本书是《Lua程序设计》（第1版）的更新和扩展，在第1版的基础上进行了较大的改进，并且加入了很多新的知识点。 　　介绍了Lua语言所具有的功能，并使用大量示例来演示如何将它们运用到实际的任务中深入地介绍了Lua中唯一的数据结构——table，还讨论了数据结构、持久化、包和面向对象编程展示了Lua的标准库，对那些想将Lua作为一门独立语言来使用的开发者特别有用，每一章介绍一个库，包括数学库、table库、字符串库、I/O库、操作系统库、调试库介绍Lua与C语言之间的API，这是为那些想用C语言来访问Lua功能的人准备的。 　　本书可作为广大Lua爱好者的自学用书，也可以作为大学相相关专业的教学参考书。本书是《Lua程序设计》（第1版）的更新和扩展，在第1版的基础上进行了较大的改进，并且加入了很多新的知识点。 　　介绍了Lua语言所具有的功能，并使用大量示例来演示如何将它们运用到实际的任务中深入地介绍了Lua中唯一的数据结构——table，还讨论了数据结构、持久化、包和面向对象编程展示了Lua的标准库，对那些想将Lua作为一门独立语言来使用的开发者特别有用，每一章介绍一个库，包括数学库、table库、字符串库、I/O库、操作系统库、调试库介绍Lua与C语言之间的API，这是为那些想用C语言来访问Lua功能的人准备的本书可作为广大Lua爱好者的自学用书，也可以作为大学相相关专业的教学参考书。 《LUA程序设计(第2版)》 作者: [巴西] 莱鲁 译者: 周惟迪 出版社: 电子工业出版社 出版年: 2008-1 页数: 281 定价: 39.00元 装帧: 平装 ISBN: 9787121061875

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木马技术揭秘与防御，本书介绍了木马病毒程序的基本原理以及各种木马病毒的常用技术，并对主流木马病毒进行了分析，适合入门使用，也可以作为工具书查询使用。

Axure RP8 网站与App原型设计经典实例教程》 原型设计已经是互联网行业产品设计过程中不可缺少的环节，也是检验互联网产品经理能力的标配指标。本书以Windows系统下流行的快速原型设计工具Axure RP为基础，以丰富的案例展示了Axure强大的原型设计能力。

