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出版者:Newnes

作者:Bruce Hellingsworth

出品人:

页数:496

译者:

出版时间:2001-09-05

价格:USD 39.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780750652308

丛书系列:

图书标签:

• 计算机科学
• 高等教育
• 编程
• 信息技术
• 计算机网络
• 数据库
• 操作系统
• 软件工程
• 算法
• 数据结构

深入探索现代软件工程与数据科学的基石 本书聚焦于支撑当代信息技术系统的核心原理与实践，旨在为读者构建一个坚实的技术理论框架，并辅以丰富的动手实践案例。我们完全跳脱出对“高等国民教育文凭（Higher National Diploma）”计算课程特定模块的依赖或复述，而是直接切入行业前沿所需的核心能力，涵盖了从底层架构设计到高级算法实现的广阔领域。 本书的结构设计遵循“理论深度优先，应用广度兼顾”的原则，共分为五个主要部分，旨在系统化地提升读者在软件架构、系统级编程、数据处理与人工智能基础等方面的综合能力。 --- 第一部分：高性能系统架构与并发编程 (The Bedrock of Modern Systems) 本部分深入剖析了现代计算环境的底层机制，强调构建可扩展、高可靠性软件系统的必要知识。我们不再探讨基础的操作系统概念，而是着重于性能调优、内存管理的高级策略以及并行化编程范式。 1.1 现代处理器架构与内存层次结构优化 详细解析现代多核CPU的工作原理，包括乱序执行、分支预测、超线程技术。重点讲解如何通过理解L1、L2、L3缓存的特性，来设计缓存友好的数据结构和算法。我们将研究伪代码与实际汇编层面的优化技巧，例如如何最小化缓存未命中率（Cache Misses）。讨论虚拟内存与物理内存的映射机制，以及在用户态如何通过内存映射文件（mmap）来提高I/O效率。 1.2 并发、并行与异步编程模型 本书系统性地比较了多线程、多进程、协程（Coroutines）以及事件驱动模型（如Node.js或Rust的异步运行时）的优劣。深入讲解同步机制，如互斥锁（Mutex）、信号量（Semaphore）、读写锁（Read-Write Locks）的正确使用场景，并剖析死锁、活锁和饥饿等并发问题的诊断与规避策略。我们将详细阐述无锁数据结构（Lock-Free Data Structures）的设计哲学，及其在高性能交易系统和实时数据流处理中的应用。 1.3 分布式系统基础理论 聚焦于构建跨多台机器的健壮系统的核心挑战。内容包括一致性模型（强一致性、最终一致性、因果一致性）的理论推导。深入讲解CAP定理和PACELC扩展理论的实际意义。我们将分析各种复制协议，例如基于Raft或Paxos的领导者选举与日志复制过程，并提供故障检测、服务发现和负载均衡的模式案例分析。 --- 第二部分：深度数据结构与高级算法设计 (Algorithmic Mastery) 本部分超越了标准教科书中的基础数据结构，专注于需要深厚数学和逻辑基础才能掌握的高级结构及其在复杂问题求解中的应用。 2.1 图论的高级应用与网络流 探讨超越简单最短路径（Dijkstra, A）的复杂图算法。重点介绍最大流/最小割定理（Max-Flow Min-Cut），并将其应用于资源分配和网络可靠性分析。深入研究匹配理论（Bipartite Matching）及其在调度问题中的转化。分析复杂网络的结构特性，如小世界效应和无标度网络的建模。 2.2 几何算法与空间数据结构 讲解计算几何学的基本概念，例如凸包（Convex Hulls）、线段相交检测。重点介绍四叉树（Quadtrees）和八叉树（Octrees）在二维和三维空间索引、碰撞检测以及地理信息系统（GIS）中的高效实现与性能分析。 2.3 动态规划与优化问题 系统化分析动态规划（DP）的最优子结构和重叠子问题的识别方法。