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3243三国演义 （罗贯中著长篇小说） 编辑《三国演义》是中国古典四大名著之一，是中国第一部长篇章回体历史演义小说，全名为《三国志通俗演义》（又称《三国演义》），作者是元末明初的著名小说家罗贯中。《三国演义》描写了从东汉末年到西晋初年之间近百年的历史风云，以描写战争为主，诉说了东汉末年的群雄割据混战和汉、魏、吴三国之间的政治和军事斗争，最终司马炎一统三国，建立晋朝的故事。反映了三国时代各类社会斗争与矛盾的转化，并概括了这一时代的历史巨变，塑造了一群叱咤风云的三国英雄人物。
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1．Kevin Mitnick
凯文·米特尼克（Kevin David Mitnick，1964年美国洛杉矶出生），有评论称他为世界上“头号电脑骇客”。这位“著名人物”现年不过50岁，但其传奇的黑客经历足以令全世界为之震惊。
2．Adrian Lamo
艾德里安·拉莫（Adrian Lamo）
Adrian Lamo：历史上五大最著名的黑客之一。Lamo专门找大的组织下手，例如破解进入微软和《纽约时报》。Lamo喜欢使用咖啡店、Kinko店或者图书馆的网络来进行他的黑客行为，因此得了一个诨号：不回家的黑客。Lamo经常发现安全漏洞，并加以利用。通常他会告知企业相关的漏洞。
3．Jonathan James
乔纳森·詹姆斯(Jonathan James），历史上五大最著名的黑客之一。
16岁的时候James就已经恶名远播，因为他成为了第一个因为黑客行径被捕入狱的未成年人。他稍后承认自己喜欢开玩笑、四处闲逛和迎接挑战。
4．Robert Tappan Morrisgeek.
Robert Tappan Morrisgeek.美国历史上五大最著名的黑客之一。
Morris的父亲是前美国国家安全局的一名科学家，叫做Robert Morris。Robert是Morris蠕虫病毒的创造者，这一病毒被认为是首个通过互联网传播的蠕虫病毒。也正是如此，他成为了首个被以1986年电脑欺骗和滥用法案起诉的人。
5．Kevin Poulsen
凯文·普尔森，全名凯文·李·普尔森（Kevin Lee Poulsen），1965年出生于美国的Pasadena。他常使用马甲“Dark Dante（黑暗但丁）”作案，因攻击进入洛杉矶电台的KIIS-FM电话线而出名，这也为他赢得了一辆保时捷。 Richard Stallman--传统型大黑客，Stallman在1971年受聘成为美国麻省理工学院人工智能实验室程序员。
Ken Thompson和Dennis Ritchie--贝尔实验室的电脑科学操作组程序员。两人在1969年发明了Unix操作系统。
John Draper（以咔嚓船长，Captain Crunch闻名）--发明了用一个塑料哨子打免费电话
Mark Abene（以Phiber Optik而闻名）--鼓舞了全美无数青少年“学习”美国内部电话系统是如何运作的
Robert Morris--康奈尔大学毕业生，在1988年不小心散布了第一只互联网病毒“蠕虫”
2002年，对于曾经臭名昭著的计算机黑客凯文·米特尼克来说，圣诞节提前来到了。这一年，的确是Kevin Mitnick快乐的一年。不但是获得了彻底的自由（从此可以自由上网，不能上网对于黑客来说，就是另一种监狱生活）。而且，他还推出了一本刚刚完成的畅销书《欺骗的艺术》（The Art of Deception: Controlling the Human Element of Security）。此书大获成功，成为Kevin Mitnick重新引起人们关注的第一炮。
Jargon File中对“黑客”一词给出了很多个定义，大部分定义都涉及高超的编程技术，强烈的解决问题和克服限制的欲望。如果你想知道如何成为一名黑客，那么好，只有两方面是重要的。（态度和技术）
自学Java有哪些必备的学习书籍，在这里一一给你展示出来：
在这里给你推荐几本书，非常优秀的书籍：
当然在推荐之前，你可以在B站内搜索我们的名字，观看一下我们的学习视频；
我校名师高淇讲述的Java300集课程，非常适合刚入门的零基础学者哦！
这几本书相当不错，推荐给你：
1.《Java编程规范》 适合对象：初级、中级
介绍：这本书的作者是被誉为Java之父的James Gosling，入门者推荐阅读，对基础的讲解很不错。
2.《Java编程思想》 适合对象：初级、中级
