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出版者:清华大学出版社

作者:史斌星

出品人:

页数:234

译者:

出版时间:2002-4

价格:24.00元

装帧:

isbn号码:9787302051763

丛书系列:

图书标签:

• 电脑基础
• 办公软件
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• 新手指南

深度探索与实践：现代计算机前沿技术指南 本书聚焦于当前信息技术领域中最具活力、发展最快的几个关键方向，旨在为有一定基础的读者提供深入、实战性的知识体系与操作指导。 它并非针对初学者的基础操作手册，而是立足于已掌握基本计算机应用能力之上，引领读者跨入专业化、精细化学习的殿堂。全书内容紧密围绕数据科学、人工智能应用、网络安全攻防以及云计算平台实践这四大核心板块展开，力求通过理论解析与大量实际项目案例相结合的方式，培养读者的独立思考和解决复杂工程问题的能力。 --- 第一部分：数据科学与高级分析的基石 本部分彻底超越了基础的电子表格操作和简单数据录入，直接深入到数据生命周期的各个环节，重点关注大数据处理框架、统计建模与可视化的工程化实现。 1.1 大数据基础架构与分布式计算： 我们将详细解析Hadoop生态系统的核心组件，特别是HDFS的数据存储机制、YARN的资源调度原理。不同于理论概述，本书提供了在真实集群环境下配置、调优和故障排查的详细步骤。重点讨论MapReduce编程模型的高级技巧，例如数据倾斜的解决方案以及如何利用Combine和Partition提高处理效率。紧接着，本书将重点介绍Apache Spark的架构，区分其与MapReduce在内存计算、DAG执行模型上的本质区别。读者将通过一系列Python（PySpark）案例，学习如何利用Spark SQL进行复杂的数据清洗和转换，以及如何使用Spark Streaming处理实时数据流。 1.2 统计建模与机器学习实战： 本书假设读者熟悉基础的概率论和线性代数概念，直接进入模型构建的核心。内容涵盖经典回归模型（如岭回归、Lasso）在线性不完备情况下的应用，以及非参数方法（如决策树、随机森林、梯度提升机XGBoost/LightGBM）的内部工作机制。更侧重于模型评估与选择的艺术，详细讲解交叉验证的陷阱、特征工程的艺术性（包括特征交叉、特征哈希、时间序列特征提取）以及如何使用SHAP值等可解释性工具来验证模型的商业逻辑。案例研究将聚焦于金融风险预测和用户行为分析。 1.3 交互式数据可视化与叙事： 高级可视化不仅仅是图表的堆砌。本章深入探讨如何使用Python的Matplotlib/Seaborn高级定制，以及如何利用D3.js（或类似的JavaScript库）创建定制化、高交互性的Web端数据叙事界面。重点在于“讲故事”：如何根据数据类型和受众需求选择最佳的可视化范式（如桑基图、热力图矩阵、拓扑图），并掌握如何通过动画和联动视图增强洞察力。 --- 第二部分：人工智能前沿应用与深度学习实践 本部分是本书的前沿核心，侧重于如何将深度学习框架应用于解决实际的感知和认知问题，重点在模型搭建、训练优化和部署。 2.1 深度学习框架精通（PyTorch视角）： 本书选择PyTorch作为主要载体，因为它在研究和快速原型开发中的灵活性。内容将超越简单的`nn.Linear`，深入到自定义层（Custom Layers）、自定义损失函数（Custom Loss Functions）以及数据加载器的优化。读者将学习如何利用`torch.jit.trace`或`torch.jit.script`进行模型追踪和脚本化，为后续的生产部署做准备。同时，详述如何配置和管理多GPU训练环境，包括使用`DistributedDataParallel`（DDP）进行高效并行计算。 2.2 计算机视觉（CV）进阶： 除了基础的CNN（如ResNet、VGG），本书着重介绍目标检测的演变。从两阶段检测器（Faster R-CNN）到高效的一阶段检测器（YOLOv5/v7/v8的架构解析），重点分析Anchor Box的设计、NMS（非极大值抑制）的优化策略。此外，章节涵盖Transformer在视觉领域的应用，如Vision Transformer (ViT) 的基本原理，以及如何处理图像分割任务（U-Net架构的深入解读）。 