计算机组成与系统结构

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出版者:清华大学出版社
作者:肖田元 张燕云 陈加栋
出品人:
页数:430
译者:
出版时间:2000-4
价格:32.00元
装帧:
isbn号码:9787302038122
丛书系列:
图书标签:
  • 组成原理
  • 李亚民
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具体描述

《深入理解人工智能:原理、算法与实践》 本书旨在为读者提供一个全面而深入的人工智能知识体系。我们将从最基础的逻辑推理和知识表示出发,逐步探索机器学习的核心概念,包括监督学习、无监督学习和强化学习。书中将详细解析各种经典的机器学习算法,如线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林以及深度学习中的卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)。 在理论部分,我们不仅会介绍算法的数学原理,还会探讨它们在不同场景下的适用性与局限性。例如,在数据预处理部分,我们将详细讲解数据清洗、特征工程、降维技术(如PCA和t-SNE)以及特征选择的重要性,为构建有效的模型奠定基础。对于模型评估,我们将深入理解各种评估指标(准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC等)的含义,以及交叉验证、过拟合与欠拟合的诊断与解决策略。 在实践层面,本书将引导读者掌握主流的人工智能开发框架,如TensorFlow和PyTorch。通过丰富的代码示例和实际案例,读者将学会如何构建、训练和部署自己的机器学习模型。我们将覆盖从数据加载、模型构建到参数调优和模型部署的全过程。 本书还将深入探讨自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)两大人工智能关键领域。在NLP方面,我们将介绍文本表示方法(如词袋模型、TF-IDF、词嵌入),文本分类、情感分析、命名实体识别、机器翻译以及预训练语言模型(如BERT、GPT系列)的应用。在计算机视觉方面,我们将讲解图像处理基础、特征提取、图像分类、目标检测、图像分割以及生成对抗网络(GAN)等前沿技术。 此外,我们还会讨论人工智能伦理、可解释性AI以及AI在不同行业(如医疗、金融、自动驾驶)的应用前景与挑战。本书的编写力求严谨与易懂相结合,通过清晰的逻辑结构、丰富的图表和详实的例证,帮助读者构建扎实的理论基础和灵活的实践能力,赋能他们在人工智能领域进行深入探索和创新。 《统计学原理与应用:从数据分析到模型构建》 本书旨在系统性地介绍统计学的基本原理及其在数据分析和建模中的广泛应用。我们将从描述性统计出发,详细讲解如何使用均值、中位数、方差、标准方差等统计量来有效地总结和描述数据集的特征。图表可视化技术,如直方图、散点图、箱线图等,也将作为核心内容被深入剖析,以帮助读者直观地理解数据的分布和关系。 推理统计部分将是本书的重点。我们将详细阐述概率论的基础,包括随机变量、概率分布(如二项分布、泊松分布、正态分布)、期望值和方差的概念。在此基础上,我们将深入讲解统计推断的核心方法,包括参数估计(点估计与区间估计)和假设检验。我们将详细解释各种假设检验的原理,如t检验、卡方检验、ANOVA(方差分析)等,并指导读者如何根据研究问题选择合适的检验方法,并正确解读检验结果。 本书将重点关注回归分析,这是统计学中用于探究变量之间关系的关键工具。我们将从简单线性回归开始,详细讲解模型构建、参数估计(最小二乘法)、模型诊断(残差分析、多重共线性)以及模型解释。随后,我们将扩展到多元线性回归,探讨如何处理多个预测变量,以及如何进行变量选择。此外,我们还将介绍非线性回归和逻辑回归,以处理更复杂的数据关系和分类问题。 在模型构建与评估方面,我们将讨论模型选择的原则、信息准则(AIC、BIC)的应用,以及交叉验证等技术用于评估模型的泛化能力。本书还将触及时间序列分析的基础,讲解自相关、移动平均模型(MA)、自回归模型(AR)以及ARIMA模型,为读者理解和预测时间依赖性数据提供入门。 此外,本书还将穿插介绍一些在特定领域常用的统计方法,例如在实验设计中用于比较多个组均值的ANOVA,以及在质量控制中常用的统计过程控制(SPC)技术。最后,我们将讨论统计学在实际问题解决中的应用,如市场调研、医疗健康、社会科学研究等,并通过实际案例展示如何运用统计学知识进行数据驱动的决策。本书的目标是帮助读者掌握严谨的统计思维,并能熟练运用统计工具解决实际问题。 《数据结构与算法:理论基础与高效实现》 本书致力于为读者系统性地讲解数据结构与算法的理论知识,并教授如何设计和实现高效的算法。我们将从最基本的数据结构开始,如数组、链表(单向链表、双向链表)、栈和队列,详细阐述它们的定义、操作方式、时间和空间复杂度分析。 栈和队列作为抽象数据类型,我们将探讨其线性结构的应用,例如在函数调用栈、表达式求值和队列调度中的作用。 接下来,我们将深入到树形结构,包括二叉树、二叉搜索树(BST)、平衡二叉搜索树(如AVL树、红黑树)以及堆(最大堆、最小堆)。我们将详细介绍这些树结构的插入、删除、查找操作的原理及其效率,并重点讲解平衡树在维护查找效率方面的优势。堆的应用,如优先队列和堆排序,也将被深入讲解。 图作为一种更复杂的数据结构,我们将介绍图的表示方法(邻接矩阵、邻接表),以及图的遍历算法,如深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)。基于这些遍历算法,我们将讲解如何解决最短路径问题(Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法)、最小生成树问题(Prim算法、Kruskal算法)以及拓扑排序等经典图算法。 在算法设计与分析方面,本书将系统性地介绍几种重要的算法设计范式,包括分治法(如归并排序、快速排序)、动态规划(如斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列)和贪心算法(如活动选择问题、霍夫曼编码)。我们将强调如何识别问题的结构,从而选择合适的算法设计策略。 本书还将覆盖搜索与排序算法的深入分析。除了前面提到的快速排序和归并排序,我们还将讨论插入排序、选择排序、冒泡排序、堆排序、计数排序、基数排序等。我们将从时间复杂度和空间复杂度两个维度来比较这些算法的优劣,帮助读者理解不同排序算法的适用场景。 此外,我们还将介绍一些高级主题,如字符串匹配算法(KMP算法)、哈希表(散列表)的原理和应用,以及查找算法(二分查找)的高效性。本书的每一章都将包含详细的理论讲解、清晰的伪代码示例,并通过大量的练习题来巩固读者的理解,鼓励读者动手实践,提升算法设计和实现的能力,为解决复杂的计算问题打下坚实的基础。

