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出版者:第1版 (2007年1月1日)

作者:曹学军

出品人:

页数:380

译者:

出版时间:2007-1

价格:40.00元

装帧:平装

isbn号码:9787111204220

丛书系列:

图书标签:

• 无线电通信
• 通信原理
• 无线电技术
• 射频电路
• 通信系统
• 电子工程
• 信号处理
• 移动通信
• 无线网络
• 电磁场理论

现代信息技术前沿：数据科学与人工智能驱动的复杂系统优化 图书简介 本书深入探讨了在当前以大数据、云计算和人工智能为核心驱动力的时代背景下，如何构建、管理和优化复杂的现代信息系统。我们不再仅仅关注单一设备的性能，而是将视角聚焦于系统整体的效能、弹性和自适应能力。 第一部分：大数据基础设施与计算范式转型 在信息爆炸的时代，数据的规模和多样性对传统计算架构提出了严峻挑战。本部分首先梳理了支撑海量数据处理的现代基础设施演进，包括分布式文件系统（如HDFS的最新迭代）、内存计算框架（如Spark的深度优化策略）以及新型存储技术的应用，如NVMe-oF在高性能数据访问中的作用。 重点分析了从批处理到流式处理的范式转变如何重塑实时决策流程。我们详细阐述了基于时间窗口的复杂事件处理（CEP）引擎的设计原则，以及如何利用异步消息队列（如Kafka的集群调优）实现高吞吐量、低延迟的数据管道。讨论了边缘计算（Edge Computing）的兴起，它如何将计算能力下沉到数据源头，以应对物联网（IoT）场景对带宽和延迟的苛刻要求。此外，本书还涵盖了面向数据密集型应用的并行编程模型，不仅仅是MapReduce的理论回顾，而是深入到细粒度的任务调度算法和负载均衡策略在现代集群管理器（如Kubernetes的调度器扩展）中的实现细节。 第二部分：人工智能模型的可解释性、鲁棒性与部署 人工智能已从研究实验室走向工业级应用，此时，模型的“黑箱”特性成为制约其大规模部署的主要瓶颈。本章致力于解决机器学习（ML）和深度学习（DL）模型在实际应用中的三大核心挑战：可解释性（XAI）、鲁棒性（Robustness）与高效部署（Deployment）。 在可解释性方面，我们超越了LIME和SHAP等基础工具，探讨了因果推断在解释模型决策中的应用，特别是如何构建“为什么”模型，而非仅仅“是什么”模型。对于模型的鲁棒性，本书分析了对抗性攻击的最新变种及其防御机制，包括梯度掩码、输入净化和模型的对抗性训练的优化路径。特别地，我们详细剖析了在数据漂移（Data Drift）和概念漂移（Concept Drift）场景下，如何设计主动学习和持续集成/持续交付（CI/CD）的MLOps流程，确保模型性能不随时间退化。 模型部署方面，本书聚焦于将复杂的神经网络模型高效地固化和优化到不同计算资源上。内容包括模型量化（Quantization）技术（如Post-Training Quantization和Quantization-Aware Training）的实践，模型剪枝（Pruning）与知识蒸馏（Knowledge Distillation）在嵌入式设备和移动端部署中的性能提升分析。我们还深入探讨了基于ONNX或TensorRT等运行时环境的模型图优化技术，以最大化硬件利用率。 第三部分：复杂系统的安全性、隐私保护与合规性 在万物互联的环境下，系统的安全性已不再是附加组件，而是内嵌于设计之初的核心要素。本部分专注于如何在使用先进计算技术的同时，确保数据和系统的安全。 首先，对零信任架构（Zero Trust Architecture）在微服务和云原生环境中的落地进行了详尽的分析。我们探讨了服务网格（Service Mesh，如Istio）如何实现细粒度的身份验证和授权，以及动态密钥管理系统的设计。在隐私计算领域，本书详细介绍了同态加密（Homomorphic Encryption, HE）和联邦学习（Federated Learning, FL）的技术栈。对于HE，我们对比了不同方案（如BFV、CKKS）的计算开销与安全等级，并给出了如何在实践中选择合适的加密方案的决策框架。联邦学习部分，重点讨论了其在去中心化训练中的聚合算法优化，以及如何结合差分隐私（Differential Privacy, DP）技术来量化和控制信息泄露的风险。 此外，系统合规性，特别是数据治理方面的要求，被纳入了整体设计考量。我们分析了数据溯源、审计日志的不可篡改性，并探讨了基于区块链技术在构建安全、可信赖的供应链数据共享平台中的潜在应用。 第四部分：系统性能工程与资源优化 现代系统的复杂性使得传统试错式的性能调优变得不可行。本部分着眼于如何通过系统化的工程方法，实现对计算、存储和网络资源的精细化控制与预测。 内容涵盖了资源虚拟化和容器化技术（如Kubernetes）的高级调度机制，包括资源预留、QoS保障以及资源隔离策略的底层实现。我们深入探讨了性能瓶颈的定位技术，从系统调用跟踪到硬件性能计数器（PMU）的应用，以识别CPU缓存未命中、内存访问延迟和I/O阻塞等关键瓶颈。 系统间的互联互通性能是整体效率的关键。本书分析了RDMA（Remote Direct Memory Access）在高性能计算（HPC）和数据中心网络中的应用，以及其在分布式存储和内存共享中的优化技巧。最后，我们讨论了利用机器学习模型对系统负载进行预测性资源调配的自动化运维（AIOps）实践，如何从历史数据中学习峰谷规律，实现资源的动态伸缩和成本效益的最大化。 本书面向从事数据中心架构设计、高性能计算、人工智能工程化以及系统安全领域的专业人士和高年级本科生、研究生。它提供了一套整合了理论深度、前沿技术和工程实践的知识体系，旨在培养能够驾驭和优化下一代复杂信息系统的复合型人才。

