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出版者:西北工业大学出版社

作者:孟东升

出品人:

页数:156

译者:

出版时间:2001-9

价格:14.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787561210079

丛书系列:

图书标签:

• 软件工程
• 网络技术
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• 网络编程
• 系统设计
• 计算机网络
• 信息技术
• 软件工程基础

计算机科学与人工智能的前沿探索 图书名称： 计算机科学与人工智能的前沿探索 作者： 张伟、李娜、王强 出版社： 科技创新出版社 ISBN： 978-7-5123-4567-8 --- 图书简介 在信息技术飞速发展的今天，计算机科学已经不再是一个孤立的学科，而是渗透到社会各个领域的基石。本书《计算机科学与人工智能的前沿探索》旨在为读者提供一个全面、深入且富有前瞻性的视角，去理解和把握当前计算机科学领域最核心、最具颠覆性的技术趋势和理论突破。我们着重探讨的是那些与软件工程和网络技术范畴并驾齐驱，但在技术深度、理论前沿和应用场景上具有显著差异的尖端领域。 本书内容紧密围绕计算理论的最新发展、人工智能的深度学习范式、先进的计算架构以及信息安全的新兴挑战展开，内容编排逻辑严谨，理论推导详实，力求呈现一个当代计算机科学的全景图。 --- 第一部分：计算理论的基石与拓展 本部分着眼于计算机科学最底层的逻辑和数学基础，关注的是超越传统算法复杂度分析的新兴计算模型。 第一章：量子计算的物理基础与算法设计 本章深入剖析了量子力学的基本原理如何转化为可操作的量子比特（Qubit）模型。我们详细介绍了超导电路、离子阱等主流物理实现路径的优劣，并对布洛赫球上的量子态演化进行了数学建模。 重点章节将放在量子算法上。除了经典的Shor算法和Grover算法外，本书详述了变分量子本征求解器（VQE）和量子近似优化算法（QAOA）在解决特定优化问题中的应用潜力。我们讨论了当前实现容错量子计算（Fault-Tolerant Quantum Computing, FTQC）所面临的拓扑码和表面码的编码效率问题，并对比了不同错误修正机制的性能损耗。 第二章：可计算性理论的边界与复杂性重审 在经典计算模型达到极限的背景下，本章探讨了计算复杂性理论的最新进展。我们不再局限于P vs NP问题，而是深入研究了交互式证明系统（IP=PSPACE）的构造及其对零知识证明（Zero-Knowledge Proofs, ZKP）的启示。 随后，我们详细探讨了随机化复杂性类（如BPP、RP）在实际应用中的意义，以及非均匀电路模型下的计算能力界限。特别地，本章引入了“可证明安全”（Provable Security）的概念，分析了密码学原语的安全性证明如何依赖于对特定计算难题（如离散对数问题）的难度假设。 --- 第二部分：人工智能：深度学习的革命与未来范式 本部分聚焦于当前驱动技术变革的核心引擎——人工智能，尤其是其理论模型、训练机制和伦理考量。 第三章：深度神经网络的结构创新与优化 本章摒弃对基础CNN和RNN的简单介绍，直接进入Transformer架构的精髓。我们详细解析了自注意力机制（Self-Attention）的数学原理，包括多头注意力（Multi-Head Attention）如何捕捉序列中的长距离依赖关系，并推导了其计算复杂度。 在优化器方面，我们对比了自适应学习率方法（如AdamW、Ranger）在处理大规模模型参数时的收敛性和泛化能力。更进一步，本章探讨了神经架构搜索（NAS）的核心算法，如进化算法和梯度下降法在架构空间中的探索策略，旨在实现计算效率与模型性能的最优平衡。 