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页数:188

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出版时间:2003-8

价格:19.50元

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isbn号码:9787313033987

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《掌握计算机前沿：深入解析与实践应用》 本书是一本旨在为读者提供计算机领域最新发展、核心技术深度解析及前沿应用实践指导的专业读物。我们致力于打破理论与实践的隔阂，帮助读者不仅理解计算机科学的基石，更能紧随时代步伐，洞察技术趋势，并能将其运用于实际工作和创新项目中。 内容概述： 本书将围绕以下几个核心模块展开，力求全面、深入地覆盖计算机领域的关键知识点： 第一部分：计算思维与现代编程范式 迭代演进的计算思维： 我们将从计算思维的本质出发，探讨其如何渗透到解决复杂问题的各个层面。这不仅仅是算法的堆砌，更是逻辑抽象、模式识别、信息提取和算法设计等思维能力的系统训练。读者将学习如何将现实世界的问题转化为计算机可以理解和执行的指令序列。 现代编程范式解析： 深入剖析函数式编程、面向对象编程（OOP）、响应式编程等主流编程范式。我们将详细阐述它们的理论基础、核心思想、优势与劣势，并通过对比分析，帮助读者理解不同范式在特定场景下的适用性。本书不会止步于概念介绍，更会提供丰富的代码示例，演示如何在实际项目中灵活运用这些范式，编写出更具可维护性、可扩展性和表达力的代码。 领域特定语言（DSL）的应用： 探索DSL在特定领域的强大能力，例如在数据处理、配置管理、自动化测试等场景下，DSL如何简化开发流程，提高开发效率。我们将介绍DSL的设计原则，并提供实际案例，展示如何创建和使用DSL来解决具体问题。 第二部分：数据科学与人工智能的基石 大数据处理与分析： 随着数据量的爆炸式增长，如何高效地存储、处理和分析海量数据成为关键。本部分将介绍Hadoop、Spark等分布式计算框架的核心概念和架构，讲解数据仓库、数据湖等数据存储方案，并重点阐述数据清洗、转换、探索性数据分析（EDA）等核心流程。读者将学习如何利用各种工具和技术，从原始数据中挖掘有价值的信息。 机器学习算法原理与实践： 深入解析监督学习、无监督学习、强化学习等主要机器学习范畴下的经典算法，如线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、K-Means聚类、主成分分析（PCA）等。我们将详细讲解这些算法的数学原理、工作机制以及它们在不同应用场景下的优缺点。本书将结合Python等主流编程语言，通过实际数据集，演示如何构建、训练和评估机器学习模型，并对模型进行调优。 深度学习网络结构与训练： 聚焦卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer等主流深度学习模型。本书将深入浅出地讲解这些网络结构的组成原理、特征提取能力以及在图像识别、自然语言处理、时间序列预测等领域的突破性应用。读者将了解反向传播算法、优化器、正则化等关键训练技术，并学习如何使用TensorFlow、PyTorch等深度学习框架实现和部署模型。 自然语言处理（NLP）的前沿进展： 探讨词向量模型（Word2Vec, GloVe）、预训练语言模型（BERT, GPT系列）的原理和应用。本书将展示NLP技术如何赋能机器理解和生成人类语言，涵盖文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统、文本摘要等热门方向。 第三部分：分布式系统与云计算 分布式系统设计原则与挑战： 深入探讨分布式系统一致性模型（CAP定理、Paxos、Raft）、容错机制、负载均衡、分布式事务等核心问题。我们将分析分布式系统在可用性、可扩展性和可靠性方面的权衡，并介绍微服务架构、事件驱动架构等设计模式。 云计算平台与服务： 全面介绍主流云计算平台（如AWS, Azure, GCP）提供的核心服务，包括计算（EC2, VMs）、存储（S3, Blob Storage）、数据库（RDS, Cosmos DB）、网络（VPC, VNet）、容器化（Docker, Kubernetes）等。本书将指导读者如何在云平台上构建、部署和管理应用，实现资源的弹性伸缩和成本优化。 容器化技术与编排： 深入讲解Docker的核心概念，包括镜像、容器、Dockerfile等，并阐述其在应用打包、部署和隔离方面的优势。重点介绍Kubernetes作为容器编排平台的强大功能，包括Pod、Service、Deployment、StatefulSet等核心概念，以及如何在Kubernetes上实现应用的自动化部署、扩展和管理。 第四部分：信息安全与隐私保护 现代网络安全威胁与防御： 剖析常见的网络安全威胁，如恶意软件、网络钓鱼、DDoS攻击、SQL注入、跨站脚本（XSS）等，并介绍相应的防御策略和技术。 密码学基础与应用： 讲解对称加密、非对称加密、哈希函数等基础密码学概念，以及它们在数据传输安全、身份验证、数字签名等方面的应用。 数据隐私与合规性： 探讨个人数据保护的重要性，介绍GDPR、CCPA等相关法规，并分享在软件开发和数据处理中实现隐私保护的最佳实践。 本书特色： 理论与实践并重： 每一章节都将理论知识与实际应用相结合，提供丰富的代码示例、实验指导和案例分析，帮助读者将所学知识转化为解决实际问题的能力。 前沿技术聚焦： 紧跟计算机科学和技术发展的最新动态，重点介绍当前最热门、最具影响力的技术和工具。 深度解析与广度覆盖： 在保证深度解析核心技术的同时，也力求对相关领域进行广度的覆盖，为读者建立全面的技术认知框架。 面向读者广泛： 无论您是计算机专业的学生、软件工程师、数据科学家，还是对计算机技术充满好奇的学习者，本书都能为您提供有价值的参考和指导。 通过阅读本书，您将不仅能够理解计算机科学的深层原理，更能掌握驾驭现代技术、引领未来创新的关键能力。让我们一起踏上这段探索计算机前沿的精彩旅程。

