉及了大量的题材，但又缺乏严谨性。本书将严谨性和全面性融为一体，深入讨论各类算法，并着力使这些算法的设计和分析能为各个层次的读者接受。全书各章自成体系，可以作为独立的学习单元；算法以英语和伪代码的形式描述，具备初步程序设计经验的人就能看懂；说明和解释力求浅显易懂，不失深度和数学严谨性。 《算法导论(原书第3版)》选材经典、内容丰富、结构合理、逻辑清晰，对本科生的数据结构课程和研究生的算法课程都是非常实用的教材，在IT专业人员的职业生涯中，本书也是一本案头必备的参考书或工程实践手册。 第3版的主要变化： 新增了van Emde Boas树和多线程算法，并且将矩阵基础移至附录。 修订了递归式（现在称为“分治策略”）那一章的内容，更广泛地覆盖分治法。 移除两章很少讲授的内容：二项堆和排序网络。 修订了动态规划和贪心算法相关内容。 流网络相关材料现在基于边上的全部流。 由于关于矩阵基础和Strassen算法的材料移到了其他章，矩阵运算这一章的内容所占篇幅更小。 修改了对Knuth-Morris-Pratt字符串匹配算法的讨论。 新增100道练习和28道思考题，还更新并补充了参考文献。

算法是计算机科学领域最重要的基石之一。算法谜题，就是能够直接或间接地采用算法来加以解决的谜题。求解算法谜题是培养和锻炼算法思维能力一种最有效和最有乐趣的途径。 《算法谜题》是一本经典算法谜题的合集。本书包括了一些古已有之的谜题，数学和计算机科学有一部分知识就发源于此。本书中还有一些较新的谜题，其中有一部分谜题被用作知名IT企业的面试题。全书可分为4个部分，分别是概览、谜题、提示和答案。概览介绍了算法设计的通用策略和算法分析的技术，还附带有不少的实例。谜题部分将谜题按照简单、中等难度和较难三个层级分别列出。提示部分依次给出谜题提示，帮助读者找到正确的解题方向，同时仍然为读者留下了独立求解的空间。答案部分则给出了谜题的详细解答。 《算法谜题》可以为对算法感兴趣的广大读者提供系统丰富而实用的资料，能够帮助读者提升高阶算法思维能力。本书适合计算机专业的高校教师和学生，想要培养和训练算法思维和计算思维的IT专业人士，以及在准备面试的应聘者和面试官阅读参考。

《Scala程序设计(第2版)》通过大量的代码示例，全面介绍Scala这门针对JVM的编程语言，向读者展示了如何高效地利用Scala语言及其生态系统，同时解释了为何Scala是开发高扩展性、以数据为中心的应用程序的理想语言。 本书既适合Scala初学者入门，也适合经验丰富的Scala开发者参考。

