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linux下c编程入门学习不可或缺的书籍，一天看完没问题

snort用户手册 Snort有 三种工作模式：嗅探器、数据包记录器、网络入侵检测系统模式。嗅探器模式仅仅是从网络上读取数据包并作为连续不断的流显示在终端上。数据包记录器模式把数 据包记录到硬盘上。网路入侵检测模式分析网络数据流以匹配用户定义的一些规则，并根据检测结果采取一定的动作。网络入侵检测系统模式是最复杂的，而且是可 配置的。 Snort可以用来监测各种数据包如端口扫描等之外，还提供了以XML形式或数据库形式记录日志的各种插件。

本书深入讨论各类算法，并着力使这些算法的设计和分析能为各个层次的读者接受。各章自成体系，可以作为独立的学习单元。算法以英语和伪代码的形式描述，具备初步程序设计经验的人就能看懂。说明和解释力求浅显易懂，不失深度和数学严谨性。 　　本书自第1版出版以来，已经成为世界范围内广泛使用的大学教材和专业人员的标准参考书。第2版增加了论述算法作用、概率分析与随机算法、线性规划等几章。同时，对第1版的几乎每一节都作了大量的修订。一项巧妙而又重要的修改是提前引入循环不变式，并在全书中用来证明算法的正确性。在不改变数学和分析重点的前提下，作者将许多数学基础知识从第一部分移到了附录中，并在开始部分加入了一些富有诱导性的题材。 　　★经典的算法书,被卓越网，《程序员》等评选为2006年最受读者喜爱的十大IT图书之一。 　　★算法领域的标准教材，全球多所知名大学选用　 　　★MIT名师联手铸就，被誉为“计算机算法的圣经”　 　　★编写上采用了“五个一”，即一章介绍一个算法、一种设计技术、一个应用领域和一个相关话题。　 　　以相当的深度介绍了许多常用的数据结构和有效的算法，使得这些算法的设计和分析易于被各个层次的读者所理解。教学网址、视频课程及在线学习中心，全方位学习模式，内容很丰富。

Minix原来是荷兰阿姆斯特丹的Vrije大学计算机科学系的Andrew S. Tanenbaum教授所发展的一个类Unix操作系统。全部的程序码共约12,000行，并置于他的著作Operating Systems: Design and Implementation(ISBN 0-13-637331-3)的附录里作为范例。Minix的系统要求在当时来说非常简单，只要三片磁片就可以启动。 　　全套Minix除了起动的部份以汇编语言编写以外，其他大部份都是纯粹用C语言编写。分为：内核、内存管理及档案管理三部份。 　　Minix原始是设计给1980年代到1990年代的IBM PC和IBM PC/AT兼容电脑上执行。1.5版也有移植到已Motorola 68000系列CPU为基础的电脑上（如Atari ST，Amiga，和早期的Apple Macintosh）和以SPARC为基础的机器（如升阳sun公司的工作站）。2.0版则只有x86架构的版本。

对于c语言接口网上的资料是少之又少，所以下面这些文字全是我一个字一个字打印上来的希望大家 能对的起我的付出： 现在的程序员都面临大量的关于应用程序接口（Application Programming Interface,API) 的信息，大多数人都会使用API和程序库，并在其所写的每一个应用程序中实现它们，但是很少人 会创建或发布新的能广泛应用的API，事实上，程序员似乎倾向与循环使用他们自己的东西，而不 愿意查找，能满足他们要求的程序库，这或许是因为写特定应用程序代码要比查找设计好的API容易。 这里我所提到的是一种基于接口与其实现的设计方法，并且通过对24个接口及其实现的描述详细地演示了这种方法，这些接口涉及到计算机领域的很多知识，其中包括数据结构，算法，字符串处理 和并发程序，这些实现并不是简单的玩具----它们是为了在你们所设计的软件代码中使用而设计的。