2002年新大纲全国计算机等级考试 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:机械工业出版社

作者:赵彤丹等编

出品人:

页数:316

译者:

出版时间:2003-7

价格:32.0

装帧:平装

isbn号码:9787111124696

丛书系列:

图书标签:

• 计算机等级考试
• 全国计算机等级考试
• 2002年
• 教材
• 计算机基础
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• 软件
• 考试辅导
• 信息技术
• 学习资料

图书内容简介：技术前沿与行业洞察 书名：《前沿技术解码：人工智能、区块链与未来计算》 内容概述： 本书旨在为广大技术爱好者、IT从业者以及对未来科技趋势充满好奇的读者提供一份深入且详尽的技术前沿指南。我们聚焦于当前信息技术领域最具颠覆性的三大核心领域：人工智能（AI）的最新进展、区块链技术的深度应用探索，以及下一代计算范式的演变。本书摒弃了基础概念的冗余介绍，直接切入技术实现的复杂性、商业落地的挑战与机遇，以及伦理治理的前瞻性思考。 第一部分：人工智能的深度学习与应用突破 本部分深度剖析了近年来深度学习模型在算法层面的重大飞跃。我们不再停留在传统的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的简单介绍，而是将重点放在Transformer架构的精妙设计及其在自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）领域的全面统治地位。 1.1 Transformer架构的精炼解析： 详细阐述了自注意力机制（Self-Attention）如何克服长距离依赖问题，以及多头注意力（Multi-Head Attention）如何实现特征的多维度捕获。书中通过伪代码和高层次的数学直观解释，展示了如何高效地训练和部署如GPT系列和BERT变体的模型。我们特别关注了模型在资源受限环境下的轻量化策略，例如知识蒸馏（Knowledge Distillation）和模型剪枝（Pruning）的最新实践。 1.2 生成式AI的范式转移： 重点讨论了扩散模型（Diffusion Models）在图像和视频生成中的核心原理，包括前向加噪过程与反向去噪过程的精确控制。对于文本生成，我们探讨了指令微调（Instruction Tuning）和人类反馈强化学习（RLHF）如何塑造大型语言模型（LLM）的输出质量和对齐性。书中包含了针对特定垂直行业（如金融报告摘要、药物分子设计）的定制化模型训练流程案例分析。 1.3 AI伦理与可解释性（XAI）： 探讨了深度学习决策过程的“黑箱”问题。内容涵盖了LIME、SHAP等局部可解释性方法，以及模型公平性（Fairness）的量化指标与缓解策略，特别是针对招聘筛选和信贷审批场景中可能出现的偏见检测与消除技术。 第二部分：区块链：从数字货币到信任基础设施 本部分超越了加密货币的表层概念，深入探讨了区块链技术作为下一代分布式信任基础设施的潜力与现实挑战。 2.1 共识机制的演进与权衡： 详细对比了工作量证明（PoW）、权益证明（PoS）及其变体（如DPoS, LPoS）在安全性、去中心化程度和能耗效率上的权衡。我们引入了拜占庭容错（BFT）算法在许可链（Permissioned Blockchains）中的实际应用案例，如Hyperledger Fabric中的排序服务机制。 2.2 第二层扩展性解决方案（Layer 2）： 鉴于以太坊等主流公链的扩展性瓶颈，本书将大量篇幅用于解析Layer 2解决方案。全面梳理了Rollups技术，包括零知识证明（ZK-Rollups）的数学基础（如SNARKs/STARKs的简化解释）与乐观回滚（Optimistic Rollups）的欺诈证明（Fraud Proof）机制。书中还分析了侧链（Sidechains）和状态通道（State Channels）的适用场景。 2.3 去中心化金融（DeFi）与治理： 深入分析了自动做市商（AMM）的数学模型（如恒定乘积公式），以及借贷协议中的清算机制。对于去中心化自治组织（DAO）的治理结构，我们探讨了投票权重、治理代币设计以及如何防止女巫攻击的治理安全策略。 第三部分：未来计算范式：量子计算与边缘智能 本部分展望了可能取代或补充现有冯·诺依曼架构的计算模式，重点关注量子计算的工程化进展和边缘计算的广阔前景。 3.1 量子计算基础与硬件实现： 简要介绍了量子比特（Qubit）的基本概念、叠加态与纠缠的物理意义。重点在于探讨了当前主流的硬件实现路径——超导量子电路（Transmon Qubits）与离子阱技术，并对比了它们在相干时间（Coherence Time）和门操作保真度上的优劣。对于算法，我们侧重于VQE（变分量子特征求解器）在化学模拟中的实际应用演示。 3.2 边缘智能的架构设计： 随着物联网（IoT）设备数量的激增，将AI推理部署到网络边缘成为必然趋势。本章详细介绍了联邦学习（Federated Learning）如何实现在保护数据隐私的前提下进行模型训练，并讨论了边缘设备资源受限情况下，模型压缩技术（如权重共享、低秩分解）的应用。书中还涉及了实时流数据处理在边缘节点的优化技术。 3.3 异构计算平台的集成与优化： 探讨了如何高效利用GPU、FPGA乃至ASIC（如TPU）进行高性能计算。内容涵盖了CUDA编程模型的深入应用，以及如何通过异构计算框架（如OpenCL或oneAPI）实现跨硬件平台的代码移植性与性能最大化。 总结与展望： 本书的每一章都力求提供操作层面的洞察力，而非停留在概念介绍。我们相信，理解这些前沿技术的核心逻辑和工程挑战，是构建未来技术蓝图的关键。本书适合具备一定计算机基础知识，渴望掌握行业最新动态的专业人士阅读。

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