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资源名称：《Java设计模式(第2版)》PDF  内容简介： 《Java设计模式(第2版)》通过一个完整的Java项目对经典著作Design Patterns一书介绍的23种设计模式进行了深入分析与讲解，实践性强，却又不失对模式本质的探讨。《Java设计模式(第2版)》创造性地将这些模式分为5大类别，以充分展现各个模式的重要特征，并结合UML类图与对应的Java程序，便于读者更好地理解。全书给出了大量的练习，作为对读者的挑战，以启发思考，督促读者通过实践练习的方式来掌握设计模式。同时，作者又给出了这些练习的参考答案，使读者可以印证比较，找出自己的不足，提高设计技能。 作者简介： Steven John Metsker是Dominion Digital公司的管理顾问，该公司负责信息技术与商业过程的重新设计。Steven擅长运用面向对象技术构建结构清晰、功能强大的软件系统。他还是Building Parsers with JavaTM、Design Pattern JavaTM Workbook与Design Patterns in C#（皆由Addison-Wesley出版）等著作的作者。 William C. Waker（www.xp123.com）是一名独立软件咨询师、教练和培训讲师，他拥有超过20年的软件开发经验。Bill先后任职于Capital One Financial，DMR Trecom与VTLS。他是Refactoring Workbook与Extreme Programming Explored（皆由Addison-Wesley出版）等著作的作者。 资源目录： 序 xv 第1章 绪论 1 为何需要模式 1 为何需要设计模式 2 为何选择Java 3 UML 3 挑战 4 本书的组织 4 欢迎来到Oozinoz公司 6 小结 6 第1部分 接口型模式 第2章 接口型模式介绍 8 接口与抽象类 8 接口与职责 10 小结 11 超越普通接口 12 第3章 适配器（Adapter）模式 13 接口适配 13 类与对象适配器 17 JTable对数据的适配 20 识别适配器 24 小结 25 第4章 外观（Facade）模式 27 外观类、工具类和示例类 27 重构到外观模式 29 小结 38 第5章 合成（Composite）模式 39 常规组合 39 合成模式中的递归行为 40 组合、树与环 42 含有环的合成模式 47 环的影响 50 小结 51 第6章 桥接（Bridge）模式 52 常规抽象：桥接模式的一种方法 52 从抽象到桥接模式 54 使用桥接模式的驱动器 57 数据库驱动 57 小结 59 第2部分 职责型模式 第7章 职责型模式介绍 62 常规的职责型模式 62 根据可见性控制职责 64 小结 65 超越普通职责 65 第8章 单例（Singleton）模式 67 单例模式机制 67 单例和线程 68 识别单例 70 小结 71 第9章 观察者（Observer）模式 72 经典范例：GUI中的观察者模式 72 模型/视图/控制器 76 维护Observable对象 82 小结 84 第10章 调停者（Mediator）模式 85 经典范例：GUI调停者（Mediator） 85 关系一致性中的调停者模式 89 小结 96 第11章 代理（Proxy）模式 97 经典范例：图像代理 97 重新思考图片代理 102 远程代理 104 动态代理 109 小结 114 第12章 职责链（Chain of Responsibility）模式 115 现实中的职责链模式 115 重构为职责链模式 117 固定职责链 119 没有组合结构的职责链模式 121 小结 121 第13章 享元（Flyweight）模式 122 不变性 122 抽取享元中不可变的部分 123 共享享元 125 小结 128 第3部分 构造型模式 第14章 构造型模式介绍 130 构造函数的挑战 130 小结 132 超出常规的构造函数 132 第15章 构建者（Builder）模式 134 常规的构建者 134 在约束条件下构建对象 137 可容错的构建者 139 小结 140 第16章 工厂方法（Factory Method）模式 141 经典范例：迭代器 141 识别工厂方法 142 控制要实例化的类 143 并行层次结构中的工厂方法模式 145 小结 147 第17章 抽象工厂（Abstract Factory）模式 148 经典范例：图形用户界面工具箱 148 抽象工厂和工厂方法 153 包和抽象工厂 157 小结 157 第18章 原型（Prototype）模式 158 作为工厂的原型 158 利用克隆进行原型化 159 小结 162 第19章 备忘录（Memento）模式 163 经典范例：使用备忘录模式执行撤销操作 163 备忘录的持久性 170 跨会话的持久性备忘录 170 小结 174 第4部分 操作型模式 第20章 操作型模式介绍 176 操作和方法 176 签名 177 异常 178 算法和多态 179 小结 180 超越常规的操作 181 第21章 模板方法（Template Method）模式 182 经典范例：排序 182 完成一个算法 186 模板方法钩子 188 重构为模板方法模式 189 小结 191 第22章 状态（State）模式 193 对状态进行建模 193 重构为状态模式 197 使状态成为常量 201 小结 203 第23章 策略（Strategy）模式 204 策略建模 204 重构到策略模式 207 比较策略模式与状态模式 211 比较策略模式和模板方法模式 211 小结 212 第24章 命令（Command）模式 213 经典范例：菜单命令 213 使用命令模式来提供服务 216 命令钩子 217 命令模式与其他模式的关系 219 小结 220 第25章 解释器（Interpreter）模式 221 一个解释器示例 221 解释器、语言和解析器 233 小结 234 第5部分 扩展型模式 第26章 扩展型模式介绍 236 面向对象设计的原则 236 Liskov替换原则 237 迪米特法则 238 消除代码的坏味道 239 超越常规的扩展 240 小结 241 第27章 装饰器（Decorator）模式 242 经典范例：流和输出器 242 函数包装器 250 装饰器模式和其他设计模式的关系 257 小结 258 第28章 迭代器（Iterator）模式 259 普通的迭代 259 线程安全的迭代 261 基于合成结构的迭代 267 小结 277 第29章 访问者（Visitor）模式 278 访问者模式机制 278 常规的访问者模式 280 Visitor环 286 访问者模式的危机 290 小结 292 附录A 指南 293 附录B 答案 297 附录C Oozinoz源代码 366 附录D UML概览 369 参考文献 375 资源截图：

资源名称：Java课程设计案例精编（第二版） PDF 资源目录： 第1章 Java概述 第2章 Java程序设计基础 第3章 类和对象 第4章 网页浏览器开发 第5章 蜘蛛纸牌 第6章 吃豆子游戏 第7章 基于多线程的端口扫描器 第8章 Java聊天室 第9章 中国象棋对弈系统 第10章 资产管理系统 第11章 人事管理系统 资源截图：