作者简介

目录信息

概述
0. 1 系统. 模型与
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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这本书的包装很细致,书的质量也很好,纸张触感舒适,排版清晰。我是一名正在学习计算机专业的学生,而《计算机组成与系统结构》这本书,是我课程中必不可少的一本参考书。它为我揭示了计算机硬件的奥秘,让我从根本上理解了我们日常使用的计算机是如何工作的。我从书中学习到了计算机的数字表示法,包括二进制、八进制、十进制和十六进制之间的转换,以及它们在计算机内部是如何存储和处理的。随后,书中详细介绍了计算机的逻辑基础,包括各种逻辑门(AND, OR, NOT, XOR)是如何工作的,以及它们如何组合成更复杂的逻辑电路,如加法器、多路选择器等,这些是构建CPU和内存的基础。我尤其对书中关于CPU内部结构的讲解印象深刻,例如程序计数器(PC)、指令寄存器(IR)、累加器(Accumulator)等寄存器的作用,以及指令的获取、解码、执行和写回等过程。书中关于“指令流水线”的介绍,让我了解到CPU是如何通过并行处理指令的不同阶段来提高执行速度的,即便存在数据冒险和控制冒险的挑战,书中也给出了相应的解决思路。这本书不仅解答了我对计算机工作原理的疑惑,更培养了我分析和解决问题的能力。

