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出版者:高等教育

作者:本社

出品人:

页数:337

译者:

出版时间:2007-8

价格:27.20元

装帧:

isbn号码:9787040224108

丛书系列:

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探寻数字世界的广袤疆域：《计算机科学前沿与应用》 一部面向未来、深度剖析现代计算核心理念与尖端实践的综合性著作 --- 导言：超越基础，直击前沿 在信息技术以前所未有的速度重塑我们生活、工作和思考方式的今天，仅仅掌握基础的计算机操作和概念已远远不足以应对未来的挑战。《计算机科学前沿与应用》正是为渴望深入理解驱动当代科技革命的核心技术，并准备投身于下一代信息系统构建的读者而精心撰写。 本书并非对传统“大学计算机基础”课程内容的重复或简化，它完全避开了入门级的硬件结构介绍、基本的操作系统操作指导、或初阶的程序流程图设计等内容。相反，本书将视角聚焦于现代计算学科的深度理论支撑、新兴技术范式以及跨学科的复杂应用，旨在为读者构建一个坚实且前沿的计算机科学知识框架。 第一部分：计算的理论基石与模型深化 本部分旨在巩固和拓展读者对计算本质的理解，从更深层次的数学和逻辑层面剖析计算的界限与可能性。 第一章：复杂性理论与不可判定性：计算的极限探索 本章深入探讨图灵机模型的现代变体及其在复杂性理论中的地位。我们不再停留在P与NP问题的定义层面，而是聚焦于交互式证明系统（IP=PSPACE）的突破性进展，以及随机化复杂性类（如BPP、ZPP）在实际算法设计中的应用价值。重点分析了近似算法的性能界限（Approximation Ratios）和不可近似性证明（Inapproximability Proofs），例如如何利用PCP定理来界定NP问题的难度。这为理解大规模数据处理和优化问题的本质瓶颈提供了理论工具。 第二章：形式化方法与程序验证：对正确性的数学保证 本书详细阐述了如何利用形式化方法来确保软件系统的可靠性。内容涵盖模型检验（Model Checking）的算法实现，特别是针对并发和分布式系统的状态爆炸问题（State-Space Explosion）的解决方案，如二元决策图（BDD）和抽象解释（Abstract Interpretation）技术。我们还探讨了依赖类型（Dependent Types）在编程语言（如Agda, Coq）中的应用，及其如何实现对程序属性的编译时严格证明，确保程序在运行前即无类型错误和运行时错误。 第二部分：现代计算架构与并行范式 本部分将读者从单核的冯·诺依曼结构中解放出来，进入多核、异构计算和大规模分布式系统的核心。 第三章：异构计算与高性能原语：GPU与加速器编程 本书深入解析了现代CPU与GPU架构的根本差异，重点介绍CUDA和OpenCL等异构编程模型。内容包括内存层次结构（全局内存、共享内存、寄存器）的优化策略，线程束（Warp）/波前（Wavefront）的调度机制，以及内存合并（Coalescing）的技术细节。读者将学习如何利用并行前缀和（Parallel Prefix Sum）和规约（Reduction）等基本原语，高效地设计高吞吐量的计算内核，而非仅仅停留在调用库函数层面。 第四章：分布式系统理论与一致性模型：构建可靠的云服务 本书详细探讨了构建大规模、高可用性系统的理论基础。