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出版者:中国科学技术大学出版社

作者:吴海英

出品人:

页数:132

译者:

出版时间:2006-8

价格:23.00元

装帧:

isbn号码:9787312019449

丛书系列:

图书标签:

• 计算技术
• 计算机科学
• 信息技术
• 编程
• 算法
• 数据结构
• 软件工程
• 人工智能
• 网络技术
• 数据库

《代码的星辰：从算法到智能的跨越》 在这部充满智慧与探索的著作中，我们将一同踏上一段非凡的旅程，深入理解塑造我们数字世界的基石——计算技术的精髓。本书并非一本枯燥的技术手册，而是一次对人类创造力与逻辑思维巅峰的致敬，它将带你领略从抽象的数学概念如何一步步演化为我们日常生活中不可或缺的工具，以及这些工具如何以前所未有的方式改变着我们的生活、工作乃至思维方式。 我们将从最基础的“计算”概念出发，追溯它在人类历史长河中的萌芽与发展。从古代的计数工具，如算盘，到机械计算器的发明，再到现代电子计算机的诞生，这是一段充满突破与创新的历史。我们将详细解读图灵机的理论模型，理解它为何是现代计算机的哲学蓝图，以及冯·诺依曼体系结构如何奠定了现代计算机的硬件基础。通过对这些历史进程的回顾，你会对“计算”二字所蕴含的深刻意义有更直观的认识。 接下来，本书将聚焦于“算法”——计算的核心灵魂。我们将揭示算法不仅仅是解决问题的步骤，更是人类逻辑思维的优雅表达。你将学习到经典的排序算法，如冒泡排序、快速排序，理解它们在效率上的差异以及背后的数学原理。递归、分治、动态规划等核心算法思想将被剖析得淋漓尽致，通过生动形象的案例，让你掌握这些强大的问题解决工具。此外，我们还将探索图论、字符串匹配等领域的经典算法，理解它们在网络、搜索等领域的广泛应用。本书将以一种易于理解的方式，将抽象的算法概念转化为可操作的思维模式。 随后，我们将深入探讨“数据结构”——组织和管理信息的方式。本书将详细介绍链表、栈、队列、树、图等基本数据结构，并阐释它们各自的特性与适用场景。你将理解数组为何在顺序访问时高效，而链表又为何在插入和删除时更具优势。平衡二叉树、B树等高级数据结构将被详细讲解，它们在数据库索引、文件系统等复杂系统中的作用将一一呈现。我们将强调数据结构与算法之间的紧密联系，理解高效的数据结构是实现高效算法的关键。 在理解了算法和数据结构之后，我们将迈入“编程语言”的世界。本书将不拘泥于任何一种特定的编程语言，而是着重于介绍编程语言的设计理念、语法结构以及不同语言之间的演变关系。我们将探讨高级语言与低级语言的区别，理解编译与解释的区别，并介绍面向对象、函数式编程等不同的编程范式。通过对这些编程语言共性与个性的分析，你将能够更快速地掌握新的编程语言，并理解不同语言在解决特定问题时的优势。 本书的重点之一将是“操作系统”——连接硬件与用户的桥梁。你将了解操作系统的核心功能，如进程管理、内存管理、文件系统管理以及I/O设备管理。我们将深入剖析操作系统的调度算法，理解CPU如何分配给不同的任务。内存分页、分段等技术将被详细解释，它们如何实现多道程序运行并提高内存利用率。文件系统的组织结构、权限管理等也将一一呈现，帮助你理解数据是如何被安全有效地存储和访问的。 随后，我们将探讨“计算机网络”——连接世界的纽带。从TCP/IP协议栈的诞生到互联网的蓬勃发展，本书将带你了解网络通信的基本原理。你将学习到IP地址、域名解析、端口号等核心概念，理解数据包如何在网络中传输。HTTP、FTP等应用层协议将被详细讲解，它们如何支持我们日常的网络活动。本书还将介绍路由选择、拥塞控制等网络管理技术，让你对互联网的运行机制有更深刻的认识。 进入本书的后半部分，我们将聚焦于“数据库系统”——海量信息的管理与挖掘。你将了解关系型数据库的原理，包括表、字段、关系、SQL语言等。本书将深入讲解数据库的事务管理、并发控制以及索引优化等关键技术，确保数据的完整性与高效访问。NoSQL数据库的兴起及其与关系型数据库的区别也将被探讨，让你了解如何在不同场景下选择合适的数据库方案。 接下来，我们将步入“软件工程”——构建复杂软件的艺术。本书将介绍软件开发的生命周期，包括需求分析、设计、编码、测试、部署和维护。你将学习到敏捷开发、瀑布模型等不同的开发方法论，理解版本控制、单元测试、集成测试等质量保证技术。模块化设计、面向接口编程等设计原则将被强调，它们如何帮助我们构建可维护、可扩展的软件系统。 最后，本书将展望“人工智能”的计算技术基石。我们将介绍机器学习的基本概念，包括监督学习、无监督学习、强化学习等。深度学习的神经网络结构、反向传播算法等核心技术将被深入浅出地讲解。你将理解卷积神经网络（CNN）在图像识别中的作用，循环神经网络（RNN）在序列数据处理中的优势，以及Transformer模型如何颠覆自然语言处理领域。我们将探讨人工智能在各个领域的应用，如计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等，并思考其未来的发展趋势。 《代码的星辰：从算法到智能的跨越》是一次对计算技术全景式的描绘，它将带你从宏观的理论框架到微观的具体实现，层层递进，让你深刻理解技术背后的逻辑与美感。无论你是计算机科学的初学者，还是希望拓宽技术视野的专业人士，本书都将为你提供宝贵的洞见与启迪，让你在数字时代的大潮中，看得更远，走得更稳。

