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出版者:机械工业出版社

作者:黄淑华编

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2003-6

价格:27.0

装帧:平装

isbn号码:9787111121602

丛书系列:

图书标签:

• 计算机网络
• 网络技术
• 数据通信
• TCP/IP
• 网络协议
• 网络安全
• 网络工程
• 计算机科学
• 通信技术
• 网络基础

好的，下面是一份关于一本名为《计算机网络技术教程》的图书的详细简介，但这份简介不包含该书内容的描述，而是聚焦于其他技术领域，以满足您的要求： --- 《深度学习与认知科学前沿探索》内容概述 第一卷：神经网络的结构解析与优化策略 第一章：超越传统架构：新型神经元模型与动态网络拓扑 本卷伊始，我们将深入探讨超越标准前馈和循环网络范式的尖端研究。不同于依赖固定连接权重和静态层级结构的传统深度学习模型，本章侧重于生物启发式计算在人工神经网络中的应用。重点剖析脉冲神经网络（SNN）的最新进展，特别是其在事件驱动计算和超低功耗硬件上的潜力。我们将详细解析LIF（Leaky Integrate-and-Fire）模型的高级变体，如SuperSpike的精度优化方法，并探讨如何设计适应性突触权重更新规则，使其能够模拟生物神经元的动态行为。 此外，本章还将介绍可微分神经计算机（DNC）的最新迭代。DNC的核心在于将外部可寻址内存模块无缝集成到循环结构中，从而赋予网络进行复杂推理和长期记忆的能力。内容将涵盖新型内存访问机制（如内容寻址与位置寻址的混合模式），以及如何利用强化学习范式训练网络有效管理其记忆资源，实现更高级的任务规划和情境感知。 第二章：正则化与泛化：从贝叶斯视角重构模型不确定性 在本章中，我们将把视角从模型结构转向模型的学习过程与最终的泛化能力。深度学习模型的高参数量带来了强大的拟合能力，同时也引发了对过拟合和模型不确定性估计的担忧。本章的核心在于贝叶斯深度学习（BDL）方法的实际应用与理论深化。 我们将详细介绍变分推断（VI）在复杂网络中的近似实现，包括均场近似（MFVI）的局限性及其克服方案，如期望传播（EP）。更进一步，我们将探讨马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，尤其是Hamiltonian Monte Carlo（HMC）及其在深度学习中的实用化挑战，例如计算成本和收敛诊断。通过这些方法，读者将学会如何构建能够量化其预测不确定性的模型，这对于自动驾驶、医疗诊断等高风险应用至关重要。本章还将对比频率派正则化（如Dropout、权重衰减）与贝叶斯正则化的理论基础差异。 第三章：可解释性与因果推断：揭示黑箱决策机制 随着模型复杂度的提升，“为什么模型做出这个决策？”成为了亟待解决的关键问题。本章专注于可解释人工智能（XAI）和深度因果推断的交叉领域。 我们将系统梳理当前主流的归因方法：从基于梯度的技术（如Grad-CAM的最新增强版，如Score-CAM）到模型无关的扰动分析方法（如SHAP值）。