1 Introduction Problem Definition Existing Methods 2 Scalable Graph Hashing with Feature Transformation Motivation Model and Learning Experiment 3 Conclusion 4 Reference

1 Introduction Problem Definition Existing Methods 2 Isotropic Hashing Model Learning Experiment 3 Multiple-Bit Quantization Double-Bit Quantization Manhattan Quantization 4 Conclusion 5 Reference

1 Introduction Problem Definition Existing Methods Motivation and Contribution 2 Isotropic Hashing Model Learning Experimental Results 3 Multiple-Bit Quantization Double-Bit Quantization Manhattan Quantization 4 Conclusion 5 Reference

《经济数据分析 Analysis of Economic Data》课程教学资源（PPT课件讲稿，英文版）Lesson 11 Regressions Part II

◼ Why Data Mining? ◼ What Is Data Mining? ◼ A Multi-Dimensional View of Data Mining ◼ What Kinds of Data Can Be Mined? ◼ What Kinds of Patterns Can Be Mined? ◼ What Kinds of Technologies Are Used? ◼ What Kinds of Applications Are Targeted? ◼ Major Issues in Data Mining ◼ A Brief History of Data Mining and Data Mining Society ◼ Summary

 4.1 密码散列函数  4.2 密码校验和  4.3 HMAC  4.4 密码本偏移操作模式  4.5 生日攻击  4.6 数字签名标准  4.7 双签名与电子交易  4.8 盲签名与电子现金

6.1 TPM架构 6.2 安全度量和报告 6.3 远程证明 6.4 数据保护 6.5 TPM密钥管理

4.1 编写第一个Perl程序 4.2 标量数据 4.3 数组 4.4 Perl的基本输入输出 4.5 控制结构

 3.1 信道的数学模型及分类  3.2 平均互信息及平均条件互信息  3.3 平均互信息的特性  3.4 信道容量及其一般计算方法  3.5 离散无记忆扩展信道及其信道容量  3.6 独立并联信道及其信道容量  3.7 串联信道的互信息和数据处理定理  3.8 信源与信道的匹配

第0章 Introduction 第1章 面向对象技术概述 第2章 UML概述 第3章 用例和用例图 第4章 顺序图和协作图 第5章 类图和对象图 第6章 数据建模 第8章 状态图和活动图 第9章 构件图 第10章 部署图 第11章 对象约束语言 第14章 设计模式