（当然了我会通过阅读量来看是否继续发下去，人要少了我就没有必要浪费时间了） c编程语言对基于接口设计方法的支持是极少的。 而面向对象的语言，如c++,Modula-3,则鼓励将接口与实现分离，基于接口的设计独立与任何特定 的语言，但是它要求程序员对像c一样的语言有更多的驾驭能力和更高的警惕性，因为这类语言很容易破坏带有隐含实现信息的接口，反之亦然。 然而一但掌握了基于接口的设计方法，就能够在服务于众多应用程序的通用接口基础上建立应用程序，从而加速开发，在一些c++环境中的基础类库就体现了这种效果。 增加对现有软件的重用---接口实现库，能够减少初始开发成本，同时还能减少维护成本，因为应用程序的更多部分都建立在经过良好测试的通用接口的实现上，这里我提到的接口是针对数据结构的，但它并不是数据结构，我重点将放在算法引擎----包装数据结构以供应用程序使用----而不在数据结构算法本身，接口的示例和实现都以literate程序的方式给出，换句话说就是源代码及其解释是按照最适合理解代码的顺序交织出现的。 下面我将我想要给大家讲的内容分一下类： 基础 1，接口与实现 2，异常与断言 3，内寸管理 4，进一步内寸管理 数据结构 5，链表 6，表格 7，集合 8，动态数组 9，序列 10，环 11，位向量 字符串 12，原子 13，格式化 14，低级字符串 15，高级字符串 算法 16，扩展精度算法 17，任意精度算法 18，多精度算法 线程 19，线程 建议： 看到这里的朋友我相信对c语言都有了很长时间的学习 如果你还没有搞懂c语言的全部内容，我强烈建议你先别看这里

【原 书 名】 Advanced Windows (3rd Ed) 【原出版社】 Microsoft Press 【作 者】（美）Jeffrey Richter 【译 者】 王书洪[同译者作品] 刘光明 【内容简介】 本书以详尽资料和大量的范例深入讨论了有关32位Windows编程的高级问题，包括进程和线程的管理、Win 32的内存管理、消息处理、动态链接库、文件系统和设备输入输出、结构化异常处理、Unicode等，并重点讨论了Windows 95和Windows NT在实现上的不同之处，其中包含了大量的编程技巧。 本书可供高等院校计算机专业的师生和广大的计算机编程人员使用。 【人物简介】 Jeffrey RichterJeffrey Richter是一位在全球享有盛誉的技术作家，尤其在Windows/.NET领域有着杰出的贡献。他的第一本Windows著作Windows 3: A Developer's Guide大获好评，从而声名远扬。之后，他又推出了经典著作《Windows 高级编程指南》和《Windows核心编程》。如今这两本书早已成为Windows程序设计领域的颠峰之作，培育了几代软件开发设计人员。他的每一本新作问世，我们都有理由相信这是一本巨著，我们想要的一切尽在其中。Jeffery 是Wintellect公司的创始人之一，也是MSDN杂志.NET专栏的特邀编辑。现在他正领导开发该公司的.NET程序设计课程，向大众推广.NET技术。因为他自1999年开始就参与了微软.NET框架开发组的咨询工作，与这些一线人员一起经历了.NET的孕育与诞生，所以他对.NET思想的领悟、对.NET的细节熟稔，是其他任何作家难以企及的。他是.NET著作领域中当之无愧的一面旗帜。

这个是maya2011版的汉化补丁（其实是双语的，中文+英文），我本人在用。（很方便看国外的教程） 各位需要的就下，不需要的我介绍了也没用，是吧。

