2019-11-25 19:51:54 weixin_44402215 阅读数 486
  • 基于深度学习的计算机视觉:原理与实践(上部)

    本课程适合具有一定深度学习基础,希望发展为深度学习之计算机视觉方向的算法工程师和研发人员的同学们。 基于深度学习的计算机视觉是目前人工智能最活跃的领域,应用非常广泛,如人脸识别和无人驾驶中的机器视觉等。该领域的发展日新月异,网络模型和算法层出不穷。如何快速入门并达到可以从事研发的高度对新手和中级水平的学生而言面临不少的挑战。精心准备的本课程希望帮助大家尽快掌握基于深度学习的计算机视觉的基本原理、核心算法和当前的领先技术,从而有望成为深度学习之计算机视觉方向的算法工程师和研发人员。 本课程系统全面地讲述基于深度学习的计算机视觉技术的原理并进行项目实践。课程涵盖计算机视觉的七大任务,包括图像分类、目标检测、图像分割(语义分割、实例分割、全景分割)、人脸识别、图像描述、图像检索、图像生成(利用生成对抗网络)。本课程注重原理和实践相结合,逐篇深入解读经典和前沿论文70余篇,图文并茂破译算法难点, 使用思维导图梳理技术要点。项目实践使用Keras框架(后端为Tensorflow),学员可快速上手。 通过本课程的学习,学员可把握基于深度学习的计算机视觉的技术发展脉络,掌握相关技术原理和算法,有助于开展该领域的研究与开发实战工作。另外,深度学习之计算机视觉方向的知识结构及学习建议请参见本人CSDN博客。 本课程提供课程资料的课件PPT(pdf格式)和项目实践代码,方便学员学习和复习。 本课程分为上下两部分,其中上部包含课程的前五章(课程介绍、深度学习基础、图像分类、目标检测、图像分割),下部包含课程的后四章(人脸识别、图像描述、图像检索、图像生成)。

    3568 人正在学习 去看看 白勇

本书是经典的计算机网络教材之一,采用了作者独创的自顶向下方法来讲授计算机网络的原理及其协议,自16年前第1版出版以来已经被数百所大学和学院选作教材,被译为14种语言。第7版保持了以前版本的特色,继续关注因特网和计算机网络的现代处理方式,注重原理和实践,为计算机

