计算机程序设计基础教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:257

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出版时间:2009-2

价格:27.00元

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isbn号码:9787313041371

丛书系列:

图书标签:

• 计算机程序设计
• 编程入门
• C语言
• 基础教程
• 算法
• 数据结构
• 程序设计
• 计算机科学
• 高等教育
• 教材

好的，这是一份围绕“计算机程序设计基础教程”这本书的反向构建的、不包含其内容的图书简介，侧重于其他编程领域、高级概念或特定应用方向： --- 《深度学习与神经结构优化实战指南》 超越基础语法，直击智能核心 本书面向对象： 具备一定编程基础（如熟悉 C++ 或 Python 语法结构），渴望深入探索人工智能前沿，并希望将理论知识快速转化为实际高性能模型的工程师、研究人员及高级学生。 内容提要： 在当今的数字化浪潮中，程序设计已不再是简单的指令序列堆砌，而是构建复杂智能系统的基石。如果说基础教程教会了你如何搭建积木，那么本书将带你进入如何设计和建造宏伟的、能够自我学习和演化的智能建筑群。 《深度学习与神经结构优化实战指南》摒弃了对初级变量、循环或函数定义的赘述，直接聚焦于当前技术热点——深度学习模型的构建、训练、调优及部署的整个生命周期。我们假定读者已经掌握了基本的编程逻辑，并将重点放在如何驾驭数据和算法的“艺术”之上。 第一部分：高性能计算环境的准备与张量代数精要 本部分将直接跳过 Python 语言基础的讲解，而是深入探讨如何高效地配置 GPU/TPU 计算环境，并优化数据加载管线（Data Pipeline）。我们将详细解析 NVIDIA CUDA 编程模型在深度学习框架（如 PyTorch 或 TensorFlow）底层调用的机制，确保您的训练过程最大限度地利用硬件资源。 核心内容包括： 现代张量库的底层实现分析： 深入研究如 PyTorch 的 `torch.Tensor` 和 NumPy 数组之间的内存布局差异，以及如何利用内存连续性提高计算效率。 混合精度训练策略（AMP）： 不仅介绍如何启用 FP16 训练，更重要的是剖析自动混合精度训练中，梯度缩放（Gradient Scaling）的数学原理及其在不同硬件上的性能权衡。 高性能数据加载器设计： 讨论多进程数据预处理、缓存策略和异步数据传输技术，以解决 I/O 瓶颈问题。 第二部分：前沿网络架构的深入剖析与重构 本书不满足于介绍经典的卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），而是着重于现代模型中那些决定性能的关键创新点。我们将对 Transformer 架构的内部机制进行彻底拆解，并探讨如何针对特定任务对其进行定制化修改。 章节聚焦： 1. Transformer 架构的注意力机制再定义： 除了标准的多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention），我们将深入研究稀疏注意力（Sparse Attention）、线性化注意力（Linearized Attention）及其对计算复杂度的影响。 2. 生成对抗网络（GANs）的稳定性与收敛性： 重点探讨 Wasserstein GAN (WGAN) 及其改进版（WGAN-GP），分析梯度惩罚项（Gradient Penalty）如何稳定训练过程，并提供实际调试技巧，以避免模式崩溃（Mode Collapse）。 3. 图神经网络（GNNs）在复杂系统中的应用： 介绍 Graph Convolutional Networks (GCN) 和 Graph Attention Networks (GAT) 的数学基础，并演示如何将其应用于社交网络分析或分子结构预测。 第三部分：模型优化、量化与边缘部署 在模型训练完成之后，如何将其转化为一个高效、可部署的生产级组件是工程实践中的核心难题。本部分完全致力于模型压缩、加速和跨平台部署。 实践与理论结合： 结构化与非结构化剪枝（Pruning）： 探讨基于幅度、基于敏感度的剪枝方法，并介绍如何使用迭代式稀疏化技术在保持高精度的前提下，大幅减少模型参数量。 模型量化（Quantization）： 详细对比 Post-Training Quantization (PTQ) 和 Quantization-Aware Training (QAT)。我们将展示如何使用 INT8 或甚至 INT4 精度进行推理，并使用特定的工具链（如 ONNX Runtime 或 TensorRT）进行性能验证。 可微分架构搜索（NAS）的局限性与未来： 介绍 NAS 的基本流程，但更侧重于探讨如何平衡搜索空间、训练成本与最终模型的实际推理延迟，以实现真正意义上的“硬件感知设计”。 第四部分：可解释性、鲁棒性与对抗性防御 在 AI 模型日益融入关键决策流程的今天，"为什么模型做出这个判断"以及"如何防止它被恶意欺骗"变得至关重要。 深度模型的诊断工具箱： 系统介绍 Grad-CAM、Integrated Gradients 等可解释性技术，并提供代码示例，用于可视化模型决策的关键区域。 对抗性攻击的模拟与防御： 模拟生成 FGSM、PGD 等常见对抗性样本，并教授如何通过对抗性训练（Adversarial Training）来增强模型的鲁棒性，使其在面对有噪声的输入时仍能保持稳定输出。 --- 本书旨在为那些已经掌握了基础编程概念，迫切需要将自己带入现代人工智能领域核心的读者提供一座坚实的桥梁。它不是一本关于如何使用“import tensorflow”的速查手册，而是一本关于如何理解、设计并优化驱动下一代计算系统的复杂神经结构的实用指南。我们将专注于性能、效率、创新架构和工程落地。