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我一直认为,作为一名 IT从业者,对计算机底层原理的理解是至关重要的。《计算机组成与系统结构》这本书,就像一位经验丰富的老师,为我打开了通往计算机核心世界的大门。这本书的开篇就点明了计算机组成和体系结构的意义,强调了它们是理解现代计算的基石。我从书中学习到了计算机的数字逻辑基础,包括各种逻辑门(AND, OR, NOT, XOR等)是如何工作的,以及它们如何组合成更复杂的电路,如加法器、译码器等。这些基础知识为理解CPU的运算器和控制器打下了坚实的基础。书中关于CPU的讲解尤其精彩,我学习到了指令的生命周期,从指令的获取、解码,到执行和写回,每一个环节都充满了精妙的设计。特别是“流水线”技术,它让我了解到CPU是如何通过同时处理多条指令的不同阶段来提升效率的,即便其中存在数据依赖和控制依赖的挑战,书中也给出了相应的解决方案。此外,书中对存储器系统的详细阐述,包括主存、高速缓存(Cache)和寄存器之间的关系,以及它们如何通过层次结构来优化数据访问速度,给我留下了深刻的印象。这本书不仅让我学习到了知识,更培养了我分析和解决问题的能力,让我能够更深入地理解软件性能的瓶颈所在。

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这本书的手感很好,纸张厚实,印刷清晰,封面设计也很有质感。作为一名对计算机科学抱有浓厚兴趣的业余爱好者,我一直渴望了解计算机是如何工作的,而《计算机组成与系统结构》这本书,正是满足了我这种好奇心。我从书中学习到了计算机的数字逻辑基础,比如逻辑门是如何组合成基本的算术逻辑单元(ALU)的,以及ALU如何完成加、减、逻辑运算等。随后,我深入了解了CPU的组成部分,包括程序计数器(PC)、指令寄存器(IR)、寄存器堆等,以及指令从内存读取、解码、执行到写回的整个流程。书中关于指令集架构(ISA)的讲解,让我明白了不同的处理器家族(如x86, ARM)为什么会有不同的指令集,以及这些指令集是如何映射到CPU的微体系结构上的。我尤其喜欢书中关于“缓存一致性”(Cache Coherence)的讨论,它解释了当多个处理器或CPU核共享同一内存时,如何确保所有缓存中的数据都是一致的,这对于多核处理器时代的计算机设计至关重要。这本书让我对计算机的底层运作原理有了前所未有的清晰认识,也为我进一步学习操作系统、编译原理等课程打下了坚实的基础。

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在朋友的推荐下,我入手了这本《计算机组成与系统结构》。作为一名软件开发者,我一直认为,如果不能理解代码最终是如何在硬件上运行的,那么我的技术栈就不够完整。这本书的到来,恰好填补了我在这方面的知识空白。我被书中对计算机系统各个组成部分的详尽描述所吸引,从最基础的二进制和数制转换,到复杂的中央处理器(CPU)设计,再到各种类型的存储器和输入输出(I/O)设备,作者都给出了深入浅出的讲解。我尤其对书中关于指令集架构(ISA)的部分印象深刻,它解释了指令是如何被编码、如何被 CPU 识别并执行的,这对于理解汇编语言和底层优化非常有帮助。书中关于流水线技术(Pipelining)的介绍,让我明白了 CPU 如何通过并行处理指令来提高执行效率,以及它所面临的挑战,如数据冒险和控制冒险。此外,书中对内存管理和虚拟内存的阐述,也让我对操作系统如何管理和利用内存有了更清晰的认识。这本书不仅提供了理论知识,还包含了大量的实例和图示,这使得学习过程更加生动有趣。它让我能够从一个全新的角度去审视我的代码,思考如何编写出更高效、更优化的程序。

