计算机网络原理与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:郑阿奇 编

出品人:

页数:414

译者:

出版时间:2003-1

价格:32.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787505385573

丛书系列:

图书标签:

• 计算机网络
• 网络原理
• 数据通信
• TCP/IP
• 网络应用
• 网络协议
• 计算机科学
• 通信工程
• 网络安全
• 自顶向下

深度学习与前沿计算范式 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，探索当代计算科学领域最激动人心且最具颠覆性的两大支柱：深度学习（Deep Learning）的理论基础与实践应用，以及正在塑造未来计算格局的前沿计算范式。我们聚焦于超越传统冯·诺依曼架构的限制，深入剖析如何通过模仿生物神经系统的工作机制，构建出能够处理极其复杂数据和执行高阶认知任务的智能系统。 第一部分：深度学习的理论基石与核心模型 本部分将从信息论和统计学习的视角出发，系统地阐述深度学习得以成功的数学和计算基础。我们将首先回顾经典的人工神经网络（ANN）结构，并详细解析激活函数的选择、损失函数的优化，以及反向传播算法（Backpropagation）的精妙之处。这不是对基础概念的简单罗列，而是深入探讨梯度消失/爆炸问题的成因，以及如何通过残差连接（Residual Connections）和批归一化（Batch Normalization）等技术进行有效缓解，从而实现对深层网络的有效训练。 接着，本书将专题讨论几种对现代人工智能至关重要的核心网络架构： 卷积神经网络（CNNs）的演进与应用： 我们不仅会讲解LeNet、AlexNet的开创性贡献，更会着重分析GoogLeNet中Inception模块的稀疏连接思想，以及ResNet如何通过深度残差学习彻底改变了图像识别的性能瓶颈。实践层面，我们将覆盖目标检测的前沿进展，包括R-CNN系列、YOLO（You Only Look Once）的实时处理机制，以及Mask R-CNN在实例分割上的精确控制能力。 循环神经网络（RNNs）的局限与Transformer的崛起： 针对序列数据处理，我们首先剖析标准RNN在长期依赖问题上的固有缺陷。随后，本书将对长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部机制进行详尽的数学推导和逻辑解析。然而，本书的重点将放在近年来占据主导地位的Transformer架构上。我们将细致拆解自注意力机制（Self-Attention）的计算流程，分析多头注意力（Multi-Head Attention）如何捕捉输入序列中不同子空间的信息，并探讨其在自然语言处理（NLP）领域，如BERT、GPT系列模型中的预训练策略和零样本/少样本学习能力。 生成模型的前沿探索： 除了判别模型，生成式AI是当前研究的热点。本书将深入讲解变分自编码器（VAEs）的概率图模型基础，以及生成对抗网络（GANs）中生成器与判别器之间的纳什均衡博弈过程。更进一步，我们将引入扩散模型（Diffusion Models），分析其基于随机微分方程的去噪过程，及其在高质量图像生成和视频合成中的卓越表现。 第二部分：前沿计算范式与未来架构 深度学习的巨大成功依赖于大规模的并行计算资源。第二部分将把焦点从软件算法转向支撑这些算法的硬件与计算哲学，探索超越当前主流计算模式的未来方向。 量子计算的基础与潜力： 鉴于量子计算对某些特定问题的指数级加速潜力，我们对其基础理论进行了系统介绍。内容包括量子比特（Qubit）的叠加态与纠缠现象的物理学描述，以及如何使用量子门对量子态进行操作。本书将详细分析Shor算法和Grover算法的原理，并讨论当前量子退火（Quantum Annealing）和门模型（Gate Model）在模拟化学、材料科学以及优化问题上的实际进展与挑战。我们不会停留在概念层面，而是会引入必要的线性代数工具，以便读者理解量子电路的设计原理。 神经形态计算（Neuromorphic Computing）： 为了实现更高效、更低功耗的类脑智能，神经形态硬件应运而生。本部分将探讨受生物大脑结构启发的芯片设计，如脉冲神经网络（Spiking Neural Networks, SNNs）。我们将对比SNNs与传统ANNs在事件驱动（Event-driven）机制上的本质区别，分析如何利用脉冲编码信息以及异步处理能力来解决实时传感和低功耗嵌入式AI的难题。 可解释性人工智能（XAI）与鲁棒性： 随着AI系统被部署到关键决策领域（如医疗诊断、自动驾驶），理解模型为何做出特定决策至关重要。本书将系统性地介绍后验解释方法（如LIME, SHAP）和内在可解释性设计。同时，我们还将深入探讨模型面对对抗性攻击时的脆弱性，并介绍如何通过对抗性训练（Adversarial Training）和鲁棒优化方法来增强模型的可靠性和安全性。 边缘计算与联邦学习（Federated Learning）： 现代应用对低延迟和数据隐私提出了更高要求。本部分将详细分析将计算能力下沉到终端设备（如手机、传感器）的边缘计算架构。在此基础上，我们将聚焦于联邦学习的分布式优化算法，解释如何在不共享原始敏感数据的前提下，利用分散的数据源协同训练一个全局模型，重点剖析通信效率和异构性处理的挑战。 总结与展望 本书最后一部分将综合上述理论与实践，展望未来计算科学的交叉点。我们探讨了符号主义与连接主义的融合趋势，以及如何利用因果推断（Causal Inference）来提升深度学习模型的逻辑推理能力。全书旨在为有志于从事前沿算法研究、系统架构设计或高性能计算应用的专业人士，提供一个坚实、深入且不局限于当前主流框架的知识体系。阅读本书后，读者将不仅掌握当前最先进的AI工具，更能理解支撑这些工具的底层计算哲学和新兴技术路径。

