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出版者:清华大学出版社

作者:王兵

出品人:

页数:204

译者:

出版时间:2004-9

价格:19.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787302092568

丛书系列:

图书标签:

• 计算机
• 教材
• 计算机基础
• 计算机科学
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• 信息技术
• 数字技术
• 编程基础
• 硬件
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《信息时代的数字脉络：基础与前沿技术概览》 导言：驾驭信息洪流，重塑认知边界 我们正置身于一场由信息技术驱动的深刻变革之中。从日常的通讯交互到复杂的科学研究，从精密的工业制造到深刻的社会治理，数字世界的底层逻辑与上层应用正在以前所未有的速度和广度渗透并重塑着人类文明的每一个角落。本书并非旨在介绍某单一学科的入门知识，而是试图构建一个宏大而精密的“数字世界地图”，带领读者全面领略信息时代的核心基石、驱动引擎以及正在涌现的前沿浪潮。它是一份面向所有对技术抱有好奇心、渴望理解现代社会运行机制的探索者的指南。 本书的结构设计，旨在实现从“硬件基础”到“软件智能”，再到“应用生态”的层层递进，确保读者在掌握基础概念的同时，也能触及驱动未来发展的关键技术领域。我们力求以深入浅出、逻辑严谨的方式，揭示隐藏在日常电子设备背后的复杂原理，以及支撑万物互联的底层架构。 --- 第一部分：数字世界的基石——计算的物质载体与逻辑核心 在深入探讨软件和应用之前，我们必须理解承载这一切的物理基础。本部分将聚焦于计算的物质形态及其最底层的逻辑实现。 第一章：从物理到比特：信息编码与存储的艺术 本章将系统阐述信息是如何被转化为机器可以理解的语言——二进制代码的。我们将追溯从电信号、磁性变化到光信号在存储介质上的物理实现过程。重点探讨布尔代数在数字逻辑电路中的核心作用，如何通过AND、OR、NOT等基本逻辑门构建出复杂的算术逻辑单元（ALU）。此外，我们将详细分析不同存储技术的演进：从早期的磁带、打孔卡，到固态硬盘（SSD）的闪存原理，再到当前研究中的新型存储技术（如MRAM），解析它们在速度、容量和持久性方面的权衡。理解“比特”的物理本质，是洞察一切计算系统的起点。 第二章：微观世界的引擎：中央处理器（CPU）与架构演进 CPU是现代计算机的“大脑”。本章将深入剖析现代处理器的核心组成部分，包括指令集架构（ISA，如x86和ARM的差异）、流水线技术、超标量执行以及乱序执行等提高效率的关键技术。我们将探讨摩尔定律的物理极限，以及为突破这些限制而产生的革命性架构思路，例如多核并行处理、异构计算（CPU与GPU的协同工作模式）。理解指令的取指、译码、执行、访存和写回周期，是掌握任何高性能计算系统的关键。 第三章：连接的拓扑：计算机网络与互联基础 信息在设备间、地域间乃至全球范围内的流动，依赖于精密的网络协议和基础设施。本章将详细介绍OSI七层参考模型和TCP/IP协议栈的运作机制。我们将剖析数据包如何在复杂的网络路径中寻址、路由和传输，重点讲解IP协议的寻址规则、TCP的可靠性保证机制（如三次握手与四次挥手），以及UDP的快速传输特性。此外，对局域网（LAN）、广域网（WAN）的物理介质（光纤、双绞线）和无线通信技术（Wi-Fi、5G的基础空口技术）也将进行梳理，构建起全球信息高速公路的完整图景。 --- 第二部分：逻辑的构建——软件的层次结构与编程范式 如果说硬件是躯体，那么软件就是赋予其生命和智能的灵魂。本部分将从底层系统软件到高级应用开发，探讨如何利用逻辑指令来驱动硬件完成复杂任务。 第四章：操作系统的核心职能与资源管理 操作系统（OS）是用户与硬件之间的桥梁。