介绍：豆瓣给出了9.1的评分，全球程序员广泛赞誉。有人说这本书不适合初学者，不过小编认为作者并没有对读者已有的知识经验有过多要求，只是要求读者需要知道基本的程序语言。作者以通俗易懂及小而直接的示例解释了一个个晦涩抽象的概念，需要花时间细细研读。
3.《Java核心技术：卷I基础知识》 适合对象：初级、中级
介绍：官方机构图书，备一本总是没错的。这本书比较全面也通俗易懂。可以当字典的功能来用，学习入门必备。
4.《Java数据结构和算法》 适合对象：初级、中级、高级
介绍：这本书目前基本断货，足以说明抢手程度。作者主要使用Java语言描述了我们常用的数据结构，值得一看。
5.《Java与模式》 适合对象：中级、高级
介绍：难得一见的国人写的Java好书。主要讲解设计原则以及最为常见的设计模式的实用教材。这本书出现的比较早，是初级到中高级必读的图书之一。
6.《SCJP学习指南》 适合对象：初级、中级
介绍：官方考试的必备图书，对检验自己的Java学习情况很有帮助。这本书特别适合学生阅读，这本书理解透了，找工作面试Java题目不会有任何问题。一些工作多年的工程师都会在里边遇到一些不会做的题目。
学习的过程中，编程视频的弥补是不可缺失的，需要的话点个赞吧！
进阶篇
1.《重构：改善既有代码的设计》 适合对象：中级、高级
介绍：清晰揭示了重构的过程，解释了重构的原理和最佳实践方式，并给出了何时以及何地应该开始挖掘代码以及改善。大师的杰作，让你明白软件是一步步改进的，不是一蹴而就的。
2.《XML入门经典》 适合对象：初级、中级、高级
介绍：很多人觉得没必要买XML书籍，不过我还是觉得推荐一本给你作为工具书，而且看本书可以使得你对XML方方面面有个了解。里面不少东西还是用到的。
3.《jQuery基础教程》 适合对象：初级、中级、高级
介绍：从这个开始学习jQuery才是根本，不然以后遇到的很多奇怪问题不知所以然。jQuery个人感觉已经成为目前的javascript标准库了，插件无数，大大简化了前端工作。
4.《JavaScript权威指南》 适合对象：初级、中级、高级
介绍：一本从全新视角和层次来介绍JavaScript的参考书，填补了市场的空白。是学习js的必备参考工具书之一。
5.《代码整洁之道》 适合对象：中级、高级
介绍：讲述了一系列行之有效的整洁代码操作实践。软件工程的理想编码是无数人编出来的代码像一个人写的，这本书当作规范就不错。
最后：学习Java编程一定要努力学习！祝你成功！
var oDiv=document.getElementById("Layer1");
运行这个语句时,层Layer1还没有建立.甩以,oDIv常为Null
你可以尝试把JS部份的代码放到最好.应该没有问题了,
上次发问时,记得连错误信息一起报出来
大数据
数据科学并没有一个独立的学科体系，统计学，机器学习，数据挖掘，数据库，分布式计算，云计算，信息可视化等技术或方法来对付数据。
但从狭义上来看，我认为数据科学就是解决三个问题：
1. data pre-processing;(数据预处理）
2. data interpretation；（数据解读）
3.data modeling and analysis.（数据建模与分析）
这也就是我们做数据工作的三个大步骤：
1、原始数据要经过一连串收集、提取、清洗、整理等等的预处理过程，才能形成高质量的数据；
2、我们想看看数据“长什么样”，有什么特点和规律；
3、按照自己的需要，比如要对数据贴标签分类，或者预测，或者想要从大量复杂的数据中提取有价值的且不易发现的信息，都要对数据建模，得到output。
这三个步骤未必严谨，每个大步骤下面可能依问题的不同也会有不同的小步骤，但按我这几年的经验来看，按照这个大思路走，数据一般不会做跑偏。
这样看来，数据科学其实就是门复合型的技术，既然是技术就从编程语言谈起吧，为了简练，只说说R和Python。但既然是荐数据科学方面的书，我这里就不提R/Python编程基础之类的书了，直接上跟数据科学相关的。
R programming
如果只是想初步了解一下R语言已经R在数据分析方面的应用，那不妨就看看这两本：
R in action：我的R语言大数据101。其实对于一个没有任何编程基础的人来说，一开始就学这本书，学习曲线可能会比较陡峭。但如果配合上一些辅助材料，如官方发布的R basics（），stackoverflow上有tag-R的问题集（Newest ‘r’ Questions），遇到复杂的问题可在上面搜索，总会找到解决方案的。这样一来，用这本书拿来入门学习也问题不大。而且这本书作者写得也比较轻松，紧贴实战。