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《复杂系统动力学与建模》这本书，对我的研究方向产生了深远影响。它不是那种标准的工程建模书籍，而更像是一部关于世界如何运行的“方法论指南”。作者非常擅长运用非线性微分方程和差分方程来描述生态、经济乃至社会现象中的反馈回路。书中对“混沌现象”的引入和解释，不是简单地展示洛伦兹吸引子，而是深入探讨了系统对初始条件的敏感性在实际预测中的局限性，这一点我非常赞赏。特别是对系统动力学建模工具如STELLA的使用演示，步骤清晰，代码示例完整，让我能够迅速上手进行自己的初步模型构建。它成功地搭建起了从宏观现象到微观机制之间的桥梁。如果非要挑剔，或许是书中对随机过程和噪声在复杂系统中作用的探讨可以再展开一些，毕竟现实世界中充满了不可控的随机性，但即便如此，这本书也为我理解和量化“涌现行为”提供了最强大的理论工具箱。

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我最近在读《人机交互的认知心理学基础》，这本书完全颠覆了我对“用户体验设计”的理解。我过去总觉得UX设计更多是关于美学和直觉，但这本书却将设计行为牢牢地固定在了人类心智模型的框架之下。作者对“心流理论”的阐述极具洞察力，她通过大量的实验数据说明了界面元素的布局如何直接影响用户的认知负荷和决策速度。关于错误预防机制的设计，书中提出的“防呆（Poka-Yoke）”原则在软件界面上的应用，让我茅塞顿开，原来那些看似简单的交互优化背后，是如此深厚的心理学原理支撑。书中的案例分析大多来自医疗和航空领域，这些高风险场景的描述，使得理论的严肃性和应用价值被无限放大。美中不足的是，书中对新兴的AR/VR交互范式的讨论略显保守，期待未来能有更新的版本来探讨沉浸式环境下的感知和运动控制问题。

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这本《数字信号处理的奥秘》简直是打开了我对信息世界理解的一扇新大门。它并非那种堆砌晦涩公式的教科书，而是以一种非常直观和生动的方式，将看似高深的傅里叶变换、Z变换等核心概念娓娓道来。我尤其欣赏作者在阐述离散时间系统时所下的功夫，通过大量精心设计的实例，比如音频滤波和图像压缩背后的数学原理，让原本抽象的理论变得触手可及。书中对各种滤波器的特性比较分析得极其透彻，无论是FIR还是IIR，其设计思路和实际应用场景都讲解得非常到位。当我尝试自己动手用MATLAB实现书中的一个小项目时，发现那些原本觉得难以跨越的知识点，在书本的引导下竟能顺利运行，这极大地增强了我对这门学科的信心。唯一略感不足的是，在涉及到现代通信系统中的信道编码部分，似乎可以再增加一些关于Turbo码或LDPC码的深入探讨，但瑕不掩瑜，对于希望打下坚实理论基础的初学者和进阶者来说，这无疑是一本极佳的参考资料。

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说实话，《高级数据库系统架构设计》这本书给我的冲击是全方位的。我原本以为它会是一本专注于SQL优化和事务隔离级别的标准教材，但没想到它深入到了存储引擎的底层逻辑和分布式事务的一致性模型。作者对B+树和LSM树在不同I/O模式下的性能权衡分析，简直是教科书级别的精彩。书中花了好几章专门讨论了Paxos和Raft协议在实际数据库集群中的应用和变种，这种将理论协议与工程实践紧密结合的做法，非常对我的胃口。阅读过程中，我多次停下来，对照自己正在维护的线上系统结构进行反思，很多之前靠“经验”解决的问题，在这本书里找到了清晰的理论依据。唯一的遗憾是，关于NoSQL数据库领域的介绍略显单薄，特别是图数据库和时序数据库的最新进展，如果能再加一些案例分析，这本书的覆盖面就更加完美了。总而言之，这是一本能真正提升架构师思维深度的重量级著作。

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我最近沉迷于《量子计算与信息科学导论》，这本书的叙事风格非常独特，读起来更像是在听一位知识渊博的教授在进行一场深入的哲学思辨，而非单纯的知识灌输。它没有急于抛出复杂的量子门操作，而是先花了相当大的篇幅来探讨量子力学的基本公设，特别是“测量”这个概念，作者以非常细腻的笔触描述了经典物理学思维与量子世界观之间的巨大鸿沟。对于量子纠缠和叠加态的解释，作者似乎找到了一个完美的平衡点，既保持了科学的严谨性，又避免了让非物理专业的读者感到窒息。书中关于量子纠错码的介绍部分，虽然篇幅不长，但其逻辑推演清晰有力，让我对未来量子计算机的可靠性构建有了一个初步的印象。这本书的排版和图示设计也值得称赞，那些三维的布洛赫球图，极大地帮助了对量子比特状态的想象和把握。对于那些对前沿科技充满好奇心，但又畏惧纯粹数学模型的人来说，这本书提供了一条平滑的、引人入胜的入门路径。

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