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出版者:中国水利水电

作者:匡松等

出品人:

页数:306

译者:

出版时间:2007-7

价格:28.00元

装帧:

isbn号码:9787508447025

丛书系列:

图书标签:

• 计算机基础
• 大学教材
• 应用教程
• 计算机应用
• 基础知识
• 高等教育
• 信息技术
• 办公软件
• 编程入门
• 实践指导

好的，以下是一本与《大学计算机应用基础教程》内容不相符的图书简介，重点聚焦于网络安全、数据分析和前沿技术领域。 --- 图书名称：《网络前沿技术与数据驱动决策实践指南》 图书简介： 在信息技术飞速演进的当下，传统的计算机基础知识已不足以应对日益复杂的数字环境。本书旨在填补这一知识鸿沟，聚焦于网络安全、大数据分析、人工智能基础应用以及新兴技术在商业和科研领域的实践落地。它并非一本面向初学者的操作系统或办公软件入门手册，而是一本为希望深入理解现代信息基础设施、掌握数据驱动思维，并能在实际工作中应用前沿技术的研究生、工程师和技术管理者量身打造的深度参考书。 第一部分：现代网络安全体系构建与威胁态势分析 本部分深入剖析了当前全球网络安全面临的挑战，从宏观层面探讨了地缘政治与网络空间安全的关系，并着眼于企业级和基础设施的安全防护。 1.1 网络威胁情报与防御策略演进： 我们将详细解析APT（高级持续性威胁）的攻击链条，从初始侦察到横向移动，再到数据窃取和维持控制的完整过程。重点介绍基于MITRE ATT&CK框架的安全运营（SecOps）实践，包括如何构建有效的威胁狩猎（Threat Hunting）机制，而非仅仅依赖被动的防御工具。内容涵盖零信任架构（Zero Trust Architecture）的实施蓝图，讨论身份验证、微隔离和持续性验证的关键技术栈。 1.2 云环境与容器安全加固： 随着企业大规模向云迁移，云安全已成为核心议题。本书将深入讲解AWS、Azure或GCP等主流云服务提供商的安全责任共担模型，并重点剖析IaaS、PaaS和SaaS层面的安全配置最佳实践。对于容器化技术，我们将系统介绍Docker和Kubernetes集群的安全加固，包括Pod安全策略（PSP，现已迁移至PSA）、Secrets管理、网络策略（Network Policies）的精细化控制，以及运行时安全监控工具（如Falco）的应用。 1.3 应急响应与数字取证基础： 讲解安全事件生命周期管理，从检测、遏制、根除到恢复的各个阶段的操作流程。详细介绍非易失性数据和易失性数据（内存）的采集技术，使用行业标准工具进行恶意软件逆向分析的初步方法论，以及如何撰写具备法律效力的事件报告。 第二部分：大数据分析基础与数据治理 本部分着重于如何从海量、异构的数据中提取价值，并强调数据质量、合规性与伦理的重要性。 2.1 大数据架构与处理框架： 介绍Hadoop生态系统之外的现代大数据处理范式，如Lambda和Kappa架构的对比与选择。深入讲解Spark（包括Spark SQL、Streaming和MLlib）的内部工作原理，如RDD、DataFrame和Dataset的区别，以及Shuffle操作的优化技巧。针对实时数据流，探讨Kafka作为分布式消息队列的核心作用及其在数据管道中的地位。 2.2 数据仓库与数据湖演进： 区分数据仓库（DW）和数据湖（Data Lake）的适用场景。重点介绍数据湖仓库（Lakehouse）架构的兴起，例如使用Delta Lake、Apache Hudi或Iceberg等表格式，如何为数据湖带来ACID事务能力和数据治理的灵活性。 2.3 统计学基础与描述性分析实践： 强调数据分析的严谨性。回顾概率论在数据抽样和推断中的应用，讲解假设检验（t检验、ANOVA、卡方检验）的实际操作与结果解读。通过Python中的Pandas和NumPy库，展示如何进行数据清洗、转换、探索性数据分析（EDA），并使用Matplotlib/Seaborn进行高效的可视化表达。 第三部分：人工智能与机器学习的工程化落地 本部分面向希望将理论模型转化为可部署应用的读者，关注模型生命周期管理和工程效率。 3.1 机器学习模型构建流程与评估： 涵盖从特征工程到模型选择的完整流程。详细对比监督学习（回归、分类）、无监督学习（聚类）和强化学习的基本概念和适用范围。深入探讨模型评估指标（如精确率、召回率、F1分数、ROC曲线）的选择，并讨论如何应对类别不平衡问题。 3.2 深度学习框架与应用入门： 介绍TensorFlow 2.x和PyTorch两大主流框架的编程范式。聚焦于卷积神经网络（CNN）在图像处理中的基础应用，以及循环神经网络（RNN/LSTM/Transformer）在序列数据处理中的潜力。重点讲解迁移学习（Transfer Learning）的概念和实战技巧。 3.3 MLOps：模型部署与监控： 讲解将训练好的模型集成到生产环境的工程实践。涉及模型序列化（如使用ONNX）、服务化部署（如使用Flask/FastAPI配合Docker容器），以及持续集成/持续部署（CI/CD）流程在机器学习项目中的应用。讨论模型漂移（Model Drift）的检测与再训练策略。 第四部分：新兴计算范式与未来技术展望 本部分探索下一代计算技术对产业的潜在影响。 4.1 区块链技术原理与应用场景： 深入解析区块链的去中心化、不可篡改和透明性是如何通过密码学保证的。对比公有链、联盟链和私有链的特性，并探讨其在供应链管理、金融科技（FinTech）中的应用案例，而非停留在加密货币的表面介绍。 4.2 量子计算基础概念： 介绍量子比特（Qubit）、叠加态和纠缠态等核心概念，解释量子计算相对于经典计算的潜在加速优势。简要介绍Shor算法和Grover算法的工作原理及其对现有加密体系的潜在威胁。 4.3 物联网（IoT）安全与边缘计算： 探讨资源受限设备的安全挑战，如固件安全、身份认证和数据传输加密。介绍边缘计算如何通过将数据处理能力下沉来优化延迟和带宽，并讨论边缘智能（Edge AI）的实现路径。 目标读者： 计算机科学、信息工程、电子工程等相关专业的高年级本科生、研究生，以及希望在数据分析、网络安全和人工智能领域进行职业转型的技术人员和项目经理。本书要求读者具备扎实的代数和编程基础（至少掌握一门脚本语言如Python）。 ---