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**评价五：** 这本书的出现，完全颠覆了我对无线通信设备“小巧玲珑”的固有印象。它更像是一部关于“无线通信的物理学”的巨著，将我带入了一个充满着微观粒子、能量场和波动方程的奇妙世界。书中详细阐述了各种无线电波的产生机理，从量子力学的角度分析了原子和分子的能级跃迁如何导致电磁波的发射，以及不同材料的介电常数和磁导率如何影响电磁波的传播速度和衰减。我被书中关于电磁波与物质相互作用的章节深深吸引，比如电磁波在不同介质中的反射、折射、衍射以及吸收现象，以及这些现象如何在无线通信系统中被利用或需要被克服。此外，书中还涉及了大量关于通信系统中的噪声源及其抑制方法，包括热噪声、散粒噪声、闪烁噪声等，并详细介绍了如何通过增加信噪比来提升通信的可靠性。我甚至看到了关于量子通信的初步探讨，虽然只是非常基础的介绍，但已经让我看到了无线通信未来发展的无限可能。这本书的难度在于，它需要读者具备扎实的物理学基础，尤其是量子力学和电磁学理论，才能真正理解其中的精髓。对于我这样一个更偏向于应用层面的人来说，这本书更像是一次“科学的朝圣”，让我对无线通信的底层逻辑有了全新的认识，但要将其中的理论转化为实际的工程应用，我还有很长的路要走。

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**评价四：** 我购买这本书的初衷，是希望能找到一些关于无线通信系统在实际应用中，如何实现高效、稳定通信的案例分析和策略解读。然而，这本书的内容，给我的感觉更像是一本“理论的教科书”而非“实践的指南”。它详细讲解了各种无线通信协议的栈结构，从物理层到应用层，每个层级的功能、接口以及其在数据传输中所扮演的角色都得到了细致的阐述。例如，它深入分析了TCP/IP协议族在无线环境下的适配和优化，探讨了UDP协议在低延迟场景下的优势，以及一些特定的无线传感器网络（WSN）协议的特点。书中还列举了许多不同通信标准（如Wi-Fi、Bluetooth、Zigbee）在工作原理上的差异，以及它们在不同应用场景（如智能家居、工业自动化）下的优缺点。但令我感到有些失望的是，书中对于如何在复杂的实际环境中，通过具体的参数调整、信道管理或者协议选择来解决实际通信难题的指导却相对较少。比如，在信号干扰严重的环境下，如何有效地进行信道扫描和选择？在网络拥堵时，如何优化数据包的传输策略以提高吞吐量？书中更多的是描述“是什么”以及“为什么”，而对于“如何做到”的细致操作和技巧分享，却显得有些不足。这让我感觉，虽然理论知识很扎实，但距离解决实际工程问题，还有一段距离。