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说实话，我学习英语的过程总是充满挫折感，尤其是在面对技术领域时，那种“我好像永远也追不上技术发展速度”的焦虑感很强。我希望这本《实用计算机英语》能够提供一种不同于传统应试教育的学习路径。我不需要考级，我需要的是能马上用上的“武器”。比如，在学习新的编程语言时，关键字（Keywords）和保留字（Reserved words）的精确理解至关重要。我希望书中能有专门的章节来剖析这些核心概念的英语表达，并且解释它们为什么是这样命名的，背后有没有什么历史渊源或逻辑。另外，对于那些含义相近但使用场景截然不同的词汇，比如“implement”和“deploy”或者“efficient”和“effective”，我迫切需要清晰的辨析。如果作者能用非常直白的语言，结合类比或者生活化的例子来解释这些技术差异，那会大大减轻我的学习负担。这本书如果能让人在阅读技术书籍或博客时，那种卡壳和跳行的频率大大降低，让我能更顺畅地沉浸在技术内容本身，那我就觉得这本书是成功的。

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这本《实用计算机英语》听起来真是个好东西，我最近正好在琢磨着要不要给自己充电一下，毕竟在这个信息爆炸的时代，不懂点计算机相关的外语简直寸步难行。我一直觉得，很多时候我们接触到的前沿技术资料、最新的软件说明，甚至是那些让人眼花缭乱的编程术语，都深深地根植于英语之中。所以，如果有一本书能系统地把这些“硬核”的计算机词汇和常用表达掰开了揉碎了讲清楚，那简直是太棒了。我希望它不仅仅是罗列一堆单词，而是能结合实际应用场景，比如当我们阅读一篇关于人工智能的论文时，那些“neural network”、“machine learning pipeline”之类的词汇应该如何理解和运用；又或者在解决一个复杂的软件故障时，那些错误提示信息背后的英文逻辑是什么。我特别期待那种能让我从一个“只会用”计算机的阶段，跃升到能够“读懂”计算机世界的人的层次。如果这本书能提供大量的例句和真实的行业案例分析，哪怕只是模拟一次技术支持的英文对话，都会让我觉得物超所值。我希望能看到作者是如何将枯燥的术语变得生动易懂，而不是简单地堆砌那些我查字典就能找到的解释。这种实用性，对我来说才是检验一本技术辅助教材是否成功的金标准。

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我最近接触了一些国外的开源项目文档，简直被那些密密麻麻的英文术语给劝退了。每次想深入了解一个模块的工作原理，光是啃文档就能耗费掉我大半天的时间，效率低得可怜。因此，我非常关注这种号称“实用”的英语学习资源。我期待的“实用”不仅仅是日常交流，而是能直接作用于我的工作流。比如说，如果这本书能深入探讨网络协议、数据库查询语言（SQL）中的关键词汇，或者云计算服务商提供的API文档中那些经常出现的动词和名词的准确含义，那对我来说简直是雪中送炭。我希望它能有一套非常清晰的分类体系，比如将计算机英语划分为硬件、软件、网络安全、编程语言等几个大块，每个部分都有针对性的词汇讲解和情景模拟。更进一步说，如果能涉及到一些技术文档写作的规范，教我们如何用地道的英语来描述一个技术方案或者撰写一份简洁的Bug Report，那这本书的价值就飙升了。我可不想学了一堆“哑巴英语”，只能看懂不能写，在实际协作中依然寸步难行。这本书的封面和名字给我的第一印象是扎实、不花哨，这正是我需要的学习氛围。

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作为一个对计算机硬件发展史有点兴趣的业余爱好者，我发现早期的计算机术语和现代术语之间存在着有趣的演变关系。我希望这本《实用计算机英语》不仅仅关注当下最热门的技术词汇，也能在适当的地方穿插一些历史背景或者词源学的知识，这样学习起来会更有趣、更不容易遗忘。比如说，理解“bug”这个词的起源，或者某些经典算法名称背后的故事，能帮助我们更好地记住它们。我期望这本书的编排结构能够非常清晰，也许可以采用一种“主题式”的学习方法，比如一章专门聚焦于“云计算架构中的英语表达”，另一章则侧重于“网络安全术语的精准解读”。我最讨厌那种东拉西扯、没有重点的教材。如果这本书能像一位经验丰富的老工程师在手把手带我入门一样，用一种轻松又不失严谨的态度，引导我逐步攻克计算机英语这座大山，让我从“看英文就头疼”的状态，变成“遇到英文技术文档不再发怵”的状态，那么这本书无疑就是我寻找已久的宝藏。

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我最近开始涉猎数据分析和可视化领域，发现很多顶尖的工具和库的文档都是英文的，而且里面充满了大量复合词和缩写，比如KPI, ROI, ETL, Pandas, NumPy等等。我常常因为不理解这些缩写的全称和它们在句子中的确切功能，导致对整个数据处理流程产生误解。因此，我对《实用计算机英语》的“实用”性有着非常高的期望——它能不能帮我建立起一套快速解析技术缩写和专业术语的“解码系统”？我希望能看到书中对常见技术缩写词的系统性整理，不仅仅给出中文翻译，更重要的是解释它们在计算机科学领域中的特定语境。此外，在技术交流中，表达“不确定性”、“提出假设”或者“强烈建议”的恰当英文句式非常关键，这些往往是教科书上学不到的。如果这本书能提供这些高级的、语境化的表达模板，让我能更自信地参与到跨国技术讨论中去，那就太棒了。我希望能从中找到那种“专业人士都在用的表达方式”，而不是那种生硬的、翻译腔十足的句子。

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