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出版者:

作者:沈碧娴

出品人:

页数:206

译者:

出版时间:2007-8

价格:22.00元

装帧:

isbn号码:9787532389919

丛书系列:

图书标签:

• 计算机等级考试
• 计算机应用技术
• 信息技术
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• 学习
• 技能提升
• 职业教育
• 自考

好的，这是一份关于一本不包含《全国计算机等级考试》内容的图书的详细简介，旨在呈现一本内容丰富、引人入胜的独立著作。 --- 《数字时代的认知革命：人机交互、数据哲学与未来伦理》 一本深入探索我们与技术共存世界本质的深度思想读物 核心主题与定位 本书并非一本操作指南或应试手册，它是一部面向所有对数字技术如何重塑人类心智、社会结构及未来命运抱有深刻好奇心的读者的思想论著。我们正处在一个由算法、大数据和无处不在的连接构筑的全新纪元。理解这个纪元，需要的不仅仅是掌握软件的使用，更需要洞察其背后的哲学基础、认知影响和伦理困境。 本书聚焦于三大核心领域：认知重塑、数据本体论和技术伦理学。它旨在提供一个宏大而精微的视角，审视信息爆炸时代下，人类心智如何适应、抗拒或被重塑的过程。 第一部分：心智的数字拓扑学——认知在屏幕上的折叠与延展 本部分着重探讨数字环境对人类学习、记忆和思考方式的深远影响。我们不再仅仅是工具的使用者，我们的大脑本身已成为与技术耦合的复杂系统。 1. 注意力经济下的心智碎片化： 我们将剖析“持续部分注意力”的心理学机制。屏幕的即时反馈和无限滚动的特性如何训练（或削弱）我们进行深度、线性思考的能力？本书引入了“信息熵与认知负荷”模型，解释为何在信息过载的环境中，简单的决策反而变得异常困难。我们考察了从印刷革命到互联网革命，信息载体变化对人类心智结构产生的代际差异。 2. 记忆的外部化与“知识的幽灵”： 当外部存储（如搜索引擎和云端）变得比内在记忆更可靠时，“知道”的定义发生了什么变化？本书探讨了“数字遗忘症”的现象，分析了内隐记忆与外显记忆在数字世界中的权力转移。我们深入讨论了依赖外部工具进行决策和回忆时，人类自主性和创造性可能面临的微妙侵蚀。 3. 算法驱动的感知过滤器： 本章详细分析了推荐系统、信息茧房的形成机制及其对个体世界观的塑造作用。我们不仅仅讨论内容过滤，更关注这种过滤如何潜移默化地改变了人们对“真实”、“重要性”和“共识”的理解。这部分内容侧重于认知心理学和传播学的交叉研究。 第二部分：数据本体论——信息流中的实体与虚像 如果说传统哲学探讨的是物质实体，那么数字时代的哲学核心就是数据。本部分将数据提升到本体论的高度，探讨数据如何构成我们现实世界的基石，以及数据本身的“实在性”。 1. 数据的“物质性”与“非物质性”： 数据是抽象的代码，还是具有实际影响力的“数字实体”？本书探讨了数据的物理载体（服务器、光纤）与信息本身之间的辩证关系。我们分析了数据泄露、数据丢失或数据篡改的后果，以证明数据已成为一种具有“物质破坏力”的资产。 2. 算法的逻辑与“黑箱”的启示： 本书超越了对特定算法（如机器学习模型）的描述，而是探讨算法思维（Algorithmic Thinking）作为一种新的认知范式。我们批判性地审视了复杂模型决策的不可解释性，即“黑箱问题”，并探讨了人类在面对无法完全理解的逻辑系统时，如何建立信任和进行责任分配。 3. 关系性数据与身份的重构： 在数字世界中，个体身份不再是固定的，而是由一系列动态产生的数据点（点击、位置、购买记录）构成的关系网络。本部分深入分析了“数据自传体”（Data Autobiography）的概念，以及这种持续记录如何改变了我们对隐私、连续性和个人叙事的理解。 第三部分：技术伦理与未来治理——驾驭无形的权力结构 技术发展带来的伦理挑战是紧迫的。本部分将视角转向社会层面，探讨如何在技术飞速进步的背景下，维护人类的尊严、公平和自主权。 1. 偏见、公平与算法的社会责任： 本书系统性地考察了训练数据中固有的历史偏见如何被放大并固化在自动化决策系统中。我们分析了不同社会群体在信贷审批、司法量刑和招聘评估中遭受的不公案例，并提出了构建“去偏见算法”的哲学路径——这需要对“公平”本身进行更精细的定义。 2. 深度伪造（Deepfake）与知识的信任危机： 随着生成式AI的成熟，区分真实与合成变得愈发困难。本书探讨了这种技术如何威胁到新闻业、法律证据乃至历史记录的权威性。我们讨论了建立“数字溯源”和“真实性验证协议”的伦理必要性。 3. 人类自主性与技术强加的未来： 最终，本书提出一个核心问题：技术进步是否必然导向人类自由的扩张？我们审视了“全景式监视社会”的微观权力运作，并探讨了在高度互联和自动化的社会中，保留个人选择空间和“不参与的权利”的重要性。本书倡导一种审慎的技术接受观，即技术应服务于人类的价值目标，而非反过来定义这些目标。 结语：走向负责任的数字公民身份 本书的结论并非技术悲观论，而是一份行动呼吁。它要求读者超越技术操作层面，以批判性的哲学思维参与到我们共同的数字未来塑造中。我们不是被动的用户，而是这个新时代的共同架构师。 适合读者： 社会学家、哲学家、传播学研究者。 对人工智能、大数据伦理有深度思考需求的管理者与政策制定者。 所有渴望理解自己如何在数字浪潮中保持心智清醒、做出明智选择的普通读者。 --- 本书特点： 跨学科深度融合： 融合了认知科学、现象学、信息理论与应用伦理学的前沿见解。 理论与实践的平衡： 既有严谨的理论框架，也结合了对当代科技巨头和新兴技术的具体案例分析。 面向未来： 探讨的议题具有长远的指导意义，关注技术发展不可逆趋势下的生存智慧。

