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页数:164

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出版时间:2000-3

价格:16.50元

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isbn号码:9787221051226

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• 电脑基础
• 电脑入门
• 办公软件
• 信息技术
• 技能提升
• 自学教程
• 零基础
• 实用指南
• 数码技能
• 电脑操作

深度解析：数字时代的构建与未来（暂定名） 面向对象： 对计算机科学的底层原理、前沿技术发展、以及信息社会结构性变革有深入探究需求的专业人士、研究人员、高校师生及高级技术爱好者。 核心价值定位： 本书并非零基础的软件操作指南，而是旨在提供一套全面、严谨且具有前瞻性的计算机科学理论框架与应用生态解读。它致力于剥离日常应用层面的表象，直击驱动现代信息系统的核心逻辑、数学基础、以及正在重塑产业边界的颠覆性技术路径。 --- 第一部分：计算的基石——理论与逻辑的深度重构 本部分将回溯计算机科学的理论起源，并以现代视角重新审视这些经典理论在处理海量、复杂数据时的局限性与演化方向。 第一章：图灵机模型的现代拓扑学延展 超越冯·诺依曼架构： 探讨后冯·诺依曼计算范式（如并行计算、流式计算、量子计算基础模型）对传统指令集和内存访问模式的挑战。 可计算性与不可判定性： 深入分析停机问题在实际工程中的变体，例如在复杂软件验证、安全协议设计中的实际意义。引入现代复杂性理论，如P、NP、PSPACE问题的严格定义与跨学科应用。 形式化验证的数学基础： 详细阐述模型检验（Model Checking）和定理证明（Theorem Proving）中涉及的命题逻辑、一阶逻辑以及高阶逻辑在软件安全和硬件设计正确性证明中的应用深度。 第二章：离散数学与信息密度的极限 信息论的非线性扩展： 深入解析香农熵在处理结构化数据和高维空间数据时的不足。引入算法信息论（Kolmogorov 复杂度）及其在数据压缩、模式识别中的理论瓶颈。 图论与网络结构动力学： 不仅限于基础的连通性分析，重点剖析复杂网络理论（Small-World Networks, Scale-Free Networks）在社交媒体传播、互联网路由优化、生物信息学中的实际建模方法和关键指标的推导过程。 代数结构在加密学中的地位： 椭圆曲线代数、有限域运算在现代公钥基础设施（PKI）中的具体实现细节与抗攻击性分析。 第三章：操作系统内核的抽象层与资源调度的艺术 进程间通信（IPC）的性能优化： 详述共享内存、消息队列、信号量在低延迟系统中的性能对比，并探讨RDMA（远程直接内存访问）技术如何绕过内核协议栈以实现极致I/O性能。 虚拟化与容器化的底层机制： 深入分析KVM/Xen中的硬件辅助虚拟化（VT-x/AMD-V）原理，以及Cgroups和Namespaces在实现轻量级隔离与资源配额中的核心技术栈。 内存一致性模型与并发控制： 剖析多核处理器中的缓存一致性协议（如MESI），以及编程语言层面（如C++的`std::atomic`、Java的`volatile`）如何映射到底层硬件的内存屏障（Memory Barriers）指令。 --- 第二部分：数据洪流的驾驭——架构、算法与存储的演进 本部分聚焦于如何设计和实现能够高效处理PB级数据流的分布式系统，以及支撑这些系统的底层数据结构与算法创新。 第四章：分布式系统的CAP理论边界与BASE权衡 一致性模型的精细化分类： 超越经典的强一致性、最终一致性，探讨因果一致性、顺序一致性、线性一致性在不同业务场景下的适用性与实现复杂度。 分布式事务的解决方案深探： 详细对比Paxos、Raft协议在领导者选举、日志复制中的差异。深入分析两阶段提交（2PC）、三阶段提交（3PC）以及Saga模式在微服务架构下的事务补偿机制。 共识机制的最新进展： 引入拜占庭容错（BFT）算法在私有/联盟链中的应用，及其对传统分布式系统容错能力的提升。 第五章：数据库的范式革命与新数据模型 关系型数据库的垂直扩展瓶颈与水平分片的挑战： 探讨数据库分片（Sharding）策略的选择（如Hash、Range、Directory Based）及其带来的数据热点问题和跨片事务的复杂性。 NoSQL的内在分工： 细致区分键值存储（Redis的内存模型）、文档数据库（MongoDB的BSON结构）、列式存储（Cassandra的SSTable设计）各自的数据访问模式和适用场景。 时序与图数据库的核心索引技术： 分析时序数据的特殊压缩算法（如Delta-of-Delta编码），以及图数据库中基于邻接列表和邻接矩阵的遍历优化算法。 第六章：高效能计算与数据流处理 内存计算与缓存局部性优化： 分析数据结构对CPU缓存行填充效率的影响。探讨如何通过数据紧凑存储（Struct of Arrays vs. Array of Structs）最大化缓存命中率。 大规模并行处理（MPP）框架的演进： 剖析MapReduce的局限性，重点研究Spark的DAG执行引擎、弹性分布式数据集（RDD）与DataFrame的优化策略，及其在Stage划分和Task调度上的精妙设计。 流处理的精确语义： 深入探讨Flink等流处理框架如何实现“Exactly-Once”保证，包括状态管理、检查点（Checkpointing）机制和时间窗口（Windowing）的精确对齐技术。 --- 第三部分：智能的涌现——算法、学习与交互的前沿领域 本部分探讨计算能力如何驱动智能系统的构建，侧重于前沿算法的设计、优化以及人机交互的未来形态。 第七章：深度学习的工程化与可解释性 现代神经网络的优化器深入剖析： 不仅限于Adam，深入探讨其自适应学习率的数学基础，以及动量（Momentum）和二阶优化方法的实际效果对比。 模型压缩与边缘计算部署： 详述量化（Quantization）、剪枝（Pruning）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）在保持模型性能前提下，减小模型体积和推理延迟的技术细节。 可解释人工智能（XAI）的量化工具： 严格分析LIME、SHAP等方法的局限性，并探讨基于注意力机制（Attention Mechanism）的内在可解释性。 第八章：计算安全与隐私保护的前沿对抗 同态加密（Homomorphic Encryption）的实践障碍： 探讨BFV/CKKS方案的底层环学习误差（RLWE）问题，以及其在实际计算开销上的性能瓶颈。 差分隐私（Differential Privacy）的理论界限： 深入分析$epsilon$和$delta$参数对数据效用和隐私保护程度的权衡，以及在机器学习训练过程中的应用模型（如DP-SGD）。 零知识证明（ZKP）的算术化表达： 重点解析SNARKs/STARKs如何将计算复杂性转化为证明的简洁性，及其在去中心化身份验证中的应用潜力。 第九章：人机交互的具身智能与多模态融合 具身智能体的感知与决策循环： 探讨传感器数据融合（LiDAR, 视觉, 惯性测量单元）在构建实时环境模型中的滤波技术（如扩展卡尔曼滤波）。 自然语言理解（NLU）的深层语义捕获： 分析Transformer架构中自注意力机制如何建模长距离依赖，以及大型语言模型（LLM）在推理（Inference）阶段的加速技术（如KV Cache管理）。 新型计算界面的架构： 展望脑机接口（BCI）数据解码的信号处理方法，以及增强现实（AR）中对空间计算和实时三维重建的需求。 --- 总结与展望： 本书将系统地展示驱动信息世界的底层动力学，引导读者从“如何使用工具”跃升至“如何设计和重构工具”，为应对未来技术范式的重大转变打下坚实的理论与实践基础。它是一份对现代计算机科学体系的深度解剖报告，而非肤浅的操作手册。

