The topic of this book is Reinforcement Learning—which is a subfield of Machine Learning—focusing on the general and challenging problem of learning optimal behavior in complex environment. The learning process is driven only by reward value and observations obtained from the environment. This model is very general and can be applied to many practical situations from playing games to optimizing complex manufacture processes. Due to flexibility and generality, the field of Reinforcement Learning is developing very quickly and attracts lots of attention both from researchers trying to improve existing or create new methods, as well as from practitioners interested in solving their problems in the most efficient way. This book was written as an attempt to fill the obvious lack of practical and structured information about Reinforcement Learning methods and approaches. On one hand, there are lots of research activity all around the world, new research papers are being published almost every day, and a large portion of Deep Learning conferences such as NIPS or ICLR is dedicated to RL methods. There are several large research groups focusing on RL methods application in Robotics, Medicine, multi-agent systems, and others. The information about the recent research is widely available, but is too specialized and abstract to be understandable without serious efforts. Even worse is the situation with the practical aspect of RL application, as it is not always obvious how to make a step from the abstract method described in the mathematical-heavy form in a research paper to a working implementation solving actual problem. This makes it hard for somebody interested in the field to get an intuitive understanding of methods and ideas behind papers and conference talks. There are some very good blog posts about various RL aspects illustrated with working examples,

《现代雷达原理：高级技术》是现代雷达原理系列书籍中的第二卷，于2013年出版，它为从事雷达工程的专业人士提供了一本急需的参考书。本书在一个封面下介绍了用于雷达设计的最常用技术，为读者提供了通往单一主题的高级书籍、论文和演讲的桥梁。它涵盖了从奇异波形到超高分辨率的二维和三维成像方法、复杂自适应干扰消除、密集场景下的多目标跟踪、多输入多输出（MIMO）等激动人心的雷达能力。所有这些材料都以与《现代雷达原理：基础原理》相同的仔细平衡的定量严谨和定性洞察呈现。每一章都由该主题的公认的权威专家撰写和插图，并且经过雷达社区内专家的审查以及大量志愿者审阅者为了确保一致性和连贯性的严格编辑。高级学术和培训课程将赞赏章节末的问题集，以及为教师提供的解答。广泛的参考文献列表为更深入的学习指明了方向。本书是掌握《现代雷达原理：基础原理》(SciTech, 2010)之后的雷达课程的绝佳选择。 本书的主要特点包括： 1. 每一章都由在该主题上公认的权威专家撰写和插图，从而确保了内容的权威性和准确性。 2. 提供了问题和广泛的参考文献列表以测试理解并鼓励进一步学习，适合用于高级学术和培训课程的辅助材料。 3. 所有的内容都经过了雷达社区内的专家审查，并且通过大量的志愿者审阅者的建议进行了严格的编辑，以确保内容的连贯性和一致性。 现代雷达技术的发展是一个多元化的过程，从基本原理到高级应用都涵盖其中。其中，合成孔径雷达（SAR）技术是该领域的一大亮点，它能够通过飞行平台上的雷达系统获取地面的高分辨率图像，即使在恶劣的天气条件下或者在夜间都能够进行。SAR技术的实现通常依赖于对雷达信号的复杂处理，包括信号的合成和成像算法的应用。 阵列分析是另一项重要的雷达技术，它涉及到多个雷达单元的协同工作，以此提高雷达系统的性能。阵列天线能够利用干涉原理来增加信号的定位精度，并增强信号的方向性，从而允许雷达在较宽的频率范围内进行高效地操作。阵列分析还包括波束形成技术，它能够通过调整各个单元的信号相位和振幅，来控制雷达波束的方向和形状。 雷达波形和频谱分析是雷达技术中的基础部分，它决定了雷达系统的探测能力和分辨率。雷达波形的选择和设计必须考虑到目标的特性、环境的干扰以及雷达系统的硬件限制。此外，频谱分析技术对于有效地利用雷达信号的频率资源以及避免信号之间的相互干扰具有重要作用。 多目标跟踪是雷达系统必须处理的另一个复杂问题，特别是在密集场景下，如何准确地从雷达回波中分离和跟踪多个目标，是评估雷达性能的关键指标。这就需要复杂的信号处理算法以及相应的硬件支持，以实现对密集场景下多目标的有效跟踪。 MIMO雷达技术作为近年来新兴的研究热点，它通过使用多个发射和接收天线，可以显著提高雷达系统的性能。MIMO雷达可以利用发射端的多样性，实现更高维度的信号空间处理，从而在不增加发射功率的情况下提高雷达的探测距离和分辨率，还可以增强抗干扰和隐身目标检测的能力。 本书作为一本专业参考书，不仅为初学者提供了深入理解雷达系统的机会，也为从事相关工作的高级工程师提供了实用的技术指导和参考。通过对各种高级雷达技术的介绍，本书为读者展现了一个现代雷达技术的全景图，并为未来雷达技术的发展和应用提供了宝贵的资源。