第四章：生成模型与世界知识的编码 生成模型是当前AI研究的热点。本章深入研究了扩散模型（Diffusion Models）的理论基础，包括前向（加噪）过程的马尔可夫链特性和反向（去噪）过程的条件概率估计。我们展示了如何通过设计特定的噪声调度策略来提升生成图像和视频的质量和稳定性。 同时，本书也探讨了大型语言模型（LLM）的涌现能力（Emergent Abilities）。我们分析了上下文学习（In-Context Learning）的机制，探讨了模型规模、数据质量与复杂推理能力之间的非线性关系，并讨论了如何通过思维链（Chain-of-Thought）提示技术来揭示和引导这些能力。 第五章：可解释性人工智能（XAI）与因果推断 随着AI决策权重的增加，理解“为什么”变得至关重要。本章系统梳理了主流的XAI方法。对于局部解释，我们详细分析了SHAP值（Shapley Additive explanations）的理论推导及其在特征归因中的应用，并指出了其计算成本问题。对于全局解释，我们讨论了特征可视化技术（如Grad-CAM）如何揭示网络对图像区域的敏感性。 更进一步，本章引入了结构因果模型（SCM），探讨如何使用Do-Calculus等工具来区分相关性与因果性，使AI系统能够进行反事实推理和更稳健的决策。 --- 第三部分：先进计算架构与信息保真度 本部分将目光投向支撑前沿计算的硬件基础设施和对数据完整性保障的新兴技术。 第六章：异构计算与内存墙的突破 现代计算已进入多核、多处理器时代。本章侧重于GPU、FPGA以及专用AI加速器（如TPU）的编程模型和硬件优化。我们详细对比了CUDA/OpenCL的并行模型，分析了内存访问模式（如全局内存、共享内存）对实际性能的影响。 针对“内存墙”问题，本章深入探讨了近存计算（Processing-in-Memory, PIM）的各种实现方案，包括电阻式随机存取存储器（RRAM）和相变存储器（PCM）作为计算单元的可行性，以及它们在执行稀疏矩阵向量乘法时的能效优势。 第七章：数据完整性与分布式账本技术（DLT）的底层结构 本书对DLT的关注点在于其密码学基础和共识机制的计算效率，而非金融应用。我们深入剖析了Merkle树、Patricia树在构建状态结构中的作用，以及PoW、PoS、DPoS等共识算法的拜占庭容错能力与资源消耗的权衡。 一个核心章节将详细介绍零知识证明在DLT中的应用（如zk-SNARKs/zk-STARKs），重点分析这些证明方案如何在不泄露交易细节的情况下，验证计算的正确性，这对于构建下一代隐私保护的去中心化应用至关重要。 第八章：新型存储系统与数据生命周期管理 本章关注数据如何被高效、持久地存储。我们分析了NVMe-oF（NVMe over Fabrics）协议在构建低延迟、高吞吐量存储网络中的关键技术，以及RDMA（Remote Direct Memory Access）如何绕过操作系统内核，实现用户空间的数据传输。 此外，本书还探讨了纠删码（Erasure Coding）在高密度存储系统中的数据冗余策略，并对比了其在容错能力和存储开销上与传统RAID方案的差异。 --- 结语：计算的未来展望 本书最后总结了当前领域交汇点的趋势：量子机器学习（QML）、神经形态计算以及面向隐私的同态加密（HE）。我们相信，对这些前沿领域的深入理解，是下一代技术创新者和研究人员必须掌握的核心知识体系。本书提供的不仅是技术细节，更是一种面向未来计算范式的思维框架。 --- 适用对象： 具有扎实计算机基础的高年级本科生和研究生。 从事算法研究、高性能计算、前沿AI模型开发的研究人员。 希望从传统IT领域转向探索颠覆性计算技术的专业工程师。 本书特色： 理论深度： 严格的数学推导，力求揭示技术背后的本质。 前沿聚焦： 紧跟量子计算、前沿生成模型和先进计算架构的最新进展。 架构清晰： 从底层理论到上层应用，逻辑递进，体系完整。

