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出版者:国防工业出版社

作者:褚景尧

出品人:

页数:574

译者:

出版时间:2003-1

价格:48.00元

装帧:平装

isbn号码:9787118030488

丛书系列:

图书标签:

• 计算机等级考试
• 计算机基础
• 编程
• 信息技术
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• 自学教材
• 计算机应用
• 技能提升

书籍简介：《数字时代的思维变革：算法、数据与未来图景》 一、 本书定位与核心价值 本书并非传统意义上的技术手册或应试指南，而是立足于深刻洞察当前数字技术浪潮对人类社会、认知结构和商业模式产生的根本性影响，旨在为读者构建一个全面、系统且具有前瞻性的“数字思维框架”。我们聚焦于“技术背后的哲学”与“应用场景的演化规律”，而非特定的软件操作或考试知识点。 本书面向的读者群体是：渴望理解技术变革本质的商业领袖、关注未来趋势的政策制定者、寻求跨学科知识融合的学者，以及所有对数字社会充满好奇心的求知者。它将帮助读者从信息时代的信息检索者，转变为数字时代的思维构建者和价值创造者。 二、 主要内容板块深度解析 本书共分为六大部分，逻辑层层递进，从基础概念的解构到宏大图景的描绘，构建起完整的认知链条。 第一部分：计算的根源与哲思（The Roots of Computation and Philosophy） 本部分追溯了计算科学的哲学起源，超越了图灵机和冯·诺依曼架构的表面描述。 1. 符号与意义的边界： 探讨逻辑系统如何从形式化推理走向复杂系统的建模。重点分析了哥德尔不完备性定理在信息爆炸时代的新的诠释，以及它对“完美算法”构建的限制性。 2. 信息熵与知识的成本： 引入香农的信息论，但将讨论延伸至社会学层面。探讨在信息过载环境下，获取“低熵值”（即高价值、精炼的知识）的成本是如何指数级增长的，以及这种成本如何重塑教育和专业壁垒。 3. 确定性与随机性的辩证统一： 深入分析随机数生成在密码学、模拟以及复杂系统中的核心地位，阐释在看似有序的数字世界中，对“不可预测性”的驾驭能力才是创新的源泉。 第二部分：算法的结构与偏见（Algorithmic Architecture and Bias） 本部分专注于解构当代驱动世界的算法机制，强调其内在的结构性特征与潜在的社会风险。 1. 黑箱的剖析与透明度挑战： 详细阐述深度学习模型（如Transformer架构）的内部运作逻辑，但更侧重于讨论“可解释性AI（XAI）”的局限性。我们不提供模型训练的具体代码，而是探讨解释权力的分配问题——谁有权定义算法的“合理性”？ 2. 数据即权力：数据飞轮的构建与垄断： 分析数据采集、清洗、标注和反馈循环构成的“数据飞轮”效应。探讨这种飞轮如何固化市场地位，以及小型创新者如何在数据壁垒下寻求突围的策略性空间。 3. 偏见的内嵌与放大： 重点分析训练数据中历史、文化和社会偏见如何通过机器学习模型被量化、固化并投射到现实决策中（如信贷审批、司法辅助）。本书提供了一套批判性评估算法公平性的思维工具包，而非技术调试手册。 