《C和指针》提供与C语言编程相关的全面资源和深入讨论。《C和指针》通过对指针的基础知识和高级特性的探讨，帮助程序员把指针的强大功能融入到自己的程序中去。全书共18章，覆盖了数据、语句、操作符和表达式、指针、函数、数组、字符串、结构和联合等几乎所有重要的C编程话题。书中给出了很多编程技巧和提示，每章后面有针对性很强的练习，附录部分则给出了部分练习的解答。 第1章　快速上手 1.1　简介 1.1.1　空白和注释 1.1.2　预处理指令 1.1.3　main函数 1.1.4　read_column_numbers函数 1.1.5　rearrange函数 1.2　补充说明 1.3　编译 1.4　总结 第2章　基本概念 2.1　环境 2.1.1　翻译 2.1.2　执行 2.2　词法规则 2.2.1　字符 2.2.2　注释 2.2.3　自由形式的源代码 2.2.4　标识符 2.2.5　程序的形式 2.3　程序风格 2.4　总结 第3章　数据 3.1　基本数据类型 3.1.1　整型家族 3.1.2　浮点类型 3.1.3　指针 3.2　基本声明 3.2.1　初始化 3.2.2　声明简单数组 3.2.3　声明指针 3.2.4　隐式声明 3.3　typedef 3.4　常量 3.5　作用域 3.5.1　代码块作用域 3.5.2　文件作用域 3.5.3　原型作用域 3.5.4　函数作用域 3.6　链接属性 3.7　存储类型 3.8　static关键字 3.9　作用域、存储类型示例 3.10　总结 第4章　语句 4.1　空语句 4.2　表达式语句 4.3　代码块 4.4　if语句 4.5　while语句 4.5.1　break和continue语句 4.5.2　while语句的执行过程 4.6　for语句 4.7　do语句 4.8　switch语句 4.8.1　switch中的break语句 4.8.2　default子句 4.8.3　switch语句的执行过程 4.9　goto语句 4.10　总结 第5章　操作符和表达式 5.1　操作符 5.1.1　算术操作符 5.1.2　移位操作符 5.1.3　位操作符 5.1.4　赋值 5.1.5　单目操作符 5.1.6　关系操作符 5.1.7　逻辑操作符 5.1.8　条件操作符 5.1.9　逗号操作符 5.1.10　下标引用、函数调用和结构成员 5.2　布尔值 5.3　左值和右值 5.4　表达式求值 5.4.1　隐式类型转换 5.4.2　算术转换 5.4.3　操作符的属性 5.4.4　优先级和求值的顺序 5.5　总结 第6章　指针 6.1　内存和地址 6.2　值和类型 6.3　指针变量的内容 6.4　间接访问操作符 6.5　未初始化和非法的指针 6.6　NULL指针 6.7　指针、间接访问和左值 6.8　指针、间接访问和变量 6.9　指针常量 6.10　指针的指针 6.11　指针表达式 6.12　实例 6.13　指针运算 6.13.1　算术运算 6.13.2　关系运算 6.14　总结 第7章　函数 7.1　函数定义 7.2　函数声明 7.2.1　原型 7.2.2　函数的缺省认定 7.3　函数的参数 7.4　ADT和黑盒 7.5　递归 7.5.1　追踪递归函数 7.5.2　递归与迭代 7.6　可变参数列表 7.6.1　stdarg宏 7.6.2　可变参数的限制 7.7　总结 第8章　数组 8.1　一维数组 8.1.1　数组名 8.1.2　下标引用 8.1.3　指针与下标 8.1.4　指针的效率 8.1.5　数组和指针 8.1.6　作为函数参数的数组名 8.1.7　声明数组参数 8.1.8　初始化 8.1.9　不完整的初始化 8.1.10　自动计算数组长度 8.1.11　字符数组的初始化 8.2　多维数组 8.2.1　存储顺序 8.2.2　数组名 8.2.3　下标 8.2.4　指向数组的指针 8.2.5　作为函数参数的多维数组 8.2.6　初始化 8.2.7　数组长度自动计算 8.3　指针数组 8.4　总结 第9章　字符串、字符和字节 9.1　字符串基础 9.2　字符串长度 9.3　不受限制的字符串函数 9.3.1　复制字符串 9.3.2　连接字符串 9.3.3　函数的返回值 9.3.4　字符串比较 9.4　长度受限的字符串函数 9.5　字符串查找基础 9.5.1　查找一个字符 9.5.2　查找任何几个字符 9.5.3　查找一个子串 9.6　高级字符串查找 9.6.1　查找一个字符串前缀 9.6.2　查找标记 9.7　错误信息 9.8　字符操作 9.8.1　字符分类 9.8.2　字符转换 9.9　内存操作 9.10　总结 第10章　结构和联合 10.1　结构基础知识 10.1.1　结构声明 10.1.2　结构成

TensorFlow Machine Learning Cookbook by Nick McClureEnglish | 14 Feb. 2017 | ISBN: 1786462168 | 370 Pages Key FeaturesYour quick guide to implementing TensorFlow in your day-to-day machine learning activitiesLearn advanced techniques that bring more accuracy and speed to machine learningUpgrade your knowledge to the second generation of machine learning with this guide on TensorFlowBook DescriptionTensorFlow is an open source software library for Machine Intelligence. The independent recipes in this book will teach you how to use TensorFlow for complex data computations and will let you dig deeper and gain more insights into your data than ever before. You'll work through recipes on training models, model evaluation, sentiment analysis, regression analysis, clustering analysis, artificial neural networks, and deep learning – each using Google's machine learning library TensorFlow.This guide starts with the fundamentals of the TensorFlow library which includes variables, matrices, and various data sources. Moving ahead, you will get hands-on experience with Linear Regression techniques with TensorFlow. The next chapters cover important high-level concepts such as neural networks, CNN, RNN, and NLP.Once you are familiar and comfortable with the TensorFlow ecosystem, the last chapter will show you how to take it to production.What you will learnBecome familiar with the basics of the TensorFlow machine learning libraryGet to know Linear Regression techniques with TensorFlowLearn SVMs with hands-on recipesImplement neural networks and improve predictionsApply NLP and sentiment analysis to your dataMaster CNN and RNN through practical recipesTake TensorFlow into productionAbout the AuthorNick McClure is currently a senior data scientist at PayScale, Inc. in Seattle, WA. Prior to this, he has worked at Zillow and Caesar's Entertainment. He got his degrees in Applied Mathematics from The University of Montana and the College of Saint Benedict an

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