内容覆盖CAP定理的深化理解，以及超越传统ACID事务的BASE模型。重点章节专门用于解析Paxos和Raft协议的完整状态机复制过程，包括领导者选举、日志复制和成员变更的细节。此外，本书还覆盖了事务内存（Transactional Memory）的硬件和软件实现尝试，以及一致性模型（如顺序一致性、因果一致性）在实际NoSQL数据库（如Cassandra, CockroachDB）中的具体映射。 第三部分：人工智能的核心驱动力与新兴领域 本部分完全聚焦于驱动当前人工智能浪潮的深层技术，从数学原理到工程实践。 第五章：深度学习的数学内核与优化策略 本书不提供简单的TensorFlow/PyTorch API教程，而是深入探讨深度神经网络（DNN）的优化理论。内容包括：随机梯度下降（SGD）的收敛性分析、自适应学习率方法（Adam, RMSProp）的数学推导、批归一化（Batch Normalization）稳定训练的机理，以及二阶优化方法（如牛顿法、BFGS）在深度学习中的可行性探讨。此外，本书还详细介绍了Transformer架构中自注意力机制（Self-Attention）的计算效率优化，例如稀疏注意力模型的构建。 第六章：生成模型与概率编程：超越判别模型的局限 本章专门探讨生成式人工智能的最新进展。内容详述了变分自编码器（VAE）的推导过程及其证据下界（ELBO）的优化，生成对抗网络（GANs）的纳什均衡分析，以及当前最前沿的扩散模型（Diffusion Models）的马尔可夫链构建与逆向采样过程。此外，本书还引入了概率编程语言（PPL）的概念，展示如何通过概率推理（如MCMC、变分推理）来处理不确定性量化问题。 第四部分：数据与安全的交叉领域 本部分关注数据处理的高级技术及其在安全与隐私保护中的应用。 第七章：高级数据结构与内存层级优化 本书探讨了针对特定计算范式优化的数据结构。例如，B树、B+树在外部存储（磁盘I/O）效率上的优势分析；以及针对缓存友好性（Cache-Oblivious Algorithms）设计的数据结构。重点内容包括Skip List的并发优化版本（Lock-free Skip Lists）和Merkle Tree在区块链和分布式数据验证中的结构深度剖析，以及如何利用Bloom Filter解决大规模集合查询中的误报率平衡问题。 第八章：密码学原语与隐私计算技术 本章专注于现代信息安全的理论基石——密码学。内容深入椭圆曲线密码学（ECC）的数学基础，格基密码学（Lattice-based Cryptography）作为后量子密码学的代表性研究方向。在隐私计算方面，本书详细讲解了同态加密（Homomorphic Encryption）的不同方案（如BFV, CKKS）及其在云端数据处理中的应用限制与性能权衡，以及安全多方计算（MPC）中混淆电路（Garbled Circuits）的工作原理。 --- 结语：通往专业领域的桥梁 《计算机科学前沿与应用》的编写宗旨在于填补基础知识与专业研究之间的鸿沟。本书要求读者具备扎实的离散数学和线性代数背景，并对编程有深刻的理解。它不提供“如何使用”的简单指南，而是致力于揭示“为何如此”的深层原理。通过对复杂性理论、并行架构、先进AI模型和前沿密码学的系统性学习，读者将获得在算法设计、系统架构、前沿研究和安全工程领域独立思考和创新的核心能力，从而真正迈入计算机科学的专业殿堂。

