《中电三十八所》专题

Internet并不安全。 现如今，每天都会出现新的安全问题。 我们目睹过病毒飞速地蔓延，大量被控制的肉鸡作为武器来攻击其他人，与垃圾邮件的永无止境的军备竞赛，以及许许多多站点被黑的报告。 作为Web开发人员，我们有责任来对抗这些黑暗的力量。 每一个Web开发者都应该把安全看成是Web编程中的基础部分。 不幸的是，要实现安全是困难的。 Django试图减轻这种难度。 它被设计为自动帮你避免一些we

十五、处理事件 你对你的大脑拥有控制权，而不是外部事件。认识到这一点，你就找到了力量。 马可·奥勒留，《沉思录》 有些程序处理用户的直接输入，比如鼠标和键盘动作。这种输入方式不是组织整齐的数据结构 - 它是一次一个地，实时地出现的，并且期望程序在发生时作出响应。 事件处理器 想象一下，有一个接口，若想知道键盘上是否有一个键是否被按下，唯一的方法是读取那个按键的当前状态。为了能够响应按键动作，你需要

孰能浊以澄？静之徐清； 孰能安以久？动之徐生。 老子，《道德经》 计算机的核心部分称为处理器，它执行构成我们程序的各个步骤。 到目前为止，我们看到的程序都是让处理器忙碌，直到他们完成工作。 处理数字的循环之类的东西，几乎完全取决于处理器的速度。 但是许多程序与处理器之外的东西交互。 例如，他们可能通过计算机网络进行通信或从硬盘请求数据 - 这比从内存获取数据要慢很多。 当发生这种事情时，让处理器处

强化学习（RL）如今是机器学习的一大令人激动的领域，当然之前也是。自从 1950 年被发明出来后，它在这些年产生了一些有趣的应用，尤其是在游戏（例如 TD-Gammon，一个西洋双陆棋程序）和及其控制领域，但是从未弄出什么大新闻。直到 2013 年一个革命性的发展：来自英国的研究者发起了一项 Deepmind 项目，这个项目可以学习去玩任何从头开始的 Atari 游戏，甚至多数比人类玩的还要好，它

自编码器是能够在无监督的情况下学习输入数据的有效表示（叫做编码）的人工神经网络（即，训练集是未标记）。这些编码通常具有比输入数据低得多的维度，使得自编码器对降维有用（参见第 8 章）。更重要的是，自编码器可以作为强大的特征检测器，它们可以用于无监督的深度神经网络预训练（正如我们在第 11 章中讨论过的）。最后，他们能够随机生成与训练数据非常相似的新数据；这被称为生成模型。例如，您可以在脸部图片上训

在最后一章中，我们提出两个问题，一个来自生物学，一个来自哲学： 在生物学中，“利他主义问题”是自然选择与利他主义之间的明显冲突，自然选择表明动物生存在不断竞争的状态中来生存和繁殖，利他主义是许多动物帮助其他动物的倾向，甚至是显然对他们不利。见 https://en.wikipedia.org/wiki/Altruism_(biology)。 在道德哲学中，人性问题是，人类是否从根本上是善良的，或者

计算机科学领域过度痴迷于排序算法。根据 CS 学生在这个主题上花费的时间，你会认为排序算法的选择是现代软件工程的基石。当然，现实是，软件开发人员可以在很多年中，或者整个职业生涯中，不必考虑排序如何工作。对于几乎所有的应用程序，它们都使用它们使用的语言或库提供的通用算法。通常这样就行了。 所以如果你跳过这一章，不了解排序算法，你仍然是一个优秀的开发人员。但是有一些原因你可能想要这样： 尽管有绝大多数

我们知道如何使用训练数据将一个点划分为两类之一。 我们的分类只是对类别的预测，基于最接近我们的新点的，训练点中最常见的类别。 假设我们最终发现了我们的新点的真实类别。 然后我们会知道我们的分类是否正确。 另外，我们将会有一个新点，可以加入到我们的训练集中，因为我们知道它的类别。 这就更新了我们的训练集。 所以，我们自然希望，根据新的训练集更新我们的分类器。 本章将介绍一些简单的情况，其中新的数据会

在第一课中我们就已经说过 OpenGL 并不会直接处理 Windows 相关操作，这一部分功能都是由其他 API （如 GLX、WGL 等） 负责。为了简单起见我们使用了 GLUT 处理 Windows API 的调用，由于 GLUT 是一个跨平台的库，所以我们的程序也可以移植到不同的操作系统中。到目前为止我们的程序中都只使用了 GLUT 库，而现在我们将会介绍另外一个比较流行的库，这个库的功能和

今天来分享一下图，这是一种比较复杂的非线性数据结构，之所以复杂是因为他们的数据元素之间的关系是任意的，而不像树那样 被几个性质定理框住了，元素之间的关系还是比较明显的，图的使用范围很广的，比如网络爬虫，求最短路径等等，不过大家也不要胆怯， 越是复杂的东西越能体现我们码农的核心竞争力。 既然要学习图，得要遵守一下图的游戏规则。 一： 概念 图是由“顶点”的集合和“边”的集合组成。记作：G=（V,E)

官方网站上《10 Minutes to pandas》的一个简单的翻译，原文在这里。这篇文章是对 pandas 的一个简单的介绍，详细的介绍请参考：秘籍 。习惯上，我们会按下面格式引入所需要的包。

第十七课：旋转 虽然本课有些超出OpenGL的范围，但是解决了一个常见问题：怎样表示旋转？ 《第三课：矩阵》中，我们了解到矩阵可以让点绕某个轴旋转。矩阵可以简洁地表示顶点的变换，但使用难度较大：例如，从最终结果中获取旋转轴就很麻烦。 本课将展示两种最常见的表示旋转的方法：欧拉角（Euler angles）和四元数（Quaternion）。最重要的是，本课将详细解释为何要尽量使用四元数。 旋转与朝向

在jMonkeyEngine中，我们有3种实现特殊视觉效果的工具。 后期滤镜 FilterPostProcessor & Filter 场景处理器 SceneProcessor 粒子发射器 PraticleEmitter 后期滤镜 在游戏场景渲染完成后，我们可以使用滤镜（Filter）对画面进一步加工。在3D游戏中，下列效果通常都是用滤镜来实现的： 雾化（Fog） 马赛克（Mosaic） 玻璃（G

本章我们将学习如何在jME3中播放3D动画。 概述 3D动画一般使用Blender、Maya、3DS Max、ZBrush等专业工具制作。jME3不能用于制作3D动画，但它可以导入包含3D动画数据的模型，然后在游戏中播放。 根据游戏开发的一般需求，jME3.1目前支持3种动画： 骨骼动画（Skeleton Animation） 骨骼动画用于制作动画角色，可以表演出角色的各种行为，例如“行走”、“攻

在调试时，你应该区别不同类别的错误，才能更快地追踪定位： 语法错误是 Python 将源代码翻译成字节代码的时候产生的，说明程序的结构有一些错误。例如：省略了 def 语句后面的冒号会产生看上去有点重复的错误信息 SyntaxError: invalid syntax 。 运行时错误是当程序在运行时出错，解释器所产生的错误。大多数运行时错误会包含诸如错误在哪里产生和正在执行哪个函数等信息。例如：一