资源名称：《你必须知道的261个Java语言问题》PDF  内容简介： 《你必须知道的261个Java语言问题》以问答的形式组织内容，讨论了学习或使用Java语言的过程中经常遇到的一些问题。这些问题均是在经过充分调研的基础上，从实际应用中总结出来的，是作者和众多Java开发者的经验总结。书中精选了Java开发人员经常遇到的261个典型问题，涵盖了基本概念、环境配置、基本语法、异常处理、流操作、图形用户界面编程、网络编程、线程、序列化、数据库操作、Java Web程序设计等各方面的主题，并分别给出了详细的解答，而且结合代码示例阐明了技术要点。 《你必须知道的261个Java语言问题》结构清晰、讲解透彻、实用性强，是各高校相关专业Java语言课程很好的教学参考书，也是各层次Java程序员的优秀实践指南。 资源目录： 第1章 Java基本概念及环境配置 FAQl.O1 什么是面向对象程序设计？ FAQl.02 面向对象程序设计的基本特征有哪些？ FAQl.03 Java语言是如何产生和发展的？ FAQl.04 Android与Java语言有什么关系？ FAQl.05 Java SE、Java EE和Java ME有什么区别？ FAQl.06 Java语言的运行机制如何？ FAQl.07 什么是JVM？有什么作用？工作机制如何？ FAQl.08 什么是JRE(或J2RE)？ FAQl.09 什么是JDK？ FAQl.10 JDK、JRE和JVM之间有什么区别？ FAQl.11 什么是GC？GC的工作原理如何？ FAQl.12 如何安装Java基本开发环境JDK？ FAQl.13 为何在JDK安装路径下存在两个JRE？ FAQl.14 JDK安装时设置PATH和CLASSPATH环境变量有何作用？ FAQl.15 如何编译、运行Java应用程序？ FAQl.16 如何将程序中的文档注释提取出来生成说明文档？ FAQl.17 怎样制作鼠标双击就可以运行的Jar文件？ FAQl.18 怎样给main(String args)方法的args指定参数值？ 第2章 Java编程基础 FAQ2.01 Java中的标识符如何命名？可以用中文吗？ FAQ2.02 Java中有哪些关键字？ FAQ2.03 用public、protected和private修饰方法有什么区别？ FAQ2.04 this关键字有什么含义？在哪些情况下应用？ FAQ2.05 super关键字有什么含义？在哪些情况下应用？ FAQ2.06 static关键字有什么含义？具体如何应用？能修饰构造方法吗？ FAQ2.07 final关键字有什么含义？具体如何应用？ FAQ2.08 instanceof关键字有什么含义？如何应用？ FAQ2.09 Java中有哪些数据类型？ FAQ2.10 如何解决double和float精度不准的问题？ FAQ2.11 im和Integer都可以作为整数类型，那么它们有什么区别？ FAQ2.12 floatf=3.4语句是否正确？ FAQ2.13 成员变量和局部变量有什么区别？ FAQ2.14 变量之间传值时可分为值传递和引用传递，那么它们有何区别？ FAQ2.15 Java中有哪些运算符？优先级如何？ FAQ2.16 在实现x和Y相加时，x+=y和x--x+y两种实现方式有区别吗？ FAQ2.17 在执行与运算时，运算符&和&&有什么区别？ FAQ2.18 在实现x递增加1操作时，x++和++x有什么区别？ FAQ2.19 x？y：z格式的语句表示什么意思？ FAQ2.20 “+”操作符在Java内部是如何实现字符串连接的？ FAQ2.21 ==和equals()都可用于比较两个操作数是否相等，它们有什么区别吗？ FAQ2.22 创建Strin9对象时，使用String s=11ew String(“abc”)和String s=“abc”语句有什么区别？ FAQ2.23 break和continue语句有什么区别？ FAQ2.24 数组如何定义和初始化？ FAQ2.25 如何实现一维和二维数组的遍历？ FAQ2.26 如何实现数组的复制？ FAQ2.27 数组的排序算法有哪些？如何实现？ FAQ2.28 如何解决ArraylndexOutOfBounds Exception异常？ 第3章 Java与面向对象 FAQ3.01 什么是类、对象、属性和方法？ FAQ3.02 什么是包？有什么好处？ FAQ3.03 什么是抽象类？有什么好处？ FAQ3.04 什么是接口？有什么好处？ FAQ3.05 什么是多态？有什么好处？ FAQ3.06 什么是内部类？有什么好处？ FAQ3.07 什么是匿名内部类？如何使用？ FAQ3.08 什么是封装类？有什么作用？ FAQ3.09 什么是继承？有什么好处？ FAQ3.10 使用new关键字创建对象时，为什么有时候提示找不到无参的构造方法？ …… 第4章 Java流和文件操作 第5章 Java GUI编程 第6章 Java线程和序列化 第7章 Java网络编程 第8章 Java常用功能 第9章 Java数据库操作 第10章 Java Web程序设计 资源截图：

资源名称：Java常用算法手册 第三版 PDF 资源目录： 第1章 算法和实现算法的Java语法 第2章 数据结构 第3章 基本算法思想 第4章 排序算法 第5章 查找算法 第6章 基本数学问题 第7章 数据结构问题 第8章 数论问题 第9章 算法经典趣题 第10章 游戏中的算法 第11章 简单Java上机面试题 第12章 逻辑推理类面试题 第13章 数学能力测试 第14章 算法面试题 资源截图：

资源名称：推荐系统 技术、评估及高效算法 PDF 作者简介： 弗朗西斯科·里奇（Francesco Ricci），意大利博尔扎诺自由大学计算机科学副教授。目前他的研究兴趣包括推荐系统、智能接口、移动系统、机器学习、案例推理、信息和通信技术在旅游中的应用。他是《Journal of Information Technology and Tourism》杂志的编委，还是ACM和IEEE会员。他还是ACM会议推荐系统分会的指导委员会成员。 利奥·罗卡奇（Lior Rokach），以色列本-古里安大学信息系统工程系助理教授。他是智能信息系统方面公认的专家，在这一领域处于世界领先地位。他的主要研究领域包括数据挖掘、模式识别和推荐系统。他的70篇论文被主流期刊、会议和书籍等引用。 布拉哈·夏皮拉（Bracha Shapira），以色列本-古里安大学信息系统工程系助理教授。目前她的研究兴趣包括推荐系统、信息检索、个性化、用户建模和社交网络。她是本-古里安大学德国电信实验室研究项目负责人，并且还是ACM和IEEE会员。 保罗 B. 坎特（Paul Kantor），罗格斯大学通信与信息学院情报学教授，兼任计算机科学系和RUTCOR中心运筹学教授。目前他的研究兴趣包括协作信息发现、文本分类、文本或图像索引和检索。他是美国科学促进会会士，ACM、IEEE和ASIST会员。他的研究得到了美国NSF和国土安全部等机构的支持。 资源目录： 推荐序一 推荐序二 译者序 前言 第1章 概述 1 1.1 简介 1 1.2 推荐系统的功能 3 1.3 数据和知识资源 5 1.4 推荐技术 7 1.5 应用与评价 10 1.6 推荐系统与人机交互 12 1.6.1 信任、解释和说服力 13 1.6.2 会话系统 13 1.6.3 可视化 14 1.7 推荐系统是个交叉学科领域 15 1.8 出现的问题和挑战 16 1.8.1 本书对出现的问题的讨论 16 1.8.2 挑战 18 参考文献 20 第一部分 基础技术 第2章 推荐系统中的数据挖掘方法 28 2.1 简介 28 2.2 数据预处理 29 2.2.1 相似度度量方法 29 2.2.2 抽样 30 2.2.3 降维 31 2.2.4 去噪 33 2.3 分类 34 2.3.1 最近邻 34 2.3.2 决策树 35 2.3.3 基于规则的分类 36 2.3.4 贝叶斯分类器 36 2.3.5 人工神经网络 38 2.3.6 支持向量机 39 2.3.7 分类器的集成 40 2.3.8 评估分类器 41 2.4 聚类分析 42 2.4.1 k-means 43 2.4.2 改进的k-means 44 2.5 关联规则挖掘 44 2.6 