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出版者:上海交通大学出版社

作者:管海兵 白英彩

出品人:

页数:264

译者:

出版时间:2004-1

价格:28.00元

装帧:

isbn号码:9787313036025

丛书系列:

图书标签:

• 计算机网络
• 网络管理
• 系统设计
• 网络应用
• 网络安全
• 网络运维
• 信息技术
• 软件工程
• 数据库
• TCP/IP

深入探索现代数据科学与算法优化 本书聚焦于当今信息技术领域最为前沿且至关重要的两大支柱：大规模数据分析的理论基础与高效能算法的设计与实现。它并非面向网络基础设施的配置与运维，而是致力于揭示数据背后的规律，并构建能够快速、精准解决复杂问题的计算模型。 --- 第一部分：现代数据科学的基石与实践 本部分内容详尽阐述了从数据采集、清洗到深度洞察的全过程，旨在培养读者处理真实世界复杂数据集的能力。我们完全跳脱出传统意义上的“管理系统”概念，转而深入探讨数据本身的价值与处理技术。 第一章：大数据生态系统与分布式计算范式 本章首先梳理了当前主流的大数据技术栈，但侧重点在于其背后的计算理论，而非系统部署。我们将详细分析Hadoop、Spark等框架在容错性、内存管理和任务调度方面的核心差异，并引入更先进的流处理架构（如Apache Flink）的时间语义处理机制。内容涵盖： MapReduce的数学模型重构： 探讨其在非线性复杂问题上的局限性与优化路径。 数据湖与数据仓库的架构演进： 侧重于数据治理模型（如Delta Lake、Iceberg）在保证事务一致性方面的设计哲学，而非简单的存储结构。 分布式文件系统（DFS）的一致性模型： 深入剖析CAP定理在不同DFS实现中的权衡取舍，特别是关于最终一致性和强一致性的工程实践。 第二章：统计推断与机器学习的理论深度 本章旨在超越基础的线性模型，深入探究现代机器学习算法的数学本质和高维空间特性。 概率图模型（PGMs）的结构化学习： 重点介绍贝叶斯网络和马尔可夫随机场的构建、推断（如信念传播算法）及其在因果关系发现中的应用。这与网络流量监控或设备管理毫无关联。 非参数统计方法： 探讨核密度估计（KDE）、局部加权回归（LOWESS）等方法在小样本或高复杂度数据分布拟合中的优势，并分析其计算复杂度。 深度学习的泛化能力分析： 讨论信息瓶颈理论 (Information Bottleneck Theory) 如何解释深层网络中的特征提取过程，以及对抗性训练 (Adversarial Training) 如何增强模型的鲁棒性，而非讨论网络安全或入侵检测系统。 第三章：特征工程的艺术与科学——高维稀疏数据处理 特征工程是连接原始数据与有效模型的核心桥梁。本章专注于处理那些规模庞大、维度极高且充满噪声的特征集。 高维稀疏数据表示与降维技术： 详细对比主成分分析（PCA）、t-SNE、UMAP在不同数据结构（如文本嵌入、基因表达数据）上的适用性。特别是对随机投影（Random Projections） 在维度灾难缓解中的理论依据进行阐述。 