密码学基础知识 密码学是一门广泛应用于保护数据隐私和完整性的学科。《Introduction to Modern Cryptography》一书提供了现代密码学的rigorous yet accessible treatment。以下是书中的一些关键知识点： 私钥密码学 私钥密码学是指使用同一个密钥进行加密和解密的密码学。书中详细介绍了私钥加密、消息身份验证代码和哈希函数的基本原理和实现方法。 * 私钥加密：书中介绍了RC4、DES和AES等流密码和块密码的设计原则和实现方法，并提供了从低级别primitive构建流密码和块密码的可证明构造方法。 * 消息身份验证代码：书中介绍了消息身份验证代码的基本原理和实现方法，包括哈希函数和数字签名。 * 哈希函数：书中介绍了哈希函数的基本原理和实现方法，包括哈希函数的应用和设计原则。 公钥密码学 公钥密码学是指使用一对公钥和私钥进行加密和解密的密码学。书中提供了公钥密码学的自包含介绍，从数字理论基础到RSA、Diffie-Hellman和El Gamal cryptosystems等公钥加密和数字签名方案的详细介绍。 * 数字理论基础：书中介绍了公钥密码学所需的数字理论基础，包括整数理论、同余理论和有限域理论等。 * 公钥加密：书中介绍了RSA、Diffie-Hellman和El Gamal cryptosystems等公钥加密方案的基本原理和实现方法。 * 数字签名：书中介绍了数字签名的基本原理和实现方法，包括RSA、El Gamal和Schnorr签名方案等。 攻击和防御 书中还讨论了攻击和防御在密码学中的重要性，包括： * 攻击：书中介绍了攻击密码学的各种方法，包括链式CBC加密攻击、padding-oracle攻击和计时攻击等。 * 防御：书中介绍了防御攻击的方法，包括authenticated encryption、secure communication sessions和哈希函数等。 随机Oracle模型 书中还介绍了随机Oracle模型及其在公钥加密和数字签名方案中的应用，包括RSA、El Gamal和Schnorr签名方案等。 椭圆曲线密码学 椭圆曲线密码学是一种基于椭圆曲线数学的密码学。书中介绍了椭圆曲线密码学的基本原理和实现方法，包括椭圆曲线密钥交换和椭圆曲线数字签名等。 《Introduction to Modern Cryptography》一书提供了现代密码学的rigorous yet accessible treatment，涵盖了私钥密码学、公钥密码学、攻击和防御、随机Oracle模型和椭圆曲线密码学等方面的知识点。