Data analysis and graphics using R：使用R语言做数据分析的入门书。这本书的特点也是紧贴实战，没有过多地讲解统计学理论，所以喜欢通过情境应用来学习的人应该会喜欢这本入门书。而且这本书可读性比较强，也就是说哪怕你手头没电脑写不了代码，有事没事拿出这本书翻一翻，也能读得进去。
但如果你先用R来从事实实在在的数据工作，那么上面两本恐怕不够，还需要这些：
Modern applied statistics with S：这本书里统计学的理论就讲得比较多了，好处就是你可以用一本书既复习了统计学，又学了R语言。（S/Splus和R的关系就类似于Unix和Linux，所以用S教程学习R，一点问题都没有）
Data manipulation with R：这本书实务性很强，它教给你怎么从不同格式的原始数据文件里读取、清洗、转换、整合成高质量的数据。当然和任何一本注重实战的书一样，本书也有丰富的真实数据或模拟数据供你练习。对于真正从事数据处理工作的人来说，这本书的内容非常重要，因为对于任何研究，一项熟练的数据预处理技能可以帮你节省大量的时间和精力。否则，你的研究总是要等待你的数据。
R Graphics Cookbook：想用R做可视化，就用这本书吧。150多个recipes，足以帮你应付绝大多数类型的数据。以我现在极业余的可视化操作水平来看，R是最容易做出最漂亮的图表的工具了。
An introduction to statistical learning with application in R：这本书算是著名的the element of statistical learning的姊妹篇，后者更注重统计（机器）学习的模型和算法，而前者所涉及的模型和算法原没有后者全面或深入，但却是用R来学习和应用机器学习的很好的入口。
A handbook of statistical analysis using R：这本书内容同样非常扎实，很多统计学的学生就是用这本书来学习用R来进行统计建模的。
Python
Think Python，Think Stats，Think Bayes：这是Allen B. Downey写的著名的Think X series三大卷。其实是三本精致的小册子，如果想快速地掌握Python在统计方面的操作，好好阅读这三本书，认真做习题，答案链接在书里有。这三本书学通了，就可以上手用Python进行基本的统计建模了。
Python For Data Analysis： 作者是pandas的主要开发者，也正是Pandas使Python能够像R一样拥有dataframe的功能，能够处理结构比较复杂的数据。这本书其实analysis讲得不多，说成数据处理应该更合适。掌握了这本书，处理各种糟心的数据就问题不大了。
Introduction to Python for Econometrics, Statistics and Data Analysis：这本书第一章就告诉你要安装Numpy, Scipy, Matplotlib, Pandas, IPython等等。然后接下来的十好几章就是逐一介绍这几个库该怎么用。很全面，但读起来比较枯燥，可以用来当工具书。
Practical Data Analysis： 这本书挺奇葩，貌似很畅销，但作者把内容安排得东一榔头西一棒子，什么都讲一点，但一个都没讲透。这本书可以作为我们学习数据分析的一个索引，看到哪块内容有意思，就顺着它这个藤去摸更多的瓜。
Python Data Visualization Cookbook： 用Python做可视化的教材肯定不少，我看过的也就这一本，觉得还不错。其实这类书差别都不会很大，咬住一本啃下来就是王道。
Exploratory Data Analysis 和 Data Visualization
Exploratory Data Analysis：John Tukey写于1977年的经典老教材，是这一领域的开山之作。如今EDA已经是统计学里的重要一支，但当时还是有很多人对他的工作不屑一顾。可他爱数据，坚信数据可以以一种出人意料的方式呈现出来。正是他的努力，让数据可视化成为一门无比迷人的技术。但这本书不推荐阅读了，内容略过时。要想完整地了解EDA，推荐下一本：
Exploratory Data Analysis with MATLAB：这本书虽然标题带了个MATLAB，但实际上内容几乎没怎么讲MATLAB，只是每讲一个方法的时候就列出对应的MATALB函数。这本书的重要之处在于，这是我读过的讲EDA最系统的一本书，除了对visualization有不输于John Tucky的讲解外，对于高维的数据集，通过怎样的方法才能让我们从中找到潜在的pattern，这本书也做了详尽的讲解。全书所以案例都有对应的MATALB代码，而且还提供了GUI（图形用户界面）。所以这本书学起来还是相当轻松愉悦的。
