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出版者:电子工业出版社

作者:赵晓东等

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2001-07-01

价格:15.0

装帧:

isbn号码:9787505338609

丛书系列:

图书标签:

• 计算机基础
• 计算机科学
• 导论
• 入门
• 信息技术
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• 编程基础
• 硬件
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• 网络

编程大师的艺术与哲学 一卷关于代码构建、系统深层原理以及人机交互未来图景的深度探索 本书并非对“计算机导论”这类基础概念的重复陈述，而是直指现代计算思维的核心与前沿。它聚焦于构建高效、健壮和富有创新性的软件系统的内在逻辑与哲学思辨，旨在培养读者超越表面语法、直达底层设计智慧的能力。 第一部分：抽象的基石——超越数据结构的边界 本章深入剖析了经典数据结构在现代计算环境中所面临的挑战与演化方向。我们不仅仅讨论链表、树或图的实现，而是侧重于内存拓扑感知的结构设计。 缓存友好的数据组织 (Cache-Oblivious Algorithms): 探讨如何设计算法和数据结构，使其性能不依赖于对特定层次缓存大小的预知，实现对硬件架构的“无感”优化。我们将解构指针追逐的性能陷阱，引入基于数组布局的结构（如AoS vs SoA），并分析它们在向量化（SIMD）指令集下的表现差异。 并行与并发的结构模型: 讨论超越传统锁机制的并发数据结构，如无锁（Lock-Free）和等待无关（Wait-Free）算法。重点分析了内存顺序模型（Memory Ordering Models）对并发编程的影响，特别是针对x86和ARM架构的内存屏障（Fences）的精确使用。 新一代存储结构: 探究持久化内存（Persistent Memory, PMEM）对数据结构设计带来的革命。如何设计能够跨越断电周期的 B 树变体、日志结构化文件系统（Log-Structured Merge-Tree, LSM-Tree）的内存级优化，以及如何利用 NVDIMM 的字节寻址能力来简化数据恢复过程。 第二部分：编译器的艺术——从源代码到机器指令的蜕变 本部分是对现代编译器复杂性的细致解构，关注优化策略的精妙之处，而非简单的词法分析和语法解析。 中级表示（IR）的深度设计: 详细研究 SSA（Static Single Assignment）形式在数据流分析和常量传播中的核心作用。我们将分析 LLVM IR 与 GCC GIMPLE 的设计哲学差异，以及如何通过自定义 IR 扩展来实现领域特定语言（DSL）的编译。 复杂的代码优化管线: 深入探讨寄存器分配的图着色算法（Graph Coloring Algorithm）的实际应用与局限性。重点分析循环展开、自动向量化（Auto-Vectorization）的启发式判断，以及跨过程的内联（Inlining）决策背后的成本效益分析。 链接时优化（LTO）与模块化: 讨论如何在大规模项目中实现跨越多个编译单元的优化。分析 Link-Time Optimization 如何通过全局数据流分析和更彻底的函数内联，打破传统编译单元的界限，以及其带来的符号解析与调试挑战。 第三部分：系统深层——操作系统内核的精细调校 本章将揭示操作系统调度、内存管理和 I/O 子系统内部的权衡取舍与性能瓶颈所在。 现代调度的博弈: 分析完全公平调度器（CFS）在处理高负载与低延迟任务时的设计思想。对比基于时间片与基于预算（Budget）的调度策略，探讨实时操作系统（RTOS）的抢占机制与中断延迟的量化分析。 虚拟内存与硬件的交汇: 深入探讨 TLB（Translation Lookaside Buffer）的填充与失效管理。研究大页（Huge Pages）在数据库和高性能计算（HPC）中的应用，以及 KSM（Kernel Samepage Merging）等内存去重技术的实现原理与性能代价。 I/O 栈的革新: 摒弃传统的阻塞 I/O 模型，重点研究 io_uring 框架的异步 I/O 范式。分析其基于环形缓冲区（Ring Buffer）的设计如何最小化内核态/用户态的上下文切换次数，实现接近零拷贝（Zero-Copy）的极致数据传输效率。 第四部分：智能体的构建——计算的认知维度 本部分聚焦于如何利用计算资源模拟或增强人类的认知过程，探讨更高级的软件设计范式。 概率编程与不确定性建模: 介绍概率模型在解决复杂系统优化问题中的应用，例如马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法。讨论如何设计支持概率推理的一流语言特性（First-Class Language Features）来简化复杂模型的表达。 自动微分（Automatic Differentiation, AD）的实现机制: 详细解析前向模式与反向模式（Reverse-Mode AD，即反向传播）的计算图构造与执行。分析在张量计算框架中，如何高效地计算高阶导数，并探讨其在求解微分方程中的潜力。 可解释性计算（Explainable Computation）: 随着决策系统的复杂化，理解“为什么”变得至关重要。本书探讨如何设计计算流程，使其内在的决策路径可以被审计和可视化，包括因果推断（Causal Inference）在软件行为分析中的应用。 第五部分：跨越物理的界限——分布式计算的拓扑与共识 本章将目光投向由多台机器构成的虚拟超级计算机，讨论保证大规模系统正确性的核心难题。 一致性模型的精细划分: 对比 Paxos、Raft 等共识算法在日志复制、领导者选举和快照保证上的细微差别。重点分析 Raft 算法在工业界部署中的实际工程挑战，如“脑裂”（Split-Brain）问题的预防机制。 事务的隔离级别与性能权衡: 区别于数据库教科书的静态定义，本章从网络延迟和并发控制协议的角度审视分布式事务的隔离级别（如线性化、顺序一致性）。深入研究 TCC (Try-Confirm-Cancel) 协议在微服务架构中的应用。 故障处理与弹性架构: 探讨混沌工程（Chaos Engineering）的实践哲学，以及系统如何主动注入故障以验证其恢复能力。分析 FSM（有限状态机）在服务治理框架中用于管理复杂工作流状态转移的设计模式。 本书适合有志于成为系统架构师、高级算法工程师或底层软件开发者的专业人士，它要求读者具备坚实的离散数学基础和对编程语言语义的深刻理解，旨在提供一套指导性的心智模型，以应对未来十年计算领域的复杂性挑战。