时间序列数据的复杂建模： 引入长短期记忆网络（LSTM） 和Transformer架构在捕捉长期依赖关系上的优势，探讨它们在金融预测或气候模拟中的应用，而非网络时间戳同步问题。 可解释性AI（XAI）： 介绍LIME、SHAP等工具背后的局部分类器构建原理，以理解模型决策过程，这完全是模型透明度的研究，与系统日志审计无关。 --- 第二部分：高性能计算与优化算法设计 本部分将读者的视角从数据本身转向了如何构建高效、可扩展的计算解决方案，核心关注点在于算法的效率、复杂度和并行化。 第四章：优化理论与组合数学 本章深入探讨了在有限资源约束下寻找最优解的数学框架。 线性规划与内点法： 详述单纯形法之外的现代优化算法，特别是Karmarkar内点法的核心迭代步骤和收敛性证明，这在资源调度或供应链优化中至关重要，与网络带宽分配无关。 非线性优化与梯度下降变体： 细致分析SGD、Adagrad、Adam等优化器的动量机制和学习率衰减策略的数学推导，用于最小化复杂损失函数，而不是网络延迟最小化。 组合优化难题： 侧重于NP-hard问题的启发式算法，如遗传算法（GA）和模拟退火（SA）的参数调优与收敛性分析，应用于旅行商问题或背包问题求解，而非网络路径选择。 第五章：算法的复杂性分析与并行化策略 本章是关于如何衡量和提升计算效率的理论指南。 渐进时间复杂度的精确界定： 深入分析大O、Ω、Θ符号背后的数学定义，并对常见的图算法（如Dijkstra、Floyd-Warshall）在不同数据结构下的性能进行严格的理论比较。 并行计算模型与内存访问优化： 介绍PRAM模型和Bulk Synchronous Parallel (BSP) 模型，探讨如何设计算法以最大化CPU/GPU流水线效率，最小化内存访问延迟和缓存未命中率。这纯粹是计算机体系结构层面的算法优化，与网络协议栈操作无关。 高效数据结构设计： 聚焦于平衡二叉树（如AVL、红黑树）、B+树在高并发读写场景下的性能表现，以及它们在数据库索引构建中的核心作用，而非路由器中的路由表结构。 第六章：高性能数值计算与矩阵运算 本部分着重于处理大规模线性代数问题，这是科学计算和现代AI推理的基础。 稀疏矩阵的高效存储与运算： 介绍CSR、CSC等格式在存储效率上的优势，并展示如何针对这些格式设计快速的矩阵向量乘法（SpMV）。 特征值问题的求解： 探讨幂迭代法和QR分解法在求解大型对称矩阵特征向量时的应用，这在谱聚类分析中是关键步骤。 GPU加速的通用计算（GPGPU）： 介绍CUDA/OpenCL编程模型下，如何将矩阵乘法等计算密集型任务映射到GPU的数千个核心上，实现数量级的加速，完全聚焦于硬件利用率和并行编程范式。 --- 总结： 本书是一本面向数据科学家、算法工程师和高性能计算研究人员的专业参考书。它提供的知识体系围绕着数学建模、统计推断、计算效率和算法设计展开，旨在解决从海量数据中提取知识、并以最高效方式处理复杂问题的核心挑战。它不包含任何关于网络设备配置、协议栈故障排除、系统架构设计与应用软件界面开发的内容。

