Data Communications & Networking

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出版者:Mcgraw Hill Higher Education
作者:Forouzan; Behrouz
出品人:
页数:973
译者:
出版时间:2004
价格:0
装帧:Paperback
isbn号码:9780070584082
丛书系列:
图书标签:
  • 数据通信
  • 计算机网络
  • 网络技术
  • TCP/IP
  • 网络协议
  • 数据传输
  • 网络安全
  • 通信原理
  • 网络工程
  • 网络架构
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具体描述

好的,以下是一本名为《The Algorithmic Revolution: Navigating the New Landscape of Computation》的图书简介,内容详尽,不涉及《Data Communications & Networking》中的知识点: --- 《算法的革命:驾驭计算的新格局》 (The Algorithmic Revolution: Navigating the New Landscape of Computation) 作者: [此处留空,或可想象一位资深计算理论家/社会学家] 页数: 约 680 页 装帧: 精装,附录收录关键数学推导与案例研究 定价: [此处留空] --- 内容概述 在信息时代迈入“智能时代”的浪潮中,我们正目睹一场深刻的范式转变——算法不再仅仅是解决特定问题的工具,它们已然成为塑造社会结构、经济运行乃至个体决策核心驱动力。本书《算法的革命:驾驭计算的新格局》并非一本传统的计算机科学教科书,它是一部深入剖析当代算法生态系统复杂性、影响及其伦理困境的里程碑式著作。 本书的写作旨在超越对特定编程语言或硬件架构的描述,聚焦于算法思维的本质、复杂性理论的现代应用,以及这些理论如何在机器学习、优化决策和大规模自动化系统中具象化。我们探讨的是驱动现代世界的“隐形引擎”——那些关于效率、偏见、可解释性和鲁棒性的深刻计算哲学。 第一部分:算法的哲学根基与理论演进 本书的开篇,致力于重建读者对“算法”这一概念的理解,将其置于计算理论的历史长河中。我们追溯了图灵机模型对现代计算范式的奠基作用,但随即转向更具实用性和挑战性的领域。 第一章:从可计算性到不可判定性:理论的边界 深入探讨了递归函数理论和邱奇-图灵论题的局限性。重点分析了停机问题在现实系统设计中的体现,例如在无限循环的优化路径中,如何通过启发式方法而非纯粹的判定来推进。这一章将算法的探索置于理论的“悬崖边”,强调了不完美信息和有限资源下的决策艺术。 第二章:计算复杂性理论的现代重构 对 P、NP、NP-完全等核心概念进行了细致入微的梳理,但核心关注点在于后“大数据”时代的复杂性分类。探讨了随机化算法在多项式时间内的突破,以及近似算法(Approximation Algorithms)在无法获得精确解时的重要性。特别关注了量子计算对现有复杂性层级可能产生的颠覆性影响,即便当前的实用性尚存争议,但其理论意义对未来算法设计者至关重要。 第三章:优化理论的回归与扩展:从线性规划到非凸函数 本章重点剖析优化技术在现代计算中的核心地位。详细阐述了线性规划(LP)和整数规划(IP)在资源分配中的经典应用,但随后将笔锋转向了深度学习等领域常见的非凸优化问题。讨论了梯度下降法的局限性、鞍点的识别,以及更精细的全局优化策略,如模拟退火和遗传算法的迭代改进。 第二部分:算法驱动的智能系统:结构与实现 本书的中间部分,将理论框架投射到当代最前沿的智能系统中,解析驱动这些系统的核心算法机制。 第四章:机器学习的算法核心:模型、损失与梯度 本章将机器学习视为一种强大的函数逼近和模式识别算法集合。详细拆解了决策树、支持向量机(SVM)的理论构建,但重点聚焦于深度神经网络的优化过程。解释了反向传播算法的精确数学机制,以及不同激活函数如何影响梯度的流动和学习的效率。探讨了正则化技术(如 L1/L2 和 Dropout)作为一种旨在提升泛化能力的“结构化偏见”算法。 第五章:生成模型与信息压缩的算法悖论 探讨了变分自编码器(VAE)和生成对抗网络(GAN)背后的统计推断和信息论基础。重点分析了如何通过优化一个复杂的目标函数(如最小化 Kullback-Leibler 散度或纳什均衡的迭代逼近)来生成看似真实的数据样本。这一章强调了信息论在量化数据复杂度和模型表达能力中的作用。 第六章:图算法与复杂系统的建模 虽然没有直接涉及网络通信,但本章着重于图论在社会网络分析、推荐系统和物流优化中的应用。深入解析了最短路径算法(如 Dijkstra 和 A 算法的变体)、PageRank 等中心性度量算法的计算细节,以及如何利用图嵌入技术将高维稀疏图结构转化为可计算的向量表示。 第三部分:算法的社会影响与治理挑战 本书的后半部分,转向探讨算法在社会中扮演的角色,及其带来的深刻伦理、公平性和可解释性挑战。这是本书区别于纯技术论著的关键所在。 第七章:偏见在算法中的内化与放大 本章的核心议题是算法公平性。我们分析了训练数据中的历史偏见如何通过最小化误差函数被算法吸收、固化,并可能在决策系统中被放大。引入了不同的公平性定义(如群体平等、个体平等)以及它们在计算上往往相互冲突的现实。探讨了解耦表征学习等前沿技术试图解决这一问题的尝试。 第八章:可解释性(XAI):从“黑箱”到透明度的计算途径 随着算法复杂性的增加,理解其决策过程的需求变得迫切。本章详细考察了多类可解释性技术:模型无关的方法(如 LIME、SHAP 值)的数学基础,以及模型内在的(如注意力机制)如何提供洞察。讨论了权衡模型性能与可解释性之间的内在张力。 第九章:算法的鲁棒性与对抗性攻击 评估了现代智能系统在面对恶意输入时的脆弱性。详细阐述了对抗性样本的生成原理,即通过微小、人眼难以察觉的扰动,如何导致高置信度的错误分类。讨论了提高模型鲁棒性的防御性训练算法(如对抗性训练)的有效性和计算成本。 第十章:治理、监管与算法的未来伦理 收官之章,探讨了算法治理的必要性。从计算伦理学的角度,分析了责任归属、算法审计的标准制定,以及如何在鼓励技术创新的同时,建立起有效的监管框架。本书总结道,驾驭算法的革命,需要的不仅是更快的芯片和更复杂的模型,更需要对算法内在逻辑的深刻理解与审慎的社会责任感。 --- 目标读者 本书面向对计算理论、人工智能的社会影响、复杂系统管理及技术伦理学感兴趣的专业人士、高级学生、政策制定者及技术管理者。它要求读者具备扎实的离散数学和基础线性代数知识,但无需深厚的编程经验,重点在于理解算法的设计哲学和决策机制。