总结 46 致谢 47 参考文献 47 第3章 基于内容的推荐系统：前沿和趋势 51 3.1 简介 51 3.2 基于内容的推荐系统的基础 52 3.2.1 基于内容的推荐系统的高层次结构 52 3.2.2 基于内容过滤的优缺点 54 3.3 基于内容的推荐系统的现状 55 3.3.1 物品表示 56 3.3.2 学习用户特征的方法 62 3.4 趋势和未来研究 65 3.4.1 推荐过程中用户产生内容的作用 65 3.4.2 超越特化：惊喜度 66 3.5 总结 68 参考文献 68 第4章 基于近邻推荐方法综述 74 4.1 简介 74 4.1.1 问题公式化定义 75 4.1.2 推荐方法概要 76 4.1.3 基于近邻方法的优势 77 4.1.4 目标和概要 78 4.2 基于近邻推荐 78 4.2.1 基于用户评分 79 4.2.2 基于用户分类 80 4.2.3 回归与分类 80 4.2.4 基于物品推荐 81 4.2.5 基于用户和基于物品推荐的对比 81 4.3 近邻方法的要素 83 4.3.1 评分标准化 83 4.3.2 相似度权重计算 85 4.3.3 近邻的选择 89 4.4 高级进阶技术 90 4.4.1 降维方法 90 4.4.2 基于图方法 92 4.5 总结 95 参考文献 96 第5章 协同过滤算法的高级课题100 5. 1 简介 100 5.2 预备知识 101 5.2.1 基准预测 102 5.2.2 Netflix数据 103 5.2.3 隐式反馈 103 5.3 因子分解模型 104 5.3.1 SVD 104 5.3.2 SVD++ 105 5.3.3 时间敏感的因子模型 106 5.3.4 比较 111 5.3.5 总结 112 5.4 基于邻域的模型 112 5.4.1 相似度度量 113 5.4.2 基于相似度的插值 113 5.4.3 联合派生插值权重 115 5.4.4 总结 117 5.5 增强的基于邻域的模型 117 5.5.1 全局化的邻域模型 118 5.5.2 因式分解的邻域模型 122 5.5.3 基于邻域的模型的动态时序 126 5.5.4 总结 127 5.6 基于邻域的模型和因子分解模型的比较 127 参考文献 129 第6章 开发基于约束的推荐系统 131 6.1 简介 131 6.2 推荐知识库的开发 133 6.3 推荐过程中的用户导向 137 6.4 计算推荐结果 142 6.5 项目和案例研究的经验 143 6.6 未来的研究方法 144 6.7 总结 147 参考文献 147 第7章 情境感知推荐系统 151 7.1 简介 151 7.2 推荐系统中的情境 152 7.2.1 什么是情境 152 7.2.2 在推荐系统实现情境信息的建模 155 7.2.3 获取情境信息 158 7.3 结合情境的推荐系统形式 159 7.3.1 情境预过滤 161 7.3.2 情境后过滤 163 7.3.3 情境建模 164 7.4 多种方法结合 167 7.4.1 组合预过滤器案例研究：算法 168 7.4.2 组合预过滤器案例研究：实验结果 168 7.5 情境感知推荐系统的其他问题 170 7.6 总结 171 致谢 171 参考文献 172 第二部分 推荐系统的应用与评估 第8章 推荐系统评估 176 8.1 简介 176 8.2 实验设置 177 8.2.1 离线实验 178 8.2.2 用户调查 180 8.2.3 在线评估 182 8.2.4 得出可靠结论 182 8.3 推荐系统属性 185 8.3.1 用户偏好 185 8.3.2 预测准确度 186 8.3.3 覆盖率 191 8.3.4 置信度 192 8.3.5 信任度 193 8.3.6 新颖度 194 8.3.7 惊喜度 195 8.3.8 多样性 195 8.3.9 效用 196 8.3.10 风险 197 8.3.11 健壮性 197 8.3.12 隐私 198 8.3.13 适应性 198 8.3.14 可扩展性 199 8.4 总结 199 参考文献 199 第9章 IPTV服务提供商推荐系统：一个大规模真实产品环境的应用203 9.1 简介 203 9.2 IPTV架构 204 9.3 推荐系统架构 206 9.3.1 数据搜集 206 9.3.2 批处理和实时阶段 207 9.4 推荐算法 208 9.4.1 推荐算法概述 209 9.4.2 基于内容隐语义分析算法 210 9.4.3 基于物品的协同过滤算法 213 9.4.4 基于降维的协同过滤算法 214 9.5 推荐服务 215 9.6 系统评价 216 9.6.1 离线分析 218 9.6.2 在线分析 220 9.7 总结 223 参考文献 223 第10章 走出实验室的推荐系统 225 10.1 简介 225 10.2 设计现实环境中的推荐系统 225 10.3 理解推荐系统的环境 226 10.3.1 应用模型 226 10.3.2 用户建模 230 10.3.3 数据模型 233 10.3.4 一个使用环境模型的方法 235 10.4 在迭代设计过程中理解推荐验证步骤 236 10.4.1 算法的验证 236 10.4.2 推荐结果的验证 237 10.5 应用实例：一个语义新闻推荐系统 240 10.5.1 背景：MESH工程 240 10.5.2 MESH的环境模型 240 10.5.3 实践：模型的迭代实例化 243 10.6 总结 244 参考文献 244 第11章 匹配推荐系统的技术与领域 247 11.1 简介 247 11.2 相关工作 247 11.3 知识源 248 11.4 领域 250 11.4.1 异构性 250 11.4.2 风险性 251 11.4.3 变动性 251 11.4.4 交互风格 251 11.4.5 偏好稳定性 251 11.4.6 可理解性 252 11.5 知识源 252 11.5.1 社群知识 252 11.5.2 个人知识 253 11.5.3 基于内容的知识 253 11.6 从领域到技术 254 11.6.1 算法 255 11.6.2 抽样推荐领域 256 11.7 总结 257 致谢 257 参考文献 257 第12章 用于技术强化学习的推荐系统 261 12.1 简介 261 12.2 背景 262 12.2.1 TEL作为上下文 262 12.2.2 TEL推荐的目标 263 12.3 相关工作 264 12.3.1 自适应教育超媒体 264 12.3.2 学习网络 265 12.3.3 相同点与不同点 267 12.4 TEL推荐系统调查 268 12.5 TEL推荐系统的评估 271 12.5.1 对组件的评估 272 12.5.2 评估TEL推荐系统时需要考虑的问题 273 12.6 总结与展望 274 致谢 274 参考文献 275 第三部分 推荐系统的影响 第13章 基于评价推荐系统的进展 282 13.1 简介 282 13.2 早期：评价系统/已得益处 282 13.3 评价系统的表述与检索挑战 283 13.3.1 评价表述的方式 283 13.3.2 基于评价的推荐系统中的检索挑战 289 13.4 评价平台中的交互研究 293 13.4.1 扩展到其他评价平台 294 13.4.2 用户直接操作与限制用户控制的比较 295 13.4.3 支持性解释、置信和信任 296 13.4.4 可视化、自适应性和分区动态性 297 13.4.5 关于多文化的适用性的差异 298 13.5 评价的评估：资源、方法和标准 298 13.5.1 资源和方法 298 13.5.2 评估标准 299 13.6 总结与展望 300 参考文献 301 第14章 构建更值得信任和具有说服力的推荐系统：特性对评估推荐系统的影响 305 14.1 简介 305 14.2 推荐系统作为社交角色 306 