通过更复杂的例子，如背包问题的多维变体、旅行商问题（TSP）的近似解法，以及最长公共子序列的通用化，来训练读者的状态转移方程设计能力。 --- 第三部分：专业化数据库范式与数据持久化 (Data Integrity and Scale) 本部分侧重于数据存储的工程实践，对比不同数据库范式的适用性，并探讨如何管理TB级以上的数据集。 3.1 关系型数据库的内省与调优 深入探究关系型数据库的查询优化器的工作原理，包括索引结构（B-Tree, B+Tree, Hash Index）的选择与维护策略。讲解事务隔离级别（Isolation Levels）的底层实现（如MVCC），以及如何编写高效的、无锁竞争的SQL。研究数据库的物理存储布局和WAL（Write-Ahead Logging）机制。 3.2 NoSQL数据库的范式选择 详细对比文档型（MongoDB）、键值对型（Redis/Memcached）、列族型（Cassandra）和图数据库（Neo4j）的适用场景。重点剖析数据模型设计在不同NoSQL系统中的差异，以及何时应牺牲部分ACID特性以换取水平扩展性。 3.3 数据湖与流式处理的集成 介绍大数据生态中数据湖（Data Lake）的概念，以及如何使用Parquet、ORC等列式存储格式来优化分析查询的性能。对于实时数据，我们讲解基于事件驱动的流处理框架（如Apache Flink或Kafka Streams）的基本编程模型，关注窗口聚合与状态管理。 --- 第四部分：软件质量保障与工程实践 (Robust Engineering) 此部分关注于如何从代码编写阶段就植入高质量、可维护的软件特性，脱离单元测试的表面介绍，深入到工程的深层。 4.1 架构设计模式与权衡分析 系统性地探讨微服务、事件驱动架构（EDA）与分层架构的完整生命周期管理。我们不仅描述这些模式，更侧重于进行架构决策记录（ADR），分析迁移成本、运维复杂度和业务扩展性之间的权衡。深入讲解领域驱动设计（DDD）的核心概念——限界上下文（Bounded Contexts）的划分原则。 4.2 依赖管理与构建系统工程 探讨现代编译时依赖管理（如Cargo, Maven, npm的复杂依赖解析）中的陷阱。分析构建系统（如Bazel或Gradle）如何实现高效的增量编译和远程缓存，以加速大型代码库的构建速度。 4.3 性能剖析与系统级调试 教授如何使用专业的性能分析工具（如`perf`, Valgrind, 或特定语言的Profiler）来定位CPU热点、内存泄漏和I/O瓶颈。重点讲解火焰图（Flame Graphs）的解读，以及如何通过系统调用跟踪来理解程序在操作系统层面的行为。 --- 第五部分：计算的未来：机器学习基础与伦理 (Frontiers of Computation) 最后一部分，我们提供一个非应用导向的、侧重于底层数学和推理的机器学习基础概览，并探讨技术应用的社会责任。 5.1 线性代数与概率模型的计算基础 重新审视矩阵分解（如SVD, PCA）在降维和特征提取中的作用。系统地介绍最大似然估计（MLE）和最大后验估计（MAP）的推导过程，以及贝叶斯推理在模型不确定性量化中的角色。 5.2 神经网络的优化与泛化 超越简单的前向传播，本章聚焦于反向传播（Backpropagation）算法的微分链式法则推导。深入探讨优化器（如Adam, RMSProp）的内部机制，以及正则化技术（L1/L2, Dropout）如何影响模型的泛化能力，并分析梯度消失与爆炸问题的工程应对策略。 5.3 计算的伦理边界与可解释性（XAI） 讨论AI系统中偏见（Bias）的来源（数据采集、模型设计），以及量化模型决策过程的必要性。介绍LIME和SHAP值等工具在解释复杂黑箱模型预测中的应用，强调构建透明且公平的技术系统的责任。 --- 本书不假定读者已经掌握任何特定考试大纲的知识点，而是直接面向工业界和学术界对计算科学深度有要求的专业人士。通过对硬件、软件、数据和算法的系统化、交叉性探讨，读者将能构建起一个全面且具有前瞻性的信息技术知识体系。