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我是一名资深的市场营销人员，因为工作需要，总觉得掌握一些数据处理和自动化工具能大大提升效率，但市面上那些号称“速成”的IT书籍，要么过于理论化，要么就是侧重于某个特定软件的“按钮操作说明书”，根本无法建立起系统的知识框架。《数据分析实战指南：从Excel到Python》这本书，恰恰填补了这个空白。它非常注重“用”和“为什么用”的结合。在介绍每一种分析方法时，作者都会先抛出一个实际的工作场景问题，比如“如何快速筛选出过去三个月复购率最高的客户群体”，然后才开始介绍解决这个问题的工具和对应的编程实现。这种以终为始的教学方法，极大地激发了我的学习动力，因为我能清晰地看到我学到的知识如何马上转化为生产力。书中对Python库Pandas的介绍尤其精彩，作者并没有直接跳入复杂的API调用，而是先用非常直观的表格操作来类比DataFrame的结构，让我这个非科班出身的人也能迅速理解其核心思想。更难得的是，它对数据清洗和预处理的篇幅占据了相当大的比重，这恰恰是实际工作中耗时最长、也最容易出错的环节。作者非常坦诚地指出“Garbage in, garbage out”的道理，并提供了大量实用的小技巧来处理缺失值、异常值等棘手问题。这本书的价值不在于教你写出多么优雅的代码，而在于教你如何用技术手段，真正解决商业问题。

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说实话，我是一个对电子产品有着极高要求的人，但对内部构造却一无所知，每次设备出点小毛病就只能乖乖送修，心里总觉得被动。《拆解一切：电子产品维护与升级的艺术》这本书，简直是我的救星！我原本以为这种涉及硬件和电路的书籍，必然充满了晦涩难懂的专业术语和复杂的电路图，光是看着那些密密麻麻的元件符号就头大。然而，这本书的视角非常独特，它采取了“解构主义”的教学方式。每一章都针对一个具体的电子产品类别——从入门级的机械键盘到相对复杂的笔记本电脑主板——进行彻底的拆解分析。作者的文字功底极佳，他不仅告诉你“这个零件叫什么”，更深入地解释了“这个零件在这里的作用是什么，它为什么是这个形状/材质”。比如，在讲解散热系统时，他不仅提到了热管的工作原理，还结合不同CPU的功耗，对比了单热管和多热管阵列的效率差异，让我对“好电脑”的标准有了更深层次的理解。书中大量的实拍高清照片，配合着清晰的标注，简直是手把手的指导手册。特别是关于ESD（静电放电）防护和工具使用的章节，非常细致入微，让我这个曾经因为拆机弄坏过东西的“罪人”感到非常受用，瞬间提升了操作的自信心。这本书让我从一个纯粹的消费者，变成了一个有能力维护和优化自己设备的“半个极客”。

