Linux是世界上最流行的开源操作系统。Linux系统编程技术将使你能够使用自己的系统程序扩展Linux操作 系统，并与系统上的其他程序进行通信。

本书探讨了Linux文件系统及其基本命令、内置手册页、GNU编译器集合（GCC）和Linux系统调用；讲述了如何处理程序中的错误，以及如何捕获错误并打印错误相关信息；介绍了在系统上读写文件的多种方法，包括使用流和文件描述符。随着学习的不断深入，你将深入研究创建进程、创建僵尸进程和守护进程，并学习使用systemd处理守护

本书首先系统总结了网络行为分析的相关研究背景和最新进展, 重点针对“整体”“个体”“主机群”网络行为的研究现状进行了系统对比和总结, 分析了网络行为特征和异常检测方法在检测率、运行效率、全面性和新性异常行为的识别能力等方面的不足。其次, 针对这些不足, 结合图论、特征工程、聚类、信息论等技术, 以网络流量作为切入点, 基于网络上所运载数据包呈现的网络行为属性, 从宏观到微观, 由整体到局部, 系统研究了整体网络行为、网络个体行为和主机群行为, 定义了更为有效的行为特征集、异常检测模型以

全书共包含10章, 覆盖了CAXA制造工程师2022多轴加工路径生成的全部操作过程。第1-7章在对CAXA制造工程师2022的操作界面及应用要点进行讲解的基础上, 结合实例分别对二轴加工、三轴加工、四轴加工、五轴加工、五轴叶轮加工及孔加工等基本加工策略的操作及生产应用进行了详细讲解; 第8-10章对多轴铣削加工生产实例及技能竞赛样题的综合加工工艺进行了具体详尽的讲解。

本书主要介绍了工厂规划与设计所需的基本知识, 包括工厂设计的基本需求、工厂选址、生产过程的空间规划与途程规划、流水生产的组织, 生产线平衡等, 以及工厂设计项目的前期策划、工艺平面布置设计、车间生产系统设计等实务类知识。通过阅读本书, 读者可全面掌握工厂规划与设计知识, 为设计出优秀的工厂奠定理论与工程基础。

本书全面系统地讲解了Rhino常用建模工具、建模技巧和产品级三维形态表现方法，包括常用建模工具归类与深度解析，常用建模技巧提炼与归纳，曲面产品建模思路与形态制作技巧、贝塞尔分面思维与拼接技巧等，精选典型产品案例深度解析产品级设计建模技能的核心价值，提高学生对产品级三维形态的表达与功能细节的处理能力。
本书可作为高等职业院校工业设计专业、艺术设计专业教材，也可作为相关从业人员的参考用书。
为适应信息化时代教学，本书重点讲解案例配有二维码，通过移动终端扫描二维码即可进行学习。凡使用本书作

这是一本帮你了解建筑的科普书，通过丰富的插图、简洁明了的文字介绍了关于建筑的
基本知识。通过这本书，你可以快速了解建筑的发展史以及各种类型建筑的结构和用途，同时也能提升你欣赏建筑的水平。读完这本书，当你再次见到各种各样的建筑时，将不再只能用“雄伟”“气派”或者“震撼”来形容它，你能知道它属于哪一类，大概建在什么年代，大概的结构，主要的特征，以及修建它的历史背景。从此，建筑在你眼里，将不再是冰冷的，它会变得有温度、有意义，因为它不仅有各种功能，也承载着不断发展的文化。

Lua是一门设计精简、功能强大的脚本语言。本书将Lua解释器拆解，使用C语言，一步一步构建能够正确运行的Lua解释器。本书共6章，分别为Lua解释器概述，Lua虚拟机，Lua脚本的编译与虚拟机指令运行流程，Lua编译器，Lua的解释器的其他基础特征，dummylua开发案例：俄罗斯方块。阅读本书，并不需要读者事先精通有关编译原理的知识，书中会尝试用简洁的语言，向读者介绍相关的具体内容。
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本书首先详细介绍图的定义及其与人工智能认知智能阶段的关系，并系统介绍目前有望推动认知智能发展的图智能算法，即图神经网络算法的定义和主流模型。同时，基于图神经网络算法深入剖析加速图智能算法面临的挑战，给出图智能芯片的设计艺术。然后，以本书提出的图神经网络芯片设计为例，分析图智能芯片的具体设计核心和设计技术，并系统地归纳和分析图神经网络芯片设计的相关工作。最后，对图智能芯片的发展进行总结和展望。

本书是中国工程院咨询研究重点项目“高性能、功能性高分子材料2035发展战略研究”课题“功能性高分子材料”的研究成果。本书主要介绍功能性高分子材料的研究现状及发展趋势，包括应用于不同领域的功能性高分子材料主要品种的产能、产业化、市场需求及应用领域的发展情况。首先介绍了功能性高分子材料的发展及概述，然后根据功能性高分子材料的应用领域不同，分章节介绍了新能源电池（燃料电池、液流电池、锂离子电池、固态电池）领域用高分子材料、分离膜（液体分离膜、气体分离膜）用高分子材料、电子信息（柔性显示、挠性覆铜板）用

压缩感知理论是处理病态逆问题的重大革新与突破，与信息论、图像处理、成像科学、模式识别等领域相互交叉融合，形成了系列新理论、新体制、新方法等创新成果。本书主要介绍了压缩感知理论与应用，一方面，详细介绍了稀疏表示理论与方法、稀疏重构模型与算法、测量矩阵的可重构条件等内容，为读者提供一个深入浅出、又相对完整的理论框架；另一方面，重点介绍了压缩感知理论在光学成像、雷达成像，以及波达角估计、图像复原、光谱解混等领域中的具体应用，突出压缩感知理论在解决实际问题时的基本思路与方法。