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出版者:大连理工大学出版社

作者:黄明 梁旭

出品人:

页数:145

译者:

出版时间:2004-1

价格:21.80

装帧:平装

isbn号码:9787900645586

丛书系列:

图书标签:

• 计算机等级考试
• 四级
• 上机考试
• 模拟题
• 练习题
• 考研
• 信息技术
• 编程
• 基础知识
• 历年真题

计算机技术前沿与应用实践指南 图书名称： 计算机技术前沿与应用实践指南 内容概要： 本书聚焦于当前信息技术领域最活跃、最具发展潜力的方向，旨在为广大计算机专业人士、技术爱好者以及希望深入理解现代计算体系结构和应用开发的读者提供一份全面、深入的参考手册和实践指引。全书内容紧密围绕云计算架构、大数据处理、人工智能核心算法、网络安全态势、以及前沿的软件工程方法论展开，力求在理论深度与工程实践之间搭建坚实的桥梁。 第一部分：现代云计算与分布式系统架构（约350字） 本部分深入剖析了云计算的演进历程、核心服务模型（IaaS, PaaS, SaaS）的内在机制与部署策略。重点介绍了微服务架构的设计原则、容器化技术（如Docker和Kubernetes）的集群管理实践。我们将探讨如何设计高可用、可伸缩的分布式系统，涵盖负载均衡算法、数据一致性协议（如Raft和Paxos的实际应用场景），以及服务网格（Service Mesh）在复杂微服务环境中的治理作用。内容不仅覆盖主流云平台（如AWS、Azure、阿里云）的特性对比，更侧重于云原生（Cloud Native）思想在企业级应用迁移和新系统构建中的落地策略，包括DevOps流水线的自动化构建、基础设施即代码（IaC）的实践，以及无服务器（Serverless）计算的性能优化技巧。对于如何有效利用混合云和多云环境实现资源的最优化配置和灾难恢复，书中也提供了详尽的案例分析和技术选型指导。 第二部分：大数据生态系统与数据治理（约350字） 本章系统阐述了大数据处理的核心技术栈和数据治理的挑战。从Hadoop生态系统的经典组件（HDFS、MapReduce）到现代实时流处理框架（如Apache Flink和Kafka Streams），我们详细解析了不同计算模型适用的数据场景。特别关注实时数据管道（Data Pipeline）的设计与实现，包括数据采集、清洗、转换和加载（ETL/ELT）的最佳实践。书中对内存计算框架（如Spark）的调优策略进行了深入探讨，包括DAG执行模型、Shuffle优化、以及内存管理机制的精细控制。此外，大数据安全与隐私保护是本部分的核心议题之一，涉及数据脱敏技术、访问控制模型（如Ranger）的应用，以及数据湖（Data Lake）与数据仓库（Data Warehouse）的融合架构——数据迷宫（Data Mesh）的概念及其实现路径，帮助读者构建面向未来的数据基础设施。 第三部分：人工智能基础算法与应用工程（约400字） 本部分侧重于将深度学习模型从理论推导转化为可部署的工程系统。开篇回顾了深度学习的核心网络结构（CNN, RNN, Transformer）的数学原理，随后立即转向工程实践。我们详细介绍了主流深度学习框架（如PyTorch和TensorFlow）的高级功能，包括模型量化、剪枝和模型压缩技术，以适应边缘计算设备的部署需求。重点章节探讨了可解释性人工智能（XAI）方法，如LIME和SHAP值在模型决策溯源中的应用，以增强系统的透明度和信任度。在模型训练方面，本书深入讲解了分布式训练策略（如数据并行与模型并行），以及如何利用GPU/TPU集群高效迭代大规模模型。最后的实践环节，本书指导读者完成一个端到端的AI应用开发流程，包括数据版本控制（Data Versioning）、特征存储（Feature Store）的构建，以及基于MLOps原则的模型持续集成与持续部署（CI/CD）。 第四部分：网络安全态势感知与纵深防御（约400字） 本章全面覆盖了现代网络和应用安全的核心议题。从网络层面的威胁检测与响应开始，深入分析了零信任（Zero Trust）安全模型的架构设计与落地挑战。我们详细剖析了常见Web应用漏洞（如OWASP Top 10）的成因、检测工具的应用（SAST/DAST），以及防护措施，尤其关注API安全防护。在系统安全方面，本书探讨了内核级安全机制、容器镜像安全扫描与运行时保护技术。威胁情报（Threat Intelligence）的收集、分析与利用被视为主动防御的关键，书中介绍了SIEM/SOAR系统的集成应用，以及基于行为分析的异常检测技术。此外，针对新兴的供应链攻击，本书提供了对软件物料清单（SBOM）管理、安全代码审查工具链的实操指导，旨在帮助读者构建多层次、自适应的纵深防御体系，有效应对日益复杂的网络攻击面。 适用读者： 本书适合具有一定编程基础，希望系统性掌握当前主流IT架构和前沿技术的软件工程师、系统架构师、数据科学家、以及网络安全从业人员。它不仅是理论学习的有力补充，更是解决复杂工程问题的实战参考手册。