本书是经典的计算机网络教材之一,采用了作者的自顶向下方法来讲授计算机网络的原理及其协议,自16年前dy 版出版以来已经被数百所大学和学院选作教材,被译为14种语言。第7版保持了以前版本的特色,继续关注因特网和计算机网络的现代处理方式,注重原理和实践,为计算机网络教学提供了一种新颖和与时俱进的方法。同时,第7版进行了相当多的修订和更新,改变了各章的组织结构,将网络层分成两章(第4章关注网络层的“数据平面”,第5章关注网络层的“控制平面”),并将网络管理主题放入了新的第5章中。此外,为了反映自第6版以来计算机网络领域的新变化,对其他章节也进行了更新,删除了FTP和分布式散列表的材料,用流行的因特网显式拥塞通告(ECN)材料代替了ATM网络的材料,更新了有关802.11(所谓WiFi)网络和蜂窝网络(包括4G和LTE)的材料,全面修订并增加了新的课后习题,等等。
目录
出版者的话
作译者简介
译者序
前言
第1章 计算机网络和因特网1
1.1 什么是因特网1
1.1.1 具体构成描述1
1.1.2 服务描述4
1.1.3 什么是协议5
1.2 网络边缘6
1.2.1 接入网8
1.2.2 物理媒体13
1.3 网络核心15
1.3.1 分组交换15
1.3.2 电路交换19
1.3.3 网络的网络22
1.4 分组交换网中的时延、丢包和吞吐量24
1.4.1 分组交换网中的时延概述24
1.4.2 排队时延和丢包27
1.4.3 端到端时延28
1.4.4 计算机网络中的吞吐量30
1.5 协议层次及其服务模型32
1.5.1 分层的体系结构32
1.5.2 封装36
1.6 面对攻击的网络37
1.7 计算机网络和因特网的历史40
1.7.1 分组交换的发展:1961~197241
1.7.2 专用网络和网络互联:1972~198042
1.7.3 网络的激增:1980~199042
1.7.4 因特网爆炸:20世纪90年代43
1.7.5新发展44
1.8 小结44
课后习题和问题46
复习题46
习题47
Wireshark实验51
人物专访52
第2章 应用层54
2.1 应用层协议原理54
2.1.1 网络应用程序体系结构55
2.1.2 进程通信57
2.1.3 可供应用程序使用的运输服务59
2.1.4 因特网提供的运输服务60
2.1.5 应用层协议63
2.1.6 本书涉及的网络应用63
2.2 Web和HTTP64
2.2.1 HTTP概况64
2.2.2 非持续连接和持续连接65
2.2.3 HTTP报文格式67
2.2.4 用户与服务器的交互:cookie70
2.2.5 Web缓存72
2.2.6 条件GET方法74
2.3 因特网中的电子邮件75
2.3.1 SMTP76
2.3.2 与HTTP的对比78
2.3.3 邮件报文格式79
2.3.4 邮件访问协议79
2.4 DNS:因特网的目录服务83
2.4.1 DNS提供的服务83
2.4.2 DNS工作机理概述85
2.4.3 DNS记录和报文89
2.5 P2P文件分发92
2.6 视频流和内容分发网97
2.6.1 因特网视频97
2.6.2 HTTP流和DASH98
2.6.3 内容分发网98
2.6.4 学习案例:Netflix、YouTube和“看看”101
2.7 套接字编程:生成网络应用104
2.7.1 UDP套接字编程105
2.7.2 TCP套接字编程109
2.8 小结112
课后习题和问题113
复习题113
习题114
套接字编程作业118
Wireshark实验:HTTP119
Wireshark实验:DNS120
人物专访120
第3章 运输层121
3.1 概述和运输层服务121
3.1.1 运输层和网络层的关系122
3.1.2 因特网运输层概述123
3.2 多路复用与多路分解125
3.3 无连接运输:UDP130
3.3.1 UDP报文段结构132
3.3.2 UDP检验和133
3.4 可靠数据传输原理134
3.4.1 构造可靠数据传输协议135
3.4.2 流水线可靠数据传输协议143
3.4.3 回退N步145
3.4.4 选择重传148
3.5 面向连接的运输:TCP152
3.5.1 TCP连接152
3.5.2 TCP报文段结构154
3.5.3 往返时间的估计与超时157
3.5.4 可靠数据传输159
3.5.5 流量控制164
3.5.6 TCP连接管理166
3.6 拥塞控制原理170
3.6.1 拥塞原因与代价171
3.6.2 拥塞控制方法175
3.7 TCP拥塞控制176
3.7.1 公平性183
3.7.2 明确拥塞通告:网络辅助拥塞控制184
3.8 小结185
课后习题和问题187
复习题187
习题189
编程作业195
Wireshark实验:探究TCP196
Wireshark实验:探究UDP196
人物专访196
第4章 网络层:数据平面198
4.1 网络层概述198
4.1.1 转发和路由选择:数据平面和控制平面199
4.1.2 网络服务模型202
4.2 路由器工作原理203
4.2.1 输入端口处理和基于目的地转发205
4.2.2 交换207
4.2.3 输出端口处理209
4.2.4 何处出现排队209
4.2.5 分组调度211
4.3 网际协议:IPv4、寻址、IPv6及其他214
4.3.1 IPv4数据报格式214
4.3.2 IPv4数据报分片216
4.3.3 IPv4编址217
4.3.4 网络地址转换225
4.3.5 IPv6227
4.4 通用转发和SDN231
4.4.1 匹配233
4.4.2 动作234
4.4.3 匹配加动作操作中的OpenFlow例子234
4.5 小结236
课后习题和问题236
复习题236
习题237
Wireshark实验240
人物专访241
第5章 网络层:控制平面242
5.1 概述242
