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出版者:中国水利水电

作者:于繁华

出品人:

页数:259

译者:

出版时间:2005-7

价格:24.00元

装帧:

isbn号码:9787508430560

丛书系列:

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• 编程基础

计算机科学与技术领域著作精选：跨越基础与前沿的知识图谱 本篇精选书目涵盖了计算机科学与信息技术领域的多个核心分支，旨在为不同层次的学习者和专业人士提供深入、系统且紧跟时代步伐的知识体系。这些著作不仅奠定了坚实的理论基础，更深入探讨了当前科技浪潮中的新兴技术与实践应用。 一、 操作系统与系统级编程：探究数字世界的基石 《深入理解计算机系统》（Computer Systems: A Programmer's Perspective, CS:APP） 本书是理解现代计算机工作原理的经典之作。它以程序设计员的视角，系统地剖析了从硬件到软件的整个计算机体系结构。内容横跨指令集架构（ISA）、数据表示、处理器设计（包括流水线和缓存一致性）、内存管理（虚拟内存、动态链接）、编译过程、性能优化，直至并发编程和系统级I/O。它将底层硬件的复杂性转化为程序员可以理解和利用的机制，是所有系统软件、嵌入式开发和高性能计算工程师的必读参考书。 《Linux内核设计与实现》 聚焦于开源操作系统的心脏，该书详尽阐述了Linux内核的内部结构和运行机制。内容包括进程调度算法、内存管理（页表、伙伴系统、slab分配器）、中断处理、系统调用接口、文件系统（如ext4、虚拟文件系统VFS）以及进程间通信（IPC）的实现细节。对于希望从事操作系统开发、内核模块编写或系统级性能调优的专业人士而言，这本书提供了宝贵的实践蓝图。 二、 算法与数据结构：构建高效计算的骨架 《算法导论》（Introduction to Algorithms, CLRS） 被誉为算法领域的“圣经”，本书全面而严谨地介绍了算法设计的核心思想和分析方法。覆盖了排序、图算法（最短路径、最小生成树）、动态规划、贪心算法、线性规划、计算几何、NP-完全性理论等。其特点在于对每种算法的正确性证明和渐进时间复杂度的严格分析，为构建高效、可扩展的软件系统提供了坚实的理论支撑。 《图论及其应用》 专注于图这一在网络科学、数据挖掘、路线规划中无处不在的数学结构。该书系统介绍了图的基本概念、遍历算法（DFS/BFS）、连通性、匹配理论、流与割理论（如最大流最小割），以及与现实世界问题（如社交网络分析、交通网络优化）的结合应用，是离散数学和复杂网络分析领域的权威参考。 三、 数据库系统与数据管理：驾驭信息洪流 《数据库系统概念》（Database System Concepts） 本书系统介绍了关系数据库的基础理论、设计与实现。内容涵盖实体-关系模型（ER）、关系代数、SQL语言的深入应用、数据库的规范化理论、事务管理（ACID特性、并发控制协议如两阶段锁定2PL）、数据恢复机制（日志记录、检查点）以及查询优化器的基本原理。它是构建和维护可靠、高性能企业级信息系统的基石。 《NoSQL数据设计与实现》 随着大数据时代的到来，本书探讨了超越传统关系模型的持久化方案。详细分析了键值存储（Key-Value Store）、文档数据库（Document DB）、列族数据库（Column-Family Store）以及图数据库的内在机制、适用场景和数据模型设计哲学。它强调了CAP理论在分布式系统设计中的权衡艺术。 四、 计算机网络与分布式系统：连接世界的架构 《计算机网络：自顶向下方法》（Computer Networking: A Top-Down Approach） 以应用层为起点，自顶向下地解析了互联网的全部协议栈。内容包括应用层协议（HTTP, DNS, SMTP）、传输层（TCP/UDP的拥塞控制和可靠数据传输）、网络层（IP寻址、路由协议如BGP/OSPF）以及数据链路层和物理层。本书的案例驱动方法使得复杂的网络概念变得直观易懂。 《分布式系统：概念与设计》 深入探讨了构建大规模、高可用、高容错系统的核心挑战与解决方案。涉及分布式系统的基本属性（如透明性）、远程过程调用（RPC）、分布式对象、一致性模型（如顺序一致性）、复制技术、容错与故障检测，以及现代分布式系统中的关键技术，如一致性哈希和分布式锁。 五、 软件工程与编程范式：构建健壮的软件 《设计模式：可复用面向对象软件的基础》（Design Patterns: Elements of Reusable Object-Oriented Software） 本书介绍了23种经典设计模式，它们是面向对象编程中解决常见设计问题的成熟方案。模式被分为创建型、结构型和行为型三类，并对每种模式的意图、结构、参与者和后果进行了详尽的分析和示例说明。掌握这些模式是编写灵活、可维护、可扩展代码的关键。 《代码大全》（Code Complete） 这是一本关于软件构建的百科全书。它不局限于任何特定语言或技术，而是提供了一套全面的、实用的编程实践指南。内容涵盖了变量命名、代码格式化、调试技巧、单元测试、软件构建过程、防御性编程以及如何提升代码的可读性和可维护性，强调了“构建正确的代码”这一核心目标。 六、 人工智能与机器学习：通往智能的阶梯 《统计学习方法》（Revised Edition） 本书以严谨的数学框架，系统地介绍了监督学习、无监督学习和半监督学习中的经典模型。内容包括决策树、支持向量机（SVM）、提升方法（Boosting）、隐马尔科模型（HMM）、条件随机场（CRF）以及贝叶斯分类器等。书中对算法的推导清晰，是深入理解机器学习底层原理的必备教材。 《深度学习》（Deep Learning, “花书”） 该书是深度学习领域的权威参考书，由三位领军人物撰写。它从必要的数学基础（线性代数、概率论）讲起，系统介绍了前馈网络、正则化、优化算法（如SGD的变体）、卷积网络（CNNs）、循环网络（RNNs）以及更前沿的生成模型和序列建模技术。它兼顾了理论深度和工程实践指导。