14.3 来源可信度 306 14.3.1 可信度 306 14.3.2 专业能力 307 14.3.3 对来源可信度的影响 307 14.4 人际交互中信息特性的研究 307 14.4.1 相似度 307 14.4.2 喜好度 308 14.4.3 权威的象征 308 14.4.4 演讲的风格 308 14.4.5 外在吸引力 308 14.4.6 幽默 309 14.5 人机交互中的特性 309 14.6 用户与推荐系统交互的特性 309 14.6.1 推荐系统类型 310 14.6.2 输入特性 310 14.6.3 过程特性 311 14.6.4 输出特性 311 14.6.5 内嵌的智能体特性 312 14.7 讨论 312 14.8 影响 313 14.9 未来研究方向 314 参考文献 314 第15章 设计和评估推荐系统的解释 321 15.1 简介 321 15.2 指引 322 15.3 专家系统的说明 322 15.4 定义的目标 322 15.4.1 系统如何工作:透明性 324 15.4.2 允许用户告诉系统它是错误的：被理解 324 15.4.3 增加用户对系统上的信任：信任度 325 15.4.4 说服用户尝试或购买：说服力 326 15.4.5 帮助用户充分地决策：有效性 327 15.4.6 帮助用户快速制定决策：效率 328 15.4.7 使系统的应用愉悦：满意度 328 15.5 评估解释在推荐系统的作用 329 15.5.1 精准度 329 15.5.2 学习效率 329 15.5.3 覆盖度 330 15.5.4 接受度 330 15.6 用推荐设计展示与互动 330 15.6.1 展示推荐 330 15.6.2 与推荐系统交互 331 15.7 解释风格 332 15.7.1 基于协同风格 333 15.7.2 基于内容风格 334 15.7.3 基于案例风格 334 15.7.4 基于知识/自然语言风格 335 15.7.5 基于人口统计风格 335 15.8 总结与展望 336 参考文献 337 第16章 基于实例评价研究的产品推荐系统的可用性准则 340 16.1 简介 340 16.2 预备知识 341 16.2.1 交互模型 341 16.2.2 基于效用的推荐系统 342 16.2.3 准确率、信任度和代价的框架 344 16.2.4 本章结构 344 16.3 相关工作 345 16.3.1 推荐系统分类 345 16.3.2 基于评分的推荐系统 345 16.3.3 基于案例的推荐系统 345 16.3.4 基于效用的推荐系统 345 16.3.5 基于评价的推荐系统 346 16.3.6 其他设计指导准则 346 16.4 初始偏好提取 347 16.5 通过实例激励用户表示偏好 349 16.5.1 需要多少实例 350 16.5.2 需要哪些实例 350 16.6 偏好修正 352 16.6.1 偏好冲突和部分满足 352 16.6.2 权衡辅助 353 16.7 展示策略 354 16.7.1 一次推荐一项物品 354 16.7.2 推荐k项最匹配的物品 355 16.7.3 解释界面 355 16.8 准则验证模型 357 16.9 总结 359 参考文献 359 第17章 基于示意图的产品目录可视化 363 17.1 简介 363 17.2 基于图的可视化方法 364 17.2.1 自组织映射 364 17.2.2 树图 365 17.2.3 多维缩放 366 17.2.4 非线性主成分分析 367 17.3 产品目录图 367 17.3.1 多维缩放 368 17.3.2 非线性主成分分析 369 17.4 通过点击流分析决定属性权重 370 17.4.1 泊松回归模型 370 17.4.2 处理缺失值 371 17.4.3 使用泊松回归选择权值 371 17.4.4 阶梯式泊松回归模型 371 17.5 图像购物界面 372 17.6 电子商务应用 373 17.6.1 使用属性权值的基于MDS的产品目录图 373 17.6.2 基于NL-PCA的产品目录图 375 17.6.3 图像购物界面 377 17.7 总结与展望 379 致谢 380 参考文献 380 第四部分 推荐系统与群体 第18章 个性化Web搜索中的群体、协作与推荐系统 384 18.1 简介 384 18.2 网络搜索历史简介 385 18.3 网络搜索的未来 387 18.3.1 个性化网络搜索 387 18.3.2 协同信息检索 390 18.3.3 向社交搜索前进 392 18.4 案例研究1：基于群体的网络搜索 392 18.4.1 搜索群体中的重复性和规律性 392 18.4.2 协同网络搜索系统 393 18.4.3 评估 395 18.4.4 讨论 396 18.5 案例研究2：网络搜索共享 396 18.5.1 HeyStaks系统 397 18.5.2 HeyStaks推荐引擎 399 18.5.3 评估 400 18.5.4 讨论 402 18.6 总结 402 致谢 403 参考文献 403 第19章 社会化标签推荐系统 409 19.1 简介 409 19.2 社会化标签推荐系统 410 19.2.1 大众分类法 410 19.2.2 传统推荐系统范式 411 19.2.3 多模式推荐 412 19.3 现实社会化标签推荐系统 413 19.3.1 有哪些挑战 413 19.3.2 案例BibSonomy 413 19.3.3 标签获取 415 19.4 社会化标签系统的推荐算法 416 19.4.1 协同过滤 416 19.4.2 基于排序的推荐 418 19.4.3 基于内容的社会化标签推荐系统 421 19.4.4 评估方案和评估度量 423 19.5 算法比较 424 19.6 总结与展望 426 参考文献 427 第20章 信任和推荐 430 20.1 简介 430 20.2 信任的表示与计算 431 20.2.1 信任表示 431 20.2.2 信任计算 433 20.3 信任增强推荐系统 436 20.3.1 动机 436 20.3.2 进展 437 20.3.3 实验比较 441 20.4 进展和开放性挑战 445 20.5 总结 446 参考文献 446 第21章 组推荐系统 449 21.1 简介 449 21.2 应用场景和群组推荐系统分类 450 21.2.1 交互式电视 450 21.2.2 环绕智能 450 21.2.3 基于场景的推荐系统 451 21.2.4 基于分类的群组推荐 451 21.3 合并策略 452 21.3.1 合并策略概览 452 21.3.2 合并策略在相关工作中的应用 453 21.3.3 哪种策略效果最好 454 21.4 序列顺序的影响 455 21.5 对情感状态建模 456 21.5.1 对个人的满意度进行建模 457 21.5.2 个人满意度对群组的影响 458 21.6 情感状态在合并策略中的使用 459 21.7 对单个用户进行组推荐 460 21.7.1 多准则 460 21.7.2 冷启动问题 461 21.7.3 虚拟组成员 462 21.8 总结与挑战 462 21.8.1 提出的主要问题 463 21.8.2 警告：组建模 463 21.8.3 面临的挑战 464 致谢 464 参考文献 465 第五部分 高级算法 第22章 推荐系统中的偏好聚合468 22.1 简介 468 22.2 推荐系统中的聚合类型 468 22.2.1 协同过滤中的偏好聚合 470 22.2.2 CB与UB推荐中的特性聚合 470 22.2.3 CB与UB的配置文件构建 470 22.2.4 物品和用户相似度以及邻居的形成 471 22.2.5 基于实例推理的连接词在推荐系统中的应用 472 22.2.6 加权混合系统 472 22.3 聚合函数概论 472 