计算机应用基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:高等教育出版社

作者:柳青

出品人:

页数:312

译者:

出版时间:2006-8

价格:25.0

装帧:简裝本

isbn号码:9787040189117

丛书系列:

图书标签:

• 计算机基础
• 应用
• 入门
• 办公软件
• 信息技术
• 计算机应用
• 基础知识
• 数字化
• 学习
• 实践

好的，这是一份关于一本名为《数字世界探秘：从信息论到人工智能的进阶指南》的图书简介，该书内容完全不涉及《计算机应用基础》中的基础操作与概念： --- 数字世界探秘：从信息论到人工智能的进阶指南 突破藩篱，洞悉数字文明的深层驱动力 在信息爆炸的时代，我们被海量数据和日益复杂的计算能力所环绕。然而，许多人停留在对“如何使用”工具的层面，而对支撑这些工具运行的底层原理和前沿驱动力知之甚少。《数字世界探秘：从信息论到人工智能的进阶指南》正是为那些渴望超越表象、深入理解数字文明核心架构的探索者而作。 本书并非一本面向初学者的操作手册，也绝不涉及操作系统基础设置、常用办公软件应用或基础网络概念。相反，它是一次对信息、算法与智能本质的深度挖掘之旅，旨在构建一个坚实的理论框架，使读者能够真正掌握未来技术的发展脉络。 第一部分：信息的本质与度量——信息论的严谨世界 本部分将带领读者进入克劳德·香农奠定的信息科学殿堂。我们不讨论如何发送电子邮件，而是探讨信息本身是如何被定义、量化和编码的。 1. 香农的信息度量与熵的哲学深度： 我们将详尽解析比特（Bit）的真正含义，不仅仅是开关状态，而是不确定性的消除量。深入探讨信息熵（Entropy）的数学定义及其在概率分布中的应用。读者将学会如何使用熵来衡量一个数据集的“随机性”或“信息含量”，理解为什么压缩算法能够实现其目标，以及在通信系统中，熵如何直接决定了信道容量的理论极限。 2. 编码理论的艺术与约束： 本章聚焦于如何高效且可靠地传输信息。我们将详细阐述信源编码（如霍夫曼编码和算术编码）如何实现无损压缩，侧重于其背后的数学原理而非软件操作。随后，进入信道编码领域，探讨如何通过引入冗余来对抗噪声——例如，深入剖析汉明码（Hamming Codes）的构造与纠错机制，以及更复杂的循环冗余校验（CRC）的代数基础。理解这些，就是理解数据在光纤、无线电波中保持完整性的根本保障。 3. 概率图模型与决策论基础： 信息论与决策科学紧密相连。本部分将引入贝叶斯定理的严格应用，阐释在不完全信息下如何进行最优决策。我们将探讨马尔可夫链（Markov Chains）在序列建模中的作用，这为后续理解循环神经网络（RNN）的理论基础铺平了道路。本书将侧重于这些模型的内在数学结构，而非它们在特定应用中的使用界面。 第二部分：计算的极限与复杂性理论的边界 在理解了信息的价值之后，我们必须审视计算本身的能力与局限。本部分超越了任何具体编程语言的语法，直击图灵机和计算复杂性理论的核心。 4. 图灵机与可计算性： 我们将复原阿兰·图灵的原始设想，构建抽象的图灵机模型。这不是一个软件模拟器，而是对“算法”概念的哲学和数学定义。核心内容将围绕停机问题（Halting Problem）展开——证明某些问题是无法通过任何算法解决的，这是对计算能力设定的不可逾越的边界。 5. 复杂性理论：P、NP与可及的未来： 本章是理解现代计算挑战的关键。我们将清晰界定P类问题（可在多项式时间内解决）和NP类问题（解可以在多项式时间内验证）。重点将放在NP完全问题（NP-Complete）的定义、归约（Reduction）的概念，以及为什么诸如旅行推销员问题（TSP）的优化被认为是计算领域最艰巨的挑战。本书将不讨论如何使用现成的优化库，而是探讨这类问题的内在结构对所有算法设计的制约。 6. 量子计算的理论前奏： 面对经典计算的瓶颈，量子计算提供了新的视角。本部分将介绍量子比特（Qubit）的概念，包括叠加态（Superposition）和纠缠（Entanglement）的数学描述（使用狄拉克符号）。我们将探讨Shor算法和Grover算法背后的关键线性代数原理，解释它们如何利用量子特性实现对传统加密和搜索任务的加速，从而展望计算能力的下一次飞跃。 第三部分：迈向涌现智能——现代机器学习的数学骨架 本部分的目标是解构现代人工智能系统的“黑箱”，深入到驱动深度学习成功的底层数学和优化原理，彻底避开对特定框架（如TensorFlow或PyTorch）的API讲解。 7. 线性代数与高维空间几何： 机器学习的基石是高效处理向量和矩阵。我们将系统回顾特征值、特征向量、奇异值分解（SVD）在数据降维（如主成分分析PCA）中的核心作用。理解这些工具，才能真正理解数据点在高维空间中的“位置”和“关系”，而非仅仅是数字列表。 8. 优化理论：梯度、损失与反向传播的推导： 神经网络的训练本质上是一个复杂的优化问题。本章将从微积分角度出发，详细推导梯度下降法（Gradient Descent）及其变体（如Adam、RMSProp）的收敛条件和速度。我们将严格推导反向传播（Backpropagation）算法的链式法则应用，揭示其作为高效计算导数工具的本质，而非简单的“训练步骤”。 9. 现代深度学习架构的结构解析： 我们专注于理论架构： 卷积神经网络（CNN）的平移不变性： 分析卷积核如何通过权值共享机制实现对局部特征的高效提取。 循环神经网络（RNN）的序列建模： 深入探讨梯度消失/爆炸问题及其在长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）中的门控机制是如何从数学上解决这一问题的。 Transformer架构的注意力机制： 详细解析自注意力（Self-Attention）如何通过计算查询（Query）、键（Key）和值（Value）的矩阵乘法，实现对输入序列中不同部分重要性的动态加权，这是当前大语言模型的核心驱动力。 结语：构建理论视野 《数字世界探秘》提供了一条从信息基础到前沿智能的连续、严谨的学习路径。本书要求读者具备扎实的代数和微积分基础，其目标是培养读者对数字系统底层原理的深刻洞察力，使读者能够独立评估新技术、设计更健壮的算法，并最终成为构建下一代计算范式的思想者，而非单纯的使用者。如果你对“为什么”比对“怎么做”更感兴趣，本书将是你不可或缺的指南。

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