该书用了千页的篇幅讲述了五大板块的内容。其中第一篇就由证明到数据型讲述了数学分析的基本内容，该篇幅为计算机科学的开发者们提供了宝贵的推理和逻辑演绎能力。随后在第二篇「结构」中，该书以数论开始讲述，首先就重点介绍了数论的主题整数集的性能，并由此衍生到计算机科学最基础的结构图论（Graphs）或者说是网络（networks）。在随后的两章节中，该书又向我们介绍了计算理论和概率论，这一部分在我们构建机器学习模型时十分重要和有效。 在该书中，作者在第四章着重介绍了对机器学习算法有重要作用的概率论，其中从概率论那一部分的目录和简介可以看出来作者主要讲述了基本的概率定义和数字特征与假设检验基础，随后由这些基本概率论的定义引出了统计学模型，包括中心极限定理，切比雪夫不等式和马尔可夫理论等重要内容。而这些统计学概念和模型却又正好是机器学习的方法基础。下面让我们一起来看看该书的章节目录： I 数学分析（Proofs） 简介（Introduction） 0.1 参考文献（References） 1 什么是证明？（What is a Proof?） 1.1 命题（Propositions） 1.2 谓词（Predicates） 1.3 公理化方法（The Axiomatic Method） 1.4 我们的公理（Our Axioms） 1.5 证明命题的含义（Proving an Implication） 1.6 证明「有且仅有」（Proving an「If and Only If」） 1.7 案例证明（Proof by Cases） 1.8 反证法（Proof by Contradiction） 1.9 证明的实战演练（Good Proofs in Practice） 1.10 参考文献（References） 2 良序原则（The Well Ordering Principle） 2.1 良序证明（Well Ordering Proofs） 2.2 良序证明模式（Template for Well Ordering Proofs） 2.3 素数因子分解（Factoring into Primes） 2.4 良序集合（Well Ordered Sets） 3 逻辑公式（Logical Formulas） 3.1 命题中的命题（Propositions from Propositions） 3.2 计算机程序中的命题逻辑（Propositional Logic in Computer Programs） 3.3 等价性和有效性（Equivalence and Validity） 3.4 命题的代数（The Algebra of Propositions） 3.5 SAT 问题（The SAT Problem） 3.6 谓词公式（Predicate Formulas） 3.7 参考文献（References） 4 数学上的数据类型（Mathematical Data Types） 4.1 集合（Sets） 4.2 序列（Sequences） 4.3 函数（Functions） 4.4 二元关系（Binary Relations） 4.5 有限基数（Finite Cardinality） 5 简介（Induction） 5.1 一般归纳法（Ordinary Induction） 5.2 强归纳法（Strong Induction） 5.3 强归纳法、一般归纳法和良序法（Strong Induction vs. Induction vs. Well Ordering） 6 状态机（State Machines） 6.1 状态和转换（States and Transitions） 6.2 不变量原则（The Invariant Principle） 6.3 部分正确性和终止（Partial Correctness & Termination） 6.4 稳定婚姻问题（The Stable Marriage Problem） 7 递归数据型（Recursive Data Types） 7.1 递归定义和结构归纳法（Recursive Definitions and Structural Induction） 7.2 Matched Brackets 字符串（Strings of Matched Brackets） 7.3 非负整数递归函数（Recursive Functions on Nonnegative Integers） 7.4 算术表达式（Arithmetic Expressions） 7.5 递归数据型在计算机科学中的简介（Induction in Computer Science） 8 无限集（Infinite Sets） 8.1 无限基数集（Infinite Cardinality） 8.2 停止问题（The Halting Problem） 8.3 集合的逻辑（The Logic of Sets） 8.4 这些真的有效吗？（Does All This Really Work?） II 结构（Structures） Introduction 9 数论（Number Theory） 9.1 可分性（Divisibility） 9.2 最大公约数（The Greatest Common Divisor） 9.3 神秘的素数（Prime Mysteries） 9.4 算术的基本定理（The Fundamental Theorem of Arithmetic） 9.5 Alan Turing 9.6 模运算（Modular Arithmetic） 9.7 余数运算（Remainder Arithmetic） 9.8 Turing's Code (Version 2.0) 9.9 乘法逆运算和消除（Multiplicative Inverses and Cancelling） 9.10 欧拉定理（Euler's Theorem） 9.11 RSA 公钥加密（RSA Public Key Encryption） 9.12 SAT 与它有什么关系？（What has SAT got to do with it?） 9.13 参考文献（References） 10 有向图和部分排序（Directed graphs & Partial Orders） 10.1 顶点度（Vertex Degrees） 10.2 步长与路径（Walks and Paths） 10.3 临近矩阵（Adjacency Matrices） 10.4 Walk Relations 10.5 有向非循环图标和时序（Directed Acyclic Graphs & Scheduling） 10.6 局部排序（Partial Orders） 10.7 通过集合遏制表征局部排序（Representing Partial Orders by Set Containment） 10.8 线性排序（Linear Orders） 10.9 乘积排序（Product Orders） 10.10 等价关系（Equivalence Relations） 10.11 关系属性总结（Summary of Relational Properties） 11 通信网络（Communication Networks） 11.1 路由（Routing） 11.2 Routing Measures） 11.3 网络设计（Network Designs） 12 简单图（Simple Graphs） 12.1 Vertex Adjacency and Degrees） 12.2 美国性别人口统计（Sexual Demographics in America） 12.3 一些常见的图（Some Common Graphs） 12.4 同构（Isomorphism） 12.5 二部图&匹配（Bipartite Graphs & Matchings） 12.6 Coloring 12.7 Simple Walks 12.8 连接（Connectivity） 12.9 森林和树（Forests & Trees） 12.10 References 13 平面图（Planar Graphs） 13.1 在平面中绘制图（Drawing Graphs in the Plane） 13.2 平面图的定义（Definitions of Planar Graphs） 13.3 欧拉公式（Euler's Formula） 13.4 在平面图中限定边的数量（Bounding the Number of Edges in a Planar Graph） 13.5 Returning to K5 and K3;3 13.6 Coloring Planar Graphs 13.7 Classifying Polyhedra 13.8 平面图的另一种特征化（Another Characterization for Planar Graphs） III 计数（Counting） Introduction 14 逼近求和（Sums and Asymptotics） 14.1 养老金的价值（The Value of an Annuity） 14.2 幂级数求和 Sums of Powers） 14.3 逼近求和（Approximating Sums） 14.4 Hanging Out Over the Edge） 14.5 乘积（Products） 14.6 Double Trouble 14.7 渐进的符号表示（Asymptotic Notation） 15 基数法则（Cardinality Rules） 15.1 由计算另一项计算该项（Counting One Thing by Counting Another） 15.2 计算序列（Counting Sequences） 15.3 广义乘积法则（The Generalized Product Rule） 15.4 除法法则（The Division Rule） 15.5 子集计算（Counting Subsets） 15.6 重复序列（Sequences with Repetitions） 15.7 Counting Practice: Poker Hands 15.8 鸽巢原理（The Pigeonhole Principle） 15.9 包含与排斥（Inclusion-Exclusion） 15.10 组合证明（Combinatorial Proofs） 15.11 References 16 母函数（Generating Functions） 16.1 无穷级数（Infinite Series） 16.2 使用母函数进行计数（Counting with Generating Functions） 16.3 部分分式（Partial Fractions） 16.4 求解线性递归（Solving Linear Recurrences） 16.5 形式幂级数（Formal Power Series） 16.6 References IV 概率论（Probability） Introduction 17 事件和概率空间（Events and Probability Spaces） 17.1 Let's Make a Deal 17.2 四步法（The Four Step Method） 17.3 Strange Dice 17.4 生日原则（The Birthday Principle） 17.5 集合论和概率论（Set Theory and Probability） 17.6 References 18 条件概率（Conditional Probability） 18.1 Monty Hall Confusion 18.2 定义和符号（Definition and Notation） 18.3 条件概率的四步法（The Four-Step Method for Conditional Probability） 18.4 为什么树状图如此有效（Why Tree Diagrams Work） 18.5 全概法则（The Law of Total Probability） 18.6 辛普森悖论（Simpson's Paradox） 18.7 独立性（Independence） 18.8 相互独立性（Mutual Independence） 18.9 概率与置信度（Probability versus Confidence） 19 随机变量（Random Variables） 19.1 随机样本（Random Variable Examples） 19.2 独立性（Independence） 19.3 分布函数（Distribution Functions） 19.4 期望（Great Expectations） 19.5 线性期望（Linearity of Expectation） 20 平均偏差（Deviation from the Mean） 20.1 马尔可夫定理（Markov‘s Theorem） 20.2 切比雪夫定理（Chebyshev's Theorem） 20.3 方差的性质（Properties of Variance） 20.4 随机样本估计（Estimation by Random Sampling） 20.5 估计置信度（Confidence in an Estimation） 20.6 随机变量加和（Sums of Random Variables） 20.7 Really Great Expectations 21 随机步（Random Walks） 21.1 Gambler’s Ruin 21.2 图表中的随机步（Random Walks on Graphs） V Recurrences Introduction 22 Recurrences 22.1 The Towers of Hanoi 22.2 Merge Sort 22.3 Linear Recurrences 22.4 Divide-and-Conquer Recurrences 22.5 A Feel for Recurrences 参考书目（Bibliography） 符号词汇表（Glossary of Symbols） 索引（Index）