22.3.1 定义和属性 472 22.3.2 聚合成员 475 22.4 聚合函数的构建 479 22.4.1 数据收集和处理 479 22.4.2 期望属性、语义、解释 480 22.4.3 函数表现的复杂度及其理解 481 22.4.4 权重和参数的确定 482 22.5 推荐系统中的复杂聚合过程:为特定应用定制 482 22.6 总结 485 22.7 进阶阅读 485 致谢 486 参考文献 486 第23章 推荐系统中的主动学习 488 23.1 简介 488 23.1.1 推荐系统中主动学习的目标 489 23.1.2 例证 490 23.1.3 主动学习的类型 490 23.2 数据集的属性 491 23.3 主动学习在推荐系统中的应用 492 23.4 主动学习公式 493 23.5 基于不确定性的主动学习 495 23.5.1 输出不确定性 495 23.5.2 决策边界不确定性 496 23.5.3 模型不确定性 497 23.6 基于误差的主动学习 498 23.6.1 基于实例的方法 498 23.6.2 基于模型的方法 500 23.7 基于组合的主动学习 501 23.7.1 基于模型的方法 501 23.7.2 基于候选的方法 502 23.8 基于会话的主动学习 504 23.8.1 基于实例的评论 504 23.8.2 基于多样性的方法 504 23.8.3 基于查询编辑的方法 505 23.9 计算因素考虑 505 23.10 总结 505 致谢 506 参考文献 506 第24章 多准则推荐系统 510 24.1 简介 510 24.2 推荐作为多准则决策问题 511 24.2.1 决策目标 512 24.2.2 准则簇 512 24.2.3 全局偏好模型 513 24.2.4 决策支持流程 513 24.3 推荐系统的MCDM框架:经验教训 515 24.4 多准则评分推荐 517 24.4.1 传统的单值评分推荐问题 517 24.4.2 引入多准则评分来扩展传统推荐系统 518 24.5 多准则评分推荐算法综述 519 24.5.1 预测中使用多准则评分 519 24.5.2 推荐中使用多准则评分 524 24.6 讨论及未来工作 526 24.7 总结 527 致谢 528 参考文献 528 第25章 具有健壮性的协同推荐 533 25.1 简介 533 25.2 问题定义 534 25.3 攻击分类 536 25.3.1 基础攻击 536 25.3.2 非充分信息攻击 537 25.3.3 打压攻击模型 537 25.3.4 知情攻击模型 538 25.4 检测系统健壮性 539 25.4.1 评估矩阵 539 25.4.2 推举攻击 540 25.4.3 打压攻击 541 25.4.4 知情攻击 542 25.4.5 攻击效果 543 25.5 攻击检测 543 25.5.1 评估矩阵 544 25.5.2 单用户检测 544 25.5.3 用户组检测 545 25.5.4 检测结果 548 25.6 健壮的推荐算法 548 25.6.1 基于模型的推荐 548 25.6.2 健壮的矩阵分解算法 549 25.6.3 其他具有健壮性的推荐算法 549 25.6.4 影响力限制器和基于信誉的推荐 550 25.7 总结 550 致谢 551 参考文献 551 本书贡献者名单 554 翻译团队名单560 资源截图：

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资源名称：神经网络算法与实现基于Java语言 PDF 内容简介： 人工神经网络是由众多连接权值可调的神经元连接而成，具有大规模并行处理、分布式信息存储、良好的自组织自学习能力等特点，能够完成模式识别、机器学习以及预测趋势等任务。 本书通过9章内容，并结合Java编程语言，由浅入深地介绍了神经网络算法的应用。书中涉及神经网络的构建、神经网络的结构、神经网络的学习、感知机、自组织映射等核心概念，并将天气预测、疾病诊断、客户特征聚类、模式识别、神经网络优化与自适应等经典案例囊括其中。本书在附录中详细地指导读者进行开发环境的配置，帮助读者更加顺利地进行程序开发。 本书非常适合对神经网络技术感兴趣的开发人员和业余读者阅读，读者无需具备Java编程知识，也无需提前了解神经网络的相关概念。本书将从零开始为读者进行由浅入深地讲解。 人工神经网络是由众多连接权值可调的神经元连接而成，具有大规模并行处理、分布式信息存储、良好的自组织自学习能力等特点，能够完成模式识别、机器学习以及预测趋势等任务。 本书通过9章内容，并结合Java编程语言，由浅入深地介绍了神经网络算法的应用。书中涉及神经网络的构建、神经网络的结构、神经网络的学习、感知机、自组织映射等核心概念，并将天气预测、疾病诊断、客户特征聚类、模式识别、神经网络优化与自适应等经典案例囊括其中。本书在附录中详细地指导读者进行开发环境的配置，帮助读者更加顺利地进行程序开发。 本书非常适合对神经网络技术感兴趣的开发人员和业余读者阅读，读者无需具备Java编程知识，也无需提前了解神经网络的相关概念。本书将从零开始为读者进行由浅入深地讲解。 作者简介： Fábio M. Soares拥有帕拉联邦大学（Universidade Federal do Pará，UFPA）的计算机应用专业硕士学位，目前是该所大学的在读博士生。他从2004年开始就一直在设计神经网络解决方案，在电信、化学过程建模等多个领域开发了神经网络技术的应用，他的研究主题涉及数据驱动建模的监督学习。 他也是一名个体经营者，为巴西北部的一些中小型公司提供IT基础设施管理和数据库管理等服务。在过去，他曾为大公司工作，如Albras（世界上zui重要的铝冶炼厂之一）和Eletronorte（巴西的一个大型电源供应商）。他也有当讲师的经历，曾在亚马逊联邦农业大学（Federal Rural University）和卡斯塔尼亚尔的一个学院授课，两所学校都在帕拉州，所教的学科涉及编程和人工智能。 他出版了许多作品，其中许多都有英文版，所有作品都是关于针对某些问题的人工智能技术。他在众多权v会议上发表了一系列学术文章，如TMS（矿物金属和材料学会）、轻金属学会和智能数据工程、自动学习学会等学术会议。他还为Intech写过两章内容。 Alan M.F. Souza是来自亚马逊高 级研究所（Instituto de Estudos Superiores da Amaz?nia，IESAM）的计算机工程师。他拥有软件项目管理的研究生学位以及帕拉联邦大学（Universidade Federal do Pará，UFPA）的工业过程（计算机应用）硕士学位。自2009年以来，他一直从事神经网络方面的工作，并从2006年开始与巴西的IT公司合作进行Java、PHP、SQL和其他编程语言的开发。他热衷于编程和计算智能。目前，他是亚马逊大学（Universidade da Amaz?nia，UNAMA）的教授和帕拉联邦大学的在读博士生。 