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出版者:清华大学出版社

作者:蔡立军

出品人:

页数:357

译者:

出版时间:2004-1

价格:29.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787810822848

丛书系列:

图书标签:

• C++
• 程序设计
• 编程
• 计算机科学
• 算法
• 数据结构
• 面向对象
• 软件开发
• 教材
• 入门
• 学习

好的，这里有一份关于一本名为《C++程序设计》的图书的详细简介，这份简介将专注于其他技术领域，完全不涉及C++语言本身的内容。 --- 《数据之海的航标：现代信息架构与治理》 图书简介 书名： 数据之海的航标：现代信息架构与治理 作者： [此处可想象一位资深信息架构师或数据治理专家] ISBN： [待定] 页数： 约 650 页 导言：信息爆炸时代的灯塔 我们正身处于一个前所未有的信息洪流之中。数据的生成速度、复杂性和多样性，已经远远超过了传统管理模式的处理能力。企业、政府机构乃至学术研究，都面临着一个核心挑战：如何将海量、分散、异构的数据转化为可信赖、可访问、有价值的战略资产？ 本书《数据之海的航标：现代信息架构与治理》，正是为应对这一时代命题而生的详尽指南。它并非聚焦于任何特定的编程语言或工具，而是深入探讨了支撑现代数字生态系统的元结构——即数据如何被组织、描述、存储、流动和受控的整体蓝图和管理框架。本书旨在为架构师、首席信息官（CIO）、数据治理委员会成员以及所有希望在数据驱动决策中取得成功的专业人士，提供一套系统化、可操作的理论与实践路径。 --- 第一部分：信息架构的基石与蓝图构建 本部分着眼于如何构建一个稳健、前瞻性的信息骨架，以支持业务的快速迭代和合规要求。 第一章：超越数据模型：业务与信息的映射 我们首先区分了“数据”与“信息”的层次差异。本章详细阐述了如何从业务能力模型出发，反向推导出所需的信息实体、关系和语义框架。重点讨论了概念数据模型（Conceptual Data Model）的创建方法，强调其作为业务术语的“单一真实来源”的地位，而非技术实现细节的预演。 第二章：架构视角的演进：从三层到数据网格 本章对信息架构的演变进行了历史回顾，从传统的企业信息架构（EIA）到面向服务的架构（SOA），最终聚焦于当前最具颠覆性的范式——数据网格（Data Mesh）。我们将深入剖析数据网格的四大原则：领域导向所有权、数据即产品、自我服务数据平台，以及联邦式治理。我们提供了详尽的案例分析，展示如何将庞大的集中式数据湖转型为分布式的、由业务领域驱动的数据产品组合。 第三章：元数据的炼金术：数据目录的构建与生命周期 元数据是理解和信任数据的关键。本章详细介绍了技术元数据、业务元数据和操作元数据的集成策略。内容涵盖了构建企业级数据目录的实践步骤，包括自动化元数据采集、血缘追踪（Data Lineage）的实施标准，以及如何利用知识图谱（Knowledge Graph）技术来增强元数据之间的关联性与可查询性。 --- 第二部分：数据治理的框架与落地实施 信息架构定义了“我们拥有什么”和“它在哪里”，而数据治理则定义了“我们如何使用它”和“谁来负责”。本部分专注于将治理原则转化为可执行的组织流程和技术控制。 第四章：治理的组织学：权力、责任与流程 本章探讨了建立有效数据治理组织的结构模型，包括数据治理委员会的职能划分、数据所有者（Data Owner）、数据管家（Data Steward）和数据监护人（Data Custodian）的角色职责矩阵（RACI模型）。我们详细阐述了数据质量（Data Quality）的定义框架，包括准确性、完整性、时效性、一致性和有效性，并提供了一套衡量和报告数据质量成熟度的标准。 第五章：合规性与风险管理：隐私保护的技术与法规遵从 在全球数据监管日益严格的背景下，本章深入探讨了如GDPR、CCPA等关键法规对信息架构的要求。重点内容包括： 隐私增强技术（PETs）在数据生命周期中的应用，如差分隐私（Differential Privacy）和同态加密的基本概念及其对架构设计的启发。 数据最小化原则如何在系统设计初期就被嵌入，而不是在事后打补丁。 构建可审计性追踪系统，确保所有关键数据操作都可回溯和验证。 第六章：数据产品化：从资产到服务的转变 本部分标志着治理与价值创造的交汇点。我们将数据视为一种可消费的服务产品，必须具备清晰的接口、SLA（服务等级协议）和消费者支持。本章探讨了数据产品的设计模式，包括版本控制、API设计规范（专注于资源描述框架RDF和SPARQL查询的运用，而非具体编程实现），以及如何通过领域驱动设计（DDD）的思维来定义清晰的数据边界。 --- 第三部分：赋能平台与架构的持续演进 优秀的信息架构不是一次性的项目，而是一个持续演化的生态系统。本部分关注支撑治理和架构的平台能力。 第七章：平台工程赋能数据运营（DataOps） 本章聚焦于如何利用工程化思维来自动化数据生命周期管理。我们讨论了数据运营（DataOps）的核心原则，包括CI/CD在数据管道中的应用、自动化测试框架（针对数据结构和质量），以及基础设施即代码（IaC）在部署数据服务时的作用。本章的重点在于流程的标准化和重复性，而非底层代码的编写。 第八章：价值衡量与架构成熟度评估 如何证明信息架构和治理的投资回报（ROI）？本章提供了一套架构成熟度模型（AMM），用于评估组织在数据战略、流程自动化和技术栈整合方面的现状。我们展示了如何量化数据质量提升带来的业务效益、合规成本的降低，以及数据访问速度的提高如何直接转化为市场响应速度的提升。 总结：通往可信赖数字未来的路线图 《数据之海的航标》旨在提供一个宏观的、战略性的视角。它要求读者跳出单一技术栈的局限，站在业务全局的高度，将信息视为一种需要精细管理和持续优化的核心资产。本书提供的不是工具手册，而是思考框架、治理蓝图和组织转型的方法论，确保组织能够在数据驱动的未来中，稳健前行，精准导航。 --- 目标读者群： 企业架构师、数据治理官、首席数据官（CDO）、业务分析师、企业战略规划师。

