具体描述
本书编著目的是为帮助学习计算机数据与图形处理的初学者既能在短时间内了解计算机数据与图形处理基本概念、方法，又能够使用现有的计算机数据处理软件解决遇到的实际问题。因此，它不是简单的计算机数据处理软件使用教程，而是初学者学习计算机数据与图形处理的入门教程。
本书系统讲述计算机数据与图形处理的基本概念、基本理论和方法，并介绍如何在计算机上使用数据处理软件做数据、图形处理。在内容安排上将计算机数据与图形处理的原理、方法与具体的计算机软件相结合，借助实例直观、形象地使读者易于理解、掌握所讲述的内容。
本书是为计算机数据与图形处理初学者编写，不涉及过多的数学知识或专业术语。书后配有思考题。
本书可作为理工科各专业本科生学习计算机数据与图形处理入门知识的教学用书，也可供相关人员参考。
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用户评价
这本《计算机数据与图形处理》的书，我得说，光看书名就让人对它充满了期待，毕竟在这个数字化时代，数据和图形处理能力几乎是所有技术领域的基础。我特意翻阅了这方面的教材，就是希望能找到一本既能深入浅出讲解底层原理，又能紧跟前沿技术发展的综合性著作。这本书的结构设计着实下了不少功夫，开篇部分对数据结构和算法的梳理非常扎实，尤其是在处理复杂数据集时的效率分析部分，提供了不少实用的视角。我特别欣赏作者在讲解光栅化和向量图形渲染时所采用的类比，让一些原本抽象的数学概念变得直观易懂。举个例子，书中对Bézier曲线的生成过程的阐述，通过一个动态演示的思路，让我迅速掌握了其核心思想。然而，在图形学的进阶内容，比如高级着色器语言（Shader Languages）的应用和实时渲染管线的深度剖析上，我感觉还可以更加详尽一些。目前的叙述虽然准确，但对于初学者来说，可能需要结合大量的外部实践资料才能完全掌握其精髓。如果能在每个章节末尾增加一些更具挑战性的编程实践项目，例如实现一个简易的Ray Tracing引擎或者一个基础的3D模型加载器，那么这本书的实用价值无疑会得到质的飞跃。总的来说，它为计算机图形和数据处理的学习奠定了一个坚实的基础，但要真正成为一个熟练的从业者，读者还需要投入更多的时间去实践和探索。这本书的排版和插图质量也值得称赞，清晰的流程图和清晰的代码片段极大地提升了阅读体验，让人在面对密密麻麻的公式和代码时，不至于感到心生畏惧。
评分这本书的价值在于它提供了一个从宏观到微观的完整视角。它没有满足于仅仅停留在应用层面对现有库函数的使用，而是坚持带领读者深入到数据结构是如何映射到硬件寄存器，图形操作是如何转化为GPU指令的层面。这种深度探究的风格，使得读者在遇到性能瓶颈或奇怪的渲染错误时，能够回溯到最根本的原因进行排查和解决。我特别喜欢书中对于多边形裁剪算法的详细剖析，例如Sutherland-Hodgman算法和Weiler-Atherton算法的优劣对比，不仅展示了算法的逻辑，还通过伪代码和复杂度分析，清晰地展示了它们在处理不同形状边界时的表现差异。这种细致入微的比较，极大地拓宽了我对算法选择的理解。在数据处理方面，书中对数据库索引结构（如B树及其变体）在处理海量非结构化数据时的局限性进行了批判性分析，并指出了新兴的基于哈希和拓扑结构索引方法的潜力。这使得这本书的内容不仅仅是知识的传授，更是一种思维方式的引导——即在面对新技术时，永远保持批判性的眼光。整体而言，这是一本需要沉下心来细细研读的力作，它所灌输的底层逻辑和工程思维，将是任何想在计算机图形和数据领域有所建树的人宝贵的财富。