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说实话，我购买这本书是冲着“管理系统”这几个字来的，本以为能看到一些关于自动化运维（AIOps）的影子，或者至少是基于脚本的深度定制方案。然而，阅读完毕后，感觉自己更像是上了一堂面向十年前网络环境的课程。书中的许多网络环境假设和管理范式，似乎都停留在集中式管理服务器的时代。例如，对于SDN（软件定义网络）和NFV（网络功能虚拟化）这种当前主流架构下的管理挑战，书中几乎没有涉及，或者只是用了一两句非常表面的话语带过。这使得我对当前网络环境的复杂性管理和未来趋势的把握，没有得到实质性的提升。更让我感到遗憾的是，在数据分析和可视化方面，内容也显得过于陈旧，停留在传统的阈值告警和简单的柱状图展示。现代网络管理的核心竞争力在于如何从海量数据中提取有价值的洞察，这本书在这方面的贡献，坦白说，是远远不够的。它提供的是一个坚固但略显过时的地基，而非能承载摩天大楼的现代结构。

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从排版和文字风格来看，这本书的学术气息非常浓厚，用词严谨，几乎没有口语化的表达，这一点对于追求精确性的专业人士来说或许是优点。但这种过度严谨，有时反而牺牲了可读性。在涉及协议交互流程的图示部分，信息的传达效率不高，有些流程图的箭头指向和状态转换描述得不够明确，常常需要反复阅读旁边的文字说明才能勉强理解其意图。我尤其注意到，书中似乎对“故障恢复与冗余设计”的论述显得有些单薄。在实际的网络管理中，系统设计固然重要，但日常工作的重心往往在于如何快速有效地从突发故障中恢复服务。对于高级容错机制（如BGP路径优化、热备切换策略）的讨论，往往草草收场。如果一本书想成为网络管理的权威参考，它必须深刻理解网络世界的“脆弱性”，并提供强有力的恢复保障方案。遗憾的是，这本书在“救火”方面的着墨远少于“建房”的宏伟蓝图，这让它在实战价值上打了折扣。

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我花了整整一个周末来啃读这本书的特定章节——关于安全管理与策略部署的部分。这部分内容的编排，可以说是全书最让我感到头疼的地方。作者试图将防火墙规则配置、VPN隧道建立和入侵检测系统的集成放在一个章节内讲述，导致信息密度过高，但层次感极差。很多关键的安全术语和配置命令，如ACL的扩展列表语法，仅仅是简单地列出，而没有提供足够的环境背景来解释“为什么”要这样配置，以及“如果”出现冲突该如何快速诊断。这就像是直接把一本厚厚的配置手册扔到你面前，却没有配套的讲解视频。作为一个需要将理论转化为实践的安全管理员，我发现自己不得不频繁地切换到其他在线资源去交叉验证这些配置片段的有效性和最佳实践。这本书在安全领域的处理，显得既想面面俱到，又缺乏足够的深度和清晰的案例引导，最终导致学习效率低下，读完后依然心存疑虑。

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初次翻开这本《计算机网络管理系统设计与应用》，我心中充满了期待，希望能在其中找到应对日常网络运维挑战的“金钥匙”。然而，阅读体验却是五味杂陈。书中的理论框架搭建得颇为扎实，从OSI七层模型到TCP/IP协议簇的深入剖析，都展现了作者深厚的学术功底。尤其是在介绍网络拓扑结构设计时，引用的案例兼顾了局域网与广域网的复杂性，逻辑清晰，让人能够循序渐进地理解不同架构下的性能考量。遗憾的是，当我的目光转向那些更贴近实际操作的章节时，内容便显得有些力不从心了。例如，在谈到具体管理工具的应用时，书中更多的是泛泛而谈，缺乏对主流商业软件或开源工具（如Zabbix、Nagios等）的实战配置细节和故障排除流程的详尽描述。这使得这本书更像是一本优秀的“计算机网络原理”的补充教材，而非一本能指导我立刻上手解决生产问题的“工具手册”。对于那些渴望快速提升实战技能的读者来说，可能需要搭配其他更侧重实践操作的书籍来弥补这一缺憾。整体而言，它是一部理论扎实的参考书，但深度实操内容的缺失，略微降低了其作为“管理系统设计与应用”专著的实用价值。

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这本书的装帧设计倒是挺简洁大气的，拿到手里感觉分量十足，让人不禁觉得内容一定极其精炼。我比较关注的是书中关于“系统”部分的设计思想。作者花了大量篇幅阐述了模块化设计、分层架构在网络管理中的必要性，这部分内容确实值得细细品味。它强调了如何将监控、配置、安全审计等功能解耦，以应对未来系统扩展的需求，这在软件工程的视角下是非常前瞻的。但令人费解的是，在具体描述“应用”层面时，似乎突然切换了频道。前面对架构的探讨是如此宏大且抽象，后半部分却突然聚焦于一些非常基础的用户权限管理和日志记录的标准流程，仿佛是从设计蓝图猛然跌入了日常的行政文书工作。这种内容的跳跃性，使得整本书的阅读节奏显得很不连贯。我期待的是一个贯穿始终、由浅入深、逻辑自洽的系统实现路径，而不是这种理论高屋建瓴与操作细枝末节的割裂感。对于一个想构建完整管理系统的工程师而言，这种设计思路上的“断层”是让人感到困惑的。

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