书中主要介绍的内容如下：我大致列了一下： 第I篇 代码表面第一部分 第1章 善于防守——健壮代码的防御性编程技巧 3 1.1 向优秀的代码前进 4 1.2 设想：最坏的选择 4 1.3 什么是防御性编程 6 1.4 又大又坏的世界 8 1.5 防御性编程技巧 8 1.5.1 使用好的编码风格和合理的设计 9 1.5.2 不要仓促地编写代码 9 1.5.3 不要相信任何人 10 1.5.4 编码的目标是清晰，而不是简洁 10 1.5.5 不要让任何人做他们不该做的修补工作 11 1.5.6 编译

Hibernate 3.0 中文文档下载, 格式为 CHM,希望对您有帮助 目录 前言 1. 翻译说明 2. 版权声明 1. 在Tomcat中快速上手 1.1. 开始Hibernate之旅 1.2. 第一个持久化类 1.3. 映射cat 1.4. 与Cat同乐 1.5. 结语 2. Hibernate入门 2.1. 前言 2.2. 第一部分 － 第一个Hibernate程序 2.2.1. 第一个class 2.2.2. 映射文件 2.2.3. Hibernate配置 2.2.4. 用Ant编译

机器学习是人工智能的一个分支，它在算法与数据的协助下，让计算机像人类一样学习和行 动。针对给定的数据集，机器学习算法会学习数据的不同属性，并对以后可能遇到的数据属性进 行推断。 本书教你如何使用Java创建并实现机器学习算法，既有基础概念的讲解，也有示例供你学习。 当然，还会介绍一些常用的机器学习库，如Weka、 Apache Mahout、 Mallet等。阅读本书后，你 将懂得如何为特定问题选择合适的机器学习方法，以及如何比较与评估不同技术的优劣。书中还 会讲解性能提升技术，包括输入预处理

在基于轨迹分析的异常行为检测方法中,被标记为异常的轨迹往往仅在整条轨迹的某个局部存在异常,轨迹的其余部分都是正常行为.然而,传统的基于整条轨迹建模的方法很难检测轨迹的局部异常.针对上述问题,提出一种在多示例学习框架下基于轨迹分段的异常行为检测方法.该方法首先根据轨迹的曲率,将轨迹分割成若干相互独立的子段.然后采用层次狄利克雷过程-隐马尔科夫模型对每个子段建模.最后在多示例学习框架下,以整条轨迹为包,正常轨迹为负包,异常轨迹为正包,轨迹子段为包的示例进行学习.通过实验验证,该方法在准确率和召回率上