第三部分：数据生态系统的重塑（The Remaking of the Data Ecosystem） 本部分关注数据在不同维度上的流动、安全与主权问题。 1. 分布式账本的去中心化叙事： 抛开加密货币的具体投资细节，聚焦于区块链技术在供应链溯源、身份验证和数据确权方面的结构性优势。讨论其在构建“信任机器”方面的潜力与现实障碍。 2. 隐私保护计算（PPC）的前沿图景： 介绍同态加密、联邦学习等前沿技术，旨在说明如何在不暴露原始数据的前提下进行协同分析。重点在于描绘未来企业间、国家间数据安全合作的新范式。 3. 数据主权与数字殖民： 从国际法和地缘政治角度，审视数据跨境流动规则的冲突，分析不同国家和地区如何通过数据监管政策来维护或扩张其数字主权。 第四部分：人机交互的演进与未来感官（Evolution of HRI and Future Senses） 本部分探讨界面如何消融，以及人类的感知如何被技术拓宽。 1. 从点击到意图：自然人机交互的突破： 分析语音识别、手势追踪、脑机接口（BCI）等技术如何试图减少人与机器之间的“摩擦力”，使计算成为环境的自然延伸。 2. 元宇宙的社会经济学： 批判性地审视沉浸式技术（VR/AR）对“真实”经验的重新定义。本书关注的是虚拟空间中的治理结构、数字资产的稀缺性经济学，以及数字身份的社会心理学影响，而非特定平台的营销推广。 3. 具身智能的崛起： 探讨人工智能如何从纯粹的软件概念走向物理世界的实体（机器人、自动化系统），及其对传统劳动力市场和安全伦理的深远冲击。 第五部分：复杂系统的涌现与治理（Emergence and Governance of Complex Systems） 本部分将视野提升到宏观层面，探讨数字技术如何影响全球系统的动态平衡。 1. 社会系统的混沌效应： 分析社交媒体算法驱动的信息茧房如何加速社会极化，并探讨复杂系统理论如何用于预测和干预大规模社会事件的非线性传播。 2. 供应链的韧性与数字化重构： 考察物联网（IoT）和数字孪生技术如何提高全球供应链的可见性和响应速度，以及在面对黑天鹅事件时，技术如何增强系统的“反脆弱性”。 3. 可持续性与数字孪生地球： 讨论利用高精度模拟和大规模传感器网络来优化能源分配、城市规划和气候模型，实现更精细化的资源管理。 第六部分：面向未来的人类认知重塑（Reshaping Human Cognition for the Future） 本书的终极目标，是引导读者思考在高度智能化的未来，人类应如何重新定位自身的核心价值。 1. 批判性思维在AI时代的“不衰减性”： 强调人类的比较、质疑、提出“好问题”的能力，是算法尚无法替代的终极能力。 2. 创造力的“第一性原理”： 探讨如何利用AI工具来加速创意探索过程，但将重点放在如何定义独创性、如何从海量可能性中识别出具有深层价值的创新点。 3. 终身学习的范式转移： 论述从“学习知识”向“学习适应”转变的必要性，培养快速吸收新概念、跨领域迁移知识的元技能。 总结： 《数字时代的思维变革》是一份对未来世界的深刻地图。它不教授任何特定的操作技能，而是致力于提供理解和驾驭这个新世界的思想武器。阅读本书，您将获得的是超越技术表面的洞察力，帮助您在数字时代的浪潮中，不仅能够生存，更能引领方向。