一、 概述 　　 　　首先，介绍了由于中数系统带给世界的复杂性。 　　然后，介绍了一些观察中数系统的方法和思路。 　　最后，介绍了一些中数系统需要关注的问题。 　　 　　 　　 　　二、 问题 　　 　　1. 世界的复杂性 　　 　　获取知识的第一步是承认自己的无知。 　　我们对世界的了解远远少于大多数人愿意承认的程度。 　　例如，热带雨林的逐渐消逝，地球物种的不断灭绝。 　　我们并不清楚人类自身的行为，对这个世界会造成怎样的影响。 　　问题不在于雨林的消逝和物种的灭绝，因为变化是一直存在的。 　　问题也不在于人类行为本身，因为改造世界是人类的本质之一。 　　人类的成功源于他们改造世界的能力，问题就在于必须让这种能力处于可控制的范围之内。 　　随着我们的科学技术的不断成功，我们改变世界的速度越来越快。 　　但是我们却并不是特别清楚，这些“成功”背后的影响。 　　目前我们只是看到了一些可怕的端倪。 　　由于科学技术如此的“成功”，因此给世界带来了科学技术自身也不曾揭示的复杂性。 　　为了应对这种复杂性，系统思维就显得格外重要。 　　 　　2. 机械论与机械力学 　　 　　以牛顿对太阳系中天体运动的解释为例。 　　太阳系中存在成千上万的天体，以及其它没有成形的物质。 　　可是关于行星的所有分析，从一开始就忽略了大多数的物质，这是一件很罕见的事。 　　松果体之于大脑，DNA之于细胞，蜂王之于蜂群，如果考虑质量，它们不过都是整体之一细小，但是如果考虑到人体的奥秘，细胞生物学原理，蜂群的社会组织，它们却都是不可忽略的。 　　所以说，力学是这样一门科学，他研究的是力学近似原理能很好的对其进行反应的那些系统。 　　 　　3. 计算的平方律 　　 　　计算要花费时间和金钱。 　　N个物体需要2的n次方个不同形式的关联方程来表述。 　　计算量以问题规模增长量的平方倍数增长，这就是计算的平方律。 　　 　　4. 科学的简化与简化的科学 　　 　　牛顿在考虑太阳系天体运动时，做了大量的简化。 　　第一个简化，在天体运动中他只考虑了万有引力。忽略了地磁效应、静电作用等等因素。 　　第二个简化，通过万有引力方程F=GMm/r*r，把万有引力方程设定为，两个物体之间的作用力在任何时候都与第三者无关。 　　第三个简化，由于太阳的质量比其它行星的质量总和还要大很多，所以行星之间的相互作用力忽略考虑。 　　 　　通过这种简化，使通过人脑计算方程所花的时间和金钱，降低到了可行的范围内。 　　由于计算的平方律的存在，由于世界的复杂性，我们需要这种简化。 　　 　　5. 统计力学与大数定律 　　 　　考虑空气的特性时，由于计算的平方率的存在，我们只能考虑平均特性。 　　观测样本的数目越多，观测值越接近于预测的平均值。 　　薛定谔的N的平方根定律。 　　 　　6. 中数定律 　　 　　通过上面对机械力学和统计学的分析，总结了下面一张图。 　　 　　其中区域3有序的复杂，是我们要考虑的，称为中数系统。 　　 　　计算的平方律和N的平方根定律，都不适合应用到中数系统。结合这两种定律，我们得到中数定律。 　　 　　中数定律——对于中数系统而言，可以预计它与任何理论都或多或少地存在很大的波动、不规则性或者偏差。 　　中数定律的重要性不在于它的预测能力，而在于它的适用范围。严格意义上的机械学系统和统计学系统很少存在。包围着我们的是中数系统。 　　中数定律可以转化为墨菲定律——凡是有可能发生的，都会发生。 　　科学在其选定的领域内很成功，但是无法适用于中数系统。 　　科学技术在分解和细化的过程中，取得了前所未有的成功。同时，这种分解，也带来了诸多问题。我们忽略了，在分析和求均值以外还会产生哪些后果。 　　系统化思维，关注的是寻找解决复杂问题的途径。 　　我们已经知道怎样把草原变成荒漠、把湖泊变成污水坑、把城市变成坟墓，我们能不能在末日来临之前做些改变呢？ 　　 　　 　　 　　三、 方法 　　 　　1. 