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这本书在习题设计上，给我留下了一种“完成任务”的感觉，而非“探索世界”的兴奋。每一章末尾的练习题，大多是围绕着刚刚学过的语法点进行机械性的重复巩固。比如，学会了循环，就要求你写出打印九九乘法表的程序；学会了类，就要求你定义一个具有构造函数和析构函数的简单实体类。这些练习无疑是保证基础知识不会遗忘的有效手段，它们就像是为你的学习旅程设置的“限速带”，确保你不会开得太快而失控。然而，我更期待看到一些能激发好奇心、引导我们思考“为什么不用另一种方式实现”的开放性问题。例如，没有涉及到对特定库函数进行性能对比分析，也没有引导读者去思考如何用面向切面编程（AOP）的思想来重构一个低效的日志模块。这本书更像是提供了一份“标准答案”的指南，而非鼓励读者去寻找“最优解”的探索工具。对于渴望在编程中体会创造乐趣的人来说，这些习题的深度略显不足，它们更多地是在测试你是否记住了书中的内容，而不是你是否真正掌握了解决问题的思维。

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我拿到这本书时，心里盘算着是否能找到一些关于现代C++特性的深度探讨，比如C++17或C++20引入的那些革新性功能，能让我的代码写得更简洁、更高效。然而，这本书的侧重点似乎更偏向于一种经典的、普适性的编程范式。它对面向对象编程（OOP）的讲解，虽然概念明确，使用了大量的图示来描绘继承和多态的关系，但那种讲解方式更像是教科书式的定义堆砌，而非展示这些特性在实际软件工程中如何解决真实问题的“艺术”。例如，关于虚函数和vtable的内部机制，书里只是做了高层次的介绍，没有深入到编译器层面的优化考量，更没有讨论虚函数调用带来的性能开销在高性能计算场景下的权衡艺术。对于追求极致性能的读者，这本书的“性能优化”章节显得有些力不从心，更像是蜻蜓点水，提到了缓存局部性和内存对齐的重要性，却鲜有深入到汇编层面或者利用特定编译器的内置优化工具的实例。总的来说，它提供了一个安全、稳定的知识框架，但如果你想把C++用作成一把锋利的瑞士军刀，而不是一把沉稳的锤子，这本书给你的帮助可能需要你自己去“二次开发”。