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这本书的排版设计简直是一场灾难，字体大小的混用和段落间距的失衡让人阅读起来倍感吃力。特别是那些技术术语的标注，要么过于醒目地跳出来，破坏了阅读的流畅性，要么又隐藏在文字的海洋里，让人费了好大力气才能找到。更别提那些图片质量了，模糊不清的截图和示意图，完全无法帮助理解复杂的概念。我花了大量时间试图从这些混乱的视觉信息中理出头绪，结果往往是更加困惑。感觉作者和编辑在设计这个实体书的时候，完全没有站在读者的角度去考虑长时间阅读的舒适度，更像是赶工出来的草稿，让人不禁怀疑其专业性。如果只是想快速浏览一下基础概念，或许还能勉强应付，但对于需要系统学习和深入理解的读者来说，这样的阅读体验无疑是种折磨，极大地影响了学习效率和兴致。希望未来的修订版能在视觉呈现上做一次彻底的革新，至少让眼睛能得到片刻的休息。

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这本书的语言风格极其刻板和教条，读起来就像在背诵一份冰冷的官方说明文档，缺乏任何引导性和启发性。作者似乎完全没有意识到，学习一项新技能时，引入一些生动的案例和贴近实际场景的讨论是多么重要。每一个章节的讲解都像是在完成任务清单，论述平铺直叙，缺乏必要的节奏感和重点强调。我多次在阅读过程中走神，不是因为内容太难，而是因为叙述方式过于单调乏味，无法抓住读者的注意力。它没有提供任何“Aha！”的瞬间，没有让人感觉到掌握了新工具后的那种兴奋感。如果能多一些作者亲身实践中的“踩坑记录”或者优化建议，哪怕只是一段小小的侧边栏笔记，想必都能极大地提升阅读的乐趣和实用性，而不是现在这样，让人感觉像是在完成一项必须完成的阅读作业。

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我发现这本书在内容的深度和广度上都存在着明显的不足，更像是一份面向零基础入门者的简略手册，而非一个“教程”。很多关键操作的背后逻辑和原理部分几乎是一笔带过，仅仅停留在“怎么做”的层面，却鲜有提及“为什么这样做”。例如，在处理数据库关系设计时，书中只是机械地罗列了几种连接方式，对于选择最佳连接策略时需要权衡的性能影响、数据冗余问题等关键的决策点，几乎没有深入探讨。这使得读者在离开书本，试图独立构建稍复杂一点的应用时，立马就会感到力不从心，因为缺乏构建稳固知识体系的基石。对于那些已经有其他编程语言或数据库基础的人来说，这本书的内容显得过于肤浅，提供了很多基础信息，但这些信息在网上随便搜索一下就能得到更清晰的解释，缺乏这本书独有的价值支撑。

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我注意到这本书在术语的引入和过渡上处理得非常突兀。很多核心概念，比如“规范化”、“事务处理”或者特定SQL语句的高级用法，它们在第一次出现时，往往直接抛出定义，没有提供足够的前置铺垫，使得初学者在第一次接触这些专业词汇时，容易产生强烈的排斥感和畏难情绪。就好比直接把读者扔进深水区，期待他们自己学会游泳。作者似乎默认读者已经具备了某些信息技术背景，但恰恰相反，购买这类基础教程的读者，往往需要更细致、更循序渐进的引导。如果能用更通俗的比喻，或者从最简单的日常例子出发，逐步引申到专业术语的定义，相信对提升读者的接受度和学习兴趣会有显著帮助，现在这种“一上来就给答案”的教学方式，对构建坚实的知识基础是不利的。

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在实战演练和配套资源的提供方面，这本书的表现令人大失所望。理论知识的讲解完成后，随后的练习环节设计得过于简单，很多练习题的答案直接在书本的后面就能找到，几乎没有给读者留下独立思考和解决问题的空间。更严重的是，它几乎没有提到或提供任何可供下载的配套数据库文件或案例数据。这意味着读者在学习过程中，如果想亲手操作验证书中的每一个步骤，都需要自己从头创建数据结构和导入数据，这无疑增加了学习的额外负担和出错的概率。对于一个强调“基础教程”的书籍来说，缺乏一个完善的、可供跟随操作的实操环境支持，这简直是教学上的一个重大失误。学习技术知识，光看不练是行不通的，而这本书却变相地提高了练习的门槛。

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