5.2 路由选择算法244
5.2.1 链路状态路由选择算法246
5.2.2 距离向量路由选择算法248
5.3 因特网中自治内部的路由选择:OSPF254
5.4 ISP之间的路由选择:BGP256
5.4.1 BGP的作用257
5.4.2 通告BGP路由信息257
5.4.3 确定好的路由259
5.4.4 IP任播261
5.4.5 路由选择策略262
5.4.6 拼装在一起:在因特网中呈现264
5.5 SDN控制平面265
5.5.1 SDN控制平面:SDN控制器和SDN网络控制应用程序266
5.5.2 OpenFlow协议267
5.5.3 数据平面和控制平面交互的例子269
5.5.4 SDN的过去与未来270
5.6 ICMP:因特网控制报文协议272
5.7 网络管理和SNMP274
5.7.1 网络管理框架274
5.7.2 简单网络管理协议275
5.8 小结277
课后习题和问题278
复习题278
习题279
套接字编程作业281
编程作业282
Wireshark实验282
人物专访283
第6章 链路层和局域网285
6.1 链路层概述285
6.1.1 链路层提供的服务287
6.1.2 链路层在何处实现287
6.2 差错检测和纠正技术288
6.2.1 奇偶校验289
6.2.2 检验和方法290
6.2.3 循环冗余检测291
6.3 多路访问链路和协议292
6.3.1 信道划分协议294
6.3.2 随机接入协议295
6.3.3 轮流协议301
6.3.4 DOCSIS:用于电缆因特网接入的链路层协议301
6.4 交换局域网302
6.4.1 链路层寻址和ARP303
6.4.2 以太网308
6.4.3 链路层交换机312
6.4.4 虚拟局域网317
6.5 链路虚拟化:网络作为链路层319
6.6 数据中心网络322
6.7 回顾:Web页面请求的历程326
6.7.1 准备:DHCP、UDP、IP和以太网326
6.7.2 仍在准备:DNS和ARP327
6.7.3 仍在准备:域内路由选择到DNS服务器328
6.7.4 Web客户-服务器交互:TCP和HTTP329
6.8 小结330
课后习题和问题331
复习题331
习题331
Wireshark实验335
人物专访336
第7章 无线网络和移动网络338
7.1 概述339
7.2 无线链路和网络特征341
7.3 WiFi:802.11无线LAN346
7.3.1 802.11体系结构347
7.3.2 802.11 MAC协议350
7.3.3 IEEE 802.11帧353
7.3.4 在相同的IP子网中的移动性355
7.3.5 802.11中的特色356
7.3.6 个人域网络:蓝牙和ZigBee357
7.4 蜂窝因特网接入358
7.4.1 蜂窝网体系结构概述359
7.4.2 3G蜂窝数据网:将因特网扩展到蜂窝用户360
7.4.3 走向4G:LTE362
7.5 移动管理:原理364
7.5.1 寻址367
7.5.2 路由选择到移动节点367
7.6 移动IP371
7.7 管理蜂窝网中的移动性374
7.7.1 对移动用户呼叫的路由选择375
7.7.2 GSM中的切换376
7.8 无线和移动性:对高层协议的影响378
7.9 小结380
课后习题和问题380
复习题380
习题381
Wireshark实验383
人物专访383
第8章 计算机网络中的安全385
8.1 什么是网络安全385
8.2 密码学的原则387
8.2.1 对称密钥密码体制388
8.2.2 公开密钥加密392
8.3 报文完整性和数字签名396
8.3.1 密码散列函数397
8.3.2 报文鉴别码398
8.3.3 数字签名399
8.4 端点鉴别404
8.4.1 鉴别协议ap1.0404
8.4.2 鉴别协议ap2.0405
8.4.3 鉴别协议ap3.0405
8.4.4 鉴别协议ap3.1406
8.4.5 鉴别协议ap4.0406
8.5 安全电子邮件407
8.5.1 安全电子邮件407
8.5.2 PGP409
8.6 使TCP连接安全:SSL410
8.6.1 宏观描述411
8.6.2 更完整的描述413
8.7 网络层安全性:IPsec和虚拟专用网415
8.7.1 IPsec和虚拟专用网415
8.7.2 AH协议和ESP协议416
8.7.3 安全关联416
8.7.4 IPsec数据报417
8.7.5 IKE:IPsec中的密钥管理420
8.8 使无线LAN安全420
8.8.1 有线等效保密421
8.8.2 IEEE 802.11i422
8.9 运行安全性:防火墙和入侵检测424
8.9.1 防火墙424
8.9.2 入侵检测429
8.10 小结431
课后习题和问题432
复习题432
习题434
Wireshark实验437
IPsec实验437
人物专访438
第9章 多媒体网络439
9.1 多媒体网络应用439
9.1.1 视频的性质439
9.1.2 音频的性质440
9.1.3 多媒体网络应用的类型441
9.2 流式存储视频443
9.2.1 UDP流444
9.2.2 HTTP流444
9.3 IP语音447
9.3.1 尽力而为服务的限制448
9.3.2 在接收方消除音频的时延抖动449
9.3.3 从丢包中恢复451
9.3.4 学习案例:使用Skype的VoIP453
9.4 实时会话式应用的协议455
9.4.1 RTP455
9.4.2 SIP457
9.5 支持多媒体的网络461
9.5.1 定制尽力而为网络462
9.5.2 提供多种类型的服务463
9.5.3 区分服务468
9.5.4 每连接服务质量保证:资源预约和呼叫准入470
9.6 小结472
课后习题和问题473
复习题473
习题473
编程作业477
人物专访478
参考文献480

