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出版者:高等教育出版社

作者:薛学勤

出品人:

页数:332

译者:

出版时间:2003-12-1

价格:31.20

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787040085082

丛书系列:

图书标签:

• 计算机等级考试
• 一级B
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科技前沿探索：信息时代下的新范式与实践指南 本书聚焦于驱动当前信息技术革命的核心概念、新兴技术栈以及它们在实际应用中所展现出的巨大潜力。它旨在为读者提供一个全面且深入的视角，去理解和驾驭这场由数据、智能和连接性所定义的时代浪潮。 本书的结构精心设计，从宏观的理论基础逐步深入到微观的实践应用，涵盖了当前技术领域中最为关键和活跃的几个方向。我们坚信，要在这个快速迭代的环境中保持竞争力，就必须超越基础操作层面，建立起对底层逻辑和未来趋势的深刻洞察。 第一部分：数字世界的基石与演进 本部分首先奠定了理解现代信息系统的理论框架。我们不会停留在对既有工具的简单介绍，而是剖析支撑现代计算的底层架构如何演化，以及这些演化如何影响我们构建和部署应用。 1.1 计算机科学的核心范式转变 探讨了冯·诺依曼架构的局限性，以及现代计算模型（如并行计算、分布式计算）如何应对海量数据和高并发请求的挑战。重点分析了指令集架构（ISA）的最新发展，特别是面向特定领域加速器的设计思路，如在图形处理单元（GPU）和张量处理单元（TPU）上的计算模型。 1.2 数据结构与算法的当代挑战 本书深入研究了超越传统数据结构（如哈希表、树）的复杂结构在高维空间数据处理中的应用。内容包括拓扑数据分析（TDA）中的持久同调性计算，以及在大规模图数据库中实现的近似算法（Approximation Algorithms）以提高查询效率。我们详细阐述了高级排序和搜索算法在应对非结构化数据流时的性能瓶颈及优化策略。 1.3 操作系统与虚拟化技术的深度解析 超越操作系统的基本进程管理，本章聚焦于现代云原生环境下的内核优化。详细讲解了eBPF（扩展的伯克利数据包过滤器）技术如何实现内核级别的可编程性，从而实现零侵入性的性能监控和安全审计。同时，对容器技术（如Docker、Podman）的底层隔离机制（Cgroups、Namespaces）进行了深入的技术剖析，并讨论了轻量级虚拟机（如Kata Containers）在安全与性能之间的权衡。 第二部分：连接、网络与基础设施的重构 信息的高效流动是数字经济的命脉。本部分着重考察了网络协议栈的现代化进程以及支撑全球互联互通的基础设施变革。 2.1 下一代网络架构：从TCP/IP到软件定义网络（SDN） 全面解析了面向未来的网络协议——QUIC（取代TCP在应用层传输的协议）的设计哲学，特别是其在减少握手延迟和多路复用方面的优势。我们详细介绍了SDN和NFV（网络功能虚拟化）如何解耦控制平面与数据平面，使得网络资源的配置和管理具备前所未有的灵活性和自动化能力。 2.2 云计算的深度演化：Serverless与边缘计算 本书详细比较了IaaS、PaaS、FaaS（Function as a Service）的适用场景。重点分析了Serverless架构中冷启动问题的解决之道，以及WebAssembly (Wasm) 作为通用运行时环境，如何在保障安全性和高性能的前提下，推动代码的跨平台部署。边缘计算（Edge Computing）部分探讨了如何将计算能力推向数据源头，以满足低延迟、高带宽要求的物联网（IoT）应用。 2.3 分布式存储系统与一致性模型 探讨了现代大规模分布式文件系统（如HDFS的继承者）的设计原则。重点分析了CAP理论在实际系统设计中的权衡，并深入讲解了Paxos和Raft等一致性协议的实现细节及其在不同业务场景下的适用性，如跨数据中心的强一致性保证。 第三部分：智能驱动：机器学习与人工智能的工程化 本部分是本书的重点之一，关注如何将前沿的AI研究成果转化为稳定、可扩展的工业级解决方案。 3.1 深度学习模型的优化与部署 超越标准的CNN和RNN结构，本书重点介绍了Transformer架构及其在序列建模中的革命性影响。在工程实践层面，我们详述了模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）等技术，以减小大型模型（如LLMs）的内存占用和推理延迟。此外，还涵盖了ONNX等中间表示格式在异构硬件部署中的作用。 3.2 可信赖与可解释的AI（XAI） 随着AI系统决策权重的增加，透明度变得至关重要。本章详细介绍了LIME和SHAP等局部解释性方法，以及如何构建对抗性训练（Adversarial Training）机制来增强模型的鲁棒性和安全性。对于涉及敏感数据的应用，我们探讨了联邦学习（Federated Learning）如何在保护数据隐私的前提下协同训练模型。 3.3 MLOps：从实验到生产的自动化流水线 本书将MLOps视为构建可持续AI能力的关键。我们系统地讲解了如何使用Kubeflow、MLflow等工具链，实现数据版本控制、实验跟踪、自动化模型训练、持续集成/持续部署（CI/CD）到生产环境的全过程。重点强调了特征存储（Feature Store）在确保训练和推理数据一致性方面的重要性。 第四部分：安全边界的重塑与前瞻 在万物互联的时代，安全不再是附加项，而是系统的内在属性。本部分探讨了新的威胁模型和应对这些威胁的先进技术。 4.1 零信任架构（Zero Trust Architecture）的实施 本书详细阐述了从传统基于边界的安全模型向零信任模型的转变。核心内容包括最小权限原则在身份和访问管理（IAM）中的应用，以及如何利用服务网格（Service Mesh，如Istio）实现服务间的双向TLS加密和细粒度流量策略控制。 4.2 区块链技术的高级应用与性能瓶颈 聚焦于区块链技术在供应链管理、数字身份等领域的实际落地。在技术层面，我们分析了Layer 2 扩展方案（如Rollups）如何解决公链的吞吐量限制，并探讨了零知识证明（Zero-Knowledge Proofs, ZKP）在提供隐私保护和可验证计算方面的潜力。 4.3 量子计算的威胁与后量子密码学 本章面向未来，介绍了量子计算的基本原理（如Shor算法和Grover算法）对现有公钥加密体系（如RSA/ECC）的潜在颠覆性影响。随后，详细介绍了NIST标准化的后量子密码学算法（如基于格的密码学），为读者规划了应对量子时代的加密迁移策略。 --- 总结： 本书面向的是具有一定计算机基础，希望在当前技术浪潮中构建、部署和优化复杂系统的专业人士、高级学生或技术管理者。它提供的是一张通往高级系统设计、智能工程化与前沿安全实践的路线图，内容覆盖了驱动未来十年技术发展的关键技术栈，着重于“如何做”和“为何如此做”的深刻洞察与工程实践。

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