重点不在于简单地展示热力图，而在于讨论这些解释方法在面对对抗样本时的鲁棒性，以及它们是否真正揭示了决策的因果关系而非仅仅是相关性。 随后，内容将转向使用神经网络进行因果发现和反事实推理。读者将学习如何构建潜在结果框架下的深度学习模型（如基于结构因果模型Causal-GANs），用于估计干预措施（Treatment Effects）的异质性，这对于经济学、社会科学中的政策评估具有革命性意义。 第二卷：认知架构与高级推理范式 第四章：具身智能与世界模型构建：从感知到行动的闭环 本卷的重点转向智能体与环境的交互。具身智能（Embodied AI）要求智能体不仅要在虚拟空间中学习，更要具备物理世界的感知、导航和操作能力。本章将详细解析构建稳健世界模型（World Models）的关键技术。 我们将剖析基于变分自编码器（VAE）和循环神经网络（RNN）的预测模型，用于从连续的传感器数据流中学习环境的潜在动力学。重点讨论Dreamer系列算法如何利用这些内部世界模型进行规划，实现超越即时奖励的长期目标导向行为。内容还包括机器人操作中的模仿学习（Imitation Learning）与逆向强化学习（IRL）的融合，旨在从人类专家的演示中提取高层次的意图和技能表示。 第五章：符号推理与神经-符号混合系统：迈向通用人工智能 深度学习的强大之处在于模式识别，但其在抽象推理、逻辑规划和知识表示方面仍显不足。本章旨在弥合统计学习与经典符号AI之间的鸿沟，重点介绍神经-符号混合系统（Neuro-Symbolic Systems）的最新架构。 我们将深入研究如何利用图神经网络（GNNs）来高效地编码和操作知识图谱（Knowledge Graphs），并将其作为神经网络的外部知识库。内容涵盖可微逻辑编程（Differentiable Logic Programming），即如何将逻辑规则编码为可训练的损失函数或约束层，使模型能够在保持感知优势的同时，严格遵守逻辑一致性。本章还将探讨如何训练模型从自然语言描述中自动生成并执行程序（Program Synthesis），这是实现更强泛化推理能力的基石。 第六章：跨模态学习与通用表征：构建统一的语义空间 现代AI系统必须能够无缝处理文本、图像、音频乃至传感器数据。本章聚焦于跨模态学习的最新突破，旨在构建一个统一的、高度语义化的表征空间。 我们将详细分析对比学习（Contrastive Learning）在对齐不同模态数据中的关键作用，特别是CLIP和其后继者如何通过大规模数据训练，建立起灵活的零样本（Zero-Shot）分类能力。更进一步，本章将探讨如何设计多模态Transformer架构，以处理序列间的复杂交互依赖（例如，视频中物体运动与背景音效之间的关联）。内容也将覆盖如何利用生成模型（如Diffusion Models）进行跨模态的合成与编辑，实现从文本描述生成高保真图像，或从图像生成描述性文本，展现出前所未有的内容创作能力。 --- 读者对象： 本书面向具有一定数学和计算机科学基础的研究人员、高级工程师，以及希望深入理解当前人工智能和认知计算最前沿理论与实践的专业人士。本书假定读者熟悉基础的机器学习概念，并致力于探索超越标准应用层面的底层模型创新与理论深度。