本章将重点分析操作系统的四大核心功能：进程与线程管理（理解并发与并行、上下文切换的开销）、内存管理（虚拟内存、分页与分段机制、内存保护）、文件系统结构（日志文件系统的工作原理）以及I/O管理。我们将探讨不同操作系统（如Linux、Windows）在内核设计哲学上的异同，以及现代操作系统如何通过调度算法实现资源分配的公平性与效率。 第五章：算法的精妙与数据结构的支撑 算法是解决问题的步骤和方法，而数据结构是组织和存储数据的方式。本章聚焦于计算思维的核心。我们将系统回顾并深入分析常用算法的复杂度分析（大O表示法），包括排序算法（快速排序、归并排序的内部机制）和搜索算法。在数据结构方面，我们将超越基础的数组和链表，探讨树（特别是平衡二叉树如AVL和红黑树的应用场景）、图结构（以及最短路径算法如Dijkstra和A的实际用途），以及哈希表的冲突解决策略。这些是构建高效软件的基石。 第六章：编程语言的演进与范式 编程语言是人类与机器沟通的工具。本章将考察不同编程范式的演变：从早期的机器码到高级语言的出现；深入比较面向过程、面向对象（封装、继承、多态的深层意义）以及函数式编程（不可变性、高阶函数）的核心思想。我们将分析编译器和解释器的区别及其工作流程，理解源代码如何转化为可执行的机器指令，从而揭示高级语言的抽象层背后所隐藏的执行效率考量。 --- 第三部分：前沿的驱动力——新兴技术与未来计算的轮廓 数字世界的进化从未停歇。本部分将聚焦于当前正在重塑行业格局，并预示着未来技术方向的关键领域。 第七章：大数据的管理、处理与分析 随着数据量的爆炸式增长，“大数据”已从一个热门词汇转变为工程挑战。本章将探讨支撑大规模数据处理的分布式计算框架，如MapReduce的原理与局限性，以及其继任者YARN和Spark的内存计算优势。我们将深入研究分布式存储系统（如HDFS）的设计哲学，以及NoSQL数据库（如键值存储、文档数据库）如何适应非结构化数据的存储需求。本章的重点在于理解如何在成千上万的节点上实现可靠、可扩展的数据处理。 第八章：人工智能的引擎：机器学习与深度学习的突破 人工智能不再是科幻，而是通过数学模型驱动的实际应用。本章将详述机器学习的基本流程，包括特征工程、模型训练与评估。我们将重点解析深度学习的结构，特别是人工神经网络（ANN）如何通过多层非线性变换来学习复杂的特征表示。卷积神经网络（CNN）在图像识别中的应用，以及循环神经网络（RNN）/Transformer模型在序列数据处理（如自然语言理解）中的核心贡献将被详细剖析。本章旨在揭示驱动当前AI热潮的数学和计算原理。 第九章：安全、隐私与数字信任的构建 在万物互联的时代，信息的安全与个体的隐私权面临空前的挑战。本章将系统介绍密码学的基本原理，包括对称加密（AES）和非对称加密（RSA、椭圆曲线加密）的工作机制，以及数字签名和证书认证的流程。此外，我们将探讨区块链技术作为一种去中心化、不可篡改的分布式账本技术，在构建信任体系中的潜力与挑战，包括共识机制（PoW, PoS）的运作方式及其对传统金融、供应链系统的潜在颠覆。 第十章：未来计算的展望：量子、边缘与神经形态 展望未来，计算的形态正在发生根本性转变。本章将介绍正在实验室中酝酿的下一代计算技术。量子计算的基本概念，如量子比特（Qubit）的叠加态与纠缠特性，以及它对特定类型计算问题的颠覆性优势。同时，我们将讨论边缘计算（Edge Computing）的兴起，即把计算能力下沉到数据源头以减少延迟和带宽压力。最后，对模拟生物神经系统的神经形态芯片的研究方向也将进行概述，探讨它们在能效比上超越传统冯·诺依曼架构的潜力。 结语：持续学习的必要性 本书提供了一个广阔的视野，覆盖了从硅晶片到智能算法的数字世界的全景图。然而，信息技术领域日新月异，对任何技术领域的探索都是一个永无止境的过程。希望本书不仅能提供坚实的知识框架，更能激发读者持续深入学习和批判性思考的动力，成为信息时代真正的驾驭者。

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