具体描述
本书力求选择一个恰当的视角来观察和分析局域网，引导学生从头开始认识局域网，掌握我们经常与之打交道的各种局域网的组建方法和维护、管理方法。读完本书之后，学生不仅应懂得如何做，而且还应知道为什么要这样做。
全书采用文字描述与相应的图形界面相结合的方法；取材得当，繁简适中，重点突出；层次结构合理、严谨，内容安排符合一般人的逻辑思维过程，易于阅读。
本书以计算机专业、信息专业、电子类专业、电子商务专业与其它有关理工科专业的高职高专学生为阅读对象，可以作为开设“局域网组建与管理”课程的教材，也可供从事计算机网络组建与管理、特别是从事局域网组建与管理的工程技术人员使用。
深度探索与前沿视野：超越传统边界的知识构建 第一部分：数字时代的信息架构与深度学习理论 《信息熵增与复杂系统中的信息流控制》 本书聚焦于信息论在现代计算架构中的实际应用，尤其是在处理海量、非结构化数据流时的理论基础与工程实践。我们首先深入探讨香农信息论的局限性，并引入后香农时代的非线性信息度量模型。 核心章节解析： 1. 信息熵在分布式存储中的应用与优化： 详细分析了纠删码（Erasure Codes）的效率边界，并构建了一种基于动态资源分配的自适应信息冗余策略。我们引入了“语义熵”的概念，用以量化数据内容对业务价值的影响，指导存储层级的冷热数据迁移策略。此部分详述了如何利用高维特征空间中的局部相似性，在不牺牲数据完整性的前提下，实现存储成本的结构性降低。 2. 复杂网络中的信息传播模型： 区别于传统的SIR/SIS模型，本书采用基于Agent的建模方法（ABM），模拟了信息在高度互联的社会化网络中的非线性扩散路径。重点分析了“意见领袖”（KOL）的拓扑影响力量化，以及如何通过网络干预措施（如节点移除或信息注入）来控制关键信息的传播速度与广度。数学推导部分引入了随机微分方程来描述信息流动的随机涨落。 3. 深度学习模型的知识蒸馏与压缩： 探讨了如何将超大规模预训练模型（如万亿级参数模型）的“知识”高效地迁移至边缘计算设备。内容涵盖了知识蒸馏（Knowledge Distillation）中教师网络与学生网络之间“软标签”的优化设计，以及量化感知训练（Quantization-Aware Training, QAT）在高精度要求的场景下的鲁棒性提升技术。我们还特别关注了模型剪枝（Pruning）中非结构化稀疏矩阵的硬件加速实现。 --- 第二部分：前沿计算范式与量子信息科学的交叉研究 《后冯·诺依曼架构下的计算极限与新兴算法》 本册致力于突破传统图灵机模型在处理某些特定问题（如大规模优化、材料模拟）时的固有瓶颈，探索新兴计算范式带来的机遇。 关键研究领域： 1. 量子计算基础与容错机制： 并非侧重于量子物理细节，而是集中于量子算法（如Shor、Grover）在特定应用场景下的实际加速潜力分析。深入研究了表面码（Surface Codes）和拓扑量子纠错码的性能权衡，并模拟了特定噪声模型（如Bit-flip和Phase-flip）下，逻辑量子比特的错误率阈值。 2. 类脑计算与脉冲神经网络（SNNs）： 探讨了利用生物神经元的工作原理来构建低功耗、高实时性的事件驱动计算系统。详细介绍了整合与激发（Integrate-and-Fire, LIF）模型的变种，以及如何设计高效的突触可塑性规则（如STDP）来实现无监督的学习。本书提供了SNNs在传感器数据处理和实时控制系统中的具体原型设计案例。 3. 可逆计算与能效优化： 从热力学角度审视计算的能耗问题。详细分析了Landauer原理，并探讨了如何在逻辑门级别实现接近无损耗的计算操作。内容包括了基于CMOS技术的准可逆逻辑电路设计，以及其在特定高能效比场景（如嵌入式系统的长期监测）中的可行性评估。 --- 第三部分：高性能计算的工程实践与系统优化 《异构计算平台的资源调度与并行化策略精要》 本书面向系统架构师和高级软件工程师，提供了针对多核CPU、GPU及FPGA等异构资源进行高效协同工作的实战指南。 工程技术要点： 1. GPU编程模型与内存层次优化： 深入剖析CUDA/OpenCL模型的线程组织（Grid、Block、Thread）与硬件执行单元（Warp/Wavefront）的精确映射关系。特别强调了全局内存（Global Memory）访问的合并（Coalescing）技术、共享内存（Shared Memory）的Bank Conflict规避，以及常量内存（Constant Memory）的有效利用。通过性能分析工具（如Nsight Compute），展示了如何识别并消除常见的内存延迟瓶颈。 2. 大规模并行程序的同步与通信优化： 针对MPI（Message Passing Interface）和OpenMP/OpenACC模型，对比了同步原语的开销。在分布式内存环境中，重点讨论了通信拓扑的选择（如环形、网格、超立方体）对All-reduce等集体通信操作性能的影响。并引入了基于RDMA（Remote Direct Memory Access）技术的高效进程间数据传输框架设计。 3. 硬件描述语言（HDL）与加速器设计： 概述了Verilog/VHDL在设计自定义计算单元（ASIC/FPGA）中的应用。聚焦于如何将高层次的算法描述（如C/C++）通过高层次综合（HLS）工具转换为高效的硬件描述，实现流水线化和并行展开，从而在特定的计算密集型任务中超越通用CPU的性能限制。 --- 结语：面向未来的计算思维 全书旨在构建一个跨越理论、算法、系统和硬件的完整知识体系，帮助读者建立起对现代复杂计算系统的全局认知和深入剖析能力，为解决下一代计算难题奠定坚实的理论和实践基础。本书内容完全侧重于信息论、量子计算、深度学习理论、高性能系统架构和异构计算优化，不涉及任何关于局域网（LAN）的组建、配置、故障排除或特定网络协议（如TCP/IP、OSI模型）的实际操作指南。
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