资源目录： 第1章初识神经网络1 1.1探索神经网络1 1.2为什么要用人工神经网络2 1.3神经网络的构造3 1.3.1基础元素——人工神经元3 1.3.2赋予神经元生命——激活函数4 1.3.3基础值——权值5 1.3.4重要参数——偏置5 1.3.5神经网络组件——层5 1.4神经网络结构6 1.4.1单层神经网络7 1.4.2多层神经网络7 1.4.3前馈神经网络8 1.4.4反馈神经网络8 1.5从无知到有识——学习过程8 1.6实践神经网络9 1.7小结15 第2章神经网络是如何学习的16 2.1神经网络的学习能力16 2.2学习范式17 2.2.1监督学习17 2.2.2无监督学习18 2.3系统结构——学习算法19 2.3.1学习的两个阶段——训练和测试20 2.3.2细节——学习参数21 2.3.3误差度量和代价函数22 2.4学习算法示例22 2.4.1感知机22 2.4.2Delta规则23 2.5神经网络学习过程的编码23 2.5.1参数学习实现23 2.5.2学习过程24 2.5.3类定义26 2.6两个实例33 2.6.1感知机（报警系统）34 2.6.2ADALINE（交通预测）37 2.7小结42 第3章运用感知机43 3.1学习感知机神经网络43 3.1.1感知机的应用和局限性44 3.1.2线性分离44 3.1.3经典XOR（异或）例子45 3.2流行的多层感知机（MLP）47 3.2.1MLP属性48 3.2.2MLP权值49 3.2.3递归MLP50 3.2.4MLP在OOP范式中的结构50 3.3有趣的MLP应用51 3.3.1使用MLP进行分类51 3.3.2用MLP进行回归53 3.4MLP的学习过程54 3.4.1简单但很强大的学习算法——反向传播55 3.4.2复杂而有效的学习算法——Levenberg–Marquardt57 3.5MLP实现58 3.5.1实战反向传播算法61 3.5.2探索代码62 3.6Levenberg–Marquardt实现66 3.7实际应用——新生入学68 3.8小结71 第4章自组织映射72 4.1神经网络无监督学习方式72 4.2无监督学习算法介绍73 4.3Kohonen自组织映射76 4.3.1一维SOM77 4.3.2二维SOM78 4.3.3逐步实现自组织映射网络学习80 4.3.4如何使用SOM81 4.4Kohonen算法编程81 4.4.1探索Kohonen类84 4.4.2Kohonen实现（动物聚类）86 4.5小结88 第5章天气预测89 5.1针对预测问题的神经网络89 5.2无数据，无神经网络——选择数据91 5.2.1了解问题——天气变量92 5.2.2选择输入输出变量92 5.2.3移除无关行为——数据过滤93 5.3调整数值——数据预处理94 5.4Java实现天气预测96 5.4.1绘制图表96 5.4.2处理数据文件97 5.4.3构建天气预测神经网络98 5.5神经网络经验设计101 5.5.1选择训练和测试数据集101 5.5.2设计实验102 5.5.3结果和模拟103 5.6小结105 第6章疾病诊断分类106 6.1什么是分类问题，以及如何应用神经网络106 6.2激活函数的特殊类型——逻辑回归107 6.2.1二分类VS多分类109 6.2.2比较预期结果与产生结果——混淆矩阵109 6.2.3分类衡量——灵敏度和特异性110 6.3应用神经网络进行分类111 6.4神经网络的疾病诊断114 6.4.1使用神经网络诊断乳腺癌114 6.4.2应用神经网络进行早期糖尿病诊断118 6.5小结121 第7章客户特征聚类122 7.1聚类任务123 7.1.1聚类分析123 7.1.2聚类评估和验证124 7.1.3外部验证125 7.2应用无监督学习125 7.2.1径向基函数神经网络125 7.2.2Kohonen神经网络126 7.2.3数据类型127 7.3客户特征128 7.4Java实现129 7.5小结135 第8章模式识别（OCR案例）136 8.1什么是模式识别136 8.1.1定义大量数据中的类别137 8.1.2如果未定义的类没有被定义怎么办138 8.1.3外部验证138 8.2如何在模式识别中应用神经网络算法138 8.3OCR问题140 8.3.1简化任务——数字识别140 8.3.2数字表示的方法140 8.4开始编码141 8.4.1生成数据141 8.4.2构建神经网络143 8.4.3测试和重新设计——试错144 8.4.4结果145 8.5小结148 第9章神经网络优化与自适应149 9.1神经网络实现中的常见问题149 9.2输入选择150 9.2.1数据相关性150 9.2.2降维151 9.2.3数据过滤152 9.3结构选择152 9.4在线再训练154 9.4.1随机在线学习155 9.4.2实现156 9.4.3应用157 9.5自适应神经网络159 9.5.1自适应共振理论159 9.5.2实现160 9.6小结162 附录ANetBeans环境搭建163 附录BEclipse环境搭建175 附录C参考文献186 资源截图：

资源名称：《Java编程宝典》PDF 下载 内容简介： 《Java编程宝典(十年典藏版)》是一本集技能、范例、项目和应用为一体的学习手册，书中介绍了应用Java进行程序开发的各种技术和技巧。全书分4篇，共27章，其中第1篇为技能学习篇，主要包括Java初体验、Eclipse与NetBeans、基本语法、控制流程语句、数组、类与对象、字符串、继承与多态、接口与抽象类、集合与异常处理、IO流、TCP与UDP技术、窗体程序开发、多线程技术、JDBC技术、GUI事件处理机制、Swing高级组件、绘图与打印技术等内容；第2篇为范例演练篇，主要包括基础知识演练、实用工具、图形图像、娱乐先锋等相关的范例；第3篇为项目实战篇，主要包括网页浏览器、蓝宇快递打印系统、编程词典用户管理系统、讯友桌面通讯录等4个小型项目；第4篇为商业系统篇，主要包括一个大型的商业项目，即明日图书开发计划管理系统。 《Java编程宝典(十年典藏版)》附有配套DVD光盘，光盘提供了书中全部实例和项目的源代码，这些源代码全部经过精心调试，能够在Windows XP、Windows Server 2003及Windows 7操作系统下编译和运行。 《Java编程宝典(十年典藏版)》适用于Java的初学者、编程爱好者，同时也可以作为培训机构、大中专院校老师和学生的学习参考用书。        资源目录： 第1篇　技能学习篇  　第1章　迈向java编程第一步——java初体验  　　6个编程技术要点  　　4个编程技巧说明  　　1个编程注意事项  　　1.1　本章学习任务　 　　　1.1.1　本章所学知识 　　　1.1.2　实际操作任务　 　　1.2　关于java语言的诞生　 　　1.3　了解java的应用领域　 　　1.4　身边的java成功案例　 　　1.5　学会搭建java开发环境　 　　　1.5.1　为什么要安装jdk 　　　1.5.2　安装jdk　 　　　1.5.3　配置环境变量 　　　1.5.4　如何测试环境是否搭建成功　 　　1.6　你的第一个java程序　 　　1.7　疑难解惑　 　　　1.7.1　环境按键的问题　 　　　1.7.2　如何学好java　 　　1.8　精彩回顾　 　第2章　掌握两种免费的开发工具——eclipse与netbeans  　　11个编程技术要点  　　1个编程技巧说明  　　1个编程注意事项  　　2.1　本章学习任务　 　　　2.1.1　本章所学知识　 　　　2.1.2　实例演练任务　 　　2.2　了解eclipse开发工具　 　　　2.2.1　为什么要使用eclipse开发工具　 　　　2.2.2　带你熟悉eclipse开发工具　 　　2.3　学习使用eclipse开发程序　 　　　2.3.1　一切从创建项目开始　 　　　2.3.2　在项目中新建java类　 　　　2.3.3　如何运行java程序　 　　2.4　了解netbeans开发工具　 　　　2.4.1　netbeans开发工具的特点　 　　　2.4.2　带你熟悉netbeans开发工具　 　　2.5　学习使用netbeans开发程序　 　　　2.5.1　在netbeans中创建java类　 　　　2.5.2　在netbeans下运行java程序　 　　2.6　疑难解惑　 　　　2.6.1　ide是什么意思　 　　　2.6.2　eclipse运行问题　 　　2.7　精彩回顾　 　第3章　八项基本原则——基本语法  　　26个编程技术要点  　　6个编程技巧说明  　　6个编程注意事项  　　12个实例应用详解  　　3.1　本章学习任务　 　　　3.1.1　本章所学知识　 　　　3.1.2　实例开发任务　 　　3.2　java中的基本数据类型有哪些　 　　　3.2.1　整数类型　 　　　3.2.2　浮点类型　 　　　3.2.3　字符类型　 　　　3.2.4　布尔类型　 　　　3.2.5　如何实现数据类型之间的转换　 　　3.3　学会运用运算符　 　　　3.3.1　无处不在的赋值运算符　 　　　3.3.2　重温算术运算　 　　　3.3.3　什么是自增自减运算符　 　　　3.3.4　一起认识比较运算符　 　　　3.3.5　为什么要使用逻辑运算符　 　　　3.3.6　学会使用位运算符　 　　　3.3.7　三元运算符　 　　　3.3.8　熟悉运算符的优先级　 　　3.4　学习区分变量与常量　 …… 第2篇　范例演练篇  第3篇　项目实战篇  第4篇　商业系统篇