如果你是一名IT工程师，CTO希望你在一周内提交一份公司未来IT系统基础架构的初步建议； 如果你是一位IT营销人员，客户需要你在一周内向他汇报未来大数据系统的大致技术方向； …… 在这个信息严重过剩的时代，一周内从浩渺的技术细节的海洋中抓住关键的技术脉络，并进一步提出有一定理论依据的技术思考，这几乎是不可能完成的任务。 您是否想过阅读一本关于大数据的图书帮助解决如上问题？ 浩如烟海的大数据领域图书可以大致归纳为三类：第一类是描述大数据的应用前景与社会意义；第二类是研讨大数据作为一个大型IT系统的系统架构与技术架构；第三类是研讨大数据领域的具体技术，例如HADOOP相关的编程等。 对于需要快速掌握大数据系统技术脉络，或者是需要对未来IT系统做系统思考的技术工作者来说，最需要的是第二类图书所提供的系统化知识。但目前业界大数据相关的书籍与资料，大多是第一类与第三类，第二类非常稀少，以至于某些希望开展大数据课程教学的高校难以找到合适的教材与参考数据。通过阅读本书，您将可以迅速建立大数据技术架构相关的知识与脉络，而不是迷失在浩如烟海的知识细节中。 本书的目的就是为了帮助读者在最短的时间内，系统地把握大数据相关的技术框架，建立系统架构级别的技术思考能力与原则。本书适用于企业的IT与大数据的从业人员，IT与大数据相关的销售人员，企业的首席技术官（CTO）、首席信息官（CIO），由于本书在大数据知识具备系统性，也可以作为高校大数据方面课程的教材或辅导书。