Visualize This：中译本叫“鲜活的数据”，作者是个“超级数据迷”，建立了一个叫的网页展示他的数据可视化作品，这本书告诉你该选择什么样的可视化工具，然后告诉你怎样visualize关系型数据、时间序列、空间数据等，最后你就可以用数据讲故事了。如果你只想感受一下数据可视化是个什么，可以直接点开下面这个链接感受下吧！A tour through the visualization zoo（A Tour Through the Visualization Zoo）
Machine Learning Data Mining
这一块就不多说了，不是因为它不重要，而是因为它太太太重要。所以这一部分就推两本书，都是”世界名著“，都比较难读，需要一点点地啃。这两本书拿下，基本就算是登堂入室了。其实作为机器学习的延伸和深化，概率图模型（PGM）和深度学习（deep learning）同样值得研究，特别是后者现在简直火得不得了。但PGM偏难，啃K.Daphne那本大作实在太烧脑，也没必要，而且在数据领域的应用也不算很广。deep learning目前工业界的步子迈得比学术界的大，各个domain的应用如火如荼，但要有公认的好教材问世则还需时日，所以PGM和deep learning这两块就不荐书了。
The Element of Statistical Learning：要学机器学习，如果让我只推荐一本书，我就推荐这本巨著。Hastie、Tibshirani、Friedman这三位大牛写书写得太用心了，大厦建得够高够大，结构也非常严谨，而且很有前瞻性，纳入了很多前沿的内容，而不仅仅是一部综述性的教材。（图表也做得非常漂亮，应该是用R语言的ggplot2做的。）这本书注重讲解模型和算法本身，所以需要具备比较扎实的数理基础，啃起这本书来才不会太吃力。事实上掌握模型和算法的原理非常重要。机器学习（统计学习）的库现在已经非常丰富，即使你没有完全搞懂某个模型或算法的原理和过程，只要会用那几个库，机器学习也能做得下去。但你会发现你把数据代进去，效果永远都不好。但是，当你透彻地理解了模型和算法本身，你再调用那几个库的时候，心情是完全不一样的，效果也不一样。
Data Mining: Concepts and Techniques, by Jiawei Han and Micheline Kamber 数据挖掘的教材汗牛充栋，之所以推荐这本韩家炜爷爷的，是因为虽然他这本书的出发点是应用，但原理上的内容也一点没有落下，内容非常完整。而且紧跟时代，更新的很快，我看过的是第二版，就已经加进去了social network analysis这种当时的前沿内容。现在已经有第三版了，我还没看过，但应该也加入了不少新内容。其实这本书并不难读，只是篇幅较长，啃起来比较耗时。
其实这两本书里单拎出来一块内容可能又是几本书的节奏，比如bayesian方法，再拿出两三本书来讲也不为过，我个人用到的比较多，而且也确实有不少好书。但并非是所有data scientist都要用到，所以这一块就不再细说。
还有一些印象比较深刻的书：
Big Data Glossary： 主要讲解大数据处理技术及工具，内容涵盖了NoSQL，MapReduce，Storage，Servers，NLP库与工具包，机器学习工具包，数据可视化工具包，数据清洗，序列化指南等等。总之，是一本辞典式的大数据入门指导。
Mining of Massive Datasets：这本书是斯坦福大学Web Mining的讲义，里面很多内容与韩家炜的Data Mining那本书重合，但这本书里详细地讲了MapReduce的设计原理，PageRank（Google创业时期的核心排序算法，现在也在不断优化更新）讲解得也比较详细。
Developing Analytic Talent： 作者是个从事了十几年数据工作的geek，技术博客写得很有个人风格，写的内容都比较偏门，通常只有具备相关数据处理经验的人能体会出来，丝毫不照顾初学者的感受。比如他会谈到当数据流更新太快时该怎么办，或者MapReduce在什么时候不好用的问题，才不管你懂不懂相关基础原理。所以这本书不太适合初学者阅读。这本书其实是作者的博客文章的集结，用how to become a data scientist的逻辑把他近几年的博客文章串联了起来。