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当我第一次拿到《计算机组成与系统结构》这本书时,我就被其简洁而专业的封面设计所吸引。作为一名程序员,我深知理解计算机底层原理对于提升编程能力的重要性。这本书恰好填补了我在这方面的知识空白。作者以一种非常系统和深入的方式,剖析了计算机的硬件组成和工作原理。从最基础的数字逻辑电路,如逻辑门(AND, OR, NOT, XOR)的构建,到如何通过这些基本单元组成算术逻辑单元(ALU)、寄存器、控制器等CPU的核心部件,都讲解得非常清晰。我尤其对书中关于指令集架构(ISA)的讨论印象深刻,它解释了指令是如何被编码、如何被CPU识别并执行的,这对于我理解汇编语言和进行底层优化非常有帮助。书中对“指令流水线”的详尽阐述,让我明白了CPU如何通过并行执行指令的不同阶段来大幅提升运算速度,并且书中也分析了流水线可能遇到的问题,如数据依赖和控制依赖。此外,书中对存储器层次结构(Memory Hierarchy)的讲解,让我理解了为什么高速缓存(Cache)能够显著提升计算机的性能,以及它如何通过局部性原理来优化数据访问。这本书不仅传授了知识,更培养了我从宏观到微观的分析能力。

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这本书的纸质感非常好,厚实而有韧性,拿在手里有一种沉甸甸的踏实感,这让我对它所承载的内容充满了期待。我之所以选择阅读《计算机组成与系统结构》,是因为在我过往的学习经历中,虽然接触过很多高层级的编程语言和开发框架,但对于计算机究竟是如何工作的,底层的硬件和软件是如何交互的,我始终觉得隔了一层纱。这本书无疑就是我撕开这层纱的利器。作者在开篇就强调了理解计算机体系结构的重要性,他说,只有深入了解了计算机的“骨骼”和“肌肉”,才能更好地理解“行为”。这句话深深地触动了我。通过这本书,我学习到了计算机的运算基础,比如逻辑门、算术逻辑单元(ALU)的工作原理,以及它们如何组合成更复杂的部件。我对 CPU 的工作流程有了更深刻的认识,特别是指令的获取、解码、执行和写回等过程,书中用流程图和详细的解释,将这些抽象的概念具象化了。书中关于存储器层次结构的部分,让我明白了为什么会有缓存(Cache)的存在,以及它如何通过局部性原理来提高程序的运行效率。我特别记住了关于主存、高速缓存和寄存器之间数据传输的机制,这对于优化程序性能至关重要。总的来说,这本书不仅仅是理论的讲解,它更像是一本“计算机构造指南”,让我能够更清晰地看到计算机硬件的内在逻辑。

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我对计算机硬件的运作机制一直抱有极大的兴趣,而《计算机组成与系统结构》这本书,正好满足了我对这一领域探索的渴望。书的装帧设计简洁大气,散发着严谨的学术气息。翻开书页,我立刻被作者条理清晰的叙述所吸引。本书并非那种晦涩难懂的技术论著,而是以一种引导性的方式,将复杂的计算机底层概念层层剖析。从最基本的二进制运算,到构建CPU的核心逻辑门,再到指令的执行流程,作者都用非常易于理解的语言和直观的图解来解释。我特别喜欢书中关于“指令流水线”的讲解,它就像一条生产线,让CPU能够同时处理多个指令的不同阶段,极大地提高了运算速度。书中对于“缓存”的解释也让我受益匪浅,我明白了为什么CPU的速度远超内存,而缓存就是解决这个瓶颈的关键。它通过空间局部性和时间局部性原理,将最常用的数据“预先”存放在离CPU更近的地方,大大减少了访问内存的次数。此外,书中关于“中断”和“异常处理”的机制,也让我对程序运行过程中,如何响应外部事件和错误情况有了更深的理解。这本书不仅是知识的传递,更是一种思维的训练,让我开始从“如何用”的角度,进化到“为何如此”的深度思考。

