大学计算机应用基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:333

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出版时间:2009-9

价格:35.00元

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isbn号码:9787300112916

丛书系列:

图书标签:

• 计算机基础
• 大学教材
• 应用基础
• 计算机应用
• 高等教育
• 信息技术
• 办公软件
• 编程入门
• 基础知识
• 实践操作

好的，这是一份关于其他计算机类图书的详细简介，这些内容与《大学计算机应用基础》的常规主题（如操作系统基础、办公软件应用、计算机网络入门等）有所区别，旨在提供更专业、更深入或特定领域的信息。 --- 图书系列导览：探寻信息技术前沿与深度应用 本导览介绍的系列图书，旨在为拥有一定计算机基础知识，并渴望在特定领域进行深入学习和实践的读者提供高阶指引。这些书籍不再聚焦于通识性的应用操作或基础概念的初次接触，而是深入钻研计算科学的核心理论、前沿技术框架以及特定行业中的复杂应用。 --- 卷一：高性能计算与并行编程架构 书名：《现代并行计算模型与CUDA编程实践》 内容聚焦： 本书是为深入理解如何利用多核处理器、GPU集群乃至超级计算机资源进行大规模数据处理和复杂模型计算的专业人士量身打造。它超越了操作系统层面对并发处理的简单描述，直接深入到硬件架构层面。 核心章节解析： 1. 并行性理论基础与拓扑结构： 详细阐述了指令级并行（ILP）、数据级并行（DLP）和任务级并行（TLP）的理论边界。重点分析了共享内存架构（如OpenMP模型下的Thread-Level Parallelism）与分布式内存架构（如MPI标准）的异同、同步机制（如原子操作、内存屏障）的底层实现及其性能影响。 2. GPU计算范式与CUDA生态系统： 本卷用大量篇幅解析了NVIDIA CUDA编程模型。读者将学习如何将传统串行算法分解为适合在数千个CUDA核心上同时执行的线程、块和网格结构。内容涵盖内存层次结构（全局内存、共享内存、常量内存、纹理内存）的优化策略，例如如何通过Bank Conflict规避实现内存访问的高效合并。 3. 异构系统优化与性能调优： 探讨了如何使用NVIDIA Nsight Profiler等工具对代码进行精确分析。内容包括延迟隐藏技术、数据传输开销最小化、流（Stream）的使用以实现计算与I/O的重叠，以及针对特定科学计算（如有限元分析、分子动力学模拟）的算法重构技巧。 4. 未来趋势：OpenCL与异构计算的统一接口： 简要介绍了OpenCL作为跨平台并行计算框架的优势，并对比了它与CUDA在不同硬件平台上的编程体验与性能权衡。 目标读者： 科学计算研究人员、高性能计算工程师、需要处理PB级数据分析的开发者。 --- 卷二：数据库系统的深度内核与事务处理 书名：《关系型数据库内核：事务、恢复与查询优化深度解析》 内容聚焦： 本书旨在揭示主流关系型数据库管理系统（RDBMS）内部是如何管理数据、确保一致性并高效执行复杂查询的“黑箱”机制。它假设读者已经掌握SQL语言和基本的关系代数，目标是理解其背后的系统工程学。 核心章节解析： 1. 数据存储与索引结构： 深入研究B+树（包括其变种如B树和WAL-optimized B-trees）在磁盘I/O优化中的作用。探讨了散列索引、全文索引以及时空索引的实现原理，以及它们在特定查询场景下的性能对比。 2. ACID特性与并发控制： 详尽剖析了事务的四个基本特性，重点放在“隔离性”的实现上。对比了基于锁的并发控制（两阶段锁定2PL、严格2PL）、无锁/乐观并发控制（OCC）以及多版本并发控制（MVCC，如PostgreSQL和Oracle中的实现）的机制、死锁检测与预防算法。 3. 日志系统与容错恢复： 全面解析了Write-Ahead Logging (WAL) 的机制。内容包括日志记录的格式、检查点（Checkpoint）的触发条件、以及系统崩溃后如何利用前滚（Redo）和回滚（Undo）操作来保证数据的一致性和持久性。 