Past, Present and Future of Statistical Science：这本书是由COPSS（统计学社主席委员会，由国际各大统计学会的带头人组成）在50周年出版的一本纪念册，里面有50位统计学家每人分别贡献出的一两篇文章，有的回忆了自己当年如何走上统计学这条路，有的探讨了一些统计学的根本问题，有的谈了谈自己在从事的前沿研究，有的则给年轻一代写下了寄语。非常有爱的一本书。
其它资料
Harvard Data Science：这是H大的Data science在线课，我没有修过，但口碑很好。这门课需要费用8千刀左右，比起华盛顿大学的4千刀的Data science在线课虽贵一倍，但比斯坦福的14千刀要便宜将近一半（而且斯坦福的更偏计算机）。如果想自学，早有好心人分享了slides: （;usp=sharing）和homeworks and solutions: （）
PyData：PyData是来自各个domain的用Python做数据的人每年举行一次的聚会，期间会有各路牛人举行一些规模不大的seminar或workshop，有好心人已经把video上传到github，有兴趣的去认领吧（DataTau/datascience-anthology-pydata · GitHub）
工具
R/Python/MATLAB（必备）：如果是做数据分析和模型开发，以我的观察来看，使用这三种工具的最多。R生来就是一个统计学家开发的软件，所做的事也自然围绕统计学展开。MATLAB虽然算不上是个专业的数据分析工具，但因为很多人不是专业做数据的，做数据还是为了自己的domain expertise（特别是科学计算、信号处理等），而MATLAB又是个强大无比的Domain expertise工具，所以很多人也就顺带让MATLAB也承担了数据处理的工作，虽然它有时候显得效率不高。Python虽然不是做数据分析的专业软件，但作为一个面向对象的高级动态语言，其开源的生态使Python拥有无比丰富的库，Numpy, Scipy 实现了矩阵运算/科学计算，相当于实现了MATLAB的功能，Pandas又使Python能够像R一样处理dataframe，scikit-learn又实现了机器学习。
SQL（必备）：虽然现在人们都说传统的关系型数据库如Oracle、MySQL越来越无法适应大数据的发展，但对于很多人来说，他们每天都有处理数据的需要，但可能一辈子都没机会接触TB级的数据。不管怎么说，不论是用关系型还是非关系型数据库，SQL语言是必须要掌握的技能，用什么数据库视具体情况而定。
MongoDB（可选）：目前最受欢迎的非关系型数据库NoSQL之一，不少人认为MongoDB完全可以取代mySQL。确实MongoDB方便易用，扩展性强，Web2.0时代的必需品。
Hadoop/Spark/Storm（可选）: MapReduce是当前最著名也是运用最广泛的分布式计算框架，由Google建立。Hadoop/Spark/storm都是基于MapReduce的框架建立起来的分布式计算系统，要说他们之间的区别就是，Hadoop用硬盘存储数据，Spark用内存存储数据，Storm只接受实时数据流而不存储数据。一言以蔽之，如果数据是离线的，如果数据比较复杂且对处理速度要求一般，就Hadoop，如果要速度，就Spark，如果数据是在线的实时的流数据，就Storm。
OpenRefine（可选）：Google开发的一个易于操作的数据清洗工具，可以实现一些基本的清洗功能。
Tableau（可选）：一个可交互的数据可视化工具，操作简单，开箱即用。而且图表都设计得非常漂亮。专业版1999美刀，终身使用。媒体和公关方面用得比较多。
Gephi（可选）：跟Tableau类似，都是那种可交互的可视化工具，不需要编程基础，生成的图表在美学和设计上也是花了心血的。更擅长复杂网络的可视化。
现在浏览器端以 JavaScript 为核心，基于各种 Web
标准（即：早已完成标准化的XHTML/CSS/DOM/xml(标准化越来越近了)/XSLT
和正在进行标准化的xml(标准化越来越近了)HTTP）的技术正在加速整合，ajax(动态网站静态化) 就是这一系列技术的一个统称。
虽然网络上已经有大量的相关资源，但是为了打好基础，认真读上几本书还是很有必要的。好在 ajax(动态网站静态化)
并不是什么全新的技术，它仅仅是传统技术的发展和增值，是对于这些基于 Web
标准的传统技术的重新包装，使其更加适合于企业应用，并且和服务器端结合地更加紧密。因此学习
ajax(动态网站静态化)，首先就要从深入学习这些传统的技术开始。我由浅入深地列出一些我读过的书籍，提供给大家做参考：
1、XHTML 教程（XHTML）
作者：Chelsea Valentine, Chris Minnick
