具体描述
本书是C语言程序设计课程的配套教材。全书分为四部分，第一部分为C语言上机环境及其基本操作，由两章组成，分别介绍了Turbo C和Visual C++环境；第二部分为实验，由十四个实验组成；第三部分为习题，该部分精选了C语言的精典习题与二级考试的试题，由十一章组成；第四部分为综合实例（课程设计），由三章组成。书中内容与《C语言程序设计》教科书的章节内容相对应，以便进行实验教学、大作业、课程设计和学生课后习题练习。本书是针对高职高专的教学特点组织编写的，其特点是通俗易懂、深入浅出、循序渐进、实用性强、注重程序设计能力的培养。
本书可作为高职高专院校计算机及应用专业相关课程实验教学用书，同时可供高等院校非计算机专业、计算机培训班、参加计算机等级考试人员使用，还可作为C语言程序设计自学者的参考书。
好的，这是一份关于其他技术类书籍的详细介绍，旨在避免提及“C程序设计实验与习题”这本书的内容，并力求内容详实、自然流畅。 --- 《深入理解操作系统：原理与实践》 作者： [此处可假设一位资深计算机科学家] 出版社： [此处可假设一家权威技术出版社] 书籍概述 本书旨在为读者提供一个全面、深入且贴近实践的操作系统（OS）知识体系。它不仅仅是理论的堆砌，更侧重于操作系统核心概念如何在现代计算架构中实现和运作。本书的结构兼顾了经典操作系统的基石知识与前沿技术的发展，确保读者在掌握基础原理的同时，能够理解当前主流操作系统（如Linux和Windows）的内部机制。 核心章节与内容详解 第一部分：操作系统基础与体系结构 本部分首先确立了操作系统的基本概念、历史演进及其在现代计算系统中的角色。我们详细探讨了操作系统的层次化结构，从硬件抽象层（HAL）到用户接口层，解析不同层次之间的交互模式。 进程与线程管理： 深入剖析进程的生命周期、上下文切换的细节，以及线程作为轻量级执行单元的优势。我们详细介绍了同步与互斥机制，包括信号量、管程和各种锁的实现原理与适用场景，尤其强调了死锁的检测、避免与预防策略。 内存管理： 这是本书的重点之一。我们不仅讲解了分页与分段的基本机制，更详尽地分析了虚拟内存的实现，包括地址翻译的硬件支持（TLB）和操作系统的软件配合。针对现代系统，我们深入探讨了内存分配算法（如首次适应、最佳适应）以及页面置换算法（FIFO, LRU, OPT）的性能权衡。 第二部分：存储与I/O系统 本部分聚焦于数据持久化和设备交互。 文件系统结构： 我们构建了一个完整的文件系统模型，从逻辑结构到物理实现。详细讨论了目录管理、文件分配方法（连续、链式、索引分配），并对比了不同日志文件系统（Journaling File Systems）在数据完整性方面的优势。 磁盘调度与I/O管理： 探讨了磁盘访问的时间特性，并对经典的磁盘调度算法（如FCFS, SSTF, SCAN, C-SCAN）进行了性能分析。在I/O软件层面，我们讲解了中断处理机制、缓冲以及DMA（直接内存存取） 如何有效减轻CPU的负担。 第三部分：高级主题与现代实践 随着计算复杂性的增加，本部分引入了现代操作系统设计中不可或缺的元素。 并发与分布式： 扩展了进程/线程模型，引入了多核与并行计算的概念。详细讨论了内存屏障（Memory Barriers） 和现代处理器中的内存一致性模型。在分布式方面，我们探讨了网络文件系统（如NFS）的基本架构和一致性挑战。 安全与保护： 操作系统是系统安全的第一道防线。本章分析了访问控制列表（ACL）、权限管理的实现，以及内核态与用户态的隔离如何通过硬件机制（如保护环）得以强制执行。 第四部分：系统性能分析与调优 理论知识需要通过实践来检验。本书的最后一部分侧重于将理论知识应用于实际的性能分析中。 我们提供了使用系统调用（如`strace`、`perf`）来追踪程序执行路径的方法。 通过剖析实际案例，展示如何通过调整内核参数（例如调整TCP/IP堆栈、修改调度器参数）来优化特定工作负载的性能。 讨论了虚拟化技术（如KVM/VMware）中操作系统如何与Hypervisor协作，实现高效的资源隔离与共享。 本书特色 本书最大的特点在于其理论深度与实践广度的完美结合。每一项核心概念的阐述后，都附带有清晰的伪代码示例或真实系统调用序列的分析，帮助读者构建一个“可触碰”的操作系统模型。此外，书中包含了大量的思考题与实验指导，鼓励读者不仅是知识的接收者，更是系统的探索者和构建者。通过阅读本书，读者将能够自信地阅读和理解任何主流操作系统的内核源码片段，并能对系统行为做出准确的预测和调优。 --- 《软件架构设计：模式、原则与演进》 作者： [此处可假设一位资深软件架构师] 出版社： [此处可假设一家面向企业级应用的专业出版社] 书籍简介 本书专注于指导开发者和架构师如何设计和构建健壮、可扩展且易于维护的软件系统。它摆脱了对特定编程语言的依赖，着重于架构思维的培养和通用设计模式的应用，是系统构建过程中的一本核心参考手册。 核心内容聚焦 第一部分：架构基础与驱动因素 本部分奠定了软件架构的基石。我们首先明确了“架构”与“设计”的区别，并详细阐述了质量属性（Quality Attributes），如性能、可伸缩性、安全性、可维护性等，如何成为驱动架构决策的根本因素。 