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坦白说，我拿起这本书时，心里其实是抱着怀疑态度的，因为市面上太多教材华而不实，封面设计得再炫酷，内容也是陈旧不堪。然而，这本《计算机网络技术教程》彻底颠覆了我的看法。它在技术细节的准确性上做到了近乎苛刻的程度。我特意对比了书中描述的路由协议（如OSPF和BGP）的最新修订标准，发现作者引用的都是最权威的版本，并且对路由计算过程中的各种边界条件都做了详尽的说明，这对于准备专业认证考试的人来说，简直是福音。书中对安全性的讨论也做得非常到位，它没有停留在传统的防火墙和VPN概念上，而是深入讲解了应用层攻击的原理，比如SQL注入和跨站脚本攻击（XSS）在网络层面是如何被初始触发的，以及如何通过网络层面的策略进行有效防御。这种跨学科的整合能力，极大地拓宽了我的视野。我曾经参加过一次网络安全竞赛，其中一个关于数据包深度检测的环节把我难住了，回来翻阅这本书，发现其中关于数据包结构解析和七层协议栈交互的插图，完美解释了数据包在网络设备中是如何被层层剥离和处理的，让我茅塞顿开。

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这本书的排版和印刷质量简直是一流的，拿在手里沉甸甸的，内页纸张的厚度也恰到好处，阅读体验非常舒适。我尤其欣赏作者在章节划分上的用心，逻辑脉络清晰得像是为初学者量身定制的路线图。从最基础的概念入手，层层递进，每一个知识点都配有详尽的图示和生活化的比喻，这使得那些抽象的网络协议和技术细节不再令人望而生畏。比如，对于TCP/IP协议簇的讲解，它没有直接抛出复杂的RFC文档内容，而是通过一个生动的“信件往来”的故事，将三次握手和四次挥手的过程描绘得栩栩如生。再者，书中对网络故障排除案例的分析，简直是实战宝典。它不是那种只会理论堆砌的教材，而是真正深入到实际工作中会遇到的“坑”里，提供了清晰的诊断步骤和解决方案模板。我记得有一次我在配置复杂的VLAN间路由时遇到了难题，翻开这本书，找到了一个几乎一模一样的案例分析，作者提供的排查思路直接帮我定位了问题所在。这本书的价值不仅仅在于传授知识，更在于培养读者的系统性思维和解决实际问题的能力。即便是对于有一定基础的人来说，重新梳理一遍这些经典知识点，也能发现以往学习中忽略的细节和更深层次的理解。

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这本书的语言风格非常独特，它有一种老派的学术严谨性，但又巧妙地避免了过于晦涩的术语堆砌。作者似乎深谙“授人以渔”的道理，他讲解的每一个配置命令、每一个协议参数，后面都紧跟着一段清晰的“为什么”和“如何影响全局”的阐述。例如，在讲解QoS（服务质量）时，他没有简单地罗列拥塞避免算法，而是通过模拟一个高带宽、高延迟的网络环境，让读者直观感受到不同丢包策略对实时应用（如VoIP）的灾难性影响，然后才引出WFQ、RED等算法的必要性。这种基于场景和结果的反推式教学法，极大地增强了知识点的记忆粘性。此外，书中还穿插了一些对网络发展历史的简短回顾，这些历史背景知识，比如早期的ARPANET项目决策，虽然不直接影响当前配置，但却能帮助读者理解为什么现在的网络会是这个样子，提供了一种宏观的历史视角。读起来一点都不觉得枯燥乏味，反而像是在听一位资深工程师娓娓道来他的职业生涯感悟，充满了智慧的火花。

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这本书的内容深度和广度都出乎我的意料，绝对不是那种市面上泛滥的“速成”读物能比拟的。作者显然在相关领域深耕多年，才能提炼出如此精炼而又全面的知识体系。我对其中关于软件定义网络（SDN）和网络功能虚拟化（NFV）的章节印象最为深刻。这些前沿技术往往在传统教材中只是一带而过，但在这本书里，作者花了大量的篇幅，不仅解释了其核心架构，还深入剖析了主流控制器（如OpenDaylight）的工作原理和应用场景。更难能可贵的是，书中对这些新兴技术与传统网络架构的融合与冲突进行了辩证性的探讨，引导读者思考未来的网络发展方向，而不是盲目追捧新技术。我特别喜欢作者在每章末尾设置的“思考与拓展”部分，它常常会抛出一个开放性的问题，促使我跳出书本的限制，去查阅最新的技术文档和行业报告。这种被驱动去主动学习的体验，是传统填鸭式教学无法比拟的。它让我感觉自己不是在被动接受知识，而是在和一位经验丰富的导师一起探索网络世界的奥秘。读完这部分内容，我对下一代数据中心网络的规划有了更加清晰的蓝图。

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最让我惊喜的是，这本书在实际操作层面的指导性极强，它不仅仅是理论的堆砌，更像是一本操作手册的浓缩版。书中关于网络设备配置的示例，覆盖了市场上主流厂商的CLI（命令行界面）语法，并且清晰地标注了不同厂商之间的差异化配置。我曾尝试按照书中的步骤，在一个虚拟环境中搭建了一个复杂的企业级分支机构互联拓扑，包括BGP路由反射器和GRE隧道封装，全程没有遇到任何因步骤模糊而导致的卡壳。作者在每一个关键配置点，都会给出详细的验证命令（`show`命令的组合），确保读者能够即时确认配置是否生效，并且能读懂设备返回的调试信息。这种严谨的“配置-验证”闭环设计，极大地提升了学习效率和信心。对于准备进入运维岗位的新人来说，这本书无疑是最好的“拐杖”，它将那些需要大量试错才能掌握的经验教训，用简洁明了的方式提前告知了我们，让我们能以更快的速度上手真正的网络工作。它教会我的不仅仅是“怎么做”，更是“为什么必须这么做”，这才是技术文档的最高境界。

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