作者简介

目录信息

读后感

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基本概念讲解的很清楚;基本上都是介绍性的描述,没有什么深入的地方;对初学者来说非常适合。 需要说明的是,这本书很厚,字很小,不太适合通读。我觉得可以把它当成字典用,遇到某些名词或者术语搞不清楚的时候,就到了它发挥作用的时候了:)

评分

在看本书之前,看了Tanenbaum的《计算机网络》第五版,但是感觉不具备某些基础知识,省略的地方多有不明,因此选择了这本书,简直是对症下药,各种各样的概念解释简明扼要,通篇没有任何的废话。 虽说瑕不掩瑜,但是还是发现不少翻译中的错误,比如原书第四版中译本(机械工业...  

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基本概念讲解的很清楚;基本上都是介绍性的描述,没有什么深入的地方;对初学者来说非常适合。 需要说明的是,这本书很厚,字很小,不太适合通读。我觉得可以把它当成字典用,遇到某些名词或者术语搞不清楚的时候,就到了它发挥作用的时候了:)

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基本概念讲解的很清楚;基本上都是介绍性的描述,没有什么深入的地方;对初学者来说非常适合。 需要说明的是,这本书很厚,字很小,不太适合通读。我觉得可以把它当成字典用,遇到某些名词或者术语搞不清楚的时候,就到了它发挥作用的时候了:)

评分

在看本书之前,看了Tanenbaum的《计算机网络》第五版,但是感觉不具备某些基础知识,省略的地方多有不明,因此选择了这本书,简直是对症下药,各种各样的概念解释简明扼要,通篇没有任何的废话。 虽说瑕不掩瑜,但是还是发现不少翻译中的错误,比如原书第四版中译本(机械工业...  