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从一个学习效率的角度来看，我总觉得准备考试的过程，应该是一个不断迭代和优化的过程，而不是线性推进的。这本书如果真的定位在“模拟考场”，那么它在反馈机制上一定有独到的设计。我设想，最好的状态是，当我完成一组练习后，系统（或者书中的指引）能迅速给我一个评估报告，告诉我我在哪个知识模块（比如循环、指针、文件操作）的薄弱点最为突出，并立刻给我推荐相关的强化训练模块。这种动态调整的学习路径，远比自己盲目地从头看到尾要有效得多。如果它只是简单地给出一套套试卷，那效果会大打折扣。我更期待它能像一个智能学习伴侣，能够根据我的历史表现，智能地调整后续题目的难度和侧重点，真正实现“因材施教”的备考策略，把有限的复习时间精准地投放到最需要强化的领域。

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我对这类上机考试的准备，最头疼的就是“陷阱题”和“边界条件”的处理。很多时候，代码本身逻辑清晰，但在面对一些出人意料的输入时，就会瞬间崩溃。我非常好奇这本书是如何处理这些细微差别的。一个优秀的模拟考场，不应该只关注“能跑通”的代码，而应该聚焦于“健壮性”的培养。例如，在处理字符串、数组越界、或者异常输入时，它提供的解析是不是足够深入？是不是能清晰地告诉读者，为什么之前的解法会失败，以及如何通过优化代码结构来避免未来的错误？如果这本书能够做到对每道典型错题，都提供一个“错误分析室”或者“最佳实践对比”，那就太棒了。毕竟，考试的成功往往不是建立在做对所有题目的基础上，而是建立在有效规避那些常见错误之上。我期待它能像一个严苛的教练，毫不留情地指出我的不足，而不是一味地给我灌输正确的答案。

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这本书的封面设计真是让人眼前一亮，色彩搭配大胆而又和谐，那种科技感十足的风格一下子就把我吸引住了。我本来对这种技术类的考试准备书籍抱有比较保守的期待，觉得无非就是枯燥的文字堆砌，但拿到手里翻开第一页，那种扑面而来的专业气息和清晰的排版就让我感到安心。更让我惊喜的是，它似乎并没有把所有的精力都放在那些基础的理论概念上，而是更侧重于实战演练的模拟环境构建。我个人认为，对于C语言这种需要大量动手操作的科目来说，光看不练是完全不行的，所以这本书在模拟题目的设计上必然下足了功夫。我特别留意了一下它的章节结构，感觉它不是简单地罗列知识点，而是像一个经验丰富的老师在手把手地带你走过整个考试的流程，从最基础的输入输出处理，到复杂的数据结构应用，都安排得井井有条。如果这本书的内部内容真如我从外观感受到的这样，强调实战模拟和场景化训练，那它绝对是备考路上的一剂强心针，能极大地增强考生的应试信心，让人感觉自己已经置身于真实的考场之中，提前适应了那种节奏和压力。

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说实话，我找了很多市面上的相关资料，大多都是那种厚得像砖头一样，内容详实得让人望而生畏的教材，很多内容对于短期冲刺的考生来说，简直是负担过重。我更倾向于那种精炼、直击考点、并且能够最大化利用碎片时间的学习工具。这本书的版式设计明显偏向于高效吸收，文字密度适中，图示和代码块的穿插显得非常自然，没有那种强行塞入信息的压迫感。我尤其看重模拟考场这种设置，因为它不仅仅是提供题目，更重要的是提供一种“感觉”。比如，它是否模拟了考试的计时机制？代码提交后的即时反馈是怎样的？这些细节的还原度，直接决定了这本书的价值上限。如果它仅仅是把历年真题重新编排了一下，那它和其他资料并无二异；但如果它真的构建了一个接近真实的、能让人感受到考试氛围的虚拟环境，那对于缓解考前焦虑、培养时间管理能力，将是无可替代的助益。这种注重“体验感”的编撰思路，在我看来是远比堆砌知识点更具前瞻性的做法。

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我个人的学习习惯是，我需要先建立一个宏观的框架感，才能深入钻研细节。因此，这本书的整体组织结构对我来说至关重要。我希望它不是一盘散沙，而是像一个精密的军事部署图。前期的模块是不是像基础训练营，帮助快速熟悉环境和基本语法操作；中期的模拟赛是不是开始加入综合性、跨模块的复杂题目，考验知识的融会贯通能力；而最后的冲刺阶段，是否真的还原了高压力的实战情境？一个好的模拟系统，应该能让学习者清晰地看到自己的进步曲线，从最初的生疏到后期的从容应对。如果这本书在这一点上做得足够出色，能为我们构建一个清晰、可衡量的学习进度视图，那么它就不仅仅是一本应试辅导书，更像是一份量身定制的“通关路线图”，能让考生在紧张的复习过程中，始终保持对目标的明确掌控感。

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