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我最近在尝试进行一些家庭园艺的DIY项目，但因为缺乏专业的植物学知识，经常因为浇水过多或光照不足而导致植物枯萎，非常令人沮丧。《家庭园艺的科学与艺术：从土壤到开花》这本书，提供了一种非常系统且科学的指导。它与其他园艺书不同，它不是简单地告诉你“月季需要多大盆”，而是深入浅出地解释了植物生长的基本生理机制。比如，书中有一章专门详细讲解了土壤的“质地”和“结构”对根系呼吸和养分吸收的影响，配有不同土壤颗粒的微观示意图，让我明白了为什么沙土和粘土的养护方法要截然不同。作者的语言风格非常严谨却不失亲切，她总能将复杂的化学过程（比如氮磷钾的循环）转化为易于理解的比喻。我尤其欣赏它对“光合作用的优化”这一章节的讲解，它不只是说“多晒太阳”，而是教会我如何根据不同植物叶片颜色的深浅、形状的差异，来判断它们对光照强度和时长的具体需求，这使得我的养护工作从“碰运气”升级到了“精准控制”。此外，书中关于病虫害的章节，不仅提供了化学防治方案，更重点强调了生态平衡和物理防治的重要性，引导我建立一个更可持续的家庭小生态系统。这本书不仅是工具书，更像是一本植物学的入门教材，让我对生命力的运作有了更深的敬畏。

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这本《零基础学编程》简直是为我这种对代码一窍不通的“小白”量身定做的！我一直觉得编程这玩意儿高深莫测，是那些数学天才的专属领域，但这本书彻底颠覆了我的认知。它的叙事方式非常平易近人，不是那种冷冰冰的教科书腔调，更像是身边一个耐心的大神在手把手教你。开篇并没有直接抛出复杂的概念，而是从“为什么我们要学编程”这个最基础的问题入手，用生动的例子阐述了编程思维的重要性，让我还没接触到代码，就已经对接下来的学习充满了期待。书中对变量、数据类型这些核心概念的讲解，简直是化繁为简的大师手笔。比如，它用“贴标签的盒子”来比喻变量，一下子就形象具体了，我脑海里马上就有了画面感，不再觉得那些抽象的术语难以捉摸。而且，作者似乎非常理解初学者的困惑点，每当讲到一个新的知识点后，都会立刻跟进一个非常贴近生活的小练习，保证你不会因为没跟上节奏而掉队。我特别喜欢它对逻辑结构的梳理，那种层层递进的讲解方式，让我感觉自己不是在死记硬背语法，而是在学习一种全新的思考方式。书中的排版也非常友好，大量的图示和代码块配色清晰，阅读起来毫无压力，即便是晚上对着屏幕看久了，眼睛也不容易疲劳。这本书给我的感觉是，它真的在努力降低学习的门槛，而不是炫耀作者的学识。

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我是一位资深的文学爱好者，平常阅读的都是小说、散文这类叙事性强的作品，对于历史书籍一直抱有敬而远之的态度，总觉得它们过于枯燥，充满了年代的尘埃和堆砌的人名地名。《图说世界简史：文明的脉络与交汇》这本书，完全打破了我的偏见。它最大的亮点在于其无与伦比的视觉呈现和叙事节奏的把控。作者似乎深谙叙事的力量，他没有试图包罗万象，而是像一位高明的导演，精准地抓住了人类文明史上的几个关键转折点——农业革命、文字的诞生、轴心时代的思想碰撞、工业革命的浪潮——然后围绕这些核心事件展开叙述。每当介绍一个重要的历史时期或地理区域时，书中都会穿插大量精美的地图、复原图和艺术品的高清图片。这些视觉元素并非简单的插图，而是与文字内容紧密结合，互相印证。例如，讲到丝绸之路的贸易路线时，地图上不仅标出了路线，还用不同颜色标注了主要输出物和文化影响的范围，这种多维度的信息叠加，让抽象的地理概念变得触手可及。而且，作者在处理不同文明之间的关系时，避免了“谁优谁劣”的简单判断，而是着重强调了文化间的“借用”与“融合”，这让阅读过程充满了启发性，让我看到了历史发展的复杂性和内在逻辑。这本书的阅读体验，更像是在欣赏一部制作精良的史诗纪录片。

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