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我最近在研究操作系统内核的构建，手头堆了不少教科书，但真正让我有茅塞顿开之感的，反而是这本《Linux内核深度剖析与驱动开发》。市面上的很多驱动开发书籍要么过于理论化，要么案例陈旧。但这本书不同，它紧密围绕最新的Linux内核版本（我看到的是5.x系列），从进程调度、内存管理到VFS（虚拟文件系统），每一个核心模块都提供了一份详尽的源代码导读。作者的叙述风格非常老练且严谨，他不会简单地复述内核文档，而是会告诉你“为什么”内核要这样设计，这种设计在面对并发和性能挑战时，权衡了哪些利弊。比如，在讲解中断处理机制时，作者详细对比了硬中断和服务例程的执行顺序和上下文保护机制，配合清晰的流程图，让我这个原本觉得内核代码晦涩难懂的人，也能逐步跟进。尤其要提的是，书中关于同步机制（锁、信号量、RCU）的讲解，结合实际驱动编写中可能遇到的死锁场景进行模拟，使得抽象的概念立刻具象化了。这本书读起来不轻松，需要有扎实的C语言基础和一定的体系结构知识，但如果你目标是成为一个专业的系统级工程师，它提供的视角是无价的，它教会你如何阅读和理解庞大而复杂的软件工程杰作。

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这本《汇编语言与微机原理实战指南》简直是为我这种对底层逻辑充满好奇的自学者量身定做的。我之前看了一些关于C++和Python的书籍，虽然能写出一些应用，但总感觉像是在操作一个黑箱，对于程序到底是如何在硬件层面执行的，心里一直没谱。这本书的切入点非常犀利，它没有一开始就堆砌复杂的理论，而是直接带你进入汇编语言的世界，用最接近机器的方式去思考问题。我记得最清楚的是它讲解寄存器和内存寻址的那几个章节，作者用了大量的图示和实际的DOS环境下的操作示例，手把手教我们如何用DEBUG工具观察程序运行时的状态变化。那种拨开迷雾、亲手触碰CPU指令集的感觉，太令人兴奋了。特别是它把段寄存器、栈、堆的概念讲解得极其透彻，结合具体的代码片段，让你瞬间明白“栈溢出”并非天方夜谭，而是真实存在的内存管理问题。这本书的实战性极强，读完后，我对现代高级语言背后的机制有了更深一层的理解，感觉自己的编程思维都被重塑了，不再是单纯的“调用函数”，而是理解了“指令的流动”。对于想从应用层深入到系统层面的朋友来说，这本绝对是绕不开的经典入门砖，它用最硬核的方式教会你如何真正“控制”计算机。

