Artificial Neural Networks人工神经网络 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Dutch, W.; Duch, Wlodzislaw; Oja, Erkki

出品人:

页数:1045

译者:

出版时间:2005-10

价格:1107.40元

装帧:

isbn号码:9783540287551

丛书系列:

图书标签:

• 人工智能
• 机器学习
• 深度学习
• 神经网络
• 模式识别
• 算法
• 计算智能
• 数据挖掘
• 生物启发计算
• 优化算法

图书简介：深入探索信息时代的基石——现代密码学原理与实践 书名：《现代密码学：从基础理论到前沿应用》 内容简介 本书旨在为读者构建一个全面、深入且富有实践指导意义的现代密码学知识体系。密码学，作为信息安全领域的核心支柱，不仅是保障数据传输和存储机密性、完整性与真实性的关键技术，更是支撑电子商务、网络通信、数字身份认证乃至国家安全的基础科学。本书摒弃了纯粹的数学推导堆砌，力求在严谨的理论深度与直观的工程实践之间找到完美的平衡点，使读者能够真正理解并掌握密码学在当今数字世界中的运作机制与前沿趋势。 全书结构清晰，逻辑递进，从密码学的历史溯源和基本定义出发，逐步深入到现代密码学体系的各个核心模块。 第一部分：密码学的理论基石与经典范式 本部分首先回顾了密码学的发展脉络，从古典密码（如凯撒密码、维吉尼亚密码）的原理和局限性入手，为读者建立密码学思维的起点。随后，我们将正式进入现代密码学的核心——香农的信息论基础和计算复杂性理论在密码学中的应用。我们详细阐述了信息熵、完美保密性（One-Time Pad的理论意义与实际应用难题）以及不可逆函数（Trapdoor Function）的概念，这是理解公钥密码学的关键。 接着，本部分将深入讲解对称加密算法。重点剖析了分组密码的结构，包括费斯妥网络（Feistel Network）和取代-置换网络（SPN）的设计思想。DES算法作为历史性的里程碑将被透彻分析，特别是其S盒和P盒的设计哲学。随后，本书将聚焦于当今的主流标准——AES（Rijndael）算法。我们将逐层解析AES的轮函数、字节替代、行移位和轮密钥加过程，并探讨其针对侧信道攻击的抗性设计。同时，流密码（Stream Ciphers）的原理，如基于线性反馈移位寄存器（LFSR）的生成器及其改进方案，也会被详细介绍，并讨论其在实时通信中的优势。 第二部分：公钥密码学的革命与数学难题 公钥密码学是现代密码学的灵魂。本部分将重点攻克这一领域的理论基础和实际应用。我们将详尽阐述公钥密码系统的三大支柱：RSA算法、Diffie-Hellman密钥交换以及椭圆曲线密码学（ECC）。 对于RSA，本书不仅会讲解基于大整数因子分解困难性的原理，还会深入探讨其安全性参数的选择、填充方案（PKCS1 v1.5和OAEP）的必要性及其对防止填充攻击（如Bleichenbacher攻击）的作用。 在椭圆曲线密码学（ECC）部分，我们将侧重于椭圆曲线上的点乘运算及其背后的椭圆曲线离散对数问题（ECDLP）的难度。我们将对比不同域（素数域和二元域）上ECC的实现，并详细分析ECDH（密钥交换）和ECDSA（数字签名算法）的构造，解释为何ECC能在更短的密钥长度下提供与RSA相当的安全强度。 第三部分：完整性、认证与哈希函数 数据安全不仅关乎保密，更关乎真实性与完整性。本部分专注于密码学原语中用于校验和身份验证的部分。我们将深入探讨密码学哈希函数的设计原理，从MD5、SHA-1的缺陷和淘汰，到SHA-2族（SHA-256/512）的Merkle-Damgård结构，再到SHA-3（Keccak）的全新海绵结构。本书将着重分析抗碰撞性、原像攻击抵抗性的理论要求。 在此基础上，本书将系统介绍消息认证码（MAC）和基于哈希的消息认证码（HMAC）。此外，数字签名的构造将被全面解析，包括基于RSA的签名、基于ECC的签名（ECDSA），以及更高效、更具前瞻性的后量子签名方案（如基于格的签名）的设计思想概述。 第四部分：应用层安全协议与前沿挑战 理论知识的价值在于应用。本部分将目光投向信息世界中与我们息息相关的安全协议。我们将详尽剖析TLS/SSL协议的握手过程（包括Client Hello到Certificate Verify的每一步），解释其如何融合对称加密、非对称加密和数字签名来构建一个安全的通信隧道。读者将理解为什么TLS 1.3相较于旧版本进行了如此重大的安全性和性能优化。 此外，本书将紧跟技术前沿，专门开辟章节探讨新兴的安全需求： 1. 后量子密码学（PQC）：针对量子计算机对现有RSA/ECC的威胁，我们将详细介绍基于格、基于编码、基于哈希和基于多变量的多项式等PQC候选方案的基本数学困难性，并对比NIST标准化的进展。 2. 零知识证明（ZKP）：重点阐述其基本概念（完备性、可靠性、零知识性），并深入解读zk-SNARKs和zk-STARKs的构造原理和在区块链隐私保护中的实际应用。 3. 安全多方计算（MPC）与同态加密（HE）：讨论如何在不泄露各自数据的前提下进行联合计算，以及如何在加密数据上直接进行运算的能力，展望其在数据联邦和隐私保护分析中的巨大潜力。 面向读者 本书适合具有一定离散数学和基础计算机科学背景的读者。它不仅是高等院校信息安全、计算机科学专业本科生和研究生的核心参考教材，也是软件工程师、网络架构师、安全从业人员以及对数字世界深层安全机制感兴趣的专业人士的必备工具书。阅读本书后，读者将能够自信地评估现有加密系统的安全性，设计健壮的安全架构，并跟进密码学领域的最新研究方向。本书致力于将晦涩的数学概念转化为清晰的工程实践指南，确保知识的“可操作性”。