用户评价

评分

这本书最让我印象深刻的创新点,在于它对新兴技术如软件定义网络(SDN)和网络功能虚拟化(NFV)的处理方式。很多同类的经典教材在介绍这些前沿概念时,往往只是蜻蜓点水,用几页的内容草草了事,试图用过时的框架去套用新的范式,结果往往是语焉不详,让人更加困惑。然而,这本书却花了大量的篇幅,构建了一个全新的分析框架来解构这些技术,它没有急于给出标准化的解决方案,而是首先深入剖析了传统网络架构的瓶颈,然后极其细腻地展示了控制平面与数据平面分离的内在逻辑和哲学意义。作者甚至引入了更偏向于分布式系统和复杂系统理论的视角来探讨这些架构的稳定性和可扩展性,这一点让我感到非常惊喜。这使得我对这些前沿领域的认知不再是零散的知识点堆砌,而是形成了一个有机的、能够自我延伸的知识体系,这是其他任何资料都无法提供的深度和前瞻性。

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这本书的装帧设计真是让人眼前一亮,封面那种深邃的蓝色调,配上简洁有力的白色字体,立刻就营造出一种专业而沉稳的氛围。拿到手里,分量十足,纸张的质感也非常棒,摸起来光滑细腻,印刷的油墨清晰度极高,即便是最细小的图表和公式,也显得锐利分明,这对于需要反复查阅和精读的技术书籍来说,简直是太重要了。我特别欣赏作者在版式设计上的用心,大量的留白让密集的专业术语看起来不那么压抑,阅读起来的舒适度大大提升。而且,书的装订非常结实,即使我经常需要把它摊平放在桌面上进行对照阅读,书脊也没有出现任何松动的迹象,感觉这本书可以陪伴我度过很长一段学习生涯。内页的插图,尤其是那些复杂的协议栈流程图和网络拓扑结构图,简直是艺术品级别的清晰,每一个节点、每一个箭头都标注得一丝不苟,帮助我迅速定位和理解抽象的概念。这种对细节的极致追求,让这本书不仅仅是一本工具书,更像是一件精美的工艺品,每次翻开都让人心情愉悦,充满了学习的动力。

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我花了整整一周的时间,才勉强啃完了前三章,坦率地说,这本书的入门难度远超我的预期,它绝不是那种能让你在咖啡馆里轻松翻阅的休闲读物。作者的叙述风格极其严谨,几乎没有使用任何可以称得上是“轻松诙谐”的语言来过渡,每一个论断都建立在坚实的理论基础之上,引经据典的引用和脚注多到让人目不暇接。特别是关于物理层传输介质特性的那几页,作者深入到了电磁波传播的傅里叶分析层面,每一个数学推导都步步为营,没有一处跳跃,这对于我这种偏向应用层理解的读者来说,简直是一场“硬仗”。我不得不经常停下来,拿出我的高等数学和线性代数参考书进行回顾,才能勉强跟上作者的思路。这种近乎教科书式的深度挖掘,虽然耗费了大量精力,但一旦理解了其中的逻辑链条,那种豁然开朗的成就感是无与伦比的,它强迫你从根本上去理解“为什么”是这样,而不是仅仅记住“是什么”。

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对于那些希望快速“入门”网络技术的人来说,我必须得说,这本书可能不太适合作为你的第一本教材,它更像是为那些已经掌握了基础OSI七层模型和TCP/IP协议栈基本概念的进阶学习者准备的“升级包”。它的叙事节奏是稳健而宏大的,侧重点在于构建一个全局的、结构化的理解体系,而不是针对特定厂商的配置手册。如果你期待的是“如何配置Cisco路由器”的速查手册,那么你会很快感到沮丧,因为它几乎不涉及任何具体的命令行操作。这本书的价值在于塑造你的“网络思维”——让你能够像网络架构师一样思考问题的根源,预见潜在的性能瓶颈,并从底层原理出发设计出更健壮的拓扑。在我看来,如果能把这本书的内容完全消化吸收,那么你在任何涉及网络架构、性能优化和故障诊断的讨论中,都能自信地提出具有洞察力的见解,这是一种思维层面的质变,而非简单的技能增加。

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从实际操作层面上讲,这本书的配套资源简直是“物超所值”的宝藏。我指的是它官网上提供的那些仿真实验指导和代码片段。很多技术书籍只停留在理论层面,读者读完后依旧不知道如何下手去搭建一个实际的环境。但这本书的作者显然深谙教学之道,他们为每一个核心协议(比如BGP的路由选优过程、拥塞控制算法的迭代变化)都提供了基于特定仿真工具的详细脚本和步骤解析。我跟着教程,成功地在本地构建了一个小型多协议网络环境,并亲手观察了TTL值是如何影响数据包的生命周期的,以及TCP慢启动窗口是如何动态调整的。这种“动手做中学”的模式,极大地巩固了书本上的抽象知识。它让我真切地体会到了网络数据包在不同层次之间是如何交互、协作和“挣扎”的,这种实践经验的积累,比单纯阅读文字要高效百倍。

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