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出版者:北京航空航天大学出版社

作者:周浩敏

出品人:

页数:296

译者:

出版时间:2001-9-1

价格:22.0

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787810770774

丛书系列:

图书标签:

• 专业
• 信号处理
• 数字信号处理
• 傅里叶变换
• 滤波器设计
• 通信原理
• 图像处理
• MATLAB
• 算法
• 系统分析
• 工程数学

计算机科学与技术前沿探索：从底层架构到智能应用 图书名称：《计算机科学与技术前沿探索：从底层架构到智能应用》 图书简介 本书旨在为计算机科学与技术领域的从业者、研究人员以及高年级学生提供一个全面而深入的视角，探讨当前技术生态中的核心基石、新兴架构以及未来发展趋势。我们聚焦于那些驱动现代信息技术进步的关键领域，它们涵盖了从硬件层面的效能优化到软件层面的智能决策制定，构建起一个逻辑清晰、层层递进的知识体系。 第一部分：计算基石与系统深度 本部分深入剖析支撑所有现代计算活动的底层技术和基础理论，强调高性能、高可靠性与资源效率的实现路径。 第一章：新型存储介质与内存管理革新 随着数据规模的爆炸式增长，传统冯·诺依曼架构的“存储墙”问题日益凸显。本章将详细介绍非易失性存储技术（如MRAM、ReRAM和PCM）的物理原理、性能特征及其在系统级软件栈中的融合策略。重点讨论持久性内存（PMEM）的编程模型，包括内存映射文件、新型事务机制（如DAX）以及如何通过操作系统内核级别的优化，实现数据一致性与低延迟访问的平衡。此外，还将剖析虚拟内存管理在多核异构环境下的挑战，例如跨NUMA节点的内存访问优化和基于硬件辅助的地址翻译机制。 第二章：高性能并行计算架构与编程模型 本章专注于现代处理器架构的设计哲学及其对软件开发的影响。我们将深入探讨异构计算的范式，包括GPU的SIMT（单指令、多线程）模型、FPGA的可重构计算优势，以及专用加速器（如TPU、NPU）的工作原理。在编程模型方面，我们将对比OpenMP、MPI、CUDA以及面向数据流的编程框架（如LabVIEW、LabWave）。理论部分将涉及并行化理论、负载均衡算法以及如何通过性能分析工具（如VTune, gprof）精准定位和消除并行化瓶颈。 第三章：操作系统内核的演进与安全强化 现代操作系统已不再仅仅是资源调度器，更是安全隔离与信任建立的基石。本章探讨微内核、宏内核及混合内核的设计取舍，深入分析Linux内核的关键子系统，如调度器（CFS的进一步优化）、虚拟文件系统（VFS）及内存分页机制。安全方面，重点分析基于硬件的隔离技术，如Intel SGX和ARM TrustZone，以及如何在内核空间实现零信任模型，包括内核模块签名验证、地址空间布局随机化（ASLR）的深度防御机制以及eBPF在内核可观测性与动态安全策略制定中的应用。 第二部分：网络范式与分布式系统 本部分将目光投向连接与协作的层面，探讨如何构建大规模、高可用且具备自愈能力的分布式系统。 第四章：下一代网络协议栈与软件定义网络（SDN） 本章首先回顾TCP/UDP的局限性，并深入探讨QUIC协议的设计理念，包括连接迁移、0-RTT重建立及其在Web 3.0和低延迟应用中的潜力。随后，重点介绍软件定义网络（SDN）的控制平面与数据平面分离架构（如OpenFlow、P4语言），分析如何利用集中式控制器实现全局网络优化、流量工程和快速故障恢复。还将讨论5G/6G网络中的网络功能虚拟化（NFV）和网络切片技术，及其对边缘计算的赋能作用。 第五章：一致性模型与容错分布式计算 在分布式环境中，实现数据一致性是系统的核心挑战。本章详细阐述CAP理论的实际意义与权衡，深入解析Paxos、Raft等主流一致性算法的变体及其在实际系统（如ZooKeeper、etcd）中的部署细节。对于大规模数据处理，我们将探讨两阶段提交（2PC）与三阶段提交（3PC）的局限性，并引入基于向量时钟和冲突复制数据类型（CRDTs）的最终一致性解决方案，特别是在去中心化应用场景中的应用。 第六章：云原生架构与服务网格 云原生已成为企业级应用部署的主流范式。本章聚焦于容器化技术（Docker、Containerd）与容器编排系统Kubernetes（K8s）的深度应用。我们将剖析K8s的声明式API、控制器/调度器的工作流程，以及Operator模式在管理复杂状态化应用中的作用。重点章节将是服务网格（Service Mesh，如Istio、Linkerd），讲解Sidecar代理如何接管流量管理、安全策略执行和可观测性收集，从而解耦微服务应用与基础设施关注点。 第三部分：智能决策与数据驱动技术 本部分聚焦于如何利用数据、模型和算法，在复杂系统中实现自主学习和优化决策。 第七章：深度学习模型的优化与部署 本章不再侧重于模型本身的结构设计，而是探讨如何将训练好的模型高效地部署到实际生产环境。内容包括模型量化（8位、4位整数化）、模型剪枝与知识蒸馏技术，以减小模型体积和计算需求。我们将对比TensorRT、OpenVINO等推理引擎的优化路径，并讨论如何在边缘设备（如移动端、IoT网关）上实现低功耗、实时推理的解决方案，包括神经形态计算的初步探讨。 第八章：可信赖人工智能（Trustworthy AI）与模型可解释性 随着AI系统在关键决策中的参与度增加，确保其公平性、鲁棒性和透明度至关重要。本章详细介绍对抗性攻击（Adversarial Attacks）的原理及其防御策略（如对抗性训练）。在可解释性方面，我们将深入研究局部可解释性模型无关解释（LIME）和SHAP值（SHapley Additive exPlanations）等工具，探讨它们如何帮助开发者和监管者理解复杂模型的决策边界。此外，还将讨论公平性度量标准（如平等机会差异）和偏差缓解技术。 第九章：数据流处理与实时决策系统 本章探讨处理连续、高速数据流的技术栈。我们将对比批处理（MapReduce的局限）与流处理范式，深入分析Apache Flink和Kafka Streams的核心特性，包括窗口函数（滚动、滑动、会话窗口）、状态管理和容错恢复机制。内容将延伸至事件驱动架构（EDA）的设计模式，以及如何利用流处理平台实现实时欺诈检测、动态定价或物联网数据聚合等高价值应用。 本书力求提供一个综合性的技术蓝图，连接底层硬件的效率与上层智能应用的落地，帮助读者在快速迭代的技术浪潮中，把握核心脉络，实现真正的技术创新与落地实践。

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