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我之所以选择阅读《计算机组成与系统结构》,是因为我一直认为,作为一名计算机科学的爱好者,对计算机的“硬件”层面有深入的了解是必不可少的。《计算机组成与系统结构》这本书,以其严谨的逻辑和清晰的结构,成为了我探索计算机世界的一扇窗。我从书中了解到,计算机的运算基础是二进制,以及如何进行二进制的加减乘除运算。随后,书中详细介绍了逻辑门(Logic Gates)如何构建出更复杂的运算单元,如加法器、减法器,以及最终构成中央处理器(CPU)的核心部件——算术逻辑单元(ALU)。我特别被书中关于CPU指令周期的讲解所吸引,它将指令的执行过程分解为获取、解码、执行、写回等几个阶段,并且通过“指令流水线”技术,实现了对这些阶段的并行处理,极大地提高了CPU的运算效率。书中还深入探讨了存储器系统,包括寄存器、高速缓存(Cache)和主存储器(Main Memory)之间的层次结构,以及它们如何通过局部性原理来优化数据访问速度。这本书让我明白,我们编写的高级语言代码,最终都需要被翻译成CPU能够理解的机器指令,并且在硬件层面高效地执行,而理解这些底层机制,对于编写高性能的软件至关重要。

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这本书的封面设计很吸引人,是一种沉稳的蓝色调,搭配着简洁有力的字体,一看就是一本内容扎实的专业书籍。作为一名计算机科学专业的学生,我一直对计算机的底层原理充满好奇,而这本书的名字——《计算机组成与系统结构》——正好点明了我一直想深入了解的主题。拿到书的当天,我就迫不及待地翻开了第一章。作者的语言风格非常平实,没有过多的华丽辞藻,但每一个概念的引入都显得那么恰到好处,仿佛在循序渐进地引导我一步步走进计算机的微观世界。从最基础的二进制表示法,到如何进行逻辑运算,再到更复杂的寄存器、运算器、控制器等组成部分的协同工作,这本书都给出了清晰易懂的解释。我尤其喜欢书中通过大量的图示来辅助讲解,这些图示不仅精美,而且准确地勾勒出了各个组件之间的联系和数据流动的方向,这对于我这样视觉化学习者来说,简直是福音。读到关于指令集架构的部分,我才真正理解了为什么不同的处理器会有不同的指令集,以及这些指令集是如何被 CPU 解释并执行的。书中对于指令流水线、缓存一致性等经典问题的阐述,更是让我茅塞顿开,解决了许多我之前模糊不清的认知。这本书不仅仅是知识的堆砌,更是一种思维方式的启迪,它让我开始用一种更宏观、更系统化的视角去审视计算机这个复杂的系统。

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这本《计算机组成与系统结构》的封面设计相当有品味,简洁明了,一看就是一本注重内容深度的书籍。我购买它的初衷,是因为在实际工作中,经常会遇到一些与硬件性能优化相关的技术难题,而缺乏对计算机底层运作机制的深入理解,让我感到力不从心。这本书就像及时雨,为我提供了宝贵的理论支撑。作者从最基础的二进制和数制转换开始,逐步深入到计算机的各个关键组成部分。我非常欣赏书中对CPU内部结构的讲解,特别是关于指令流水线(Pipelining)和乱序执行(Out-of-Order Execution)的描述,这让我明白了现代高性能CPU是如何通过复杂的调度和并行技术来最大化指令吞吐量的。书中对于存储器层次结构(Memory Hierarchy)的阐述也非常透彻,我明白了为什么缓存(Cache)是提升计算机性能的关键,以及它如何利用程序的局部性原理来减少内存访问延迟。此外,书中关于输入输出(I/O)设备如何与CPU进行交互的机制,以及总线(Bus)在系统中的作用,也让我对计算机作为一个整体系统有了更全面的认识。这本书不仅是理论知识的海洋,更提供了大量的实例和图示,让复杂的概念变得生动形象。

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