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这本书的份量着实不轻，拿到手里就知道内容量肯定很扎实。我花了几天时间，主要集中在软件工程和信息安全那几个章节。我对软件开发流程的描述特别感兴趣，原以为会介绍敏捷开发或者DevOps的实践经验，结果大部分内容还是停留在传统的瀑布模型和结构化分析的阶段。这让我感到有些时代脱节了，毕竟现在的主流开发实践已经非常强调迭代和反馈了。信息安全这一块，描述也显得有些基础化，主要集中在加密算法的基本原理和常见的攻击类型，对于当前热门的零信任架构、威胁情报分析这些前沿话题，几乎没有涉及。给我的感觉是，这本书的编写时间可能稍早了一些，导致它对近几年技术爆炸性发展的反映不够及时。更让我困扰的是，书中的代码示例（如果它有的话，我目前看到的比较少）看起来非常“教科书化”，缺乏真实项目中的那种复杂性和多样性。我渴望看到一些解决实际问题的思路和方法论，而不仅仅是理论公式的堆砌。这种保守的论述风格，让原本充满活力的计算机科学，读起来像是历史课本。

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这本书的语言风格是典型的学术陈述，客观、冷静，几乎没有个人色彩，这使得它在准确性上无可挑剔，但也牺牲了大量的可读性和趣味性。我尝试着在通勤时间阅读，但很快就发现，那些冗长的定义和复杂的逻辑推导，需要一个非常专注的环境才能处理。这本书似乎更适合在课堂上，由一位经验丰富的老师带着，配合PPT和板书，一点点拆解吸收。自己一个人对着书本啃，很容易陷入细节的泥潭而迷失了方向。我发现自己常常需要回头去重读前几页的内容，以确保对当前概念的理解没有偏差，这在阅读体验上造成了不小的挫败感。此外，书中缺乏对计算机发展史中那些“黑客精神”、“创新突破”时刻的描绘，比如早期的操作系统开发者是如何解决内存限制的，或者互联网协议是如何在多方博弈中最终确立的。缺少了这些人文和历史的维度，冰冷的技术知识就更难被大脑有效地记忆和内化。总而言之，它是一本“合格”的工具书，但绝不是一本能让人爱不释手的“好”书。

