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出版者:

作者:Kent, Allen

出品人:

页数:372

译者:

出版时间:1999-8

价格:$ 350.24

装帧:

isbn号码:9780824722944

丛书系列:

图书标签:

• 计算机科学
• 计算机技术
• 百科全书
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计算机科学与技术百科全书 一部全面、权威、深入的计算机科学与技术领域参考巨著 导言：数字时代的基石 在信息技术以前所未有的速度推动社会变革的今天，《计算机科学与技术百科全书》应运而生，旨在为全球学者、研究人员、工程师、学生乃至技术爱好者提供一个结构清晰、内容详尽、检索便捷的知识宝库。本书汇集了计算机科学与技术领域自早期理论萌芽到前沿创新实践的全部核心知识体系，是理解和掌握这一复杂学科的必备工具书。 编纂理念与范围界定 本百科全书的编纂遵循“广度与深度并重，历史与未来相融”的原则。我们力求覆盖计算机科学与技术领域所有关键分支，确保内容的权威性、准确性和时效性。 一、 计算机科学理论基础 (Foundational Theory) 本卷深入探讨了计算机科学的数学与逻辑根基，这是理解所有计算过程的先决条件： 计算理论 (Theory of Computation): 涵盖图灵机模型、可计算性理论、复杂性理论（P, NP, NPC问题）、形式语言与自动机理论（正则文法、上下文无关文法、泵引理等）。重点解析了判定性、可归约性、以及现代密码学与计算难度之间的深刻联系。 算法与数据结构 (Algorithms and Data Structures): 系统梳理了经典排序、搜索算法，高级图论算法（如最短路径、最小生成树），动态规划、贪心算法的设计范式。数据结构部分详尽阐述了线性结构（链表、栈、队列）、非线性结构（树、堆、图）以及关联式容器（哈希表、B树族）的性能分析与适用场景。 离散数学与逻辑 (Discrete Mathematics and Logic): 包含集合论、关系与函数、图论、布尔代数、命题逻辑和一阶逻辑在计算机科学中的应用，特别是逻辑编程和形式化验证的基础。 信息论与编码 (Information Theory and Coding): 探讨香农的信息度量、信源编码（霍夫曼编码、算术编码）、信道编码（纠错码，如汉明码、Reed-Solomon 码）在数据压缩和可靠传输中的作用。 二、 硬件系统与架构 (Hardware Systems and Architecture) 本卷聚焦于计算机物理实现层面，从微观电子学到宏观系统设计： 处理器设计与微架构 (Processor Design and Microarchitecture): 详述了指令集架构（ISA，如x86, ARM, RISC-V）的设计哲学。深入解析了流水线技术、超标量处理、乱序执行、分支预测、缓存层次结构（L1, L2, L3）的原理与优化，以及向量处理单元（SIMD）。 存储技术 (Storage Technologies): 全面覆盖主存储器（SRAM, DRAM技术迭代）、非易失性存储（Flash, MRAM, ReRAM）的物理机制、性能指标和文件系统接口（如NVMe）。 计算机组织与并行计算 (Computer Organization and Parallelism): 描述了总线结构、I/O子系统、内存一致性模型。重点介绍了多核处理器、多处理器系统（SMP, NUMA）的设计，以及GPU的并行架构原理。 嵌入式系统与物联网 (Embedded Systems and IoT): 讨论了专用处理器（DSP, FPGA）的应用，实时操作系统（RTOS）的调度机制，以及低功耗设计和传感器接口标准。 三、 软件工程与系统 (Software Engineering and Systems) 本卷涵盖了从需求分析到软件部署和维护的完整生命周期，以及操作系统的核心职能： 操作系统原理 (Operating System Principles): 深入讲解了进程与线程管理、并发与同步机制（锁、信号量、管程）、内存管理（分页、分段、虚拟内存、缺页中断处理）。文件系统（Journaling, CoW）和设备驱动程序接口是重要组成部分。 编程语言与编译器 (Programming Languages and Compilers): 分析了各种编程范式（面向对象、函数式、逻辑式）。详细阐述了编译器的前端（词法分析、语法分析、语义分析）和后端（中间代码生成、优化、目标代码生成）的完整流程，重点关注LLVM等现代编译框架。 软件工程方法学 (Software Engineering Methodologies): 涵盖敏捷开发（Scrum, Kanban）、DevOps 实践、需求工程、软件测试（单元测试、集成测试、性能测试）与质量保证（QA）的最新实践。 网络协议栈 (Network Protocol Stack): 详细解析 TCP/IP 协议族（IP寻址、TCP的拥塞控制与可靠性机制、UDP的应用场景），路由算法，以及应用层协议（HTTP/3, DNS, SMTP）的结构。 四、 数据管理与智能系统 (Data Management and Intelligent Systems) 随着数据爆炸式增长，本卷侧重于数据的存储、处理和知识挖掘： 数据库系统 (Database Systems): 全面覆盖关系模型（ACID特性、规范化）、事务管理、查询优化技术。同时也对NoSQL数据库（键值存储、文档型、图数据库）的架构特点、CAP理论的权衡进行了深入探讨。 人工智能基础 (Foundations of AI): 概述了人工智能的历史发展，包括搜索算法（A，Alpha-Beta剪枝）、知识表示与推理（本体论、逻辑推理机）。 机器学习 (Machine Learning): 系统介绍了监督学习、无监督学习、强化学习的数学基础。详述了回归、分类、聚类方法，以及支持向量机（SVM）、决策树、集成学习方法的原理。 深度学习 (Deep Learning): 重点解析了人工神经网络（ANN）的基本单元（神经元模型）。详细阐述了卷积神经网络（CNN）在图像处理中的应用、循环神经网络（RNN，LSTM/GRU）在序列数据中的处理能力，以及Transformer架构及其在自然语言处理（NLP）中的革命性作用。 五、 应用领域与前沿技术 (Applications and Emerging Fields) 本卷聚焦于计算机技术在现实世界的广泛应用，以及未来可能塑造产业格局的颠覆性技术： 计算机网络与互联网 (Computer Networks and the Internet): 覆盖局域网（LAN）、广域网（WAN）、无线通信标准（5G/6G）。特别关注软件定义网络（SDN）和网络功能虚拟化（NFV）的架构变革。 信息安全与密码学 (Information Security and Cryptography): 细致讲解了对称加密（AES）和非对称加密（RSA, ECC）的数学基础，数字签名、公钥基础设施（PKI）。涵盖了系统安全（访问控制、漏洞分析）和网络安全（防火墙、入侵检测系统）。 人机交互 (Human-Computer Interaction - HCI): 探讨用户体验（UX）设计原则、可用性工程、以及新兴的沉浸式技术（VR/AR）的界面设计挑战。 高性能计算与云计算 (HPC and Cloud Computing): 介绍了大规模并行计算模型（MPI, OpenMP），集群计算架构。深入解析了云计算的三种服务模式（IaaS, PaaS, SaaS）的虚拟化技术（Hypervisor）和资源调度机制。 区块链技术 (Blockchain Technology): 解释了分布式账本、共识机制（PoW, PoS）的原理，智能合约的执行环境，以及其在金融科技和其他领域的潜力。 结论：永无止境的知识探索 《计算机科学与技术百科全书》不仅是一部记录历史成就的文献集，更是一个面向未来的导航图。它以严谨的学术态度和清晰的逻辑结构，确保读者能够迅速定位并掌握从抽象理论到复杂工程实践的每一个关键节点。本书承诺定期更新，以跟上计算机科学——这一人类最具活力的学科——的飞速发展步伐。

