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出版时间:1970-1

价格:39.00元

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isbn号码:9787894874122

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深入探索数字时代的基石：计算机科学前沿技术与实践指南 本书涵盖领域： 操作系统原理、网络通信协议详解、数据库系统设计与优化、面向对象编程范式深入解析、人工智能基础算法、云计算架构与实践、信息安全防御策略。 目标读者： 计算机科学专业学生、软件工程师、系统架构师、对前沿技术有浓厚兴趣的IT从业者。 --- 前言：迎接信息洪流中的新范式 我们正身处一个技术迭代速度以“指数级”增长的时代。计算机科学早已不再是单一学科的简单堆砌，而是演变成一个高度交织、不断自我重塑的复杂生态系统。传统的知识体系，虽然是理解现代技术的基础，但若不能与时俱进，便如同逆水行舟，难以前行。 本书的撰写，旨在提供一个超越基础认证范畴的、面向未来十年技术趋势的深度指南。我们摒弃对既有标准考试题型的机械化模仿，转而聚焦于那些驱动当前产业变革的核心技术原理、设计哲学以及工程实践。它不是一份应试手册，而是一份面向“构建者”的工具箱和思维导图。 --- 第一部分：底层逻辑的重构——从硬件到操作系统的深度交互 第一章：超越冯·诺依曼的计算模型：并行化与异构计算 本章首先回顾了经典冯·诺依曼结构的局限性，特别是“存储墙”问题在处理现代大数据和复杂模型时的瓶颈。我们详细剖析了现代处理器架构的演变，重点探讨了乱序执行、超线程技术的内部工作原理，以及SIMD/AVX指令集在向量化计算中的实际应用。 随后，我们将视角扩展到GPU通用计算（GPGPU）的编程模型——CUDA和OpenCL。书中不仅提供了入门级的并行化案例，更深入探讨了内存层次结构（共享内存、全局内存、寄存器）的访问延迟优化，以及如何有效管理线程块（Thread Blocks）和工作组（Work Groups）以最大化硬件吞吐量。 第二章：现代操作系统内核的精髓：从进程到容器 抛开传统的内存分页和简单的调度算法，本章深入Linux内核的现代实践。我们着重分析了CFS（Completely Fair Scheduler）的公平性设计哲学，以及它如何平衡高优先级实时任务与后台批处理任务。 在内存管理方面，我们详述了NUMA（非均匀内存访问）架构下，内核如何进行内存的跨节点分配与迁移，以减少跨QPI链路的访问延迟。更重要的是，我们对cgroups v2的资源隔离机制进行了彻底的剖析，揭示了Docker和Kubernetes等容器化技术在内核层面实现资源限制和命名空间隔离的底层机制。这不是对`ps`或`top`命令的简单介绍，而是对操作系统资源控制API的深度逆向工程。 --- 第二部分：互联世界的骨架——网络协议栈的深度优化 第三章：TCP/IP协议簇的演进与性能瓶颈分析 本书没有浪费篇幅在TCP三次握手的基础概念上。相反，我们聚焦于拥塞控制算法的现代迭代。我们将对比分析CUBIC、BBR（Bottleneck Bandwidth and RTT）的设计思路及其适用场景。特别是BBR如何利用延迟而非丢包作为主要的反馈信号来提升吞吐量和减少排队延迟，这对于低延迟高带宽（LLHB）网络环境至关重要。 此外，我们探讨了QUIC协议的革命性意义。从TLS 1.3的集成，到基于UDP的流多路复用，再到连接迁移的能力，本章将提供一个完整的QUIC协议栈实现模型，帮助读者理解现代Web服务如何绕过TCP的队头阻塞问题。 第四章：服务网格与微服务间的通信哲学 在分布式系统中，服务间的通信效率直接决定了系统的整体性能。本章深入探讨了服务网格（Service Mesh）的架构，以Istio为例，解析其控制平面（Pilot、Citadel）与数据平面（Envoy Proxy）的交互逻辑。重点分析了Envoy作为L4/L7代理如何实现流量整形、熔断、重试和分布式追踪（Tracing）的底层实现，特别是基于eBPF技术的零侵入式数据捕获与监控潜力。 --- 第三部分：数据的智慧与结构——高级数据库与知识图谱 第五章：事务处理与分布式一致性挑战 本书对于关系型数据库的讨论集中在高并发事务处理的复杂性上。我们详细阐述了MVCC（多版本并发控制）在PostgreSQL和MySQL InnoDB中的具体实现差异，以及它们如何通过不同的锁机制（行级锁、间隙锁）来保证ACID特性。 在NoSQL领域，我们深入研究了分布式事务的CAP难题。不再停留在理论层面，本章通过Raft和Paxos算法的仿真模型，展示了如何构建一个高可用且最终一致（或强一致）的分布式键值存储系统。我们对Google Spanner的TrueTime机制进行了深入的推导分析，探讨了如何利用原子钟来缓解时钟漂移对全局一致性的影响。 第六章：从数据到知识：图数据库与语义查询 关系模型在处理实体间复杂关系时显得力不从心。本章转向图数据库（如Neo4j、JanusGraph）的设计哲学。我们不仅讲解了Cypher查询语言，更重要的是探讨了图嵌入（Graph Embeddings）技术，例如Node2Vec，如何将复杂的图结构转化为低维向量空间，从而为后续的机器学习（如链接预测、社群发现）打下基础。 --- 第四部分：智能的构建块——机器学习的工程化实现 第七章：深度学习框架的运行时优化 当今的AI应用高度依赖TensorFlow和PyTorch。本书将代码实现置于次要地位，重点剖析这两个框架的计算图（Computational Graph）优化技术。我们探讨了静态图编译（如XLA）如何进行算子融合（Operator Fusion）和内存分配优化，以适应特定的硬件加速器（如TPU、特定GPU架构）。 我们还将分析模型量化（Quantization）和模型剪枝（Pruning）的原理，这些技术是部署轻量级、高效率模型的关键，涉及对浮点运算到定点运算转换的精度损失评估与控制。 第八章：可信赖的AI：可解释性与鲁棒性 随着AI系统深入关键领域，对其决策过程的理解变得至关重要。本章系统地介绍了模型可解释性（XAI）方法，包括基于梯度的技术（Grad-CAM）和代理模型技术（LIME）。 更进一步，我们探讨了对抗性攻击（Adversarial Attacks）的机制，例如FGSM（Fast Gradient Sign Method），以及防御策略，如对抗性训练。这要求读者从一个更具批判性的角度来看待模型的“智能”，确保其在真实世界噪声和恶意干扰下的鲁棒性。 --- 结语：持续学习，面向未来构建 本书的内容跨越了从硬件交互到高级智能模型的多个层面，它要求读者具备扎实的计算机基础，并渴望深入理解“为什么”和“如何做”。技术的世界永无止境，希望本书能为您在探索数字未来的旅程中，提供坚实的理论支撑与开阔的工程视野。真正的学习，始于对已知边界的挑战。