资源名称：《Java入门经典(第6版)》PDF 内容简介： 卡登海德编著的《Java入门经典(第6版)》通过大量示例程序循序渐进地引导读者快速掌握使用Java开发程序的基本技能。 《Java入门经典(第6版)》总共24章，先讲解了Java程序的编写流程、工作原理等内容；然后介绍了有关Java编程的基本知识，包括变量、条件语句、循环语句、数组和对象等内容；随后介绍了创建图形用户界面、编写交互式Web程序、读写文件，以及使用字体、颜色和图形等相关的知识。《Java入门经典(第6版)》还介绍了如何使用Java来开发Android app。《Java入门经典(第6版)》每章都提供了示例程序清单，并辅以示例输出和代码分析，以阐述该章介绍的主题。为加深读者对所学内容的理解，每章末尾都提供了常见问题及其答案以及练习和测验。 《Java入门经典(第6版)》可作为初学者学习Java编程技术的教程，也可供其他语言的程序员学习Java时参考。 资源目录： 第1章　成为程序员 1.1　选择编程语言 1.2　告诉计算机做什么 1.3　程序的工作原理 1.4　为什么程序不能正常工作 1.5　选择Java编程工具 1.6　安装Java开发工具 1.7　总结 1.8　问与答 1.9　测验 1.9.1　问题 1.9.2　答案 1.10　练习 第2章　编写第一个程序 2.1　编写程序所需的工具 2.2　创建Saluton程序 2.3　开始输入程序 2.3.1　class语句 2.3.2　main语句的作用 2.3.3　大括号 2.4　在变量中存储信息 2.5　保存编写好的程序 2.6　将程序编译为class文件 2.7　修复错误 2.8　运行Java程序 2.9　总结 2.10　问与答 2.11　测验 2.11.1　问题 2.11.2　答案 2.12　练习 第3章　Java之旅 3.1　第一站：Oracle 3.2　去Java学校 3.3　在JavaWorld用午餐 3.4　在NASA仰望天穹 3.5　回归正题 3.6　到Java Boutique去问路 3.7　在手机上运行Java 3.8　总结 3.9　问与答 3.10　测验 3.10.1　问题 3.10.2　答案 3.11　练习 第4章　理解Java程序的工作原理 4.1　创建应用程序 4.2　向应用程序传递参数 4.3　创建applet 4.4　总结 4.5　问与答 4.6　测验 4.6.1　问题 4.6.2　答案 4.7　练习 第5章　在程序中存储和修改信息 5.1　语句和表达式 5.2　指定变量类型 5.2.1　整数和浮点数 5.2.2　字符和字符串 5.2.3　其他数值类型的变量 5.2.4　布尔型变量 5.3　给变量命名 5.4　在变量中存储信息 5.5　运算符 5.5.1　变量的递增与递减 5.5.2　运算符优先级 5.6　使用表达式 5.7　总结 5.8　问与答 5.9　测验 5.9.1　问题 5.9.2　答案 5.10　练习 第6章　使用字符串来交流 第7章　使用条件测试进行判断 第8章　使用循环重复执行操作 第9章　使用数组存储信息 第10章　创建第一个对象 第11章　描述对象 第12章　充分利用现有对象 第13章　创建简单的用户界面 第14章　用户界面的布局 第15章　响应用户输入 第16章　创建复杂的用户界面 第17章　创建交互式Web程序 第18章　处理程序中的错误 第19章　创建线程程序 第20章　读写文件 第21章　读写XML数据 第22章　利用JAX-WS开发Web服务 第23章　创建Java2D图形 第24章　编写Android app 附录A　使用NetBeans IDE 附录B　Java资源 附录C　本书站点 附录D　设置Android开发环境 D.1　起步 D.2　安装Eclipse D.3　安装Android SDK D.4　安装在Eclipse中使用的 Android插件 D.5　设置你的手机

资源名称：《Java智能卡原理与应用开发》PDF  内容简介： 《Java智能卡原理与应用开发》在深入介绍Java智能卡原理的基础上，详细阐述了Java智能卡Applet的开发方法。全书分为两个部分，在第一部分编程基础中，详细介绍了Java智能卡的基本原理、开发环境配置、基本Applet的编写方法、异常机制、事务处理、共享接口等开发技术。在第二部分应用案例中，结合Java 智能卡在电子政务、金融、移动增值业务方面的具体应用，详细阐述了身份认证与数字签名、PBOC 电子钱包/存折应用、SIM Toolkit等应用的开发方法。 面向Java智能卡电子政务、电子商务、移动增值领域具体应用的开发讲解并提供了大量翔实的应用例程是《Java智能卡原理与应用开发》最主要的特点。 资源目录： 封面 扉页 版权页 内容简介 出版说明 前言 序 目录 第一部分 Java智能卡编程基础     第1章 绪言         1.1 智能卡简介         1.2 Java智能卡简介         1.3 发展前景             1.3.1 智能卡前景             1.3.2 Java智能卡前景     第2章 智能卡技术基础         2.1 智能卡的分类         2.2 智能卡的物理结构         2.3 智能卡操作系统             2.3.1 通信管理模块             2.3.2 命令管理模块             2.3.3 安全管理模块             2.3.4 文件管理模块             2.3.5 智能卡应用系统         2.4 智能卡的国际标准     第3章 Java智能卡技术基础         3.1 Java智能卡基本概念         3.2 Java智能卡Applet 开发流程         3.3 Java智能卡虚拟机             3.3.1 JCVM基本结构             3.3.2 JCVM的生命周期         3.4 Java智能卡API类库             3.4.1 Java.io程序包             3.4.2 Java.lang程序包             3.4.3 Java.rmi程序包             3.4.4 Javacard.framework程序包             3.4.5 Javacard.framework.service程序包             3.4.6 Javacard.security程序包             3.4.7 Javacardx.apdu程序包             3.4.8 Javacardx.biometry程序包             3.4.9 Javacardx.crypto程序包Java智能卡原理与应用开发             3.4.10 Javacardx.external程序包             3.4.11 Javacardx.framework程序包     