Do you need?

2019-11-24 23:15:11 Clown_pan 阅读数 101
  • 基于深度学习的计算机视觉:原理与实践(上部)

    本课程适合具有一定深度学习基础,希望发展为深度学习之计算机视觉方向的算法工程师和研发人员的同学们。 基于深度学习的计算机视觉是目前人工智能最活跃的领域,应用非常广泛,如人脸识别和无人驾驶中的机器视觉等。该领域的发展日新月异,网络模型和算法层出不穷。如何快速入门并达到可以从事研发的高度对新手和中级水平的学生而言面临不少的挑战。精心准备的本课程希望帮助大家尽快掌握基于深度学习的计算机视觉的基本原理、核心算法和当前的领先技术,从而有望成为深度学习之计算机视觉方向的算法工程师和研发人员。 本课程系统全面地讲述基于深度学习的计算机视觉技术的原理并进行项目实践。课程涵盖计算机视觉的七大任务,包括图像分类、目标检测、图像分割(语义分割、实例分割、全景分割)、人脸识别、图像描述、图像检索、图像生成(利用生成对抗网络)。本课程注重原理和实践相结合,逐篇深入解读经典和前沿论文70余篇,图文并茂破译算法难点, 使用思维导图梳理技术要点。项目实践使用Keras框架(后端为Tensorflow),学员可快速上手。 通过本课程的学习,学员可把握基于深度学习的计算机视觉的技术发展脉络,掌握相关技术原理和算法,有助于开展该领域的研究与开发实战工作。另外,深度学习之计算机视觉方向的知识结构及学习建议请参见本人CSDN博客。 本课程提供课程资料的课件PPT(pdf格式)和项目实践代码,方便学员学习和复习。 本课程分为上下两部分,其中上部包含课程的前五章(课程介绍、深度学习基础、图像分类、目标检测、图像分割),下部包含课程的后四章(人脸识别、图像描述、图像检索、图像生成)。

    3568 人正在学习 去看看 白勇
		本书是当前世界上最为流行的计算机网络教科书之一,采用了作者独创的自顶向下的方法
		来讲授计算机网络的原理及其协议,即从应用层协议开始沿协议栈向下讲解,强调应用层
		范例和应用编程接口,使读者尽快进入每天使用的应用程序环境之中进行学习和“创造”。
		本书的讲解以因特网为例,学以致用;注重教学法,深入浅出地重点讲解计算机网络的基
		本原理。

在这里插入图片描述
出版者的话
作译者简介
译者序
前言
第1章
计算机网络和因特网
1.1 什么是因特网
1.1.1 具体构成描述
1.1.2 服务描述
1.1.3 什么是协议
1.2 网络边缘
1.2.1客户机和服务器程序
1.2.2 接入网
1.2.3 物理媒体
1.3 网络核心
1.3.1 电路交换和分组交换
1.3.2 分组是怎样通过分组交换网形成其通路的
1.3.3 ISP和因特网主干
1.4 分组交换网中的时延、丢包和吞吐量
1.4.1 分组交换网中的时延概述
1.4.2 排队时延和丢包
1.4.3 端到端时延
1.4.4 计算机网络中的吞吐量
1.5 协议层次和它们的服务模型
1.5.1 分层的体系结构
1.5.2 报文、报文段、数据报和帧
1.6 攻击威胁下的网络
1.7 计算机网络和因特网的历史
1.7.1 分组交换的发展:1961~1972
1.7.2 专用网络和网络互联:1972~1980
1.7.3 网络的激增:1980~1990
1.7.4 因特网爆炸:20世纪90年代
1.7.5 最新发展
1.8 小结
本书路线图
课后习题和问题
复习题
习题
讨论题
Ethereal实验
人物专访
第2章
应用层
2.1 应用层协议原理
2.1.1 网络应用程序体系结构
2.1.2 进程通信
2.1.3 可供应用程序使用的运输服务
2.1.4 因特网提供的运输服务
2.1.5 应用层协议
2.1.6 本书涉及的网络应用
2.2 Web应用和HTTP协议
2.2.1 HTTP概况
2.2.2 非持久连接和持久连接
2.2.3 HTTP报文格式
2.2.4 用户与服务器的交互:cookie
2.2.5 Web缓存
2.2.6 条件GET方法
2.3 文件传输协议:FTP
2.4 因特网中的电子邮件
2.4.1 SMTP
2.4.2 与HTTP的对比
2.4.3 邮件报文格式和MIME
2.4.4 邮件访问协议
2.5 DNS:因特网的目录服务
2.5.1 DNS提供的服务
2.5.2 DNS工作机理概述
2.5.3 DNS记录和报文
2.6 P2P应用
2.6.1 P2P文件分发
2.6.2 在P2P区域中搜索信息
2.6.3 案例学习:Skype的P2P因特网电话
2.7 TCP套接字编程
2.7.1 TCP套接字编程
2.7.2 一个Java客户机 服务器应用程序例子
2.8 UDP套接字编程
2.9 小结
百度云盘链接: https://pan.baidu.com/s/1ZAPLjVDpxvXZ1t4K1bIhAg 提取码: ycbi (仅供个人学习使用,请勿用于任何商业用途)