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说实话，我最初买这本书是有些抵触情绪的，总觉得“应用基础”听起来就是那种陈旧的、过时的内容。然而，这本书的内容更新速度和前瞻性完全超出了我的预期。它不仅仅停留在Windows系统的基础操作上，而是花了大篇幅去介绍了云计算的基本概念、移动互联网的工作原理，甚至还触及了大数据分析的初步概念。尤其让我印象深刻的是关于算法思维的介绍，作者强调的不是让你去背诵排序算法的代码，而是理解背后的效率考量和逻辑结构。这种“面向未来”的教学思路，让我感觉自己学的不是过去时，而是正在进行时，这在快速迭代的计算机领域中，是极其宝贵的品质。

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这本书的封面设计得非常朴实，拿到手里感觉沉甸甸的，厚度也相当可观。刚翻开目录，我就被它庞大的知识体系给镇住了，从最基础的计算机硬件结构讲起，到复杂的软件应用和网络基础，几乎涵盖了所有我认为一个非计算机专业学生应该了解的方方面面。特别是关于操作系统原理那一部分，作者没有陷入过于晦涩的技术细节，而是用非常形象的比喻来解释进程管理和内存分配，这对于我这种编程小白来说，简直是救命稻草。我记得有一次我在使用某个软件时遇到了一个奇怪的报错，困扰了我好几天，翻阅这本书的故障排除章节后，竟然找到了类似的案例和详细的解决步骤，那种豁然开朗的感觉，真的让人对作者的编排功力肃然起敬。它更像是一本工具书，而不是单纯的教材，每次遇到技术上的疑惑，我都会下意识地去翻阅它，总能从中找到需要的指引。

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我得说，这本书的叙事风格非常独特，它不像某些教科书那样冷冰冰地堆砌定义和公式。作者在讲解诸如数据库基础和信息安全概念时，融入了大量的现实生活中的案例和最新的行业动态。比如在讨论数据隐私时，作者并没有直接引用枯燥的法律条文，而是通过一个虚构但极其贴近我们日常生活的场景——一个社交媒体数据泄露事件——来深入剖析了其背后的技术漏洞和伦理困境。这种“以小见大”的写作手法，极大地提升了阅读的趣味性和代入感。特别是对于那些对理论学习感到枯燥的读者，这本书的行文节奏把握得非常好，总能在关键点插入一些有趣的历史轶事或者技术发展的小插曲，让人在轻松愉快的阅读中，不知不觉地吸收了大量专业知识。

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这本书的排版和图示设计，绝对是教科书中的一股清流。通常那种密密麻麻的文字和缺乏重点的图表总是让人望而生畏，但这本书在这方面做得非常出色。它大量采用了流程图、对比表格和信息可视化图表来解释复杂的工作原理。例如，在讲解网络协议栈的层次结构时，它用一个生动的三维模型图清晰地展示了数据如何在不同层之间封装和解封装，这个图我反复看了好几遍才真正理解了TCP/IP协议簇的精髓。而且，每章末尾的“实践任务”环节也设计得相当巧妙，它们并非那种让你重复敲击代码的机械练习，而是引导你去思考如何将所学知识应用到实际问题中去解决，这对于培养独立思考能力非常有帮助。

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这本书最让我感到满意的一点是它的自洽性和深度。很多基础教材为了追求“广度”而牺牲了“深度”，导致读者对很多核心概念一知半解。但这本书在每一个知识点上都做了扎实的铺垫和深入的探讨。举个例子，它在讲到文件系统时，不仅解释了什么是扇区和簇，还延伸讲解了日志文件系统（Journaling File System）如何保证数据的一致性，以及为什么现代系统会倾向于使用它。这种层层递进的讲解结构，使得知识点之间关联紧密，构建了一个坚固的知识体系框架。当我阅读后续章节时，我能清晰地看到前面所学的基础如何支撑起更复杂的应用，这对于建立起完整的计算机科学认知是至关重要的。

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