第4章 搭建Java智能卡开发环境         4.1 SunJ2SDK概述         4.2 SunJCDK概述             4.2.1 Converter             4.2.2 APDUTool             4.2.3 ｓｃｒｉｐｔGen             4.2.4 JCRE仿真工具         4.3 Eclipse概述         4.4 安装配置Java智能卡开发环境             4.4.1 J2SDK的安装及配置             4.4.2 JCDK的安装及配置             4.4.3 Eclipse的安装及配置             4.4.4 Cref的开发配置     第5章 Java智能卡Applet开发基础         5.1 Java智能卡Applet的基本概念         5.2 Java智能卡Applet方法详解             5.2.1 install()方法             5.2.2 register()方法             5.2.3 select()方法             5.2.4 process()方法             5.2.5 deselect()方法         5.3 Java智能卡Applet开发基础编程实例     第6章 Java智能卡Applet的通信机制         6.1 通用智能卡通信基础             6.1.1 智能卡通信模型             6.1.2 APDU协议             6.1.3 TPDU协议         6.2 Java智能卡通信API介绍             6.2.1 APDU类             6.2.2 ISO7816接口             6.2.3 APDU异常类             6.2.4 与协议相关的APDU方法         6.3 Java智能卡通信编程实例     第7章 Java智能卡Applet中的类和对象编程         7.1 类及对象的基础知识         7.2 Java智能卡类层次结构         7.3 Java智能卡对象             7.3.1 永久对象             7.3.2 临时对象         7.4 Java智能卡中的异常类及异常处理机制             7.4.1 Java智能卡异常类结构             7.4.2 Java智能卡异常类原因代码             7.4.3 Java智能卡异常的抛出及捕获         7.5 Java智能卡类和对象编程实例     第8章 Java智能卡Applet中的事务处理方法         8.1 原子性和事务处理的基本概念         8.2 Java智能卡事务处理             8.2.1 定义事务周期             8.2.2 开始事务             8.2.3 提交事务             8.2.4 中止事务             8.2.5 事务处理中的临时对象及全局数组             8.2.6 Java智能卡事务处理的限制             8.2.7 事务处理异常         8.3 Java智能卡事务处理编程实例     第9章 多应用防火墙和对象共享         9.1 应用防火墙             9.1.1 防火墙保护机制             9.1.2 上下文及上下文切换             9.1.3 对象所属及对象访问             9.1.4 临时对象及其上下文             9.1.5 静态域及其方法         9.2 对象访问             9.2.1 JCRE上下文及其访问权限             9.2.2 Java智能卡入口点对象             9.2.3 全局数组             9.2.4 共享接口及对象共享         9.3 Java智能卡共享接口编程实例             9.3.1 共享接口创建             9.3.2 共享接口的实现             9.3.3 共享接口对象获取             9.3.4 共享接口对象使用             9.3.5 对象共享中的上下文切换Java智能卡原理与应用开发     第10章 Java智能卡编程基础综合实例         10.1 综合实例的分析             10.1.1 JavaPurse包             10.1.2 JavaLoyalty包和SampleLibrary包         10.2 综合实例的源码         10.3 综合实例的运行测试 第二部分 Java智能卡应用案例     第11章 身份认证与数字签名         11.1 身份认证与数字签名的密码学基础             11.1.1 对称密码算法             11.1.2 对称密码算法的加密模式             11.1.3 基于对称密码算法的相互认证             11.1.4 报文鉴别码MAC             11.1.5 公钥密码算法RSA             11.1.6 散列函数SHA-1             11.1.7 RSA签名方案             11.1.8 椭圆曲线密码体制         11.2 身份认证与数字签名编程实例             11.2.1 随机数的产生             11.2.2 基于DES算法的相互认证             11.2.3 SHA-1报文摘要的生成             11.2.4 RSA数字签名和验证             11.2.5 MAC签名和验证     第12章 小额支付的电子钱包应用         12.1 中国金融集成电路卡规范中的电子钱包/电子存折             12.1.1 电子钱包/电子存折应用概述             12.1.2 电子钱包/电子存折应用的文件结构             12.1.3 电子钱包的应用命令             12.1.4 电子钱包的交易流程         12.2 电子钱包应用实例             12.2.1 电子钱包应用例程             12.2.2 电子钱包应用例程分析             12.2.3 电子钱包应用例程说明文档     第13章 Java智能卡GSM应用开发         13.1 GSM Java智能卡体系结构         13.2 GSM Framework介绍         13.3 SIM Toolkit Framework介绍             13.3.1 Applet触发模块             13.3.2 Applet安装删除模块             13.3.3 主动式命令处理模块             13.3.4 SIM Toolkit Framework系统运行流程         13.4 SIM Toolkit Applet开发实例             13.4.1 Toolkit Applet例程的分析             13.4.2 Toolkit Applet例程的源码             13.4.3 Toolkit Applet例程的安装及运行结果 参考文献 资源截图：