2018-10-22 11:21:40 heureuxchaquejour 阅读数 7385
  • 基于深度学习的计算机视觉:原理与实践(上部)

    本课程适合具有一定深度学习基础,希望发展为深度学习之计算机视觉方向的算法工程师和研发人员的同学们。 基于深度学习的计算机视觉是目前人工智能最活跃的领域,应用非常广泛,如人脸识别和无人驾驶中的机器视觉等。该领域的发展日新月异,网络模型和算法层出不穷。如何快速入门并达到可以从事研发的高度对新手和中级水平的学生而言面临不少的挑战。精心准备的本课程希望帮助大家尽快掌握基于深度学习的计算机视觉的基本原理、核心算法和当前的领先技术,从而有望成为深度学习之计算机视觉方向的算法工程师和研发人员。 本课程系统全面地讲述基于深度学习的计算机视觉技术的原理并进行项目实践。课程涵盖计算机视觉的七大任务,包括图像分类、目标检测、图像分割(语义分割、实例分割、全景分割)、人脸识别、图像描述、图像检索、图像生成(利用生成对抗网络)。本课程注重原理和实践相结合,逐篇深入解读经典和前沿论文70余篇,图文并茂破译算法难点, 使用思维导图梳理技术要点。项目实践使用Keras框架(后端为Tensorflow),学员可快速上手。 通过本课程的学习,学员可把握基于深度学习的计算机视觉的技术发展脉络,掌握相关技术原理和算法,有助于开展该领域的研究与开发实战工作。另外,深度学习之计算机视觉方向的知识结构及学习建议请参见本人CSDN博客。 本课程提供课程资料的课件PPT(pdf格式)和项目实践代码,方便学员学习和复习。 本课程分为上下两部分,其中上部包含课程的前五章(课程介绍、深度学习基础、图像分类、目标检测、图像分割),下部包含课程的后四章(人脸识别、图像描述、图像检索、图像生成)。

    3568 人正在学习 去看看 白勇

计算机网络自顶向下方法第六版

  • 英文电子书PDF文字版
  • 配套材料(买书后官方渠道下载,质量可靠)
    • 编程题答案,Python, Java 等等
    • 勘误表
    • 配套PPT
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./付费材料/Python Socket Programming Assignments:
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Socket1_WebServer.pdf		Socket6_VideoStreaming.pdf
Socket2_UDPpinger.pdf		Traceroute.pdf
Socket3_SMTP.pdf		网页内容列表截图.png
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A Mail User Agent in Java.pdf
Email Lab.pdf
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Ping Lab.pdf
Programming Assignment 1: Building a Multi-Threaded Web Server.pdf
Programming Assignment 5: Streaming Video with RTSP and RTP.pdf
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./付费材料/Wireshark Labs:
Wireshark_802.11_v6.0.pdf		Wireshark_Intro_v6.0.pdf
Wireshark_DHCP_v6.0.pdf			Wireshark_NAT_v6.0.pdf
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Wireshark_HTTP_v6.1.pdf			Wireshark_UDP_v6.1.pdf
Wireshark_ICMP_v6.0.pdf			网页内容列表截图.png
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Errata_6th_Edition.pdf	PowerPoints
Miscellaneous Labs	Seattle Labs

./免费材料/Miscellaneous Labs:
IPSecKR.pdf
Programming Assignment 3: Implementing a Reliable Transport Protocol.pdf
Programming Assignment 4: Implementing an Algorithm.pdf
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./免费材料/PowerPoints:
Chapter_1_V6.1.ppt	Chapter_4_V6.2.ppt	Chapter_7_V6.0.ppt
Chapter_2_V6.2.ppt	Chapter_5_V6.01.ppt	Chapter_8_V6.0.ppt
Chapter_3_V6.0.ppt	Chapter_6_V6.0.ppt	Chapter_9_V6.0.ppt

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SeattlePingNAT.pdf
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