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这本书的排版和印刷质量真是没得说，拿到手里沉甸甸的，感觉就非常专业。装帧设计得体，封面配色沉稳大气，一下子就给人一种“权威”的感觉。内页纸张的厚度和光洁度都恰到好处，即便是长时间阅读，眼睛也不会感到太累，这一点对于备考这种需要长时间对着书本的来说，简直是福音。更值得称赞的是，它的目录结构设计得极其清晰明了，知识点的划分逻辑性非常强，初学者可以很快找到自己的薄弱环节，而有一定基础的读者也能迅速定位到高阶内容。每部分的章节标题都拟得十分精准，一看就知道里面讲了什么重点，翻阅起来效率高了不少。我尤其喜欢它在章节末尾设置的“自测小结”，那些小测验的难度设置得非常贴合实际考试的要求，既能及时巩固所学，又不至于让人产生挫败感。从硬件和初步的结构来看，这本书在制作上绝对是下了大功夫的，能感受到出版方对读者的尊重，这份用心体现在了每一个细节里，让人在学习之初就充满了信心。

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这本书在语言风格上，表现出了一种难得的亲切感和教育者的耐心。尽管面对的是技术性极强的考试内容，作者的叙述方式却避免了那种冷冰冰的技术术语堆砌。它更像是一位经验丰富、循循善诱的老师在跟你面对面交流。特别是在讲解那些概念比较抽象的部分，比如程序的执行流程或者内存管理机制时，它会不时穿插一些生活化的类比，一下子就能拉近与读者的距离。这种叙述风格极大地减轻了阅读的枯燥感，让长时间的备考过程变得可以忍受，甚至在某种程度上，还带上了一丝探索的乐趣。我特别留意了它对不同知识点之间的衔接处理，过渡自然流畅，不会让人感觉在不同章节间跳跃，仿佛所有的知识点都是一个有机整体，相互依存，共同构筑起考试的知识框架。这种行文的流畅性，对于需要快速构建知识地图的考生来说，是极为友好的设计。

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这本书的理论深度和广度都拿捏得恰到好处，没有陷入那种空泛的、脱离实际的学院派说教，而是紧紧围绕着考试大纲的核心要求展开论述。它不像有些教材那样，把知识点堆砌得密不透风，而是用一种非常注重逻辑递进的方式来阐述复杂的概念。比如，讲解数据结构的时候，它不是简单地罗列算法，而是会先用非常形象的比喻来勾勒出这个结构的内在逻辑和应用场景，然后再逐步深入到C语言或者其他语言的实现细节。我特别欣赏它在解释那些容易混淆的术语时所采用的对比分析方法，往往通过两三个典型案例的侧重点对比，就能让原本模糊的概念变得豁然开朗。对于那些需要理解底层原理的同学来说，这本书提供的背景知识铺垫是相当扎实的，它没有直接跳过“为什么”，而是耐心解答了“为什么会这样设计”，这种对原理的深挖，让知识点不再是孤立的记忆符号，而是形成了一个完整的知识体系，这对高分突破至关重要。

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我尝试着对比了几本市面上其他的参考书，这本书在对历年真题的覆盖和解析的深度上，展现出了明显的优势。它不是简单地把真题罗列出来，而是将近几年的真题进行了精细的归类和打散重组，让你能清晰地看到某个知识点在不同年份、不同题型中是如何反复出现的。更有价值的是，对于每一道真题的解析，它不仅给出了标准答案的推导过程，还详细分析了其他选项为什么错误，甚至提到了不同解法之间的效率对比。这不仅是为了应试，更是为了培养一种批判性的学习思维。通过这种深度解析，我不仅记住了知识点，更重要的是理解了知识点的“应用边界”和“变化形态”。这本书真正做到了“授人以渔”，它提供的解题思路和方法论，相信在未来我接触到其他相关技术领域时，依然能够派上大用场，这远超出了仅仅通过一次考试的价值范畴，是一笔扎实的知识投资。

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实战应用和例题的编排简直是这本书的点睛之笔，真正做到了从理论到实践的无缝对接。我翻阅了几个核心模块的例题部分，发现它的难度梯度设计得非常科学合理，从基础巩固型的小题，到需要综合运用多个知识点的中等难度题，再到最后那些像“小论文”一样需要结构化思考的大题，层层递进，步步为营。更有价值的是，对于那些关键的、易错的例题，它都附带了极其详尽的“解题思路剖析”和“常见错误警示”。这种剖析不是简单地写出步骤，而是深入探讨了出题人的意图，以及考生在解题过程中可能产生的思维误区。我发现，光是跟着它的步骤把那些错题重新梳理一遍，自己的解题敏感度就有了显著的提高。很多时候，考试时拿不准的，往往就是因为对解题的“边界条件”处理不够严谨，而这本书在处理这些细节问题上，做得比我预期的还要细致入微，可以说，它是在手把手地教人如何“通过考试”，而不是仅仅停留在“学习知识”。

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