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《大规模分布式系统架构设计》这本书给我最大的震撼是它的广度与深度达到了惊人的平衡。通常，讲分布式架构的书要么停留在概念层面，用CAP定理和Paxos算法草草收场，要么就陷入某个特定技术栈（如Hadoop或Kafka）的细节泥潭。然而，这本书的视角是宏观的、全局的。它从一个实际的互联网业务需求出发，逐步推导出为什么需要引入消息队列、为什么需要两阶段提交、以及如何设计一个一致性哈希算法来解决节点增删问题。书中对一致性模型的讨论尤为精彩，它不仅对比了强一致、最终一致的优缺点，更重要的是，它提供了在不同业务场景下选择合适一致性策略的决策框架。我特别欣赏作者在讲解服务治理时，对熔断、降级和限流这“三板斧”的深入剖析，结合了Netflix Hystrix的历史演进和现代微服务框架（如Istio）的实践。这本书的价值在于，它提供的不是一堆现成的技术名词，而是设计一套高可用、可扩展系统的思维方法论，让你在面对TB级数据和百万级并发时，知道从何处着手，以及如何权衡取舍，真正称得上是架构师的案头必备。

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我对函数式编程（FP）的理解，很大程度上得益于这本《Scala函数式编程实战手册》。在我看来，许多宣扬FP的书籍往往过于强调Haskell等纯粹语言的理论美感，导致读者在实际工作中难以落地。而Scala这本书则非常务实，它在介绍Monad、Functor等抽象概念时，总能立刻挂钩到Scala的实际库（如Cats或ZIO）中的应用场景，比如如何用Option或Either来优雅地处理空值和错误，避免了Java式if-else的嵌套地狱。作者的文笔非常清晰且富有条理，他很擅长用比喻来解释那些初听起来很拗口的术语。例如，他将惰性计算（Lazy Evaluation）比作一个“延迟满足的愿望清单”，只有当你真的需要结果时，列表中的计算才会真正触发。这本书不仅教会了我如何写出更健壮、无副作用的代码，更重要的是，它彻底改变了我组织复杂业务逻辑的方式——从命令式思维转向声明式思维。对于那些厌倦了面向对象设计中永无止境的类继承和状态管理问题的资深开发者来说，这本书提供了一个令人耳目一新的、更具数学美感的解决方案。

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说实话，我一直对图形学抱有敬畏之心，觉得那块是纯粹的数学和算法的圣殿，难以企及。直到我接触到《基于GPU的高效并行计算与Shader编程实践》，我才意识到，原来我们熟悉的编程范式也可以应用到这个领域。这本书的亮点在于，它完美地架起了“数学理论”与“实际编程”之间的桥梁。它没有一开始就抛出复杂的线性代数公式，而是从GPU的并行架构入手，解释了为什么需要Vertex Shader和Fragment Shader这样的“流水线”。随后，作者巧妙地将光照模型、纹理映射等复杂的视觉效果，拆解成一系列可以在GPU上并行执行的小任务。我印象非常深刻的是它讲解GLSL（OpenGL Shading Language）的部分，通过一系列从小球到复杂场景的实例，让你逐步掌握如何编写高效的Shader。书中的代码示例都是可以直接运行的，并且针对不同渲染管线的优化技巧也讲得很到位，比如如何减少纹理读取的延迟，如何利用局部性原理优化计算。这本书极大地降低了图形编程的门槛，它让你明白，编程不再只是处理数据，更是处理“光和影”，是一种兼具逻辑与艺术的创造。

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