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页数:1259

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出版时间:2005-1

价格:1220.40元

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isbn号码:9783540241270

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• 计算科学
• 信息科学
• 计算机科学
• 算法
• 数据结构
• 计算方法
• 信息处理
• 人工智能
• 机器学习
• 科学计算

《计算与信息科学》是一本深度剖析现代科技基石的权威著作。它不仅仅局限于理论的堆砌，更着眼于计算与信息如何在现实世界中驱动创新，解决复杂问题。本书由业界顶尖的学者和实践者联合撰写，凭借其严谨的学术态度和前瞻性的视角，为读者提供了一个全面而深入的知识框架。 本书的开篇，作者们首先探讨了计算科学的核心概念，包括算法的设计与分析、数据结构、计算的复杂性理论以及可计算性。他们循序渐进地引导读者理解计算机如何处理信息，从最基础的逻辑门到复杂的计算模型，为后续更高级的主题奠定了坚实的基础。读者将在此过程中领略到，那些看似抽象的数学原理是如何转化为我们日常生活中无处不在的技术力量的。 随后，本书将视角转向信息科学的广阔领域。信息论的奠基性贡献，如香农的信息熵、信道容量和编码理论，被以清晰易懂的方式阐释。这部分内容不仅解释了信息传输的极限与效率，更揭示了信息压缩、错误检测与纠正等关键技术的理论基础。此外，本书还深入探讨了数据管理与数据库技术，从关系型数据库的设计原则到NoSQL数据库的兴起，再到大数据时代的分布式存储与处理，为理解海量数据的组织、访问和分析提供了完整的路径。 机器学习与人工智能是本书的另一大亮点。作者们不仅介绍了监督学习、无监督学习和强化学习等主流机器学习范式，还详细阐述了支持向量机、决策树、神经网络以及深度学习等核心算法。本书力求让读者理解这些智能系统是如何从数据中学习模式、做出预测并执行任务的，并探讨了它们在计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等领域的广泛应用。关于人工智能的伦理、安全与社会影响，本书也进行了深入的讨论，引发读者对技术发展方向的思考。 除了上述核心内容，本书还触及了信息科学与工程的诸多交叉领域。计算网络与通信技术是现代信息社会不可或缺的组成部分，本书对此进行了详尽的阐述，包括网络协议、网络安全、无线通信以及互联网的架构。此外，图形学与可视化技术、高性能计算、并行与分布式计算，以及计算生物学和计算化学等前沿领域，也都得到了精彩的呈现。这些内容展示了计算与信息科学如何跨越学科界限，赋能科学研究和工程实践。 本书的特色之一在于其内容的深度与广度并重。作者们在深入挖掘理论本质的同时，也充分考虑了实际应用的需求，通过丰富的案例研究和实践指导，帮助读者将所学知识应用于解决实际问题。无论是计算机科学专业的学生、研究人员，还是对科技发展充满好奇心的普通读者，都能从本书中获益匪浅。 《计算与信息科学》不仅是一本知识的宝库，更是一次思维的启迪。它引导我们去理解构成数字世界的底层逻辑，去探索信息流动和处理的无限可能，去洞察人工智能引领的未来图景。阅读本书，将是对您认知的一次拓展，也是对您未来探索未知领域的一次有力武装。它将帮助您更深刻地理解我们身处的这个信息时代，并为您在这个时代中寻找自己的位置和方向提供坚实的指引。

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我花了整整一个周末沉浸在**《现代密码学与安全协议：从经典到量子前沿》**这本书中，可以说是意犹未尽。这本书的叙事方式极其引人入胜，它不像某些专业书籍那样板着脸孔宣讲定理，反而采用了类似“历史演进”的叙事结构，从早期凯撒密码的局限性开始，逐步构建起现代公钥基础设施的宏伟蓝图。作者对椭圆曲线密码学（ECC）的阐述尤其深刻，他不仅详尽解释了有限域上的数学运算，更侧重于讲解ECC如何巧妙地解决了传统RSA在密钥长度与运算速度之间的矛盾，这种结合了数学美感与工程实践的分析，让人对数字安全的核心机制有了更深层次的敬畏。更令人惊喜的是，书中用了一整章的篇幅来讨论“后量子密码学”的前沿动态，包括格基密码（Lattice-based Cryptography）和哈希函数签名方案的最新研究成果，这使得这本书的视野远远超出了当前的“信息安全”范畴，直指未来十年的技术趋势。对于任何想要理解数字信任如何构建、并在下一代计算范式下如何维持的专业人士来说，这本书都是一份无可替代的路线图。它的严谨性毋庸置疑，但行文风格却充满了对知识探索的激情。

