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Practical Foundations of Windows Debugging

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简介：
《Practical Foundations of Windows Debugging》一书深入浅出地讲解了Windows系统调试技术的基础知识和实用技巧，适合开发者提升问题解决能力。 在Windows环境下使用Debugging技术进行问题排查非常有帮助，其中包括Dump分析以及对不同类型Dump的研究。

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  • Practical Foundations of Windows Debugging
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    《Practical Foundations of Windows Debugging》一书深入浅出地讲解了Windows系统调试技术的基础知识和实用技巧，适合开发者提升问题解决能力。 在Windows环境下使用Debugging技术进行问题排查非常有帮助，其中包括Dump分析以及对不同类型Dump的研究。
     
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    《Inside Windows Debugging》是一本详细介绍Windows调试和追踪技巧的实践指南，适用于开发人员解决复杂问题。 Inside Windows Debugging - Practical Debugging and Tracing Strategies 英文无水印pdf pdf所有页面使用FoxitReader和PDF-XChangeViewer测试都可以打开 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者删除 重写后的文字中已移除与相关的链接，并将“联系删除”改为“联系上传者删除”。
     
  • Theoretical Foundations and Practical Approaches to Mechanisms in Robotics...
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    本书探讨了机器人学中机制的设计理论与实践方法，涵盖了从基础原理到高级应用的技术细节，为研究人员和工程师提供了宝贵的指导。 《Fundamentals of Robotic Mechanical Systems Theory, Methods, and Algorithms》第四版由Jorge Angeles撰写，主要讲述了机器人机械系统的原理、理论方法及算法。
     
  • The Foundations of Behavioral Economic Analysis.pdf
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    本书《行为经济分析基础》探讨了心理学原理如何影响个体决策，并介绍了行为经济学的核心理论与应用。 这本专为高级本科生和研究生编写的书籍是行为经济学的首部权威性导论。内容深入浅出且引人入胜，并结合实际应用案例进行讲解。全书分为九个部分共二十四章： 第一部分探讨了风险、不确定性和模糊性的行为经济理论，分析了预期效用理论面临的实证挑战，并介绍了最具证据支持的行为模型——前景理论。 第二部分则关注利他性偏好，通过实验游戏提供的数据来展示人类的社会属性，并讨论不平等厌恶、基于意图的互惠、有条件的合作、人类美德和社会认同等主题的应用和模型。 第三部分聚焦于时间折扣问题。这里解释了反对指数贴现效用模型的证据，并引入了几种行为经济学模型如超几何递减理论，属性基础模型以及参考时点理论。 第四部分描述了经典博弈论的实证研究结果并介绍了几种行为博弈理论模式，包括层级k和认知层次结构、量子响应均衡及心理博弈等。 第五部分涵盖了学习的行为经济模型，其中包括进化博弈论、传统学习模型、经验加权吸引理论、学习方向理论以及随机社会动态学说。 第六部分探索了情绪在经济学中的角色。它讨论了诸如投射偏差、诱惑偏好和幸福经济学等问题，并探讨了情感与认知之间的相互作用。 第七部分则关注有限理性的问题，包括判断的启发法和偏见、心理账户及行为金融等内容。 第八部分涉及行为福利经济理论，主要涵盖软性父权主义以及基于选择的福祉衡量标准等主题。 最后，在第九部分中简要介绍了神经经济学的基础知识。
     
  • Foundations of Qt Development by Apress
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    《Foundations of Qt Development》由Apress出版社出版，本书为读者提供了使用Qt框架进行应用程序开发的基础知识和实用技巧。 《Foundations of Android Development》是Experts Voice系列书籍之一，由Amazon提供。该书的ISBN编号为1590598318，在亚马逊网站上可以找到这本书的相关信息和购买链接。
     
  • Foundations and Algorithms of Ensemble Methods.pdf
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    本书《Foundations and Algorithms of Ensemble Methods》深入探讨了集成学习方法的基础理论与算法设计，为读者提供了全面的理解和实践指导。 Ensemble Methods_Foundations and Algorithms.pdf；Ensemble Methods_Foundations and Algorithms.pdf
     
  • Theoretical Foundations of Neural Network Learning
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    本论文探讨了神经网络学习的理论基础，涵盖了从数学角度分析神经网络架构、优化算法及泛化性能等方面的核心问题。 ### 神经网络学习：理论基础 《神经网络学习：理论基础》是一本系统介绍人工神经网络领域最新理论进展的专著。该书由Martin Anthony与Peter L. Bartlett共同撰写，旨在为读者提供一个全面深入的理解神经网络如何工作以及在模式识别、分类等任务中的应用。 本书首先探讨了监督学习中的概率模型。在监督学习中，目标是根据输入数据预测相应的输出标签。这种类型的模型通常用于分类和回归问题。作者们讨论了通过构建概率模型来理解和优化神经网络的学习过程的方法，并揭示训练过程中的一些关键统计特性。 书中特别强调二元输出网络（即只有两种可能结果的网络）在模式分类中的应用，详细介绍了Vapnik-Chervonenkis (VC) 维数的重要性。VC维数是衡量学习模型复杂度的一个指标，可以帮助评估模型的泛化能力。作者提供了几种典型神经网络模型的VC维数估计方法，并解释了为什么高VC维数可能会导致过拟合问题。 此外，书中还介绍了大边距分类的概念及其重要性。通过使用实数输出网络进行分类，在保持分类准确性的同时增加边距可以提高模型稳定性。为了进一步探讨这一概念的效果，作者们引入了规模敏感版本的VC维数概念，这种新的定义考虑不同规模下模型复杂度的变化，有助于更准确地评估特定应用场景下的表现。 神经网络的学习不仅涉及到理论上的分析，还需要考虑实际计算过程中的复杂性。本书详细分析了学习任务的难度，并介绍了几种高效的构造性学习算法来解决这些问题。 Martin Anthony是伦敦经济学院数学系教授和离散与应用数学中心执行主任，Peter L. Bartlett则是澳大利亚国立大学信息科学与工程研究学院高级研究员。两位作者在数学、计算机科学和工程学领域有着深厚的研究背景，因此他们的著作对于希望深入了解神经网络理论的读者来说非常有价值。 《神经网络学习：理论基础》不仅涵盖了神经网络的基础理论，还包括了最新的研究成果和发展趋势。无论是从理论角度还是实践角度来看，这本书都能为研究人员、研究生以及工程师提供丰富的知识和灵感。
     
  • Foundations of Microwave Engineering (2001) by Robert E. Collin
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    《Microwave Engineering Foundations》是Robert E. Collin于2001年撰写的一本经典著作，全面介绍了微波工程领域的基础理论和应用技术。 《微波工程基础知识》是一本经典教材，由Robert E. Collin著述。