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从一个完全没有经验的新手角度来看，这本书的入门友好度也做得相当出色。很多技术类考试书籍，上来就是一堆术语和复杂的公式，让人望而却步。但这本书在基础概念的阐述上，语言是相当克制的，它用了大量生活化的比喻来解释那些抽象的计算机原理，比如解释网络协议的时候，竟然用到了“快递包裹的层层包装”来做类比，一下子就把一个原本枯燥的理论变得生动起来。这种为初学者着想的设计理念，在我翻阅其他厚重教材时是很少见的。它没有因为追求难度和深度而牺牲了可读性，反而是在保证专业性的前提下，努力搭建起一座坚实的桥梁，让零基础的人也能稳稳地迈入备考的征程。对于那些担心自己底子薄的考生来说，这本书无疑是一个非常友好的起点。

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这本书的封面设计着实吸引眼球，那种熟悉的考试氛围感扑面而来，让人一下就能联想到那些挑灯夜读的时光。不过，我拿到手后才发现，它给我的感觉更像是一次非常“实在”的模拟训练场。比如，里面的章节划分非常清晰，感觉像是精心打磨过的，不像有些模拟题集那样东拼西凑。尤其对基础概念的覆盖，简直是面面俱到，甚至连一些看似次要的知识点都没有放过。我记得有一次做完一套模拟题，发现有个非常偏门的Windows操作技巧竟然也考到了，要不是这套书覆盖得这么全，我肯定会在考场上抓瞎。它并没有过多地去灌输那些花哨的理论，而是实实在在地聚焦于“考什么就练什么”，对于我们这种时间紧张，需要高效备考的人来说，这种务实精神简直是救命稻草。读者的目标很明确，就是通过考试，这本书的编写思路显然也是紧紧围绕这个核心目标展开的，这一点值得称赞。

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这本书的排版和印刷质量，说实话，比我预期的要高上一个档次。很多考试用书为了追求成本控制，字体小得让人费劲，边距也窄得仿佛下一秒就要溢出屏幕。但这一本，无论是在纸张的触感上，还是在字体的清晰度上，都做得相当到位。特别是那些代码示例和图示部分，线条和颜色过渡都很自然，看得久了眼睛也不会那么酸涩。我特别喜欢它在每套模拟题结束后提供的“错题分析区”，它不是简单地给出正确答案，而是会深入剖析这个知识点在历年真题中出现的频率和可能的变体方向。这种深入骨髓的解析，让我感觉这不光是份模拟题，更像是一位经验丰富的老师在旁边手把手的指导，帮你把知识的漏洞一个个堵上。这种细节上的打磨，极大地提升了阅读体验和学习效率，让人愿意沉下心来，一遍遍地去啃。

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这本书的“软件”特性（尽管是以纸质书形式呈现），体现在其结构化思维的构建上，这一点非常高明。它不是把知识点堆砌在一起，而是构建了一个完整的知识体系框架。比如说，在涉及到数据库操作的部分，它会先用一套逻辑清晰的题目来考察基础的SQL语句，紧接着就会无缝切换到存储过程或者事务处理的复杂场景，这种循序渐进的设计，强迫读者在不同的难度梯度上去巩固知识的掌握程度。我感觉自己不是在做题，而是在沿着一条设计好的路径，一步步攀登知识的高峰。此外，每套模拟题的计时设计也很有参考价值，它帮助我养成了在规定时间内完成特定模块任务的节奏感，这对于实战中保持冷静至关重要。如果一个学习工具能帮你建立起这种内在的节奏，那它的价值就已经远远超越了书本本身。

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坦白讲，我刚开始接触这类备考资料时，最怕的就是“题海战术”，一堆重复劳动，把人绕晕。幸运的是，这本模拟软件给我的感觉完全不同，它的题型变化非常丰富，真正做到了“模拟真实考场”。它似乎对历年考试的趋势有着精准的把控，每次模拟测试的难度分布和知识点权重都与真正的考试高度契合。我尤其留意了其中对于最新技术和政策变化的反应速度，很多新出的概念，其他资料还在云里雾里的时候，这本书里就已经有了相关、且解析到位的题目。这说明编撰团队在资料的更新维护上投入了巨大的心血，他们显然不是抱着“一劳永逸”的心态来制作这本书的。能感受到这种与时俱进的专业度，让我在使用过程中信心倍增，感觉自己接触到的是最前沿的“战场信息”。

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