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这本书的叙事节奏和内容编排，让我想起了一次非常平淡的旅行——风景是熟悉的，路径是安全可靠的，但全程缺乏任何令人屏息的转折或意料之外的发现。它严格按照传统的计算机学科划分来组织章节，从硬件基础到软件应用，逻辑清晰得近乎刻板。我们被告知了CPU的工作方式，但关于现代处理器流水线优化、乱序执行对性能的实际影响，这些能让计算机“快”起来的魔力却鲜有提及。编程语言的部分，似乎也只停留在“什么是变量”和“如何写一个简单的循环”的层面，对于面向对象设计思想的深入剖析，或者函数式编程范式的思维转变，都只是轻描淡写地带过。我期望的，是能够看到对不同编程范式之间哲学差异的探讨，例如为什么C++倾向于底层控制而Python则倾向于快速开发，这种深层次的对比分析，才能真正帮助学习者理解工具背后的设计哲学。目前的呈现方式，更像是在罗列知识点，而非构建知识体系，阅读体验上缺乏了那种“啊哈，原来如此！”的顿悟时刻。

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这本书，坦率地说，对于我这个期待能深入了解现代计算核心原理的人来说，实在有些“浅尝辄止”了。我翻阅它的初衷，是希望能够构建一个扎实的理论框架，理解操作系统深层次的调度机制、内存管理中的虚拟化是如何实现的，或者至少能对编译原理中语法分析器的构建过程有一个清晰的认识。然而，这本书的内容更像是对计算机这个复杂工具的一个友好向导手册，而不是深入其内部机制的探险指南。它花费了大量的篇幅讲解如何使用办公软件进行文档排版、如何利用现成的工具进行基础的网络搜索，这些内容对于一个初次接触计算机的人来说固然重要，但对于已经具备一定操作能力，渴望触及“为什么是这样”的读者来说，就显得有些多余和冗余了。我尤其希望能看到关于信息安全基础，比如公钥加密、哈希算法在身份验证中的实际应用等更具前沿性和实用性的内容，而不是仅仅停留在“设置强密码”这种层面上。这种“大而全”的覆盖，反而导致了在关键技术点上挖掘不够深入，使得它更像是一本面向“入门普及”的教材，而不是能激发深度学习兴趣的进阶读物。

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读完这本书，我感受到的信息密度，只能用“稀释”来形容。每一页纸上承载的信息量都相对较小，大量的篇幅被用于定义和解释基础概念的直白表述，这在一定程度上牺牲了内容的深度和广度。例如，关于数据库系统的介绍，仅仅触及了关系代数的基本操作，完全没有涉及事务的ACID特性、并发控制机制（如两阶段锁定），更不用说现代NoSQL数据库的演进和适用场景了。这使得这本书在面向一个想进入IT行业的初学者时，提供的知识储备显得有些单薄，不足以支撑后续更专业课程的学习。它像是一个巨大的引言，成功地“介绍”了计算机科学的各个分支，但每一个分支都只是轻轻地碰了一下水面，而我渴望的，是能够跳进去，感受深水区的挑战和乐趣。对于一个希望快速跟上技术发展步伐的读者而言，这本书的更新速度和内容深度都略显保守了。

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这本书最大的问题在于，它对“计算思维”的培养投入的精力远远不足。计算思维，在我看来，是比掌握具体软件操作更核心的能力，它关乎如何将一个复杂问题分解、抽象、模式匹配，并最终通过逻辑步骤解决的能力。这本书的内容，更偏向于“告诉你如何使用已有的计算机和软件来完成任务”，而不是“教你如何像计算机科学家一样思考问题”。比如，在涉及算法分析的部分，它可能展示了冒泡排序和选择排序，并给出了它们的复杂度符号表示，但对于如何设计一个更优的算法、如何运用分治思想或动态规划来解决重叠子问题，这些高阶的思维跳跃却鲜有提及。这样的教学方式，容易让学生误以为计算机就是一堆固定的规则和工具的集合，而非一个充满创造性和逻辑挑战的领域。结果就是，读者可能记住了很多定义，却无法将这些知识迁移到解决一个全新的、从未见过的实际问题上。

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从排版和视觉呈现来看，这本书确实是精心制作的，大量的图示和流程图试图弥补文字叙述上的不足，但这种视觉上的“帮忙”恰恰暴露了其理论阐述的薄弱。例如，在讲解数据结构时，图示非常直观地展示了链表和树的结构，但这只是表象。我更关心的是，当数据规模达到TB级别时，这些基础结构在内存访问效率、缓存友好性方面会暴露出哪些工程上的瓶颈？书中的讨论似乎完全回避了这些与实际工程实现紧密相关的复杂性问题。它提供了一个理想化的模型，一个在真空环境中运行的计算机，但这与我们日常接触的、充满延迟和资源限制的真实世界相去甚远。我想从这本书中学习如何优化一个算法的时间和空间复杂度，如何在实际项目中权衡不同数据结构的选择，但它提供的工具箱里，似乎只有最基础的螺丝刀和扳手，缺少了可以解决棘手问题的专用工具和复杂的工程手册。

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