具体描述
本书是计算机科学与技术专业的程序设计课程教材，以C＋＋作为讲解的语言，内容包括C＋＋概念、数据类型、运算符、表达式、分支和循环语句、函数、数组、指针、引用、结构、类和对象、继承和派生、友元函数、虚函数、运算符重载、I／O流、模板等。教材以Visual C＋＋作为上机环境。
编者力求体现概念准确、编排合理、循序渐进、讲解通俗的特点，妥善处理好过程化程序设计和面向对象程序设计的关系，读者可以不具备其他高级语言和程序设计的基础知识。针对应用型本科人才的培养特点，在注重基础性、学科完整性的基础上，强调实践性、应用性，因此本书有专门章节介绍上机步骤，提供了较多的习题和上机实习题。
本书可作为本专科计算机专业的教材，也可作为其他相关专业和计算机培训的教学用书，还可供程序开发人员和自学者参考。
科技前沿探索：智能时代的系统构建与优化 图书名称： 科技前沿探索：智能时代的系统构建与优化 内容提要： 本书深入剖析了当前科技浪潮中，特别是人工智能、大数据与云计算交叉领域的核心技术原理、系统架构设计以及高效的工程实践方法。它并非关注单一的编程语言或特定软件的教程，而是致力于为读者构建一个宏观的、跨学科的视野，理解如何在一个日益复杂的智能系统中进行有效的规划、实现与持续优化。全书内容聚焦于如何将理论研究成果转化为稳定、可扩展的实际应用系统，涵盖了从需求分析到最终部署运维的全生命周期管理。 第一章：智能系统设计哲学与挑战 本章首先界定了“智能系统”的范畴，区别于传统的自动化系统。智能系统强调自主学习、适应性和决策能力。我们探讨了设计这类系统时必须面对的哲学困境：如模型的黑箱问题、伦理边界的设定，以及如何平衡性能与可解释性。 详细分析了当前系统构建面临的三大核心挑战：数据异构性（如何有效整合结构化、半结构化和非结构化数据）、实时性需求（在海量数据流中实现低延迟决策）和资源约束（在边缘设备和大规模云计算环境中进行高效计算）。章节随后引入了“弹性架构”的概念，作为应对这些挑战的基础设计理念。 第二章：数据驱动的系统基石——深度学习与表征学习 本章将视线聚焦于驱动现代智能系统的核心技术——深度学习。我们不侧重于复杂的数学推导，而是着重于理解不同网络结构（如Transformer、GNNs）背后的设计意图和适用场景。 重点阐述了表征学习（Representation Learning）的重要性。优秀的系统构建者必须理解数据如何被编码和抽象。本章详细对比了词嵌入、图嵌入以及多模态数据融合中的表征技术，并探讨了如何通过自监督学习（Self-Supervised Learning）在缺乏大量标注数据的情况下构建鲁棒的内部模型。此外，还涉及模型压缩与蒸馏技术，这是将复杂模型部署到资源受限环境的关键。 第三章：分布式计算与云原生架构的实践 智能系统的扩展性天然要求强大的分布式支撑。本章深入探讨了构建大规模、高可用系统的工程实践。从分布式计算框架（如Spark、Flink）的底层调度机制，到消息队列（Kafka, RabbitMQ）在异步通信中的作用，我们力求提供清晰的架构蓝图。 核心内容放在云原生（Cloud Native）的设计范式上。详细解析了容器化（Docker）和编排技术（Kubernetes）如何简化了系统的部署、扩展和自愈能力。本章还引入了服务网格（Service Mesh）的概念，用于解决微服务架构中服务间通信、安全和观测性的复杂性。章节结尾部分，提供了关于一致性模型（CAP理论的实际应用）在分布式事务处理中的权衡策略。 第四章：系统可靠性、可观测性与DevOps流程 一个高效的智能系统不仅要“能跑”，更要“跑得稳健”。本章转入系统运维与可靠性工程（SRE）领域。 我们详细介绍了可观测性（Observability）的三大支柱：日志（Logging）、指标（Metrics）和追踪（Tracing）。提供了构建统一监控平台的实践指南，强调如何通过Tracing技术追踪复杂请求在微服务间的完整路径，从而快速定位性能瓶颈。 在可靠性方面，章节探讨了混沌工程（Chaos Engineering）的理念，即主动注入故障以验证系统的恢复能力。同时，也涵盖了AIOps的初步应用——如何利用机器学习模型来预测系统异常、优化资源分配，从而实现更主动的运维管理。构建自动化CI/CD流水线，确保模型迭代和基础设施变更的安全与快速，是本章的工程核心。 第五章：边缘智能与联邦学习的系统部署 随着数据隐私法规的日趋严格和低延迟需求的增加，系统构建的焦点正从集中式云端向边缘侧转移。本章探讨了边缘智能（Edge AI）的系统挑战。 内容包括：如何设计轻量级模型推理引擎、解决边缘设备的功耗与散热问题，以及如何设计高效的软硬件协同加速方案。 随后，本书重点介绍了联邦学习（Federated Learning）的系统架构。联邦学习在数据不出域的前提下实现模型训练，这对构建保护用户隐私的分布式系统至关重要。本章分析了联邦学习中的通信效率优化、拜占庭鲁棒性设计，以及如何在异构设备网络中协调训练过程，确保全局模型质量的提升。 第六章：面向未来的系统：安全性与隐私计算 在构建任何智能系统时，安全和隐私必须被内建而非事后添加。本章关注新兴的隐私计算技术在系统设计中的整合。 详细介绍了同态加密（Homomorphic Encryption）和安全多方计算（Secure Multi-Party Computation, MPC）的基本原理及其在特定应用场景（如安全联合风控、隐私数据聚合查询）中的系统集成方案。同时，也讨论了差分隐私（Differential Privacy）在数据发布和模型训练中的应用，以量化和控制数据泄露的风险。本章的最终目标是指导读者构建一个在功能强大之余，同时满足高标准合规性要求的下一代智能系统。 总结： 《科技前沿探索：智能时代的系统构建与优化》旨在提供一套完整的、面向工程实践的知识体系，帮助系统架构师、高级工程师和技术领导者驾驭当前最复杂的技术栈。本书强调的是系统思维——如何从宏观架构到微观实现，确保智能服务的稳健、高效与安全。
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