信息安全对密码提出了越来越高的要求。作为密码学重要组成部分的密码体制,近十几年来取得了长足的发展。本书根据密码的加密原理,分为4章,即分组密码、Hash函数、序列密码、P1363公钥标准简介,通过图表的方式对每种加密算法的原理进行了展示,并给出了部分加密算法的伪代码,具有很强的实用性。
类别不平衡学习是机器学习与数据挖掘领域的重要分支之一,其在很多应用领域中均发挥着重要作用。本书首先系统地介绍了与类别不平衡学习相关的一些基础概念及理论(第1、2章),进而在上述理论的基础上,讨论了一些主流的类别不平衡学习技术及对应算法,具体包括样本采样技术(第3章)、代价敏感学习技术(第4章)、决策输出补偿技术(第5章)、集成学习技术(第6章)、主动学习技术(第7章)及一类分类技术(第8章)等。此外,也探讨了样本不平衡分布的危害预评估技术(第9章)。最后,对该领域未来的发展方向及应用前景做出了评述与展望(第10章)。 本书可作为高等院校与研究院所计算机、自动化及相关专业研究生的课外阅读书籍,也可供对机器学习及数据挖掘感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。
《计算几何:算法设计与分析(第4版)》系统地介绍了计算几何中的基本概念、求解诸多问题的算法及复杂性分析,概括了求解几何问题所特有的许多思想方法、几何结构与数据结构。全书共分10章,包括:预备知识,几何查找(检索),多边形,凸壳及其应用,Voronoi图、三角剖分及其应用,交与并及其应用,多边形的获取及相关问题,几何体的划分与等分,路径与回路,几何拓扑网络设计等。 《计算几何:算法设计与分析(第4版)》可作为高等院校计算机、自动化等专业研究生或本科高年级学生的教材或教学参考书,也可供软件开发人员、相关专业科技工作者参考。
关于算法分析的这多卷论著已经长期被公认为经典计算机科学的定义性描述。迄今已出版的完整的三卷已经组成了程序设计理论和实践的惟一的珍贵资源,无数读者都赞扬Knuth的著作对个人的深远影响,科学家们为他的分析的美丽和优雅所惊叹,而从事实践的程序员已经成功地将他的“菜谱式”的解应用到日常问题上,所有人都由于Knuth在书中表现出的博学、清晰、和高度幽默而对他无比敬仰。卷为基本算法,分“基本概念”和“信息结构”两章。本卷以基本的编程概念和技术开始,然后讲述信息结构——计算机内信息的表示法、数据元素间的结构关系以及处理它们的有效方法。