有机体、类推与活机论 　　 　　系统学研究试图通过发现一般规律来促进对中数系统的思考。并主张规律的可用性。 　　有机论试图将与生命系统相关的知识类推到其它系统，从而获得处理复杂问题的方法。 　　问题出现在我们对生命系统本身的未知和类推的不严密。 　　但是，任何模型都是用我们认为已经了解的东西去表示另一种我们想要了解的东西。 　　科学还没有成功的把一切现象都归结为物理和化学原理，因此还给有机论留下了空间。 　　当然科学到底能不能解释把一切都解释清楚，是一个纯粹的哲学问题。 　　科学说到底是一种信仰，在科学不能解释的领域，有机思维对我们有所帮助。 　　 　　2. 科学家及其分类 　　 　　在这里我们考虑的是思维是如何进行的，而不是这种思维是对还是错。 　　一些科学家在不同的领域都获得了成功——不是因为他们改变了自己的思维模式，恰恰相反，他们将自己的思维模式从一个领域搬到另一个领域。 　　要成为一个出色的通才，就应该对任何事物皆不存信念。 　　在罗素看来，信念就是没有任何证据而相信某种事物。 　　 　　3. 系统论信念的主旨 　　 　　但是，没有人能够脱离信念而生活。没有信念，我们就不能把一只脚移到另一只脚的前面，因为不知道前面的地面能否支撑我们的体重。 　　一般系统论的主要信念就是：经验世界自身的序，具有一种被称为二阶序的序。 　　发现一般系统规律的主要方法是归纳。 　　因为归纳法不是普遍有效的，所以我们有可能会犯错，但是能加快我们的步伐。 　　 　　4. 系统论规律的本质 　　 　　定律守恒定律——发现事实和已有定律不符，可以拒绝接受这一事实或者改变定义，但是绝不要抛弃定律。 　　喜悦特性定律——每一条一般定律至少应当适用于两种情况。 　　沮丧滥用定律——任何一般规律至少应当有两个例外情况。否定形式是，如果你从没有说错的时候，等于你什么都没说。 　　组合定律——整体大于部分之和。 　　分解定律——部分大于整体之局部。 　　 　　面对中数系统，我们不能依靠上述定律获得准确的估计。但是，可以让我们在通向准确估计的道路上避免犯大的错误。 　　 　　5. 系统化思维的类型 　　 　　促进思维过程——确定思维方式，提出尖锐问题。 　　研究特殊系统——关注真实需要和真正目的。 　　创造新的定律、改造旧的定律——发明并加以运用。 　　 　　系统学正在发展和庞大下去，我们是否可以不去建造“庞大机器”，而是去建造亲和的体系？ 　　我还想做最后的尝试，这项工作，就是把系统学带回到它应该服务的普通大众身上，这是一种拼死的努力。 　　 　　四、 系统与幻觉 　　 　　1. 一个系统就是对世界的一种看法 　　 　　不同的人可能会看到，一个女巫，一个少女，或者什么也不是 　　最思辨的一个错误观点是，有些人想知道这幅画到底画了些什么，他们意识到自我中心论的错误，感觉自己站在一个更高的层面上思考。 　　真理可以独立于观察者而存在的观点，才是最大的的自我中心论。如果真的存在这样的真理，到底谁才能发现它呢？ 　　如果我是一颗行星，我是怎样被太阳的巨大质量吸引住的？ 　　如果我是一只牡蛎，我会不会被一粒沙子激怒？ 　　如果我是一只青蛙，会不会被影子吓着？ 　　如果我是大自然，我会说谎吗？ 　　以上的问题都阻碍了科学的发展。 　　坚信外部世界的真实存在，我们就能够在科学的道路上不断取得进展。 　　外部世界独立于人的感知对象而存在，这一信念构成了所有科学的基础——爱因斯坦。 　　但是这是一种启发式思维方式。 　　力学家无法说出哪些系统是符合力学规律的，数学家无法说出数学的应用范围到何处而止。 　　香蕉原理——启发式思维方式，无法确定其适用的边界。 　　我们抱着启发式思维，一路走下去，越来越相信不再怀疑。但是我们的根，建立在假设的基础上，我们所确信的有可能是幻觉。虽然这幻觉是如此强烈，让人无法忘怀。 　　 　　2. 