◼ 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

1 Introduction 2 Learning to Hash Isotropic Hashing Supervised Hashing with Latent Factor Models Supervised Multimodal Hashing with SCM Multiple-Bit Quantization 3 Distributed Learning Coupled Group Lasso for Web-Scale CTR Prediction Distributed Power-Law Graph Computing 4 Stochastic Learning Distributed Stochastic ADMM

1 Introduction 2 Learning to Hash Isotropic Hashing Scalable Graph Hashing with Feature Transformation Supervised Hashing with Latent Factor Models Column Sampling based Discrete Supervised Hashing Deep Supervised Hashing with Pairwise Labels Supervised Multimodal Hashing with SCM Multiple-Bit Quantization 3 Distributed Learning Coupled Group Lasso for Web-Scale CTR Prediction Distributed Power-Law Graph Computing 4 Stochastic Learning Fast Asynchronous Parallel Stochastic Gradient Descent Distributed Stochastic ADMM for Matrix Factorization 5 Conclusion

本章重点学习局域网的拓扑结构、特点及主要功能 局域网的组成 虚拟局域网 局域网的模型 掌握网络传输介质，如同轴电缆、双绞线和光缆的使用方法 学习网线在不同网络环境中的制作及网卡的安装调试等

本章从什么是触发器出发，介绍了常见触发器逻辑功能及其动作特点；介绍了时序逻辑电路的构成与分析方法；举例说明了时序逻辑电路设计的一般方法并重点介绍了寄存器、计数器电路的组成与原理，常见寄存器、计数器集成芯片；最后介绍了脉冲单元电路。读者应深入理解特征方程、状态图、时序图等时序逻辑电路分析与设计的基本概念，理解常见触发器逻辑功能、动作特点，掌握常见寄存器、计数器集成芯片的逻辑功能及其应用

本章讨论各种子程序的结构、功能以及子程序与主程序或子程序之间的数据交互作用。语句函数不具备子程序的一般书写特征，但其作用与子程序相同，也一并放在本章讨论。通过本章的学习，读者应能熟练地选择并设计恰当的子程序形式来构造自己的程序，从而提高程序设计能力

• 线性回归 • 逻辑斯蒂回归 • 最大熵模型 • 极大似然估计 • 模型学习浅谈 • 最大熵总结 • 最大熵应用举例（略） • 最大熵源码分析（略） • 最大熵包使用（略）

 人类视觉系统的生理构造和工作方式  神经生理学  认知心理学  视觉系统的物理特性  光度学  色度学  视觉系统的几何特性  齐次坐标  射影几何

1.1 光度学 1.2 成像物理学 2.1 人类颜色感知 2.2 图像颜色模型 3.1 光学转换部分 3.2 光电转换部分 3.3 图像处理部分 3.4 数字相机模型 3.5 研究热点问题

硅基MOS集成电路仍将是微电子技术的主流 微电子工业是国民经济信息化的基石 集成电路是微电子技术的核心， 如果以单位质量的“钢”对国民生产总值的贡献为1来计算，则小轿车为5，彩电为30，计算机100，集成电路是1000