计算机安全技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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价格:22.00元

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isbn号码:9787113667474

丛书系列:

图书标签:

• 计算机安全
• 网络安全
• 信息安全
• 密码学
• 恶意软件
• 漏洞分析
• 安全防护
• 渗透测试
• 数据安全
• 安全技术

好的，以下是一份关于另一本图书的详细介绍，该书并非《计算机安全技术》： 图书名称：数字人文研究方法与实践：跨学科视野下的数据叙事 图书简介： 在信息爆炸的数字时代，人文社科领域正经历一场深刻的范式转移。传统的研究方法日益受到海量、复杂、非结构化数据的挑战，而新兴的技术工具和计算思维则为我们开辟了全新的探究路径。《数字人文研究方法与实践：跨学科视野下的数据叙事》正是这样一部旨在系统梳理、深入剖析并指导实践的专业著作。它并非专注于网络攻防或系统加固，而是聚焦于如何运用计算工具和数据科学的方法论，来解决人文领域的核心问题，并构建富有洞察力的新型知识表达形式——数据叙事。 本书的定位是架设在传统人文学科（如历史学、文学、语言学、艺术史）与信息科学、计算机科学之间的桥梁。它承认并强调人文学科的理论深度与批判性思维的重要性，同时拥抱计算工具带来的效率与规模优势。全书结构严谨，逻辑清晰，从理论基础到具体案例分析，层层递进，力求使具备一定人文素养的读者能够掌握基本的计算技能，也让技术背景的读者能够理解人文研究的独特需求。 第一部分：数字人文的理论基石与范式转型 本部分首先探讨了“数字人文”（Digital Humanities, DH）的起源、发展脉络及其核心哲学思辨。我们深入剖析了“计算阅读”（Distant Reading）与“精读”（Close Reading）的张力与互补性。这不是关于破解加密算法，而是关于如何通过统计学方法理解文本集合的宏观特征，比如在数百万篇十九世纪小说中追踪“孤独”、“财富”等概念的语义漂移。 书中详细阐述了“数字策展”（Digital Curation）的原则，包括数据源的可靠性验证、元数据的标准化（如使用 Dublin Core 或 TEI 编码），以及如何构建可持续、可引用的数字研究对象。我们批判性地审视了技术决定论的陷阱，强调 DH 的核心价值在于提升而非取代人文解释，工具的选择必须服务于研究问题，而非反之。特别地，本章还讨论了数字时代における知识产权和数据伦理问题，确保研究的合法性和公正性。 第二部分：核心计算工具与数据处理技术 本部分是本书的操作核心，但其目标是服务于文本和图像分析，而非网络安全防护。我们摒弃了操作系统底层优化和漏洞挖掘等内容，转而聚焦于人文学者可用的关键技术栈。 文本挖掘与自然语言处理（NLP）： 详细介绍了如何使用 Python 库（如 NLTK, spaCy, Gensim）对大规模语料库进行预处理，包括分词、词性标注、命名实体识别（NER）。重点讲解了主题模型（如 LDA, NMF）的应用，以揭示隐藏在大量文献背后的思想脉络。例如，如何分析特定历史时期政治演讲中关键议题的演变。 地理信息系统（GIS）与空间分析： 介绍了人文地理学和历史学的应用，使用 QGIS 或 ArcMap 等软件，将历史文献中记载的地点坐标化、可视化。书中通过案例展示了如何重构古代商路、追踪移民迁徙路径，以及在时间维度上叠加空间变化，形成动态的历史地图。 网络分析（Social Network Analysis, SNA）： 阐述了如何将文学作品中的人物关系、历史人物的通信网络、学术引文网络建模为图结构。使用 Gephi 等工具进行可视化和中心性（Centrality）计算，以识别关键节点和社群结构。这有助于理解权力、影响力和知识传播的底层机制。 图像与多模态数据处理： 讨论了计算机视觉在艺术史和考古学中的应用，例如利用深度学习模型（CNNs）辅助进行风格识别、图像内容标注，或对历史照片进行破损修复和语义分类。 第三部分：数据叙事的构建与知识的可视化呈现 本部分是本书的升华点，探讨如何将复杂的分析结果转化为引人入胜且具有解释力的“叙事”。数据可视化在此被视为一种解释性工具，而非单纯的装饰。 互动式数据叙事设计： 深入讲解了如何利用 D3.js、Plotly 或 Tableau 等工具构建交互式图表。不同于静态报告，互动性允许读者“进入”数据，探索不同参数下的结果。书中详细拆解了优秀数字叙事案例的结构，如如何通过时间轴、筛选器和图表联动，引导用户理解复杂的时间序列数据或空间分布。 时间序列的可视化与解释： 重点介绍了事件序列、文本频率变化等如何通过时间轴和密度图进行有效传达。这包括避免“爵士乐效应”（Jittering）和确保时间轴的准确映射。 三维建模与虚拟重建： 针对建筑史和考古学案例，介绍了使用 3D 建模软件（如 Blender 或 SketchUp）结合扫描数据，进行虚拟环境的重建，并讨论了如何将分析数据（如光照模拟、结构应力分析）嵌入到三维模型中进行可视化展示。 结论与前瞻： 最后，本书展望了人工智能技术（如大型语言模型 LLMs）在未来数字人文研究中的潜力与局限，强调了研究人员在确保透明度、可重复性和批判性解释方面的持续责任。 《数字人文研究方法与实践：跨学科视野下的数据叙事》是一本面向严肃研究者、研究生和高阶本科生的工具书和方法论指南，旨在赋能新一代人文社科工作者，让他们能够驾驭数字时代的知识生产前沿。

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