### 现代控制理论——核心知识点概览 #### 一、现代控制理论概述 《现代控制理论》是由Zdzisław Bubnicki教授编写的教科书，旨在为控制工程领域的大学学生提供系统而深入的学习资源。本书不仅涵盖了传统控制理论的基础知识，还深入探讨了计算机控制系统设计中的先进问题、方法与算法。与传统的控制理论教材不同，本书更加关注于满足计算机控制系统和管理系统的现代需求，而非仅仅局限于自动控制技术设备或工艺过程。 #### 二、现代控制理论的发展背景与特点 1. **发展背景**：随着计算机技术和信息技术的进步，现代工业控制系统变得越来越复杂，需要更高级别的理论支持。传统的控制理论往往侧重于线性系统和频域分析方法，而现代控制理论则在此基础上进行了扩展。 2. **主要特点**： - **非线性系统**：现代控制理论更多地关注非线性系统的行为特性及其控制方法。 - **时域分析**：除了传统的频域分析外，还强调了时域分析的重要性，这对于实时控制非常重要。 - **优化与适应性**：现代控制理论中包含了大量关于系统性能优化和自适应控制的内容。 - **多变量系统**：与单输入单输出(SISO)系统相比，现代控制系统通常涉及多输入多输出(MIMO)系统。 - **智能控制**：近年来，随着人工智能的发展，智能控制技术（如模糊逻辑控制、神经网络控制等）被广泛应用于现代控制系统中。 #### 三、现代控制理论的关键概念与方法 1. **状态空间表示**：现代控制理论中常用的状态空间表示方法可以更直观地描述系统的动态行为，并且适用于非线性系统和MIMO系统。 2. **极点配置**：通过极点配置来调整闭环系统的动态响应特性，实现对系统性能的精确控制。 3. **观测器设计**：观测器是一种用来估计系统状态的工具，特别是在无法直接测量某些状态变量的情况下非常有用。 4. **最优控制**：基于最优控制理论的方法旨在寻找使得特定性能指标最小化的控制器设计。 5. **鲁棒控制**：鲁棒控制理论致力于设计能在不确定性和扰动存在下仍能保持稳定性的控制器。 6. **自适应控制**：自适应控制系统能够在运行过程中根据外部环境的变化调整其参数，以维持期望的性能水平。 7. **模糊逻辑控制**：利用模糊逻辑原理处理不确定性和非精确信息，特别适合于复杂系统的控制。 #### 四、现代控制理论的应用领域 1. **工业自动化**：现代控制理论广泛应用于各种工业自动化系统，包括制造业生产线、化工过程控制等。 2. **航空航天**：在航空器飞行控制、卫星姿态控制等领域发挥着重要作用。 3. **机器人技术**：机器人手臂的运动控制、自主导航等都需要应用到现代控制理论。 4. **汽车工业**：自动驾驶汽车、主动悬架系统等先进技术都离不开现代控制理论的支持。 5. **能源系统**：如风力发电机组的控制、智能电网管理等也需要现代控制理论来实现高效稳定的运行。 #### 五、结论 《现代控制理论》不仅是一本全面介绍现代控制理论基础知识和技术方法的教科书，也反映了该领域最新的研究进展和发展趋势。对于希望深入了解并掌握现代控制理论的学生和研究人员来说，这本书提供了宝贵的学习资源。通过学习本书中的内容，读者将能够更好地理解现代控制系统的设计原则和实现方法，从而在实际工作中应对更加复杂的控制挑战。

The Illustrated Network - How TCPIP Works in a Modern Network 英文无水印pdf pdf所有页面使用FoxitReader和PDF-XChangeViewer测试都可以打开 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除

