计算机应用基础实践教程 (平装) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:华东师范大学出版社

作者:

出品人:

页数:244 页

译者:

出版时间:2003年9月1日

价格:28.0

装帧:平装

isbn号码:9787561734018

丛书系列:

图书标签:

• TP3计算技术、计算机技术
• 计算机应用基础
• 计算机基础
• 办公软件
• 实践教程
• 入门
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• 教材
• 技能提升
• 数媒
• 学习

《数字时代的数据奥秘：信息处理与智能系统前沿探索》 书籍简介 一、 概览与定位：驾驭信息洪流，构建未来基础 本书并非传统意义上的基础操作指南，而是致力于为读者提供一个宏大而深入的视角，审视当代信息技术（IT）如何渗透、重塑并驱动着社会、经济乃至个人生活的方方面面。我们正处于一个由数据驱动的时代，信息不再仅仅是知识的载体，它本身就是一种核心生产力与战略资源。《数字时代的数据奥秘：信息处理与智能系统前沿探索》旨在超越对单一软件工具的讲解，聚焦于支撑整个数字世界的底层逻辑、新兴范式以及未来的发展趋势。 本书的读者群体设定为对信息技术具有深厚兴趣，渴望从“使用者”跃升为“设计者”和“理解者”的专业人士、高年级本科生、研究生以及寻求系统性知识更新的行业从业者。我们假设读者对基础的计算机操作和概念已有基本认知，本书将直接切入复杂系统、核心算法、架构设计与伦理规范等更具挑战性的领域。 二、 核心内容模块详解 本书内容划分为四大核心板块，层层递进，构建起一个完整的知识图谱： 第一部分：计算范式的演进与重构（The Evolution of Computational Paradigms） 本部分着重分析了计算思维如何从冯·诺依曼结构走向分布式、并行化乃至量子化的新阶段。 1. 并行计算与集群架构深度解析： 详细阐述了从多核处理器到大规模数据中心（HPC）的演进路径。重点分析了MapReduce、Spark等大数据处理框架背后的并行计算模型，探讨了负载均衡、任务调度和容错机制在现代高性能计算中的实现细节。不同于介绍具体软件的界面，我们深入探究了这些框架如何通过算法设计有效利用硬件资源。 2. 云计算的深度架构分析： 剖析IaaS、PaaS、SaaS背后的虚拟化技术（如KVM, Docker, Kubernetes）如何实现资源的抽象、隔离与弹性伸缩。本书将对比分析公有云、私有云和混合云的适用场景，重点分析容器化技术在微服务架构中的关键作用及其对持续集成/持续部署（CI/CD）流程的优化。 3. 异构计算与专业加速器： 探讨GPU、FPGA以及专用AI芯片（ASIC）如何改变传统CPU在特定计算任务中的主导地位。内容涵盖CUDA/OpenCL编程模型，以及如何针对深度学习、图形渲染等任务进行硬件层面的优化。 第二部分：数据科学的基石与治理（Foundations of Data Science and Governance） 本部分聚焦于数据本身的价值提取、处理流程以及伴随而来的治理挑战。 1. 大规模数据存储与管理系统： 区别于传统关系型数据库（RDBMS）的理论，本书深入讲解了NoSQL数据库（如键值存储、文档数据库、图数据库）的设计哲学、适用场景及CAP理论的实际权衡。同时，对数据湖（Data Lake）与数据仓库（Data Warehouse）的架构差异及ETL/ELT流程进行了详尽的对比分析。 2. 数据挖掘的高级算法与模型评估： 涵盖了超越基础回归分析的复杂算法，如聚类分析（DBSCAN, 谱聚类）、关联规则学习（Apriori的改进算法）以及时间序列预测模型（ARIMA, LSTM基础）。重点强调了模型可解释性（XAI）和偏差/方差的权衡在实际应用中的重要性。 3. 数据质量、隐私与合规性： 这是一个至关重要的章节，探讨了数据生命周期中的质量保证（清洗、标准化、去噪）技术。同时，详细分析了GDPR、CCPA等全球数据隐私法规对数据处理流程的约束，以及同态加密、差分隐私等前沿技术在保障数据安全和合规性方面的应用。 第三部分：智能系统的核心驱动力——人工智能前沿（Frontiers of Artificial Intelligence） 本部分不满足于介绍AI的表面应用，而是深入其理论核心和最新的研究热点。 1. 深度学习的理论深度剖析： 系统梳理了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）的数学基础，并详细介绍Transformer架构及其在自然语言处理（NLP）中的革命性影响。对损失函数、优化器（如AdamW）的选择与调整策略进行了深入探讨。 2. 强化学习（RL）的决策机制： 阐述了马尔可夫决策过程（MDPs）的基本原理，详细讲解了Q-Learning、SARSA以及深度强化学习（DQN, A2C, PPO）的核心算法流程，并分析了其在机器人控制和复杂系统优化中的应用挑战。 3. 生成式模型与多模态融合： 重点介绍扩散模型（Diffusion Models）与生成对抗网络（GANs）的最新进展，分析它们在内容创作和数据合成中的潜力。同时，探讨如何将视觉、文本和音频信息进行有效融合（多模态学习）以构建更具泛化能力的智能体。 第四部分：信息安全的网络化防御与未来（Networking Security and Future Infrastructure） 本部分将计算与网络安全结合，关注支撑数字世界的隐形基础设施的可靠性。 1. 网络协议栈的深层剖析与安全加固： 突破TCP/IP模型的表面介绍，深入分析三次握手/四次挥手背后的状态管理、拥塞控制算法（如BBR）的工作原理。重点讲解了OSI七层模型中每一层的常见攻击向量（如ARP欺骗、DNS劫持、中间人攻击）及其防御措施。 2. 现代加密学与区块链技术： 详述了对称加密（AES）与非对称加密（RSA, ECC）的数学原理、密钥管理流程。对公钥基础设施（PKI）的运作进行了详细解释。同时，本书深入区块链的共识机制（PoW, PoS），探讨其在分布式账本技术（DLT）中的安全性和不可篡改性基础。 3. 零信任架构（ZTA）与DevSecOps： 介绍传统基于边界的安全模型是如何被云环境和移动办公所瓦解的。重点阐述零信任理念的核心原则——“永不信任，始终验证”，以及DevSecOps理念如何将安全测试左移，嵌入到软件开发的全生命周期中，确保基础设施的健壮性。 三、 教学特色与实践导向 本书避免了繁琐的界面截图和初级软件操作步骤，而是专注于概念的深度理解、算法的逻辑推导和系统架构的对比分析。每章节末尾均附有“架构挑战”或“前沿思辨”环节，引导读者思考特定技术在未来可能面临的瓶颈或伦理困境。内容高度融合了学术界的最新研究成果和业界领先企业的实践经验，力求为读者构建一个坚实的、面向未来的信息技术知识体系框架。

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