绝对思维与相对思维 　　 　　对于非人造系统，我们不知道其产生的目的。往往不会形成绝对思维。如，大自然就是为了人的存在而存在的。 　　对于人造系统，我们知道其创建的目的。往往形成绝对思维。如，汽车工厂，在生产汽车的同时，也在生产垃圾。而我们往往只看到它在制造汽车。 　　 　　3. 系统是一个集合 　　 　　我们采用数学集合方式描述系统的时候，忽略了观察者对集合的影响。 　　观察者决定了如何选择集合的元素。 　　选择元素的方法有：穷举法、典型元素、规则表示法。 　　由于名称的模糊性和不确定性，穷举法这种基础性操作本身就存在危害。 　　当然更糟糕的是用推导法代替穷举，尤其是用典型元素来表示一个集合。 　　规则表示法的问题在于，无法表述清楚规则的所有细节。 　　 　　4. 观察者与观察结果 　　 　　从观察者的角度，使用笛卡儿乘积更加严谨合适。 　　它从两个方面来理解观察者——他能观察的类型（广度），和在每种类型中他能从中选择结果的范围（深度）。 　　如 {A类型×B类型}，且A:{a1,a2,a3}，B：{b1,b2,b3,b4}。 　　由于乘积可能发生组合错误，所以也许集合里会出现无法观察到（即不存在）的元素， 　　但只要观察的广度和深度被恰当定义，那么至少可以做到在观察集合中不排除他能观察到的任意结果。 　　 　　5. 无关法则 　　 　　无关法则——定律不以它所选择的特定符号而改变。 　　 　　一旦采用这种集合方法，再加上符号的无关法则削减了名称的模糊性，我们就可以用它来对不同观察者的结果进行一致性比较。 　　如果对于B中的每一个元素，A中都不会出现两个不同的元素，那么A和B就是一致的。 　　对同样的事物，A比B观察分类更细致分辨率更高，作为观察者，A就比B更有优势。 　　而理想化的“超级观察者”则必须具有比现有任何观察者占优势的视点——极端情况下，必须看到包含了所有观察者观察结果的各种可能组合的乘积空间。 　　但这种笛卡儿乘积的乘积空间的组合数量会随着观察人数的增长以指数形式增长，所以中等以上复杂程度的问题中很难设想超级观察者能很好地发挥作用。 　　 　　五、 对观察结果的解释 　　 　　1. 状态 　　 　　对同样一个黑箱音乐盒的组合状态，从超级观察者、有听力障碍的物理学家与音乐盒的发明者的角度，却得出了不同的观察结论。 　　 　　2. 眼-脑定律 　　 　　物理学家忽略了一个音阶，发明者忽略了灯光闪烁（因为他知道这没有意义），超级观察者观察到了所有的细节，却容易只见树木不见森林。 　　在某种程度上，脑力和眼力可以互相弥补，但“脑”和 “眼”之间的平衡不能过多地偏向任何一方（过于精确的测量结果反而给结论的建立造成障碍），科学的任务就是找到两者之间的恰当方案。 　　 　　3. 广义热力学定律 　　 　　我们应该承认，任何所谓“客观”的事物都是两方面要素构成：物质本原，和观察者的精神倾向。忽略后者一样容易让人陷入主观。 　　广义热力学定律（第一种形式）——在没有特殊限制的情况下，出现概率大的状态要比出现概率小的状态更容易被观察到。 　　广义热力学定律（第二种形式）——我们频繁看到的事物是频繁发生的，因为： 　　1、 有满足某种状态需要的物理上的原因。 　　2、 有某种精神上的原因。 　　从"人"的角度考虑，不能试图研究事物的所有情况，否则所有事物都有细微差别，也就都成了特例，科学分类和规律也无从谈起。 　　结合定律——研究任何事情，都不能研究它的所有情况。 　　 　　4. 功能符号与简化思想 　　 　　因此通常是从自己的角度选择事物的若干重要特征，建立函数：y=f(a,b,x)。由于观察的局限，可能会忽略了某些有影响作用的特征。另一方面，对于影响因子的测量是无法无限精确下去的，到了某个微观层面，因子a与b甚至会此消彼长，从而相互矛盾。所以，通过观察并不能得到全部信息。 　　 　　