光学是一门研究光的性质、现象、传播规律以及应用的学科，它包括经典光学和现代光学两个大的分支。经典光学主要研究光的波动性质，包括几何光学和波动光学，而现代光学则更倾向于研究光的粒子性以及与物质的相互作用，包括量子光学、非线性光学等。本书“Classical and Modern Optics”就是一本旨在涵盖经典与现代光学理论基础和应用的英文教科书。 书中提到了线性代数的部分，这是光学理论中不可或缺的数学工具。线性代数的概念和方法在描述光的传播、分析光学系统等方面发挥着至关重要的作用。书中详细介绍了线性代数的基础知识，比如定义、线性变换、矩阵运算、特征值和特征向量等。这些数学工具是理解和应用光学原理的基础，因此在书中占有重要的地位。 然后，书中转向了光线光学（Ray Optics），这是一个经典的光学分支，它基于光线的概念，使用光线追踪的方法来描述光在空间中的传播路径。本书详细讨论了光线光学的基本原则，包括费马原理（Fermat’s Principle）及其应用，以及抛物线光线（Paraxial Rays）的概念，这是在小角度或小孔径情况下对光线传播的近似处理，对于简化复杂的光学系统分析至关重要。矩阵光学（Matrix Optics）作为光线光学的一个重要部分，通过矩阵方法来描述光线经过光学系统的过程，使得光学系统的分析和设计可以更为系统和直观。 进一步，书中探讨了复合光学系统（Composite Systems），特别是薄透镜（Thin Lens）的光学模型，这是一个研究多个光学元件组合在一起时整体系统性能的典型例子。复合系统分析在光学设计和系统优化中扮演了重要角色，使得我们能够理解和预测复杂系统中的光线行为。 稳定腔（Resonator Stability）是激光物理中的一个重要概念，书中专门对此进行了讨论。稳定性条件、周期性运动和标准形式的稳定性分析都是这部分内容的重点，它们对于理解激光器工作原理以及确保激光系统稳定运行具有基础性的作用。 书中提及了非抛物线光线（Nonparaxial Rays），这是对光线光学的一个重要补充。在大角度或大孔径条件下，光线的抛物线近似不再成立，必须使用非抛物线光线来精确描述光线的传播，这是对光学系统进行高精度分析的必要条件。 本书作者是Daniel A. Steck，他来自美国俄勒冈大学的光学中心以及物理系。本书在2006年首次出版，并在2017年进行了修订。本书遵循开放出版许可（Open Publication License）规定，允许在满足一定条件下的分享和复制，但对修改版本和衍生作品的分发则需要获得版权持有人的明确许可。 本书的编写得到了多方面的贡献，比如Jonathan Mackrory、Kirk Madison、Eryn Cook等人对书稿提出了修改建议，还有很多人提供了纠正和评论。这体现了本书在撰写和修订过程中吸收了来自学术界和研究领域的广泛意见，提高了其内容的准确性和教学的适用性。 这本书的目录结构分为多个部分，涵盖了线性代数回顾、光线光学、复合系统、稳定腔以及非抛物线光线等内容，这为读者提供了一套系统的光学知识体系。其中，线性代数的回顾为理解光学中的数学模型打下了基础；光线光学及其应用，费马原理的例证，矩阵光学的方法论，以及复合系统分析，尤其是薄透镜模型，这些都构成了光学系统设计和分析的基础；稳定腔的讨论深入到了激光物理学的核心内容；非抛物线光线的介绍则为高级光学问题的解决提供了理论支持。这些内容的覆盖使本书成为光学领域内一本全面且深入的参考资料。 作为对本书内容的总结，其不仅在学术界得到认可，也对学习和应用光学知识的人士提供了极大的帮助，特别是书中将复杂光学理论以简化的方式呈现出来，这正是英文科技文献中比较常见的优秀表述方式，与中文文献的表达方式形成了鲜明对比。对于希望了解和深入研究光学的学生和专业人士来说，这本书无疑是一本宝贵的资源。