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这本《C++程序设计》确实让我眼前一亮，但并非因为它包含了我想象中的那种深入底层、扣人心弦的内存管理秘籍或者模板元编程的鬼斧神工。相反，它给我带来的更多是一种扎实、近乎学院派的严谨感。书中的章节划分清晰得近乎刻板，从最基础的变量类型到函数的定义与调用，每一步都走得循规蹈矩。如果你是一个初学者，希望系统地、毫无跳跃性地理解C++这门语言的骨架，那么这本书无疑提供了一个坚实的起点。它详尽地解释了每一种控制结构的工作原理，那种逐字逐句的解析，仿佛生怕读者错过任何一个分号的意义。不过，这种详尽也带来了节奏上的缓慢，阅读过程中，我时常感觉像是在跟着一位极其耐心的老教授，他总是要先花十分钟讲解一个概念在历史上的演变，才开始展示它的实际应用。对于那些已经掌握了基础语法，渴望在实际项目中快速提升效率的开发者来说，这本书的前半部分可能会显得有些冗长，缺乏那些能让人“啊哈！”一下拍案而起的实战案例或者巧妙的设计模式剖析。它的价值在于“打地基”，而不是“建高楼”。我期待在后续的阅读中能看到更多关于如何将这些基础知识优雅地整合到复杂软件架构中的实例，而不是仅仅停留在对语法规则的机械罗列。

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关于异常处理和错误恢复机制的论述，是本书中相对薄弱的一环。在现代软件开发中，鲁棒性（Robustness）和容错性是衡量代码质量的关键指标之一。这本书对`try-catch`块的介绍是标准且正确的，它解释了异常的抛出和捕获流程，并区分了不同异常类型的处理优先级。但是，它几乎没有涉及企业级应用中常见的复杂异常管理策略。比如，如何实现跨线程的异常传递？如何设计一个统一的异常处理门面（Facade）来记录和报告所有系统级的错误？书中对于资源管理，特别是RAII（Resource Acquisition Is Initialization）思想的讲解，虽然提到了智能指针的概念，但并未将其提升到设计原则的高度，也没有用复杂的资源泄漏场景来反衬其重要性。读完这部分，我感觉自己学会了如何“捕捉”一个运行时错误，但对于如何“预防”和“优雅地恢复”一个大型系统从错误中站起来，这本书提供的工具箱显得有些空洞。它教会了我如何避免程序崩溃，但没有教我如何构建一个真正能在风暴中屹立不倒的系统。

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这本书的排版和插图设计，坦白说，是它最让我感到“时代感”的部分。那种密集的文本和略显陈旧的公式渲染风格，让人不禁联想到多年前图书馆里那些厚重的技术手册。虽然内容本身的逻辑结构是严谨的，但缺乏现代技术书籍所应有的视觉引导和交互感。在解释一些复杂的算法流程时，例如递归的展开与回溯，我发现自己不得不频繁地在不同页面间跳转，试图在大段的文字描述中拼凑出完整的执行路径。我非常希望书中能够利用现代排版技术，提供一些可以互动的代码片段或者流程图，哪怕是简单的SVG动画，都能极大地改善阅读体验。阅读过程中，我的注意力很容易被大段的纯文本所分散，特别是当涉及到指针操作和内存管理的概念时，抽象的文字描述远不如一个直观的内存模型图解有效。对于需要长时间面对屏幕学习的年轻一代读者来说，这种略显单调的呈现方式，无疑会成为一个不小的挑战。它更像是知识的静态存储，而非动态的引导。

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