如果你需要分析或处理Linux或Unix中的文本数据，这本有用的书籍就向你讲解了如何使用flex和bison迅速解决问题。《flex与bison》被期待已久，是经典OReilly系列书籍《lex&yacc》的续篇。在原书出版以来的近20年中，flex和bison已被证明比原来的Unix工具更可靠、更强大。《flex与bison》一书涵盖了Linux和Unix程序开发中相同的重要核心功能，以及一些重要的新主题。你会找到适用于新手的修订教程和适用于高级用户的参考资料，以及对每个程序的基本用法的解释，并且运用它们创建简单、独立的应用程序。有了《flex与bison》，你会发现这些灵活的工具提供的广泛用途。

图论在计算科学、社会科学和自然科学等各个领域都有广泛应用。本书是本科生或研究生一学期或两学期的图论课程教材。全书力求保持按证明的难度和算法的复杂性循序渐进的风格，使学生能够深入理解书中的内容。书中包括对证明技巧的讨论、1200多道习题、400多幅插图以及许多例题，而且对所有定理都给出了详细完整的证明。虽然本书包括许多算法和应用，但是重点在于理解图论结构和分析图论问题的技巧。

ATL是一组小而灵活的类，可用于开发组件。本书对ATL的内部工作原理做了深入的剖析，详细介绍了关于ATL设计的基础知识和体系结构，展示了ATL如何与相匹配，并对一些重要的实施细节做了具体提示。在此基础上，对ATL的一些内容和功能做了充分的介绍。更为重要的是，本书还指出了ATL存在的一些缺陷，并告诉读者如何去避免。本书具有的技术深度，适合有经验的和VC程序员阅读。tBrentRectorisPresidentofWiseOwlConsulting,Inc.,aformthatspecializesinWindows/developmentandconsulting.Healsoteachesclasseson,ATL,andMTSforDevelpMentor,aleadingeducationfirm.HispreviouooksincludeWin32Programming,Developingwindows3ApplicationswithMicrosoftSDK,andDevelopingWindows3.1ApplicationswithMicrosoftC/C.HereceivedtheMicrosoftAnnualMVPawardforhiscontributionstoCompuServesWindowsforums.ChrisSellsWorksasanindependentconsultantspecializingindesignanddevelopmentusing.HeisalsoaC,andATLinstructorforDevelopMentor,w

AuthorizedEnglishlanguagereprinteditionjointlypublishedbyMcGraw-HillEducationCo.andChinaMachinePress.ThiseditionisauthorizedsaleinthePeople'sRepublicofChinaonly,excludingHongKong,MacaoSARandTaiwan.UnauthorizedexportofthiseditionisaviolationoftheCopyrightAct.ViolationofthisLawissubjectCivilandCriminalPenalties.

“数理逻辑”是一门基础性学科，选一本好的“数理逻辑”的教材，对于培养新一代计算机科学家及IT从业人员是非常重要的。经专家，我们选了大学出版社的，由A.G.Hamilton著“LogicforMathematicians”一书影印出版，希望本书的能为国内高校“数理逻辑”课程的开设提供支持。本书系统地讲解了数理逻辑的基础部分——命题演算与谓词演算。章直观地讲解了命题逻辑基本思想和概念；第二章讲解命题逻辑的形式化系统；第三章直观地讲解了谓词逻辑；第四章讲解谓词逻辑的形式化系统；第五章介绍数学系统；第六章以很不的篇幅完整地介绍了哥德尔不完备定理以有递归函数的初步知识；第七章简要介绍了可计算性与可判定性理论。由于数理逻辑（特别是其基础部分）是一门定形的老学科，其理论体系没有什么变化。本书版由大学出版社于1978年出版，然后，于1988年出了

密码学涉及解决通信保密问题的计算系统的概念、定义及构造。密码系统的设计必须基于坚实的基础。本书对这一基本问题给出了系统而严格的论述：用已有工具来定义密码的目标并解决新的密码学问题。全书集中讨论了基本的数学工具：计算困难性、伪随机性以及零知识证明等。本书的重点是澄清基本概念及证明密码学问题解决方法的可行性。而不侧重于对特殊方法的描述。

本书为全英文读物，对机器学习和数据挖掘的最重要发展领域进行了全面的介绍，展现了一个主要由VladimirVapnik创立的统计学习理论的全新领域，它以正则化技术的研究成果为基础，在数学方法和应用技术两个方面都可能成为一座真正的科学金矿。书中条理清晰，逻辑严密，是值得数学家和工程师一读的读物。 支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是建立在统计学理论最新进展基础上的新一代学习系统。本书是第一本全面介绍支持向量机的著作。支持向量机是在20世纪90年代初提出的，随之引发了对这种技术的广泛应用和深入理论分析。至今在若干实际应用（如文本编目、手写字符识别、图像分类和生物进化链分析等）中，支持向机量足以提供最佳的学习性能，而且在机器学习与数据挖掘中已被确立为一种标准工具。学生将会发现本书不仅对他们具有激励作

AuthorizedEnglishlanguagereprinteditionjointlypublishedbyMcGraw-HillEducationCo.andChinaMachinePress.ThiseditionisauthorizedsaleinthePeople'sRepublicofChinaonly,excludingHongKong,MacaoSARandTaiwan.UnauthorizedexportofthiseditionisaviolationoftheCopyrightAct.ViolationofthisLawissubjectCivilandCriminalPenalties.

《模式分类》（英文版）（第2版）清晰地阐明了模式识别的经典方法和新方法，包括神经网络、随机方法、遗传算法以及机器学习理论。提供了大量双色图表，用于突出展示各种概念。收录了大量实用的例题。采用伪代码形式的模式识别算法。扩充了对正文有关键意的习题和计算机练习。用算法形式讲解特殊的模式识别和机器学习技术。每章后面均附有文献历史评述以及重要的参考文献。附录补充了必要的数学基础知识。