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作为一名资深的IT项目经理，我深知理解底层技术对于项目成功的重要性。这本《计算机科学与技术百科全书》在我看来，是理解现代IT架构的“全景图”。它不仅仅是罗列了各种技术名词，更重要的是，它能够清晰地梳理出不同技术之间的联系和依赖关系。我最常翻阅的是关于“操作系统”、“数据库系统”和“分布式系统”的章节。在管理一个大型分布式项目时，我需要对服务器如何协同工作、数据如何存储和检索、网络通信如何进行有清晰的认识。这本书能够提供关于这些基础原理的严谨解释。比如，在介绍“数据库事务”时，它不仅仅解释了ACID特性，还阐述了它们是如何通过并发控制和恢复机制来实现的。当我需要与开发团队就架构设计进行深入讨论时，这本书就成为了我最坚实的后盾，它让我能够理解技术决策背后的逻辑，并作出更明智的选择。我欣赏这本书的结构设计，它将各个领域的技术按照逻辑关系进行组织，使得读者能够从宏观到微观，逐步深入。对于项目管理人员来说，它提供了一个绝佳的平台，帮助我们理解技术的演进和发展趋势，从而更好地指导团队，规避风险，提高效率。它让我不再仅仅是“管理者”，更能成为一个“懂行”的领导者。

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我是一位对图形学有着浓厚兴趣的软件工程师，在职业生涯中，我常常需要接触到各种视觉效果和渲染技术。这本《计算机科学与技术百科全书》在我眼中，简直就是图形学领域的“瑞士军刀”。我最看重的是它在“计算机图形学”章节下的细致划分。从最基础的光栅化、向量图形，到高级的纹理映射、着色模型，再到复杂的光线追踪、全局照明，它都给予了相当深入的讲解。我尤其对书中关于“渲染方程”的阐述印象深刻。它不仅仅是给出了那个著名的方程，更是详细解释了方程中各项的含义，以及它是如何模拟光线在场景中传播和交互的物理过程的。书中还配有大量的示意图，清晰地展示了不同光照模型的效果，例如漫反射、镜面反射、菲涅尔效应等。当我需要实现某个特定的视觉效果时，我就会翻阅相关的章节，往往能找到最直接、最权威的解释和实现思路。例如，我曾经为了优化游戏引擎中的阴影渲染，查找了关于“阴影映射”和“级联阴影贴图”的条目，从中获得了关于算法原理、优缺点以及实现细节的宝贵信息。这本书的价值在于，它能够为专业人士提供深入的技术细节和理论支持，同时也能帮助初学者快速建立起对图形学领域的系统性认识，让技术学习之路更加扎实和高效。