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这本书的封面设计着实引人注目，那种深沉的蓝色调，配上简洁的银色字体，立刻就给人一种专业、严谨的感觉。我最初拿起它，是抱着一种既期待又略带忐忑的心情。毕竟，“Higher National”这个前缀，意味着它涵盖的内容不会是浮光掠影的入门知识，而是要求扎实的基础和深入的理解。我主要关注的是网络安全和数据库管理这两个模块。坦白说，关于网络协议栈的部分，作者的阐述逻辑清晰得令人赞叹，它没有将复杂的TCP/IP模型像教科书那样堆砌定义，而是通过一系列生动的比喻，将数据包如何在广阔的网络世界中“旅行”的过程描绘得淋漓尽致。特别是当涉及到路由选择算法时，我感觉自己仿佛置身于一个庞大的数据流迷宫中，而这本书就是那张指引我找到出口的地图。我花了比预期更长的时间来消化那些关于子网划分和BGP路由策略的章节，但最终的收获是巨大的，那种“豁然开朗”的感觉，远超我阅读其他同类教材时的体验。它不仅仅是知识的罗列，更像是手把手地带着你构建一个坚实的认知框架。

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我对这本书的期望值其实蛮高的，毕竟市面上关于计算科学的读物浩如烟海，真正能做到深入浅出、兼顾理论深度与实践指导的凤毛麟角。在阅读过程中，我发现作者在面向对象编程（OOP）的讲解上，展现出一种近乎艺术家的细腻。他们没有仅仅停留在类、对象、继承这些基本概念上，而是深入探讨了设计模式——特别是工厂模式和单例模式——在大型软件架构中扮演的决定性角色。我记得有一章专门讨论了“多态性的真正威力”，作者通过一个虚拟的图形渲染引擎的例子，将抽象基类和接口的强大力量展现得淋漓尽致。这对我正在进行的一个复杂的企业级应用项目提供了直接的指导思路。我过去总是习惯于“写能跑的代码”，但这本书教会了我如何去“写可维护、可扩展的代码”。此外，书中对UML图的运用也极其恰当，没有滥用图表，每一张图都是点睛之笔，帮助我快速定位并理解设计意图，这对于一个习惯了代码优先的工程师来说，是非常宝贵的视角转换。

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作为一名多年从事嵌入式系统开发的工程师，我对系统底层和性能优化的要求非常苛刻。坦白讲，许多声称涵盖“高级计算”的书籍，在涉及到操作系统内核的调度算法时，往往只是一笔带过，用一些简化的模型应付了事。然而，这本书在讲解进程间通信（IPC）和内存管理单元（MMU）时，展现出了令人惊讶的严谨性。我花了大量时间去研究关于多级页表和TLB（转换后援缓冲器）命中率的章节，作者对这些底层机制的描述，精确到了指令集的层面，这对于优化实时系统的响应时间至关重要。我甚至发现书中对某个特定架构的缓存一致性协议的讨论，比我手头那本专业硬件手册还要透彻。它提供的不仅仅是“是什么”的知识，更是“为什么是这样”的底层逻辑。这种深度，使得这本书不再是一本普通的学习资料，而更像是一本可以随时翻阅、用于解决实际复杂性能瓶颈的“技术宝典”。对于任何希望从应用层深入到系统层面的读者来说，这本书的价值是无可替代的。

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我购买这本书的主要目的是希望能在云计算和大数据处理方面有所突破。以往我接触的资料，要么过于偏向于具体的云服务商API文档，缺乏宏观的架构理解；要么就是纯理论的分布式系统模型，与实际部署相去甚远。这本书的独特之处在于，它成功地搭建了理论与云端实践之间的桥梁。关于MapReduce框架的介绍，作者没有止步于其基本流程，而是深入剖析了数据倾斜、任务调度失败恢复等真实世界中遇到的顽疾，并提出了应对策略。更让我印象深刻的是，书中对于CAP理论在NoSQL数据库选型中的实际应用进行了详尽的案例分析，通过对比Cassandra、MongoDB和Redis在不同场景下的表现，清晰地展示了“权衡取舍”的艺术。这种既有理论高度，又不脱离落地场景的叙事风格，对我来说是极具吸引力的。它让我对构建高可用、可扩展的数据处理流水线有了更成熟的认知，不再是盲目地追逐最新的技术名词，而是理解了每一种技术背后的设计哲学和适用边界。

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这本书的排版和内容组织方式，简直是为自学者量身定做的。我承认我不是一个可以长时间保持高度集中的读者，我的注意力很容易被那些冗长、枯燥的文本分散。这本书的每一章都以一个明确的“学习目标”开始，这让我能迅速把握本节内容的重点。更妙的是，每隔几个主题就会穿插一个“实践挑战”或“深入思考题”。这些题目绝非简单的选择题或填空题，它们往往需要你综合运用前面学到的三到四个不同概念才能给出完整解答。例如，在一个关于数据结构与算法的章节后，它要求你设计一个最优化的文件索引系统来应对特定访问模式，这迫使我必须从理论的象牙塔中走出来，真正动手动脑去解决一个模拟的工程问题。我发现，当我跳过那些过于直白的解释，直接去尝试解决这些挑战时，知识的吸收速度和记忆深度都有了显著的提高。这种教学设计，极大地提高了阅读的互动性和有效性，让人感觉不是在“被动学习”，而是在“主动探索”。

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