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这本厚重的《人工智能：现代方法》真是一部巨著，内容之详实，结构之清晰，简直令人惊叹。我尤其欣赏它在基础概念阐述上的严谨性，从符号逻辑到概率图模型的过渡是如此的自然流畅。读到关于搜索算法的部分时，我仿佛回到了大学课堂，但比书本上的讲解更深入、更具洞察力。作者并没有停留在理论层面，而是大量引入了实际案例和应用场景，让我能直观地感受到这些理论是如何被转化为解决现实世界问题的工具的。比如，在处理不确定性问题时，贝叶斯推理的章节讲解得极其透彻，它不仅解释了“如何做”，更深入剖析了“为什么这样做是最好的选择”，这对于希望在复杂系统中做出决策的工程师和研究人员来说，是无价的财富。再者，书中对知识表示和推理系统的构建过程的描绘，简直是一份精密的蓝图，它展示了如何将人类的常识和领域知识系统地融入机器智能之中。这本书的参考文献部分也是一个宝库，为我后续深入研究指明了清晰的方向。即便我对某些高级主题已有初步了解，重读这些章节后，总能发掘出新的理解层次。

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很少有书籍能像《认知科学导论：心智的科学》这样，在我阅读体验中产生如此强烈的跨学科碰撞感。这本书完美地扮演了连接心理学、语言学、哲学和计算机科学的桥梁角色。它没有局限于某一种单一的理论模型，而是展现了认知科学领域的多样性和激烈争论。我对其中关于“具身认知”（Embodied Cognition）的章节印象最为深刻，它挑战了传统上将心智视为纯粹信息处理系统的观点，强调了身体与环境在心智形成中的核心作用。书中对人类语言习得的讨论，也引发了我对自然语言处理（NLP）中符号主义与连接主义优劣的再思考。作者的论述风格非常开放，善于提出深刻的问题而非急于给出终极答案，这种鼓励读者进行批判性思考的氛围，是这本书最宝贵的财富。它迫使我跳出自己熟悉的编程思维定式，去从更广阔的“智能”角度审视我们所做的一切。

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最近拜读的《机器人学导论：运动、控制与感知》一书，为我描绘了一个完整、且充满机械美感的机器人世界。它不像某些侧重于高层决策的AI书籍，而是扎根于物理世界，从最基本的刚体运动学讲起。章节的组织极具匠心，从描述机器人姿态的变换矩阵，到动力学的拉格朗日方程，再到反馈控制系统的设计，每一步都层层递进，毫不拖沓。我特别欣赏其中关于逆运动学求解的部分，作者不仅介绍了解析法，还详细探讨了数值迭代法，并对比了它们在实际多自由度机械臂上的适用性，这对于从事硬件控制的工程师来说，简直是教科书级别的操作指南。更令人称道的是，书中对传感器数据融合（如使用卡尔曼滤波进行状态估计）的介绍，清晰地展现了如何将理论上的不确定性处理转化为机器人精确导航的能力。读完此书，我感觉自己不再只是一个软件开发者，而是一个能够理解和驾驭物理实体的创造者。

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当我翻开《深度学习革命》这本书时，我立刻被它那种面向实践、紧跟前沿的风格所吸引。不同于一些过于偏重数学推导的教材，它更像是一位经验丰富的实践者在手把手的教学。书中对于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的介绍，详略得当，既没有为了炫技而堆砌复杂的矩阵运算，也没有为了通俗而牺牲关键细节。最让我感到惊喜的是，它在讲解网络结构设计时，非常注重“为什么”要选择某个特定的激活函数或者正则化方法，这种对设计哲学的探讨，远比单纯的公式堆砌要有用得多。特别是关于优化器（如Adam、RMSProp）的对比分析部分，作者通过大量的实验对比图表，生动地展示了不同优化器在收敛速度和最终性能上的差异，这对我当前正在进行的一个图像识别项目提供了直接的指导。总而言之，这是一本能让你快速上手、建立扎实直觉的指南，它真正体现了深度学习不仅仅是算法，更是一种工程艺术。

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《计算理论基础》这本书，用一种近乎诗意的严谨，为我打开了理解计算极限的大门。我必须承认，阅读过程充满挑战，但其回报是巨大的。作者对可计算性理论的阐述，特别是关于停机问题的论证，逻辑链条密不透风，每一步的推进都建立在前一步无可辩驳的结论之上。这种纯粹的理论探索，虽然暂时脱离了眼前的应用场景，却极大地提升了我对计算机科学本质的敬畏之心。书中对复杂性类（如P、NP、NP-完全问题）的区分和解释，如同为我们搭建了一个衡量问题难度的标尺，让我清晰地认识到哪些问题是“容易”解决的，哪些问题在本质上是“难以”攻克的。对于那些热衷于算法设计的人来说，这本书是必读的“清醒剂”，它教会我们区分“可以解决”和“高效解决”之间的巨大鸿沟。文字的编排非常古典，保持了一种学术的距离感，但恰恰是这种距离感，保证了概念的纯粹性，让人心无旁骛地专注于逻辑的舞蹈。

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