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本书从基本原理、电路设计和案例应用三个层次，全面、系统地介绍芯片攻击与安全防护的相关知识，全书共10章，其中第1章为绪论，第2～4章介绍侧信道攻击与防护、故障攻击与防护和侵入式及半侵入式攻击与防护，第5章介绍硬件木马攻击与防护，第6章介绍物理不可克隆函数，第7～9章分别介绍IP核安全防护、处理器安全防护、存储器安全防护，第10章介绍芯片测试与安全防护。全书内容翔实、概念讲解深入浅出、案例应用丰富，各章末尾均列有参考文献以供读者进一步深入学习。本书提供配套的电子课件PPT。本书可以作为普通高等院校

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本书兼顾机器学习基础、经典方法和深度学习方法,对组成机器学习的基础知识和基本算法进行了比 较细致的介绍,对广泛应用的经典算法如线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、决策树和集成学 习等算法都给出了深入的分析并讨论了无监督学习的基本方法,对深度学习和强化学习进行了全面的叙 述,比较深入地讨论了反向传播算法、多层感知机、CNN、RNN 和 LSTM 等深度神经网络的核心知识和结 构;对于强化学习,不仅介绍了经典表格方法,还讨论了深度强化学习。 本书是面向大学理工科和管理类各专业的宽口径、

Java语言是一种被广泛使用的编程语言。它采用面向对象技术，不依赖于机器结构，具有可移植性、健壮性、安全性。除了语言的基本语法外，Java还提供了丰富的类库，便于程序员方便地开发自己的系统。 本书在第一版的基础上进行了内容更新和补充。全书共16章，分为两篇。第一篇包括1~8章，主要讲解语言的词法、语法，以及面向对象编程思想和方法；第二篇包括9~16章，其中9~15章主要讲解Java常用类的用法，第16章的综合实践通过案例讲解了项目开发的基本流程，使读者全面掌握应用Java语言开发技术解决复杂工程

本书内容分为数据挖掘理论和数据挖掘实践两部分。数据挖掘理论部分主要包括数据挖掘的基本概念、数据预处理、聚类分析、分类与回归、关联规则挖掘及离群点检测。数据挖掘实践部分讨论数据挖掘在文本挖掘和金融领域中的应用，通过虚假新闻检测和社交平台情绪分析等案例，展示数据挖掘在文本挖掘方面的应用；通过潜在贷款客户挖掘、贷款违约等案例展示数据挖掘在金融领域的应用。 本书可作为高等学校计算机、数据科学与大数据、电子商务、信息科学等相关专业的教材或参考书，也可供从事数据挖掘研究的科研、技术人员参考。

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