计算机基础教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:

出品人:

页数:292

译者:

出版时间:2009-3

价格:29.80元

装帧:

isbn号码:9787115192714

丛书系列:

图书标签:

• 计算机基础
• 计算机入门
• 编程入门
• 信息技术
• 基础知识
• 计算机科学
• IT基础
• 数字技术
• 学习教程
• 教材

图书简介： 《信息时代的前沿探索》 书籍定位与核心价值： 《信息时代的前沿探索》并非一部面向初学者的基础性教材，而是一部深入剖析当前信息技术（IT）领域最新发展趋势、挑战与未来方向的深度思考之作。本书的撰写目的在于，为那些已经掌握了传统计算机基础知识（如数据结构、操作系统原理、计算机网络基础等）的读者，提供一个广阔的、面向未来的视野。它着眼于“前沿”，聚焦于那些正在重塑产业格局、改变人机交互模式、并对社会产生深远影响的新兴技术领域。 内容架构与深度解析： 全书共分为五大部分，层层递进，构建了一个从宏观概念到具体应用的全面探索框架。 第一部分：计算范式的迁移与演进 本部分首先批判性地回顾了冯·诺依曼架构在应对后摩尔时代挑战时所暴露出的瓶颈。重点探讨了超越传统串行处理的新计算范式。 量子计算的理论基石与工程难题： 深入讲解了量子比特（Qubit）的物理实现、叠加态与纠缠态的数学描述，并详细分析了当前在量子纠错、退相干时间控制等关键工程上的瓶颈。本书不侧重于简单的“量子算法介绍”，而是着重于硬件层面的可扩展性挑战与未来路线图。 类脑计算与神经形态工程： 探讨了如何模仿生物大脑的结构和功能来设计新型硬件。内容涵盖脉冲神经网络（SNN）的设计原则，忆阻器（Memristor）作为实现突触连接的潜力，以及这类架构在低功耗、实时决策场景中的独特优势，并分析了当前面临的算法模型与硬件协同设计难题。 后摩尔时代的存储技术： 详述了非易失性存储器（NVM）如MRAM、ReRAM等技术的物理原理、性能指标与应用场景，特别是它们如何影响内存-计算一体化（In-Memory Computing）架构的实现。 第二部分：数据驱动的智能核心：深度学习的高级议题 本部分假设读者已熟悉主流的深度学习框架（如TensorFlow/PyTorch）和基本网络结构（如CNN、RNN）。内容聚焦于当前研究热点和实际部署的复杂性。 可解释性人工智能（XAI）的量化方法： 详细分析了LIME、SHAP等局部解释方法的数学原理，并探讨了模型内在机制（如注意力机制的权重分析）与外部归因方法之间的联系与冲突。特别讨论了在医疗和金融等高风险领域对“信任度”的量化需求。 自监督学习与基础模型（Foundation Models）： 深入剖析了如BERT、GPT系列模型背后的自回归/自编码预训练机制，以及如何通过大规模无标签数据训练出具备泛化能力的通用模型。书中将重点分析大模型训练中的资源消耗问题、涌现能力（Emergent Abilities）的界定，以及微调（Fine-tuning）策略的效率优化。 联邦学习与隐私保护计算（PPC）： 不仅介绍联邦学习的基本流程，更深入探讨了在分布式异构环境下，如何利用差分隐私（Differential Privacy）和同态加密（Homomorphic Encryption）技术，在保证数据不出域的前提下，实现模型训练的有效性和安全性平衡。 第三部分：网络与系统的重构：下一代基础设施 本部分关注承载前沿计算所需的基础设施如何发生根本性变革。 软件定义一切（SDx）的深化： 探讨了从软件定义网络（SDN）到软件定义广域网（SD-WAN）的演进，并聚焦于如何利用智能控制平面来优化大规模云环境中的资源调度和安全策略部署。 边缘计算（Edge Computing）的拓扑设计与挑战： 区别于云计算的集中化模型，本书详细分析了在物联网（IoT）和5G网络背景下，如何设计多层级、低延迟的边缘计算架构。重点讨论了在资源受限设备上部署容器化应用（如轻量级Kubernetes发行版）的技术难点，以及数据一致性的维护策略。 下一代互联网协议与安全： 探讨了后量子密码学（PQC）的最新进展，特别是格密码学（Lattice-based Cryptography）在抗量子攻击方面的应用前景，以及如何将这些技术集成到现有的传输层协议中。 第四部分：沉浸式体验与人机交互的未来 本部分超越了传统的图形学基础，关注用户体验的深度和真实感。 空间计算（Spatial Computing）与数字孪生： 阐述了如何通过高精度传感器融合（Sensor Fusion）、实时三维重建（3D Reconstruction）和环境感知技术，构建高度保真的数字孪生系统。书中将分析用于描述和交互虚拟环境的数学模型，如四元数在姿态估计中的应用优化。 触觉反馈与多模态交互： 探讨了超越视觉和听觉的交互技术，如基于超声波或电刺激的先进触觉反馈系统，以及如何将这些物理信号与听觉、视觉信息同步，以创造更具沉浸感的体验。 XR内容的生成性工作流： 讨论了利用生成式AI技术（如NeRF - 神经辐射场）快速创建高保真三维场景的技术流程和计算效率瓶颈。 第五部分：计算的伦理、治理与社会影响 本书的最后一部分将目光投向技术背后的社会责任。 算法的公平性（Fairness）与偏见消除： 系统性地分析了训练数据中的历史偏见如何固化在模型中，并探讨了从统计学（如均值差异、机会均等）到因果推断层面的多种公平性度量标准。 数字主权与数据治理的未来： 讨论了在分布式账本技术（DLT）支持下，个人数据所有权和跨境数据流动的法律与技术实现路径，以及去中心化身份（DID）的概念。 技术对劳动力市场的结构性影响分析： 基于对自动化渗透率的研究，预测了不同技能层次的岗位在未来十年可能面临的重塑，并探讨了终身学习和技能重塑的必要性。 目标读者： 本书面向具备计算机科学或相关工程领域两年以上学习或工作经验的专业人士、研究生、技术架构师和对技术未来趋势有强烈求知欲的高级爱好者。读者应熟悉基本的编程概念、数据结构，并对某一特定IT子领域（如机器学习、网络或系统）有初步了解。本书旨在提供“下一步”的学习方向，而非“第一步”的入门指南。 本书特色： 视角前瞻： 内容紧跟过去三年全球顶级学术会议（如NeurIPS, SIGCOMM, ISCA）的热点研究方向。 深度剖析： 避免对概念的简单描述，着重于技术背后的数学原理、工程实现难度和局限性分析。 批判性思维： 鼓励读者不仅仅接受新技术，更要思考其对现有系统的冲击和潜在的社会风险。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