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我在寻找一本能帮我建立起整个计算机学科“知识地图”的书，这本书在结构上确实做到了这一点，从底层硬件到上层应用，脉络是清晰的。然而，在具体内容的深度上，我发现它更像是“广度优先，深度适中”。每一个领域都蜻蜓点水般地介绍了一下，比如数据库部分，提到了关系模型和SQL的基本查询，但对于NoSQL的兴起及其背后的原因，解释得非常简略。这让我产生了一种“什么都讲了，但什么都没讲透”的感受。读完后，我感觉自己对各个领域的边界和联系是清楚了，但真要让我动手去做一个简单的项目，比如搭建一个小型Web服务，或者设计一个简单的数据结构，我依然感到心里没底。这本书更像是给一个从未接触过计算机的人做一次全面的导览，让你知道有哪些“景点”，但并没有带你深入任何一个景点去探究其内部结构和历史渊源。我希望作者能更果断一些，要么专注于某几个核心领域做深挖，要么在保持广度的同时，为每个分支提供更有针对性的进阶阅读建议，而不是仅仅停留在概念的平面描述上。

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这本书的封面设计倒是挺简洁的，黑白灰的搭配，中间印着一个像是电路板的抽象图案，乍一看还以为是本什么硬核的专业教材。我当初买它，主要是因为想对信息技术有个宏观的了解，毕竟现在社会，不懂点计算机相关的知识，感觉跟不上潮流。翻开目录，章节标题还算直白，什么“数字世界的基础”、“硬件的奥秘”之类的，感觉还算友好。我尤其对那些关于数据表示和编码的部分比较期待，毕竟这是所有计算的基石，搞明白了这些，理论上就能对后面的软件和网络有更清晰的认识。不过，刚翻了几页，文字密度就有点让我头疼了，排版上似乎没有做太多优化，大段大段的文字堆在那里，对于初学者来说，消化起来确实是个挑战。我希望能看到更多生动的比喻或者案例分析，这样抽象的概念才能落地。比如讲到布尔代数的时候，如果能结合生活中的决策场景来解释，可能效果会好很多。整体感觉上，这本书的气质是偏学术的，缺乏那种让人眼前一亮的创新点或者特别新颖的视角，更像是一本标准的、教科书式的入门读物，中规中矩，但缺乏那么点“火花”。不知道后续章节会不会有所改善，希望能给出一个更具前瞻性的视野，而不仅仅是知识点的罗列。

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这本书的阅读体验，坦白说，有点像是在啃一本略显陈旧的参考手册。它的叙述方式非常严谨，每一个概念的引入都力求逻辑上的无懈可击，这一点对于追求精确性的读者来说或许是优点，但对我这种更偏向于应用和实践的读者而言，就显得有些枯燥乏味了。举个例子，它花费了大量篇幅去解释冯·诺依曼架构的各个组成部分，虽然讲解得非常详尽，但缺少了对现代计算机系统，比如并行处理、云计算这些新趋势的整合和对比。我更希望看到的是，在讲解了基础之后，能迅速过渡到这些技术是如何在当今的移动设备或者超级计算机中得到实现的。文字里充满了专业术语，虽然大部分都有定义，但阅读过程中频繁查阅脚注和术语表，极大地打断了阅读的流畅性。如果能采用更多图示化的方式来解释复杂的内部工作原理，比如CPU的工作流程，那绝对是事半功倍。现在这种纯文字的描述，对于空间想象能力较弱的人来说，构建一个清晰的内在模型非常困难。我感觉作者的重点似乎完全放在了“是什么”上，而对“为什么会这样发展”和“它如何驱动了现代生活”的探讨则显得相对薄弱。

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