5. 不完全与过于完全 　　 　　6. 广义互补性原理 　　 　　广义互补定律——任何两种观点都是互补的。 　　 　　 　　 　　六、 对观察结果的分解 　　 　　人脑的能力是有限的，人的智力中看起来唯一无限的能力是人愚弄自己的能力——尤其是关于人脑无限的问题。 　　在面对不熟悉且复杂的对象时，一般会先试图获取“全面”的观点，包含所有现象； 　　再获得“最小”的观点，合并不必区分的状态以减轻观察负担； 　　而这两种方法都有其固有的局限。 　　那么再来看常用的第三种方法：因为人脑的有限，所以我们获取“独立”的观点，即将观察到的状态分解成不相干的部分，以减轻脑力的负担。 　　差别法则——定律不应该依赖于特定的符号表示，但事实却往往与此相反。 　　 　　1. 科学的隐喻 　　 　　经验公理——将来会像过去一样，因为，在过去，将来就像过去一样。 　　面对同样的系统，不同人以不同方式将其分解为不同的子系统集合，这是因为每个人都受自己分解世界的固有模式的影响。 　　通过这种类似“比喻”的方式，子系统被比喻成不同的事物， 　　 　　2. 事物与边界 　　 　　子系统间原本渐变的交错的边界往往被过度简化，割裂了整个系统的有机性。 　　 　　3. 性质与不变法则 　　 　　在分解中，往往是根据其性质来划分子系统。 　　而对于观察者来说，性质具有精神上的作用。 　　我们可以认为某些性质比其它性质更“自然”，但这仅仅表明我们更习惯于那样进行观察。 　　因此，在某种分解中，一些部分成为子系统从而保持不变，那是因为它们被观察者认为是“有价值”的。 　　反之，成为边界的那部分，则被认为是 “不重要”的。 　　不变法则——对于任意给定的性质，都存在一些保持它不变的转换和一些改变它的转换。 　　不变法则——对于任意给定的转换，都会保持一些性质，改变一些性质。 　　不变法则——要理解变化只有通过观察保持不变的东西，要理解恒久只有通过观察发生变化的东西。 　　 　　4. 分割 　　 　　　数学上的准确分类（遵守反射性、对称性和传递性）与科学的实用分类有很大区别。 　　反射条件——对于每个状态x，有序对（x，x）必须在关系表中。 　　对称性——d与h是否相同，h与d是否相同，关于这两个问题，应当有相同的答案。 　　传递性——如果B是A的朋友，C是B的朋友，C一定是A的朋友，那么，就满足传递性。很明显，对于朋友关系，根本不满足传递性。 　　又由于整体大于部分之和，分解总会损失一部分整体特征，所以真实系统的特性是无法被完全研究的。 　　 　　5. 强连接定律 　　 　　容易被分解的“松散组织”早就被分解了，剩下的是“系统”这种硬骨头，其内部连接的紧密程度高于平均水平，其中任一部分的改变都会影响整个系统的性质。 　　强连接定律——平均说来，系统连接的亲密程度要在平均水平之上。 　　强连接定律——系统由部分组成，其中任一部分都不能改变。 　　强连接定律——在系统中，其他事物很少有等同的。 　　 　　 　　 　　七、 对行为的描述 　　 　　1. 仿真——白箱 　　 　　与解释和分解观察结果的“黑箱”方法相对的，还有“白箱”的方法，即对系统的仿真。 　　 　　2. 状态空间 　　 　　由于人的视觉感受只限于三维，所以仿真的“状态空间”常限于二维或三维（即二或者三种属性），空间中的一个点代表系统的一个状态。若维度高于三维，则常需要用投影等方式对其进行降维，而降维肯定会丢失部分信息。因此，面对投影，说“这是立方体的图像”会比说“这是立方体”更精确。 　　图像法则——在谈到与维度降低的相关问题时，无论你想说的是什么，都最后加上“……的图像”几个字。 　　历时法则——如果行为线自相交叉，那么系统不是由状态决定，或者我们看到的是一个投影，不是一个完整的视图。 　　