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读完《计算技术》，我最大的感受是，它成功地将一个庞大的、看似松散的“计算”概念，编织成了一个有机的整体。我原以为它会是一本侧重于软件工程实践的书籍，可能是关于敏捷开发流程或者DevOps工具链的介绍。但它完全不是。书中对“计算”的定义，从物理学的角度出发，探讨了信息存储的最小单位，并自然过渡到布尔代数和逻辑门的设计。其中关于系统容错性的讨论，竟然引用了生物学中细胞自动机的概念来进行类比，这种跨学科的融合非常大胆且富有启发性。整本书的叙事节奏非常缓慢，它要求读者摒弃功利主义的阅读心态，去享受那种抽丝剥茧、层层递进的知识构建过程。它没有给我任何可以立刻写进简历的关键词，但它极大地拓宽了我对“计算”这个词的理解边界，让我从一个“工具使用者”的心态，稍微提升到了一个“理论构建者”的视角。

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这本书的装帧和排版设计，给人一种非常严谨、甚至略显古板的学术书籍印象，这可能让一些追求新潮技术的读者望而却步。内容上，它几乎没有涉及任何主流的编程语言实例，你找不到任何Python或Java的代码片段来让你直接复制粘贴运行。相反，它深入探讨了计算模型的基础，比如有限自动机在文本处理中的应用，以及正则表达式背后的理论逻辑。我印象最深的是关于并发和并行计算那一章，作者没有大谈特谈Go语言的Goroutine或者Java的CompletableFuture，而是回溯到了Lamport的逻辑时钟理论，解释了在分布式系统中如何定义“事件顺序”。这种对基础理论的坚守，使得全书的知识体系非常稳固，但对于习惯了快速迭代和即时反馈的现代工程师来说，阅读过程可能需要极大的耐心和专注力。它更像是一本大学二年级的计算机科学教材的深度扩展版，而不是一本面向行业前沿的实战指南。

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我拿到这本书的时候，正处于一个技术栈焦虑的时期，希望能快速掌握一门炙手可热的新技术，比如Rust或者最新的深度学习框架。因此，我最初对《计算技术》的期望是，它能提供一套可以直接套用的、能够迅速提升我项目性能的“秘籍”。但这本书的内容完全偏离了那个轨道。它更像是一本深入探讨计算范式演变的编年史，从早期的机械计算，到电子管时代的并行处理尝试，再到如今的量子计算前瞻性研究。书中有一章节详细对比了面向对象、函数式编程和面向方面编程在解决特定复杂问题时的哲学差异，这种对比不是代码层面的比较，而是从问题抽象和模型构建的角度进行的剖析。我记得其中一处对“状态管理”的讨论，引用了某个早期操作系统中的一个经典死锁案例，然后立刻跳跃到如今微服务架构中分布式事务的挑战。这种跨越时空的对比，虽然信息密度极高，但阅读体验却非常流畅，仿佛是在听一位资深架构师讲述他几十年的行业观察。它没有直接教我如何写出性能优化的代码，但它让我明白了为什么有些架构设计会陷入僵局，以及如何从更宏观的层面去避免这些陷阱。

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说实话，我期待的是一本能解决我当前工作瓶颈的书，比如如何高效地进行大数据清洗，或者如何优化数据库查询性能。然而，《计算技术》这本书，更像是一次漫长的智力探险，而非实用工具手册。它对算法复杂度的探讨，着重于理论上的可达性，而不是实际工程中的时间常数优化。比如，书中花了很多篇幅来解释P/NP问题，并将其联系到我们日常工作中遇到的NP-hard问题，比如旅行商问题在调度系统中的近似解法。这种讲解方式，对于那些只想知道“用哪个库能跑得快”的读者来说，无疑是令人失望的。但我个人很享受这种“形而上学”的探索。书中对信息熵和计算冗余的论述非常深刻，它引导我思考，我们是不是在很多时候，为了追求表面上的“快”，而引入了过多的不必要的计算开销和信息噪声。这本书不提供现成的答案，它提供的，是更精良的提问方式。它让我意识到，很多时候，卡住我们的不是工具不够新，而是我们对问题的定义不够精准。

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这本《计算技术》的封面设计，色彩搭配得非常引人注目，那种深邃的蓝色和简洁的白色字体，透着一股专业和前沿的气息。我原本以为它会是一本偏重于硬件架构或者底层原理的硬核技术书籍，毕竟“计算技术”这个名字听起来就很有分量感。然而，当我翻开前几页，才发现它更多地像是一本关于“如何思考计算”的哲学导论。书中用了大量的篇幅探讨了图灵机模型在现代云计算中的隐喻作用，以及冯·诺依曼结构如何在分布式系统中得到重构。这对我来说是一种全新的视角，它没有直接给我最新的编程语言特性，也没有深入讲解某个特定框架的API调用，反而让我停下来思考，我们今天所使用的那些复杂而高效的计算工具，其思维根源究竟是什么。那种感觉就像是，你吃了很多精美的菜肴，突然有人带你回到了厨房，告诉你食材的本质和烹饪的基本原理。虽然对于急于上手解决具体问题的工程师来说，可能略显抽象，但对于我这种希望构建稳固知识体系的人而言，它提供了一个非常坚实的地基。书中对“可计算性”边界的探讨尤其精彩，它让我对人工智能的潜力与局限性有了更深刻的理解，不再仅仅停留在表层的应用层面，而是触及了其理论的边界。

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