K . N . K I NG's C Programming A Modern Approach_2nd

2.2 Cokriging模型 Cokriging 模型是上个世纪 70 年代发展起来 的一种更有效的地质统计学插值模型 [91]-[95] 。在 地质统计学领域，为了提高对某个抽样比较困难 的量的预测精度，提出了采用更容易抽样的量进 行辅助预测的 kriging 模型，称为 cokriging 模型 [92] 。2000 年，Kennedy 和 O’Hagan[96]首次将 cokriging 模型推广应用于工程科学领域，发展了 一种采用低可信度计算机程序结果，来辅助预测 高可信度计算机程序结果的 cokriging 方法。目前 国际上对 cokriging 模型的研究主要集中在地质统 计学和数学统计学等领域，在航空航天等工程科 学领域的研究也逐渐得到重视 [14][97]-[101] 。 2010 年，文献[101]独立提出了一种可用于 建立变可信度代理模型的实用 cokriging 模型（也 参见[14]）。下面对该模型进行介绍。 对于一个具有 m 个设计变量的优化问题， 在设计空间中同时采用高可信度分析（例如 NS 方程或密网格数值模拟）和低可信度分析（例如 Euler 方程或疏网格数值模拟）进行抽样，并建 立所谓的变可信度代理模型。更多建立变可信度 模型的方法请参见文献[88]。变可信度代理模型 在达到相同近似精度的条件下，可显著提高建立 代理模型的效率。 假设高、低可信度分析程序的抽样位置如下 1 1 2 2 ( )(1) T 1 1 1 ( )(1) T 2 2 2 ( ,..., ) ( ,..., )       S x x S x x   n n m n n m (40) 下标“1”和“2”分别代表高、低可信度，例如 1n 和 2n 分别代表高、低可信度样本点数（假设 2 1n n ）。相应的目标函数或约束函数的响应值 如下 1 1 2 2 ( )(1) T 1 1 1 ( )(1) T 2 2 2 [ ,..., ] , [ ,..., ] .     y y   n n n n y y y y (41) Cokriging 模型预估值定义如下 T T T 1 1 1 2 2ˆ ( )   x λ y λ y λ ySy , (42) 其中 1 2,λ λ 分别为对高、低可信度响应值的加权 系数。假设存在分别与 ,y y1 2 分别对应的 2 个 静态随机过程， ( ) ( ), ( ) ( ).       x x x x Y Z Y Z 1 1 1 2 2 2 (43) 则设计空间不同位置处，随机变量之间的协方差 和交叉协方差定义为 ( ) ( ) ( ) ( )2 (11) 11 1 1 1 ( ) ( ) ( ) ( )2 (22) 22 2 2 2 ( ) ( ) ( ) ( )(12) 1 21 2 1 2 ( ( ), ( )) ( , ) ( ( ), ( )) ( , ) ( ( ), ( )) ( , )        x x x x x x x x x x x x i j i j i j i j i j i j Cov Z Z R Cov Z Z R Cov Z Z R (44) 其中， 21 和 2 2 分别为随机过程 ( )xY1 和 ( )xY2 的过程方差。采用与 kriging 模型类似的推 导方法，可得到 cokriging 模型的预估值如下（具 体推导过程见文献[14]） T T 1 1 Sˆ ( ) ( ) ( )   x φ β r x R y Fβy ， (45) 其中 1 2 1T 1 1 T 11 S 22 1(11) (12) ( ) 2 S 1(21) (22) 2 2 ( )1 , ( ) , , ( )0 , , ,                                                r x φ β F R F F R y r r x y R R 1 0 R y F y 0 1R R      n n (46) 且有

在网上费力找到的，现代机器人学(Modern Robotics Mechanics, Planning, and Control)课后习题答案，适合机器人专业学生及工程师自学使用

Effective Modern C++: 42 Specific Ways to Improve Your Use of C++11 and C++14 by Scott Meyers English | 2014 | ISBN: 1491903996 | ISBN-13: 9781491903995 | 320 pages | PDF, EPUB | 22,6 MB At first glance, C++11 and C++14 are defined by the new features they introduce, e.g., auto type declarations, move semantics, lambda expressions, and concurrency support. Information on these features is easy to come by, but learning to apply them effectively (such that the resulting software is correct, efficient, maintainable, and portable) is more challenging.