New Riders 原版，人民邮电出版社中文版
是的，今天你最应该学习的是 XHTML，而不是 HTML。HTML 4.x 已经是一个被废弃了的标准，今天的标准是 XHTML 1.0。XHTML 1.0 也不是 XHTML 最新的版本，但是它是目前唯一得到浏览器广泛支持和唯一实用的 XHTML 版本。
2、JavaScript 权威指南第四版（JavaScript: The Definitive Guide）
作者：David Flanagan
O'Reilly 原版，中国电力出版社中文版
JavaScript
爱好者亲切地称之为“犀牛书”，因为 O'Reilly 以犀牛作为这本书的封面。这是目前 JavaScript
领域最深入和最权威的入门书。与其它 JavaScript 相关书籍的区别是这本书一半以上的篇幅着重于深入介绍 JavaScript
语言本身的基础知识，而不是象其它的书一样把基础知识和与 HTML 相结合做 Web 开发的内容（这些内容往往偏重于细节，使得其篇幅很容易就超出了
1000 页，例如《JavaScript Bible》）混杂在一起。对于刚刚开始学习 JavaScript
的初学者，这本书毫无疑问是最佳的入门书。
3、xml(标准化越来越近了) 高级编程（Professional xml(标准化越来越近了)）
Didier Martin等著
Wrox 原版，机械工业出版社中文版
这本书是关于 xml(标准化越来越近了) 开发技术非常详尽的著作。虽然因为作者众多（第一版 12 个人，第二版好像又多了几个），无法摆脱 Wrox 红皮书系列大杂烩的印记，但是这本书可以说是红皮书系列中少有的精品。
这本书可以作为 xml(标准化越来越近了) 技术参考书，虽然很厚，但是没有必要从头到尾全部读完。其中与 ajax(动态网站静态化) 相关的内容包括 xml(标准化越来越近了) DOM、XSLT 等等。
4、网站重构（Designing with Web Standards）
作者：Jeffrey Zeldman
New Riders 原版，电子工业出版社中文版
这
本书详细地介绍了如何摒弃远古时代（按照我的理解，3 年以前吧）不符合标准，专门针对某种浏览器（90%以上的情况下是
IE）做开发的恶习，真正采用符合标准的方式来做开发，最终走上向后兼容（注意：不是与浏览器以前不能完整支持 Web
标准的版本相兼容，而是与浏览器以后的版本相兼容）的平坦大路上来。这本书虽然不是 CSS 的专著，但是其中充分展示了使用 CSS
的一些高级技巧。尤其是最后一章展示了完全基于 CSS 做布局，摒弃使用 table 做布局的老方法的具体做法。
非常遗憾的是这本书的中文版翻译的非常烂，如果不对照原文，很容易误入歧途。读这本书有任何疑问的朋友都可以直接和我联系。
上面列出的是与 ajax(动态网站静态化) 涉及到的技术相关的书籍。我没有列出 CSS 的书，是因为我并没有专门读过一本 CSS 方面的专著。附件是网上流传很广的 CSS 2.0 中文手册，可以作为这方面的参考。
读了以上这些书，你已经在技术方面打下了极为坚实的基础，你还需要有一个经常的讨论场所，JavaEye 毫无疑问是你最值得来的地方。
下面我再列出几本与技术没有直接关系的书籍。
5、面向使用的软件设计（Software for Use）
作者：Larry Contantine, Lucy Lockwood
ACM Press 原版，机械工业出版社中文版
大
部分的软件都是给人使用的。我在 BEA User Group上的演讲中说到，ajax(动态网站静态化)
为什么会越来越流行，主要的原因就是它能比传统的基于 HTML FORM 的交互模式带给用户更好的交互体验，也就是 ajax(动态网站静态化)
可以实现更好的 Web 可用性（Web Usability，这是目前国外的一个专门的研究领域），这才是 ajax(动态网站静态化)
最大的价值。软件的可用性永远都是一个大的话题，《面向使用的软件设计》正是这方面最权威的专著。我们只要在做最终用户直接使用（有一个可视的界面）的软
件开发，提高可用性就是我们需要孜孜不倦追求的目标。
6、软件创新之路（Inmates Are Running the Asylum）
作者：Alan Cooper
Sams Publishing 原版，电子工业出版社中文版
7、About Face 2.0
作者：Alan Cooper
John Wiley Sons 原版，中文版即将出版
上面两本书都是交互设计大师 Alan Cooper 的名著，相信很多朋友都知道 Alan Cooper 的大名，这两本书是交互设计爱好者必读的著作。