评分这本书的厚度和内容密度让我感到既振奋又有些许压力。它不像那种“快速入门”的读物，而是目标明确地要培养读者的“工程师思维”。我喜欢它在讲解复杂算法时所展现出的那种毫不妥协的深度。例如，在讨论并行计算在数据排序中的应用时，书中详细对比了并行归并排序和并行快速排序在不同规模数据集上的性能表现，并给出了实际的性能曲线图。这种实证性的分析，远比空泛的理论描述来得有力。在图形部分，关于纹理映射和Mipmap技术的章节，我发现它不仅解释了“是什么”，更解释了“为什么必须这样设计”——即如何解决多分辨率纹理采样带来的走样问题（Aliasing）。这体现了作者对实际渲染性能瓶颈的深刻理解。这本书的语言风格偏向学术化，非常精确，但也因此要求读者具备一定的数学和离散结构基础，否则在阅读初期可能会感到吃力。我个人认为，如果能为初学者提供一个“预备知识快速回顾”的附录，将会是一个巨大的加分项。总的来说，它更像一本工具书和一本教科书的完美结合体，适合那些已经掌握了基础编程和微积分知识，并希望深入探究计算机图形学和数据处理底层逻辑的进阶学习者。它像一个严谨的导师，在你每一步前进时，都确保你理解了背后的逻辑链条。
评分说实话，我对这类偏向底层原理的书籍通常抱有审慎的态度，因为很多作者为了追求内容的全面性，往往会把重点分散，导致核心思想模糊不清。然而，《计算机数据与图形处理》在这一点上做得相对出色。它的叙事逻辑非常清晰，似乎是按照一个“数据从产生到可视化的完整生命周期”来组织内容的。我尤其关注了其中关于数据压缩和加密的部分，这部分内容的处理方式非常专业且严谨。作者没有停留在介绍基本的Huffman编码或RSA算法，而是深入探讨了在处理大规模非结构化数据时，如何权衡压缩比与计算复杂度的实际工程问题，这在其他教材中是很少见的深度。读到这里，我仿佛置身于一个专业的数据科学家团队中，讨论着如何在有限的带宽和存储条件下优化数据传输效率。图形处理这块，它同样体现了这种务实的态度，它没有过多地纠缠于那些已经过时的渲染技术，而是将笔墨聚焦在了现代GPU架构下并行计算如何重塑图形流水线上。书中关于矩阵运算在3D变换中的应用讲解得极为透彻，从投影矩阵到视图矩阵的每一步推导都配有清晰的几何解释，而非仅仅是冷冰冰的数学公式堆砌。唯一的遗憾是，对于当前非常热门的基于深度学习的图像生成和超分辨率技术，本书的探讨略显保守和滞后，这可能是出版周期限制所致，但在探讨未来趋势时，这块的缺席还是让人感到一丝遗憾。不过，瑕不掩瑜，这本书无疑是构建扎实计算机图形学知识体系的优良读物。
评分阅读《计算机数据与图形处理》的过程，更像是一场在计算机科学核心领域的“探险”。我最欣赏的是它对于“效率”这个核心主题的贯穿始终。无论是数据存储布局的优化，还是图形管线中的状态切换管理，书中无处不体现出对计算资源的极致利用的追求。特别值得一提的是，书中对内存访问模式对性能影响的分析，通过缓存一致性、局部性原理等概念，解释了为什么看似相似的算法，在实际运行中会有天壤之别。这对于优化大型数据集的I/O操作至关重要。在图形渲染的章节，作者对光线追踪的递进式介绍尤为精彩，从最基础的单一光线投射，到引入阴影、反射和折射，每一步都伴随着对计算量的精确预估，让读者清楚地认识到实现逼真效果所付出的“代价”。我发现书中对向量代数和线性代数的应用讲解得非常巧妙，它没有将这些数学工具孤立出来，而是将其无缝地嵌入到图形变换的每一个环节中，使得数学不再是学习图形学的障碍，而成为了理解图形学的钥匙。这本书唯一的不足，或许在于它对跨平台兼容性的讨论相对较少，比如在不同操作系统和硬件环境下，如何确保图形API（如OpenGL/Vulkan）调用的高效性和一致性，这方面的实践经验可以在后续版本中适当增加。
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