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这本《计算机科学与技术百科全书》是我在大学期间最常翻阅的参考书之一，毫不夸张地说，它就像一本数字时代的“圣经”。我至今还记得初次拿到它时的震撼，厚重的一摞，封面设计简洁却充满科技感。当我翻开第一页，就被里面包罗万象的内容深深吸引。从最基础的二进制、逻辑门，到复杂的算法、数据结构，再到人工智能、网络安全、云计算等前沿领域，它几乎涵盖了计算机科学和技术发展的方方面面。每一条条目都编写得既严谨又易于理解，即使是对于非专业背景的读者，也能通过它搭建起对计算机世界的宏观认知。我尤其喜欢它在介绍某个概念时，不仅仅是给出一个定义，而是会深入浅出地解释其历史渊源、发展脉络、核心原理，以及在实际应用中的重要性。例如，当介绍“图灵机”时，它不会止步于其理论模型，还会追溯到图灵的时代背景，解释它如何奠定了现代计算机理论的基石，以及后世如何在此基础上不断创新。书中的插图和图表也起到了至关重要的作用，它们将抽象的概念具象化，让学习过程更加生动有趣。我曾经为了完成一个关于操作系统原理的课程论文，几乎是逐字逐句地研读了与此相关的几个章节，从中获得了宝贵的信息和深刻的理解，最终顺利完成了我的项目。这本书的价值在于它的全面性、权威性和实用性，它不仅仅是一本工具书，更是一位循循善诱的良师益友，陪伴我在计算机科学的海洋中探索前行。

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不得不说，这本书的编纂水平绝对称得上是“匠心独运”。我至今对书中关于“信息论”的那部分内容记忆犹新。它以一种非常巧妙的方式，将那些看似深奥的数学公式和理论，通过生动的比喻和清晰的逻辑，展现在读者面前。记得当时我正苦于理解香农的熵概念，翻遍了各种教材都觉得云里雾里。直到我翻到这本百科全书，关于信息熵的那一章节，我才第一次真正领略到它的精髓。作者没有直接堆砌数学推导，而是从“信息的不确定性”这个角度切入，用“预测一封信的内容”这样的日常场景来类比，将信息量和概率之间的关系解释得淋漓尽致。然后，逐步引入“比特”作为度量单位，并详细阐述了信源编码、信道编码等概念，以及它们在数据压缩和通信可靠性中的作用。我最欣赏的一点是，它在介绍完理论部分后，立刻就联系到了实际应用，比如MP3的音频压缩技术，就巧妙地利用了人耳对某些频率不敏感的特性来去除冗余信息，这其中的原理就与信息论有着千丝万缕的联系。这本书的优点在于，它能够将复杂的技术问题分解成易于理解的部分，并且能够有效地连接理论与实践，让读者在学习知识的同时，也能体会到技术的魅力和力量。它不是一本需要从头读到尾的书，而更像是一个可以随时查阅的知识宝库，每次翻阅都能有所收获。

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我是一名对历史和理论颇有研究的技术爱好者，一直对计算机科学的发展历程及其背后的思想根源充满好奇。《计算机科学与技术百科全书》在我看来，是一部关于“思想演进”的史诗。我最喜欢的部分是那些关于计算机科学“奠基者”及其“里程碑式成就”的条目。它不仅仅是简单介绍人物和事件，而是深入挖掘了他们提出某个理论或发明某个技术时的时代背景、面临的挑战，以及这些思想如何影响了后续的发展。我至今还记得阅读关于“冯·诺依曼体系结构”的章节，它详细阐述了存储程序计算机的原理，以及为何这一架构至今仍然是绝大多数计算机的基础。书中还穿插了许多关于“计算理论”、“算法复杂性”等抽象概念的解释，这些内容对我理解计算机的“能”与“不能”有着至关重要的意义。我经常会把这本书当作一个“故事集”来阅读，通过了解那些伟大的思想家是如何一步步构建起我们今天所熟知的计算机世界的，我能够更深刻地体会到科学探索的艰辛与辉煌。这本书的独特之处在于，它不仅仅关注“是什么”，更关注“为什么”和“如何”。它提供了一种历史的视角，让读者能够看到技术背后的思想火花，以及这些火花是如何燎原成今日的数字文明。它是一本能够激发思考、拓宽视野的书籍，让我对计算机科学的敬畏之心油然而生。

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