共时法则——在同一时刻两个系统处于状态空间的同一位置，那么空间是因为维度过低，即视图是不完全的 　　除了用投影的方法来降维，还可以采用视点变换的方法：将许多属性结合成为数量较少的属性，其中保留了每个属性的一小部分而不是在投影方法中那样将某些属性完全放弃。 　　　　可以看出，一旦某个属性浮出水面，那么白箱能够将其“来源”分析透彻。但还有个前提，如果不经过适当的变换对行为进行观察，我们也许根本无法提取出合适的属性。 　　 　　3. 时间作为行为的基准 　　 　　　　1-2-3法则——如果你无法想出三种错误的使用某种工具的方法，就说明你还没有理解如何使用这种工具。 　　 　　4. 开放系统中的行为 　　 　　5. 不定法则 　　 　　不定法则——我们无法准确地将观察到的约束归结于系统还是环境。 　　 　　 　　 　　八、 一些系统问题 　　 　　1. 系统的三元论 　　 　　系统的三元论——1、为什么我要看到所看到的这一切。2、为什么事物保持不变。3、为什么事物会发生变化。 　　 　　2. 稳定性 　　 　　系统的一些可接受的行为以及环境的一些期望之内的行为。即我们在状态空间中定义了环境变化的范围，以及相应的系统变化范围。 　　 　　3. 存续性 　　 　　存在与延续的问题。 　　 　　4. 同一性 　　 　　事物的标识问题。 　　 　　5. 调节与适应 　　 　　6. 旧车定律 　　 　　旧车定律——调节作用发挥很好的系统不需要适应性变化。系统可以通过它的适应性变化来简化它的调节工作。 　　旧车定律——如果一种看待世界的方法不对观察者产生压力，它就不需要改变。如果一种看待世界的方法对观察者产生了压力，就需要加以改变。

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本书中，C++专家Rob Murray就与我们分享了他宝贵的经验和建议，以帮助初中级C++程序员得到进一步的提高。 作者大量采用了实际开发中的代码来作为示例，向读者展示了那些有用的编程策略，并对那些有害的做法进行了警示。为了帮助读者更好地理解，在书中的每一章结束前，在该章中被介绍过的主要内容都被放到了一个列表中，此外，书中还给出了一些问题来激励读者们进行更多的思考和讨论。 本书在一开始就向我们讲解了如何为我们的设计选择正确的抽象，提示我们注意抽象和实现之间的区别—然后，我们就将学到如何将己得到的抽象转化成一个(或多个)C++中的类，期间进行的讨论所涵盖的范围上至高层的设计策略，下至底层的接口和实现细节。 对于C++中新增的模板特性，通过从基础开始到逐步地接触实际应用中的示例，Rob Murray向我们展示了其空前的洞察力。作者同时也向我们展示了多种特定的技巧，以使我们的程序更快、重用性更高，并且更健壮。异常是C++中另外一个新增的特性，对于何时该使用它，何时不该使用它，Murray也向我们给出了他的建议-在本书的最后，我们还可以学到如何将一个项目从C移植到C++之上，书中对该过程的讨论不但包括了其中可能出现的技术问题，也包括了使用技术的“人”的问题。

这份源代码最早由卡巴斯基前员工于2008年窃取，本想在黑市出售，但后来该员工被判处入狱三年。如今，这份源代码被泄漏到BT网站上。 源代码的最后修改日期为2007年12月，从目录树判断，应该是卡巴斯基安全套装Kaspersky Internet Security 8.0的测试版。 这份源代码泄露了卡巴斯基的反病毒引擎、反钓鱼引擎、反恶意拨号引擎、反垃圾邮件引擎、父母控制引擎和其他重要安全模块的信息。 卡巴斯基表示，任何泄露的源代码都不会对当前的卡巴斯基安全软件构成威胁，因此这份源代码是3年前泄露的，目前大部分已经更新。 但业内人士称，卡巴斯基拥有全球杀毒软件市场5%的份额，因此这份源代码很有价值。尤其是对于恶意软件和病毒作者，他们一定从中得到灵感。(李明)