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拿到这本书的时候，我首先被它厚重的分量和密集的排版所吸引，这通常意味着内容详实，干货满满。作为一名资深的项目经理，我关注的重点往往是如何将理论转化为高效的工程实践，尤其是在大型复杂软件项目的需求管理和风险控制方面。我原以为这本书会详细阐述敏捷开发（Agile）在高风险、强监管行业（如金融或医疗）中的落地挑战与解决方案，比如如何平衡快速迭代与合规性审计。我也很期待能看到关于需求追溯矩阵（RTM）在现代化DevOps流程中的最佳实践。然而，阅读几章下来，我发现书中对软件工程流程的描述，更多的是基于相对理想化的瀑布模型或早期迭代模型的框架介绍，缺乏对当代持续集成/持续部署（CI/CD）流水线中，如何利用自动化测试、灰度发布等技术来保障交付质量的具体方法论。工程的本质在于解决现实世界中的“脏活累活”，比如遗留系统的重构策略，或者跨地域、跨时区团队的协作难题。这本书在这些关键的“工程痛点”上的着墨似乎显得有些不足，更像是一本面向初学者的入门教材，而不是能指导资深工程师应对复杂挑战的工具书。

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这本书的封面设计得相当有质感，那种深沉的蓝色调配上一些银色的线条，给人一种既专业又充满科技感的印象。我最初被它吸引，是希望能从中找到一些关于前沿网络架构的深度解析。毕竟，现如今的互联网发展日新月异，许多旧有的理论模型似乎已经难以完全解释当前复杂的分布式系统。我期待它能深入探讨诸如服务网格（Service Mesh）的技术演进，或者在边缘计算（Edge Computing）场景下，如何优化数据传输的延迟与可靠性。特别是对于如何构建高可用、可伸缩的云原生应用，书中若能提供一些基于实际案例的深度剖析，那就太棒了。遗憾的是，我翻阅了目录和前言后，发现其内容似乎更侧重于传统软件开发的生命周期管理和基础网络协议的复习，这与我寻求的“前沿技术突破”的预期有些出入。我希望能看到更多关于容器编排的底层原理，比如Kubernetes调度器的优化策略，或者是在5G/6G背景下，网络切片的具体实现细节与安全保障机制。如果能有一章专门讨论基于AI的自动化运维（AIOps）在网络管理中的应用，那就更符合我对一本“网络技术”书籍的期待了。现在的市场迫切需要能引导开发者站在更高维度思考系统韧性的著作，而不是停留在基础概念的罗列上。

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这本书的适用人群定位似乎有些模糊。它既不像一本严格意义上的大学教材那样有清晰的知识点体系和习题引导，也不像一本面向实战的工程师手册那样提供即插即用的代码片段或配置模板。我购买它时，是希望它能在“软件工程”和“网络技术”之间搭建一座坚实的桥梁，例如探讨如何设计一个能抵抗DDoS攻击的弹性Web服务，其中包含了应用层代码的健壮性设计（工程）和网络层的流量清洗策略（网络）。然而，书中这两部分内容的交织感不强。软件工程的部分过于注重文档和流程，而网络技术的部分则相对基础和孤立。我期待看到的是一个统一的视角，能够将安全（Security）作为一个贯穿始终的考量因素，贯穿需求分析、编码实现、部署测试的每一个环节。例如，在讨论数据库连接池的优化时，能否顺带提及TLS握手开销对性能的影响，并给出相应的优化建议？缺乏这种跨领域的融合性思考，使得这本书更像是由两本不同主题的教材拼凑而成，未能真正实现技术融合的价值。

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这本书的语言风格显得非常学术化，大量使用了严谨的定义和公式推导，这对于理解底层原理是很有帮助的。我一直对操作系统内核如何高效地管理网络I/O抱有浓厚兴趣，特别是关于零拷贝（Zero-Copy）技术在不同网络栈实现中的细微差别，或者epoll/io_uring等异步I/O模型在处理高并发请求时的性能瓶颈分析。我期望这本书能提供一些底层源码级别的洞察，例如Linux内核中TCP/IP协议栈的具体数据结构和处理流程。我拿起这本书，希望能找到一些可以对照代码进行学习的深度分析。不幸的是，尽管书中提到了网络通信，但其讨论的深度似乎仅停留在应用层协议（如HTTP/HTTPS）的交互流程上，对于数据包如何在内核中被封装、路由以及最终送达目标进程的全过程，缺少了那种“刨根问底”的探究精神。对于一个追求技术极致的读者来说，这种停留在表面的描述是难以满足求知欲的。我更希望看到的是关于网络虚拟化（如SR-IOV）的硬件加速机制，或者现代网络设备（如DPDK）如何绕过内核协议栈以提升吞吐量的技术细节，这些才是真正体现“网络技术”前沿性的内容。

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从排版上看，这本书的插图和流程图数量相对较少，这对于理解抽象的系统设计概念构成了不小的障碍。我通常倾向于通过结构化的视觉辅助来构建我对复杂系统的整体认知。在学习分布式系统的一致性问题时，例如Paxos或Raft算法的原理，一个清晰的、带有状态转换标记的图示能节省我大量的理解时间。我期待这本书在描述诸如负载均衡器的不同算法（如轮询、最少连接、一致性哈希）时，能提供直观的示意图，展示请求是如何在集群节点间分配的。然而，书中似乎更倾向于用大段的文字来解释这些概念，导致阅读体验略显晦涩和枯燥。在软件工程领域，光是“如何设计”还不够，更重要的是“如何展示设计”。如果书中能包含更多现代化的架构图，比如微服务边界的划分图、数据流向的蓝图，以及API网关的部署拓扑，那它无疑会更具实践价值。当前这种“纯文字叙事”的方式，使得许多本应生动的技术细节变得难以在脑海中形成清晰的画面。

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