需求分析与架构映射： 讲解如何从业务需求中提炼出技术约束和架构目标。重点介绍用例驱动的设计和架构评估方法（如ATAM）。 架构风格的演进： 系统地介绍了经典架构风格，包括分层架构（Layered）、管道-过滤器（Pipes and Filters）、事件驱动架构（EDA） 以及微内核（Microkernel） 结构。每种风格都配有其适用的场景和固有的局限性分析。 第二部分：核心设计模式与构建块 本部分深入探讨了软件构建中反复出现的设计解决方案——设计模式。 结构模式与创建模式： 详细解析了如装饰器（Decorator）、代理（Proxy）、工厂（Factory）、单例（Singleton） 等GoF设计模式，并讨论了它们在大型系统中的应用边界。 架构级模式： 重点介绍了适用于系统整体布局的模式，如宏服务（Monolith）、服务导向架构（SOA） 和微服务（Microservices） 的权衡。我们分析了数据一致性、服务间通信（同步与异步）的挑战，以及如何选择合适的API网关和服务注册与发现机制。 第三部分：数据管理与持久化策略 数据是现代应用的核心。本部分全面审视了不同层面的数据策略。 数据库选型哲学： 对关系型数据库（RDBMS）、NoSQL数据库（键值存储、文档数据库、图数据库）进行了深入对比。讨论了CAP定理在实际应用中的指导意义，以及如何实现数据分区（Sharding） 和数据复制（Replication） 以满足高可用性需求。 事务与一致性： 探讨了ACID特性，并介绍了在分布式环境中实现最终一致性的策略，如Saga模式和事件溯源（Event Sourcing）。 第四部分：架构演进与治理 架构并非一成不变，持续的演进和良好的治理至关重要。 技术债务与重构： 解释了技术债务的来源及其对架构的侵蚀作用。提供了系统的架构重构策略，包括如何安全地进行模块拆分和技术栈迁移。 部署与运维（DevOps视角）： 探讨了架构如何支持持续集成/持续部署（CI/CD）。重点介绍了容器化技术（Docker/Kubernetes） 对系统部署架构带来的范式转变，以及如何通过可观测性（Metrics, Tracing, Logging） 来验证架构的实际运行状态。 读者定位 本书适合有至少三年以上编程经验，正面临或即将承担复杂项目架构设计任务的资深工程师、技术负责人以及系统架构师。通过阅读本书，读者将能够以更宏观的视角审视软件构建的各个方面，做出更具前瞻性和可维护性的技术选型与结构决策。 --- 《高性能计算（HPC）：并行算法与CUDA编程实践》 作者： [此处可假设一位专注于并行计算的专家] 出版社： [此处可假设一家专注于科学计算的出版社] 书籍简介 本书是面向寻求提升计算效率的工程师和研究人员的权威指南。它聚焦于如何利用现代多核处理器和加速器（如GPU）来解决大规模计算问题。本书强调从理论算法设计到底层硬件优化的完整实践流程。 内容框架 第一部分：高性能计算基础理论 本部分建立了并行计算的理论基础，为后续的实践操作做准备。 并行性度量与模型： 详细介绍Amdahl定律和Gustafson定律，帮助读者量化并行化的潜在收益。重点阐述了Flynn分类法和PRAM模型，以及如何将串行问题分解为并行任务。 并行编程范式： 系统对比了共享内存模型（如OpenMP）和消息传递模型（如MPI）。深入讲解了数据依赖性分析、负载均衡的重要性以及通信开销最小化的策略。 第二部分：GPU加速编程（CUDA核心） 本部分是本书的核心，专注于使用NVIDIA CUDA平台实现高效的GPU计算。 CUDA架构解析： 详细介绍GPU的SM（Streaming Multiprocessor）、线程层次结构（Grid, Block, Thread） 以及内存层级结构（全局内存、共享内存、寄存器）。理解这些结构是编写高效内核（Kernels）的关键。 内核优化技术： 教授如何通过合并内存访问（Coalesced Access）、有效利用共享内存和寄存器溢出管理来消除内存延迟。我们将具体分析矩阵乘法、卷积等经典算法在GPU上的优化实现。 流与异步操作： 讲解CUDA Stream如何实现计算与数据传输的重叠，从而最大化GPU的利用率。 第三部分：高级并行算法与应用 本部分将理论与前沿应用相结合。 稀疏矩阵运算： 针对科学计算中常见的稀疏数据结构，介绍如CSR (Compressed Sparse Row) 等存储格式，以及如何在并行环境中高效地执行稀疏矩阵向量乘法（SpMV）。 并行数据结构： 探讨并行搜索（如并行二分查找）和并行排序算法（如并行归并排序）的设计与实现。 性能分析工具： 介绍使用NVIDIA Nsight等专业工具对代码进行内核级分析，定位性能瓶颈，验证优化效果。 目标读者 本书适用于计算机科学、物理、化学、金融工程等领域的研究生、博士后以及需要处理大规模数据集的软件工程师。读者需要具备扎实的C/C++基础，并对计算机体系结构有基本了解。通过本书的学习，读者将能够构建出比传统CPU单线程方案快数十倍乃至数百倍的计算应用。
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