计算机基础知识复习及应试指南(2000年版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:周 伟

出品人:

页数:124

译者:

出版时间:1999-6-1

价格:13.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787543615083

丛书系列:

图书标签:

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计算机前沿技术应用与实践（2024年修订版） 内容提要 本书全面聚焦于21世纪第二个十年以来信息技术领域最核心、最具颠覆性的前沿技术及其在实际工作场景中的应用部署。全书结构严谨，内容紧跟行业发展脉搏，旨在为具备一定计算机基础知识的读者提供一套系统、深入、可操作的前沿技术学习与实践指南。全书内容涵盖了云计算架构的深度演进、人工智能（特别是深度学习）的核心算法与工程实践、大数据处理的实时流与批处理技术、信息安全领域的零信任架构与DevSecOps，以及下一代网络技术（如5G与边缘计算）的应用策略。 第一部分：现代云计算架构与容器化实践 本部分深入探讨了云计算从IaaS到Serverless架构的演变历程，重点剖析了公有云、私有云与混合云环境下的资源管理与成本优化策略。 第一章：云原生技术栈的核心组件 详细阐述了容器化技术的基石——Docker的最新特性，包括多阶段构建、镜像优化策略以及安全加固的最佳实践。随后，本书将视角转向Kubernetes（K8s）的深层机制，不仅仅停留在资源定义，更侧重于掌握Operator模式、服务网格（Service Mesh，如Istio的流量管理、安全策略配置）的部署与运维。对K8s的调度器原理、控制器模式进行了剖析，强调了在超大规模集群中如何实现高性能和高可用性。 第二章：Serverless与函数计算的架构转型 本章对比了AWS Lambda、Azure Functions和阿里云函数计算等主流Serverless平台的特性差异。重点讲解了冷启动优化技术（如预置并发、轻量级运行时），以及如何利用Serverless架构重构传统微服务，实现事件驱动的弹性伸缩。内容涵盖了事件源的集成（如消息队列、数据库变更流）与无服务器工作流的编排。 第三部分：人工智能与机器学习工程化（MLOps） 本部分不再侧重于基础的线性回归或决策树，而是聚焦于当前工业界最热门的深度学习模型及其部署流程。 第三章：先进深度学习模型的理论与应用 详细解析了Transformer架构（BERT、GPT系列）的自注意力机制、多头机制及其在自然语言理解（NLU）和生成（NLG）任务中的应用。在计算机视觉方面，重点介绍了自监督学习、对比学习（如SimCLR）的原理，以及如何利用这些技术在数据稀疏场景下训练高性能模型。 第四章：端到端的MLOps流程构建 这是本书的实践核心。详细介绍了模型训练、版本控制、实验跟踪（使用MLflow或Weights & Biases）的全过程管理。重点讲解了模型部署策略，包括蓝绿部署、金丝雀发布、模型A/B测试的自动化流程。同时，深入探讨了模型监控（Model Monitoring）的关键指标，如数据漂移（Data Drift）、概念漂移（Concept Drift）的检测与自动再训练机制。 第三部分：大数据处理的实时化与智能化 本部分关注如何处理TB/PB级别的数据流，并实现亚秒级的分析能力。 第五章：流处理引擎的深度优化 不再停留于基础的Hadoop MapReduce概念，而是聚焦于Apache Flink和Spark Streaming的最新特性。详细对比了两种引擎在状态管理、容错机制（Checkpoints/Savepoints）上的差异。针对金融、物联网等高吞吐场景，本书提供了Flink水位线（Watermark）的精确配置指南，以及如何实现Exactly-Once语义的复杂业务场景落地。 第六章：数据湖与数据湖仓一体化（Lakehouse） 阐述了传统数据仓库在面对非结构化数据时的局限性。重点介绍Delta Lake、Apache Hudi和Apache Iceberg等开放表格式（Open Table Formats）如何为数据湖提供事务性、数据质量保证和时间旅行（Time Travel）能力。讲解了如何利用这些技术构建统一的数据治理平台，支持BI分析和机器学习模型训练的数据需求。 第四部分：信息安全与零信任架构 随着边界的消融，传统的基于网络的防御模式已不再适用。本部分聚焦于现代企业安全防护的核心理念。 第七章：零信任安全模型（ZTA）的实施蓝图 详细解释了零信任的核心原则：永不信任，持续验证。本书提供了从身份验证（MFA、生物识别）、设备健康检查、最小权限原则（Least Privilege）到微隔离策略的完整实施路线图。重点介绍了基于身份和上下文（如地理位置、时间窗口）的动态访问控制机制。 第八章：DevSecOps与软件供应链安全 探讨了如何将安全左移到开发生命周期的早期阶段。内容涵盖静态应用安全测试（SAST）、动态应用安全测试（DAST）工具的集成，以及软件成分分析（SCA）在依赖库漏洞扫描中的应用。特别关注了容器镜像的安全扫描、策略即代码（Policy as Code）在GitOps流程中的落地。 第五部分：下一代网络与边缘计算 本部分探讨了计算能力下沉和网络连接的智能化趋势。 第九章：5G网络与边缘计算的协同 分析了5G的超低延迟、高带宽特性如何赋能移动边缘计算（MEC）。本书重点讨论了MEC环境下的容器化工作负载调度、异构计算资源（GPU/FPGA）的共享与优化，以及如何利用边缘节点部署轻量级AI推理服务，实现数据就近处理，降低回传网络的压力。 第十章：软件定义广域网（SD-WAN）与网络自动化 本章介绍了SD-WAN在企业多分支机构连接中的优势，特别是其集中控制平面和基于策略的路径选择能力。内容扩展到网络自动化领域，使用Ansible、Python Netmiko等工具进行网络设备配置的自动化管理与验证，实现基础设施即代码（IaC）在网络领域的应用。 总结与展望 本书强调技术间的融合与协同，例如利用Serverless部署AI模型、使用数据湖仓为流处理提供持久化存储、通过零信任架构保护云原生应用。它不仅提供了技术知识，更提供了面向未来五年技术栈的战略视野和工程实践方法论。本书适合于软件工程师、系统架构师、数据科学家以及所有希望在当前技术浪潮中保持领先地位的IT专业人士阅读。

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