4. 查询优化器的工作流： 这是本书的难点与重点。细致讲解了关系代数表达式的转换、查询树的生成、统计信息的收集与使用（如直方图、基数估算），以及代价模型（Cost Model）如何指导查询优化器选择最优的连接顺序（Join Ordering）和执行计划。 目标读者： 数据库管理员（DBA）、后端架构师、需要进行数据库内核定制或深度优化的专业人士。 --- 卷三：人工智能安全与对抗性机器学习 书名：《深度学习模型的可解释性、鲁棒性与对抗性攻击防御》 内容聚焦： 随着深度学习模型在关键决策领域的应用日益广泛，其内在的脆弱性和可解释性问题成为亟待解决的工程和伦理挑战。本书聚焦于AI系统的安全边界，而非模型本身的训练技巧。 核心章节解析： 1. 模型可解释性（XAI）技术： 区分了内在可解释性（如浅层模型）和事后解释方法。详细介绍LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）和SHAP（SHapley Additive exPlanations）的数学基础及其在复杂的卷积神经网络（CNN）和Transformer模型中的应用局限性。 2. 对抗性样本生成原理： 系统化介绍如何通过微小的、人眼难以察觉的扰动来误导高精度模型。深入分析了FGSM（Fast Gradient Sign Method）、PGD（Projected Gradient Descent）等白盒攻击方法，并探讨了黑盒攻击（如迁移性攻击）的策略。 3. 模型鲁棒性增强： 重点讲解防御机制。内容包括对抗性训练（Adversarial Training）的实施细节、梯度掩码（Gradient Masking）技术、输入净化（Input Sanitization）方法，以及如何构建能抵抗梯度估计攻击的防御网络。 4. 隐私保护与联邦学习安全： 探讨了机器学习模型在数据共享和模型聚合过程中面临的隐私泄露风险（如成员推断攻击）。介绍了差分隐私（Differential Privacy）在模型训练中的集成方法，以及联邦学习（Federated Learning）中抵抗恶意参与者的安全机制。 目标读者： 机器学习安全研究员、需要部署高风险AI系统的行业专家、专注于模型验证与合规性的工程师。 --- 卷四：网络协议栈的底层设计与流量工程 书名：《TCP/IP协议栈的内核实现与拥塞控制算法精研》 内容聚焦： 本书不满足于OSI七层模型的概念性理解，而是深入Linux内核或类似操作系统中网络协议栈的具体数据结构、系统调用映射以及核心算法的C语言实现逻辑。 核心章节解析： 1. 套接字（Socket）接口与系统调用： 详细描述了`socket()`, `bind()`, `listen()`, `accept()`, `sendto()`等系统调用在用户空间如何与内核中的`struct sock`等核心结构体进行交互。分析了I/O复用机制（如epoll, kqueue）相对于传统select/poll在性能上的优势及其实现原理。 2. TCP/IP的内核数据结构： 剖析了数据包在内核中从网络接口卡（NIC）到用户空间的过程中经历的缓冲区管理（`sk_buff`结构）和路由查找过程。重点讲解ARP/NDP缓存、路由表的动态维护机制。 3. 拥塞控制算法的演进与调优： 聚焦于现代TCP拥塞控制。对比了Reno、NewReno、CUBIC（Linux主流）以及BBR（Bottleneck Bandwidth and RTT）算法的设计思想。分析了它们如何通过窗口管理（CWND/SSTHRESH）来感知网络瓶颈，并探讨了如何针对高带宽延迟网络（HLN）进行参数调整。 4. 网络虚拟化与软件定义网络（SDN）： 介绍了VXLAN/NVGRE等隧道技术在二层扩展中的应用，以及OpenFlow协议在解耦控制面与数据面中的核心作用。分析了内核中eBPF技术在网络数据包路径中注入自定义逻辑的可能性和应用场景。 目标读者： 网络工程师、系统程序员、需要进行网络性能调优和开发定制化网络功能的专家。

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