2.3 自然语言处理（NLP）的范式转移： 本书不赘述RNN/LSTM的局限，直接切入基于Transformer的预训练模型。详尽解析BERT、GPT系列的核心机制，如自注意力机制（Self-Attention）的计算复杂度与优化。实战部分侧重于模型微调（Fine-tuning），包括如何针对特定任务（如实体识别、文本蕴含判断）选择合适的下游任务头。特别关注高效微调技术，如Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) 方法，如LoRA，以减少计算资源需求。 --- 第三部分：现代网络安全与渗透测试方法论 本部分旨在培养防御者和攻击者的思维模式，重点在于理解现代网络服务的漏洞产生机制和主动防御策略。 3.1 Web应用安全深度挖掘： 超越基础的SQL注入和XSS。本章专注于服务端模板注入（SSTI）、反序列化漏洞（如Java Deserialization, PHP Unserialize）的原理和利用链构建。详细分析现代框架（如React, Angular）中常见的客户端安全问题，如CSRF Token的绕过技巧。内容将涉及Web安全代理工具（如Burp Suite Pro）的自动化扩展开发，以提高渗透测试的效率。 3.2 操作系统与内存安全： 本节深入到操作系统层面，探讨缓冲区溢出（Stack/Heap Overflow）的现代缓解技术（如ASLR, DEP/NX, Stack Canaries）及其绕过思路。读者将学习如何使用调试器（如GDB/WinDbg）进行逆向工程分析，理解ROP（返回导向编程）链的构造逻辑。内容侧重于理解内核态与用户态的边界安全问题。 3.3 基础设施安全与云环境防御： 针对现代微服务架构，本章分析了容器（Docker/Kubernetes）安全配置的常见误区，例如不当的特权提升（Privilege Escalation）风险和不安全的镜像构建实践。重点介绍云服务提供商（AWS/Azure/GCP）IAM策略的最小权限原则实施，以及如何利用自动化工具扫描云基础设施中的配置漂移和安全基线违规。 --- 第四部分：云计算与DevOps工程实践 本部分强调将前述技术（模型、应用）从本地环境迁移到稳定、可扩展的生产环境中，聚焦于自动化、基础设施即代码（IaC）和可观测性。 4.1 容器化与编排进阶： 本书不重复Docker的`Dockerfile`基础语法。核心在于多阶段构建（Multi-stage Builds）优化镜像体积，以及如何安全地在容器中管理敏感配置（Secrets Management）。Kubernetes (K8s) 的实战是重点，内容涵盖自定义`Operator`的开发理念、服务网格（如Istio）的基础配置与流量管理策略（如金丝雀发布、蓝绿部署），以及StatefulSet在数据库集群中的应用。 4.2 基础设施即代码 (IaC) 与自动化部署： 深度讲解Terraform在管理跨云资源方面的能力，重点在于状态文件（State File）的管理、远程后端的使用以及模块化设计以实现代码复用。在CI/CD流程方面，本书详细阐述如何结合GitLab CI/GitHub Actions，构建一个完整的、能自动触发代码扫描、单元测试、集成测试，并最终部署到K8s集群的自动化流水线。 4.3 系统可观测性 (Observability)： 现代分布式系统需要超越传统的日志记录。本章引入“三支柱”：日志（ELK/Loki）、指标（Prometheus/Grafana）和分布式追踪（Jaeger/Zipkin）。读者将学习如何正确地在应用程序代码中埋点（Instrumentation），定义有效的Prometheus自定义指标，并配置Grafana仪表盘，以实现对延迟、错误率和饱和度（RED Method）的实时监控和告警。 --- 总结： 本教程为一套面向进阶工程师、数据科学家及安全专业人士的实战工具箱。它要求读者具备扎实的操作系统、网络和编程（Python/Shell）基础，并致力于通过高度工程化的视角，将前沿理论转化为可部署、可维护的生产级解决方案。每章末尾均附带具有挑战性的综合性项目，旨在巩固所学知识并培养解决真实世界复杂问题的能力。

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