本书共分为11章。第1章涵盖各种操作系统的安装步骤，介绍了人类视觉系统，以及计算机视觉中的各种主要内容；第2章讨论如何在OpenCV中读/写图像和视频，并且介绍如何使用CMake建立一个项目；第3章介绍如何通过创建一个图形化用户界面和鼠标事件检测器来实现交互式应用程序；第4章探索直方图和过滤器，也演示了如何卡通化图像；第5章描述了各种图像的预处理技术，如去除噪声、阈值，以及轮廓分析；第6章处理目标识别和机器学习，并学习如何使用支持向量机建立一个目标分类系统；第7章讨论了人脸检测和Haar级联，并解释如何使用这些方法来检测人脸的各个部分；第8章探索背景差分、视频监控和形态学图像操作，并描述了它们如何彼此关联；第9章介绍如何使用不同的技术跟踪目标，如基于颜色和基于特征；第10章介绍光学字符识别、文本分割和TesseractOCR引擎；第11章深入研究TesseractOCR引擎，介绍如何将它应用于文本检测、提取和识别。

本书分为“算法篇”和“实现篇”两大部分。算法篇介绍了标记-清除算法、引用计数法、复制算法、标记-压缩算法、保守式GC、分代垃圾回收、增量式垃圾回收、RC Immix算法等几种重要的算法；实现篇介绍了垃圾回收在Python、DalvikVM、Rubinius、V8等几种语言处理程序中的具体实现。

本书首先讲解了什么是系统，什么是系统架构，并从形式和功能两个方面讲解了如何分析系统。之后开始讲解如何创建良好的系统架构。在将概念演化为架构的过程中，架构师需要对系统进行分解，以看清这些组件的结构以及它们之间的交互情况，因此需要根据一些衡量指标来构建权衡空间，以便使用优化算法找出优势较大的架构。

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本书全面介绍了Go语言的特点、安装部署环境、工程规范、工具链、语言语法、并发编程模型以及在多个编程实战中的应用，重点阐述了Go语言并发编程模型和机制。本书共分为四个部分，介绍了Go语言编程环境搭建、Go语言基础编程、Go语言并发编程方法及其原理，以及使用Go语言开发的应用系统的案例讲解。 　　本书适用于有一定计算机编程基础的从业者以及对Go语言编程感兴趣的爱好者，非常适合作为Go语言编程进阶教程。