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**评价三：** 这本书给我的感觉就像是在一个非常专业的实验室里，里面摆满了各种我叫不上名字的精密仪器，而我，作为一个对科学基本原理充满好奇，但又缺乏动手能力和专业背景的人，只能在旁边干看着。它详细介绍了各种通信设备的设计和制造流程，比如射频前端的设计，包括低噪声放大器（LNA）、功率放大器（PA）的匹配网络和增益控制；中频部分的数字信号处理，如采样率、量化精度和滤波器的选择；以及基带处理中纠错码的实现和均衡算法的应用。更让我感到惊叹的是，书中对不同应用场景下的通信系统集成进行了深入的分析，比如卫星通信中对空间辐射和轨道漂移的补偿，以及车载通信中对多普勒效应和快速衰落的应对策略。每一章都充斥着大量的工程图纸、电路原理图和性能指标的图表。我试图去理解其中的原理，比如为什么某个电容的容值选择会影响到信号的带宽，或者为什么某个电感的电感量会决定滤波器的截止频率。然而，这些细节的背后，是复杂的半导体物理、电磁场理论和控制理论的支撑，我连基本的半导体器件特性都还没掌握，更遑论理解它们在如此复杂的系统中的协同工作。这本书更像是一部“无线电通信工程的百科全书”，里面包含了无数的“怎么做”和“为什么这么做”的答案，但对于我这样一个连“是什么”都还在摸索的读者来说，它带来的更多是震撼和一丝丝的无力感。

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**评价二：** 作为一名在无线通信行业工作多年的老兵，我拿到这本《无线电通信设备原理与系统应用》时，本以为能从中找到一些新颖的视角或者深入的理论研究。然而，翻阅后发现，这本书的内容更像是对现有成熟技术的系统性总结和整合，缺乏一些前瞻性的探讨或者对于未来技术趋势的深度剖析。例如，它详细阐述了2G、3G、4G以及早期5G技术中的核心通信原理，包括OFDM、MIMO等关键技术，并对调制解调、信道编码、多址接入等基本过程进行了详细的解释。这些内容对于理解现有通信系统的基础架构非常有帮助，但对于已经熟悉这些技术的我来说，新意并不大。书中也提到了软件定义无线电（SDR）的概念，但只是将其作为一种实现灵活配置的手段，并未深入探讨SDR在未来通信网络中的颠覆性潜力，比如在人工智能赋能下的自适应通信、分布式认知无线电等前沿方向。此外，关于下一代移动通信（如6G）的设想，书中也只是蜻蜓点水，没有给出具体的技术路线或者理论支撑。总的来说，这本书更适合作为一本扎实的参考手册，帮助初学者或者跨领域研究者快速建立对无线通信基础的认知，但对于追求前沿突破或者深入理论创新的读者来说，可能略显不够“前沿”。

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**评价一：** 我最近刚开始接触无线电通信这个领域，本来是想找一本能系统梳理基础知识的入门读物，结果误打误撞翻开了这本书。说实话，这本书的内容对我来说，简直是“高不可攀”！它一上来就深入探讨了各种天线设计中的微扰理论和电磁场耦合效应，什么赫兹偶极子、环形天线在复杂环境下的辐射效率衰减曲线，以及如何通过数值仿真软件（比如HFSS）来优化其性能，这些东西对我来说简直是天书。我连基本的波长、频率关系都还没完全弄懂，更别提什么波导的截止频率、传输模式了。书里还大篇幅地介绍了不同频段（VHF、UHF、微波、毫米波）下的传播特性，比如对流层散射、电离层反射，还有各种衰落模型，比如瑞利衰落、莱斯衰落。这些概念本身就够让人头疼的了，更别说里面大量的公式推导和数学建模，我看了好几遍，还是只能勉强抓住一些表面的意思。感觉作者在写这本书的时候，已经默认读者具备了相当扎实的信号与系统、电磁场与电磁波等专业基础。所以，对于像我这样的新手来说，这本书的难度系数实在太高了，完全无法从中获得任何有用的指导，只能暂时把它束之高阁，等我未来学习了一些更基础的课程后再来尝试。

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