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这部新近出版的学术专著，**《数据结构与算法设计原理》**，着实让我耳目一新。它不仅仅是传统意义上对基础概念的罗列，更像是一部引领读者深入理解计算思维核心的“探险地图”。作者在开篇就旗帜鲜明地提出了“信息熵与复杂性度量”的统一视角，这种跨越了纯理论与实际应用的尝试，极大地激发了我继续阅读的欲望。尤其是在讲解高级排序和图论算法时，书中并未采用那种枯燥的伪代码堆砌，而是通过一系列精妙的、源自真实世界问题的案例，如动态路由优化和大规模基因序列比对，来阐释算法选择背后的深层逻辑。例如，在处理大规模图结构时，它没有停留在标准的Dijkstra或Floyd-Warshall算法，而是引入了基于概率模型和近似计算的最新进展，这些内容在许多标准教材中是难以寻觅的。作者对时间复杂度和空间复杂度的分析细致入微，但绝不拘泥于大O表示法，而是深入探讨了常量因子对实际性能的影响，这对于那些需要将算法部署到资源受限环境中的工程师而言，无疑是极具价值的指导。全书的排版和图示设计也极为出色，复杂的递归结构通过清晰的流程图得以完美呈现，使得原本晦涩难懂的部分也变得豁然开朗。它不仅仅是一本工具书，更像是一部关于如何“思考计算”的哲学导引。

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说实话，我对**《机器学习模型的解释性与可信赖性（XAI）》**这本书的期待值本来不高，总觉得这类前沿交叉学科的书籍容易陷入概念炒作。然而，这本书彻底颠覆了我的看法。它精准地捕捉到了当前人工智能领域最核心的痛点：黑箱问题。作者没有停留在浅尝辄止的LIME或SHAP值介绍上，而是深入挖掘了这些解释方法的理论基础、局限性以及在不同模型架构（如深度神经网络、集成学习）下的适用性差异。书中花了大量篇幅来论述“因果推断”在模型解释中的关键作用，并引入了结构因果模型（SCM）来构建更加稳健的决策支持系统，这对于我们金融风控领域的同事来说，简直是雪中送炭。书中甚至提供了一套完整的评估框架，用于量化模型解释的“忠实度”和“稳定性”，这种对评估标准的强调，体现了作者远超一般技术人员的系统化思维。阅读过程中，我感觉自己不是在看一本技术手册，而是在参与一场关于“人工智能伦理与工程实践边界”的高水平研讨会。这本书的价值在于，它教会我们如何负责任地部署和信任复杂的智能系统。

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**《高级数据库系统与分布式事务处理》**这本书，简直是为我们这些常年与海量数据和高并发挑战打交道的架构师量身定做的。与其他侧重SQL优化的书籍不同，它直接切入了分布式系统的“阿喀琉斯之踵”——事务一致性。书中对CAP理论的讨论非常成熟，但其亮点在于对Paxos和Raft协议的深度剖析，特别是对领导者选举和日志复制过程中那些微妙的“边缘案例”处理，作者展现了近乎苛刻的严谨性。我特别欣赏其将理论与主流实现（如Spanner、CockroachDB的底层设计）相结合的方式。例如，书中对多版本并发控制（MVCC）在分布式环境下的扩展，引入了“时间戳预留”和“全球时钟同步”的创新思路，并辅以详尽的性能对比图表，让人清楚地看到不同设计权衡下的真实世界表现。这本书的语言风格非常凝练，没有冗余的废话，每一个公式、每一个流程图都直指问题的核心。对于那些已经掌握了基础数据库知识，正准备迈向构建超大规模、高可用数据平台的工程师来说，它无疑是一剂强心针，能极大地提升对系统稳定性的掌控感。

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我刚刚读完了**《生物信息学中的统计建模与推断》**，这本书带给我一种全新的、跨学科的震撼体验。它成功地架起了看似遥远的统计学严谨性和生物学研究的实践需求之间的桥梁。作者并非简单地将统计检验方法堆砌在一起，而是紧密围绕基因组学、蛋白质组学中的核心问题来构建模型。比如，在处理高维度的基因表达数据时，书中详细介绍了贝叶斯稀疏回归模型在特征选择中的应用，以及如何利用马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法来处理复杂的后验分布，这对于我们实验室中分析RNA-seq数据的研究人员来说，是至关重要的技术升级。更让我印象深刻的是，它没有回避统计建模在生物数据中的固有挑战，如批次效应（Batch Effects）和数据稀疏性，并提出了基于混合效应模型的系统性校正方案。这本书的特点在于其强烈的实践导向，每个统计方法都配有可复现的R或Python代码示例，使得理论学习可以直接转化为解决实际科学问题的能力。它不仅仅是一本关于“如何计算”的书，更是一本关于“如何用数学语言准确地描述生命系统不确定性”的教科书。

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