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云计算概念诞生至今已发展了约七年的时间。这七年来，相比云计算诞生初期，云计算技术条件、行业和市场环境均发生了巨大变化，广大读者对云计算的认知需求也从当初的粗浅概念阶段，发展到希望深度探索的阶段。本书以云计算架构技术为核心，从讨论云计算发展为起点，围绕云计算架构涉及的核心技术与商业实践进行展开。论及的核心技术包括计算、存储、网络、数据、管理、接入、安全等，涵盖了云计算的最新趋势、原理、特性与实践。本书适用于企业IT部门首席信息官、IT主管、IT技术工程师、技术类人员、IT技术公司员工、互联网公司员工、教育机构师生等。

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Shell是用户与内核进行交互操作的一种接口，是Linux 最重要的软件之一，目前最流行的Shell 称为bash Shell。bash Shell 脚本编程以其简洁、高效而著称，多年来成为Linux 程序员和系统管理员解决实际问题的利器。 《Linux Shell编程从初学到精通（第2版）》结合大量的示例，系统、全面地介绍了bash Shell 脚本编程的语法、命令、技巧、调试等内容，在书中还有很多练习可以引导读者思考，力求使读者掌握Linux bash Shell 编程的所有特性。本书结构清晰、易教易学、实例丰富、可操作性强、学以致用，对易混淆和实用性强的内容进行了重点提示和讲解，并配有光盘，光盘中提供书中出现的所有脚本文件、各章的讲解PPT，以及各章的讲解录像。 《Linux Shell编程从初学到精通（第2版）》面向广大工程技术工作者，既可作为高等学校的教师和相关专业学生的教材，又可作为各类培训班的培训教程。

《图灵程序设计丛书：HTML5权威指南》是系统学习网页设计的权威参考图书。《图灵程序设计丛书：HTML5权威指南》分为五部分：第一部分介绍学习《图灵程序设计丛书：HTML5权威指南》的预备知识和HTML、CSS和JavaScript的最新进展；第二部分讨论HTML元素，并详细说明了HTML5中新增和修改的元素；第三部分阐述CSS，涵盖了所有控制内容样式的CSS选择器和属性，并辅以大量代码示例和图示；第四部分介绍DOM，剖析如何用JavaScript操纵HTML内容；第五部分讲解Ajax、多媒体和canvas元素等HTML5高级特性。《图灵程序设计丛书：HTML5权威指南》面向初学者和中等水平Web开发人员，是牢固掌握HTML5、CSS3和JavaScript的必读之作。

《Linux典藏大系：Linux从入门到精通（第2版）》共29章，分为7篇。内容包括Linux概述、Linux安装、Linux基本配置、桌面环境基本操作、Shell基本命令、文件和目录管理、软件包管理、磁盘管理、用户与用户组管理、进程管理、网络配置、浏览网页、收发邮件、文件传输和共享、远程登录、多媒体应用、图像浏览和处理、打印机配置、办公软件的使用、Linux编程工具、Shell编程、服务器基础知识、Apache服务器、vsftpd服务器、Samba服务器、NFS服务器、任务计划、防火墙和网络安全、病毒和木马防范等。 《Linux典藏大系：Linux从入门到精通（第2版）》适合广大Linux初中级用户、开源软件爱好者和大专院校学生阅读，同时也非常适合准备从事Linux下开发的各类人员。

《Kali渗透测试技术实战》由国际著名信息安全专家写作，融合了作者多年的工作经验，不仅讲解了Kali Linux的安装、配置等基础知识，还详细描述了渗透测试实验环境的搭建和完整生命周期的五个阶段，并通过大量实例，详细说明Kali的主要工具及具体使用方法，为读者快速掌握Kali渗透测试提供翔实的指导。 　　全书共11章：第1章简要说明全书内容、常用术语和Kali发展史等；第2章主要介绍在大多数电脑上如何安装Kali；第3章涵盖Kali系统中软件包管理的基础技能；第4章描述网络的基础知识，以及如何在Kali中配置网络；第5章详细讲解如何利用虚拟化技术搭建渗透测试环境；第6章介绍渗透测试生命周期的五个阶段：侦察、扫描、渗透、维持访问和报告；第7章将会解释渗透测试周期中信息收集阶段的基本概念；第8章介绍在扫描阶段用到的概念和基本工具，包括Nmap、Hping和Nessus；第9章介绍攻击载体与攻击类型、Kali Linux自带的渗透工具集，并对Metasploit进行了详细介绍；第10章讲解与目标系统持续访问有关的实施漏洞利用的方法；第11章讲解如何撰写渗透测试报告。 　　本书详细介绍了最新发布的符合国际事实标准的Linux渗透测试工具——Kali。书中不仅详细描述如何寻找、下载、安装并个性化定制Kali Linux等基础知识，还系统讲解如何配置网络组件，如何使用存储设备和系统服务，如DHCP和Web服务，以及怎样使用Kali完成渗透测试周期的各个阶段。为了更贴近实践，本书通过丰富的示例，详细讲解了渗透测试生命周期各个阶段所使用的主要工具。本书内容实用，讲解清晰，适合信息安全专业人员、黑客爱好者、系统管理员、网络管理员、初/中级渗透测试工程师，以及主修信息安全专业的学生参考阅读。