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说实话，我对前端框架的响应式设计和状态管理一直是半懂不懂的状态，总觉得自己的代码写得不够优雅，页面更新的时候总感觉哪里卡住了。这本《现代JavaScript设计模式与最佳实践》简直是为我这种“半吊子”开发者量身定做的。它的厉害之处在于，它不是简单地罗列“你应该用Promise而不是回调地狱”，而是深入探讨了为什么背后的设计模式（比如观察者模式、发布订阅模式）能有效解决这些问题。书中对模块化加载和异步编程的讲解极其透彻，让我明白了如何在大型项目中保持代码的可维护性和可测试性。最让我赞叹的是，作者对ES6+的新特性运用得炉火纯青，将这些现代语法融入到具体的代码示例中，而不是孤立地介绍。阅读过程中，我经常会停下来思考：“我平时的项目中是否可以引入这种更结构化的方式？”这本书极大地提升了我对JavaScript这门语言的“掌控感”，让我不再满足于实现功能，而是开始追求代码的内在美和健壮性。

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我最近在研究嵌入式系统开发，对实时操作系统（RTOS）的内核调度机制非常感兴趣，但市面上很多教材要么过于理论化，要么代码片段陈旧。偶然翻到这本《深入理解Linux内核设计与实现》，简直是打开了新世界的大门！它的叙述语言非常精炼，直击要害，没有丝毫拖泥带水。作者对进程切换的上下文保存与恢复流程的剖析细致入微，每一个寄存器的状态变化都描述得清清楚楚，让人忍不住想立刻打开源码对照着看。更让我惊喜的是，书中对I/O子系统的中断处理机制进行了非常深入的探讨，这在很多同类书籍中往往是一笔带过的地方。读完这部分，我对硬件与软件之间协同工作的理解提升到了一个新的高度，对于编写高效、低延迟的驱动程序有了更扎实的理论基础。这本书的深度足以让资深工程师从中获益，同时，它构建的知识体系也为初学者提供了一个清晰的自顶向下的学习路径。对于任何想在系统底层深耕的人来说，这本书的价值是不可估量的，它是一本真正能够让你“摸到”操作系统脉搏的宝典。

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我最近在尝试用函数式编程的思维重构一些旧的代码模块，发现自己对于“副作用”和“纯函数”的概念理解得还不够深刻。我入手了这本书《函数式编程导论与实践》，这本书的切入点非常独特。它没有一上来就抛出Haskell或者Scala的复杂语法，而是从Lambda演算这个数学基础开始，循序渐进地引导读者建立起函数式思维。书中对不可变性和高阶函数的应用场景解释得非常到位，尤其是在处理并行计算和并发问题时，函数式编程的优势体现得淋漓尽致，这完全解决了我们团队在多线程编程中经常遇到的竞态条件问题。我特别喜欢它在讲解高阶函数时，引入了大量关于代码抽象层次提升的案例，让我明白了如何通过组合更小的、可信赖的函数块来构建复杂逻辑，从而大大降低了出错的概率。这本书的阅读体验是沉浸式的，它不仅仅是传授知识，更像是在重塑你对“计算”本身的理解，让人在编写代码时，多了一层从数学逻辑出发的严密性。

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这本《数据结构与算法分析》简直是我的救星！我之前对C语言的指针和内存管理一直头疼不已，感觉自己像是在迷雾中摸索。这本书的讲解方式非常清晰，它没有堆砌那些晦涩难懂的专业术语，而是通过大量形象的比喻和图示，把抽象的链表、树、图这些概念变得栩栩如生。特别是关于递归那一章，作者用了“俄罗斯套娃”的比喻，让我瞬间茅塞顿开，困扰我好几个星期的难题迎刃而解。而且，书中的每一个算法实现都附带有详细的时间复杂度和空间复杂度分析，这对于我准备后续的面试至关重要。我发现，不仅仅是学会了“怎么写代码”，更重要的是理解了“为什么这样写效率更高”。书后附带的习题难度梯度设置得很合理，从基础巩固到挑战思维的题目都有，我跟着练习下来，编程的逻辑思维能力有了质的飞跃。如果你和我一样，觉得算法是编程学习中的一座大山，这本书绝对是能帮你找到稳固立足点的登山杖。它不仅是工具书，更像是一位耐心细致的导师，在你迷茫时伸出援手。

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我一直以为网络编程无非就是Socket那一套API的简单调用，直到我接触了这本关于高性能网络编程的书籍。它彻底颠覆了我的认知！这本书的重点放在了TCP/IP协议栈的底层优化上，例如如何通过调整内核参数（如TCP窗口大小、拥塞控制算法）来榨取每一分网络带宽。书中对于epoll模型和io_uring机制的对比分析尤其精彩，特别是io_uring部分，作者详细解释了它如何通过减少上下文切换来大幅提升I/O吞吐量，这在处理高并发的中间件服务时至关重要。阅读时，我甚至能感觉到自己对网络数据包在内核中流转的路径越来越清晰。这本书的语言风格非常严谨、偏向学术研究，但又不失工程实践的指导性。它不是教你如何快速搭个网站，而是教你如何构建一个能在极端压力下依然保持稳定和高效的“基础设施”。对于想要进入云原生、大规模分布式系统领域的工程师来说，这本书是绕不开的一道坎，也提供了最坚实的阶梯。

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