《Python开发实战》来自真正的开发现场，是BePROUD公司众多极客在真实项目中的经验总结。 日本BePROUD股份有限公司从Python的环境搭建讲起，介绍了Web应用开发方法、任务管理，以及评审、测试及高效部署、服务器调试等内容，尽可能网罗了Python开发流程中所涉及的方方面面。在这里，Python仅仅是一个载体，很多知识点在非Python下也适用，这也是本书最大的特色所在。 《Python开发实战》适合有一定基础的Python开发者，以及使用PHP或Ruby进行网页开发的读者阅读。

Arduino是一个注重实际动手操作的产品，所以本书以实际应用为纽带将各个章节联系起来。《Arduino开发实战指南：AVR篇》首先介绍Arduino的一些基础知识，接着针对具体应用介绍了一些扩展板以及Arduino扩展库，最后应用之前的内容完成了具有视频监控功能的履带车、遥控机械臂以及双足机器人的制作。 《Arduino开发实战指南：AVR篇》内容循序渐进，图文并茂，可以带领读者走入Arduino的精彩世界。本书适合电子专业、交互设计专业、新媒体技术专业学生阅读，也可以作为所有电子爱好者开展Arduino制作项目的参考手册。

这是一本针对软件开发人员而编写的密码书籍，可帮助读者学习密码学，安全并高效地实现密码学算法。全人9章，分别论述了ASN.1编码、随机数生成、高级加密标准、散列函数、消息认证码算法、加密和认证模式、大整数算术以及公钥算法等内容。书中每一章都深层次地讨论了内存、大小与速度性能上的权衡，也讨论了这些特定的主题都解决了哪些密码学问题。

本书是一本经典的人工智能教材，全面阐述了人工智能的基础理论，有效结合了求解智能问题的数据结构以及实现的算法，把人工智能的应用程序应用于实际环境中，并从社会和哲学、心理学以及神经生理学角度对人工智能进行了独特的讨论。新版中增加了对“基于随机方法的机器学习”的介绍，并提出了一些新的主题，如涌现计算、本体论、随机分割算法等。 本书适合作为高等院校计算机专业人工智能教材，也可供人工智能领域的研究者及相关工程技术人员参考。 本书是一本经典的人工智能教材，全面阐述了人工智能的基础理论，有效结合了求解智能问题的数据结构以及实现的算法，把人工智能的应用程序应用于实际环境中，并从社会和哲学、心理学以及神经生理学角度对人工智能进行了全面的讨论。 本版新增内容 ·新增一章，介绍用于机器学习的随机方法，包括一阶贝叶斯网络、各种隐马尔可夫模型、马尔可夫随机场推理和循环信念传播。 ·介绍针对期望最大化学习以及利用马尔可夫链蒙特卡罗抽样的结构化学习的参数选择，强化学习中马尔可夫决策过程的利用。 ·介绍智能体技术和本体的使用。 ·介绍自然语言处理的动态规划（Earley语法分析）以及Viterbi等其他概率语法分析技术。 ·书中的许多算法采用Prolog、LISP和Java语言来构建。">本书是一本经典的人工智能教材，全面阐述了人工智能的基础理论，有效结合了求解智能问题的数据结构以及实现的算法，把人工智能的应用程序应用于实际环境中，并从社会和哲学、心理学以及神经生理学角度对人工智能进行 [更多]