數據庫應用技術基礎 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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頁數:297

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出版時間:2003-10

價格:27.00元

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isbn號碼:9787111128984

叢書系列:

圖書標籤:

• 數據庫
• 應用技術
• 基礎
• SQL
• 數據建模
• 數據庫設計
• 數據管理
• 數據庫係統
• 編程
• 計算機科學
• 信息技術

跨越認知邊界：現代係統架構與前沿算法探索 圖書名稱： 跨越認知邊界：現代係統架構與前沿算法探索 內容提要： 本書旨在為具備一定計算機科學基礎的讀者提供一個深入、廣闊的視角，探討當前信息技術領域中至關重要的兩大支柱：高度復雜化的現代係統架構設計與驅動未來創新的前沿計算算法。本書的重點在於解析在數據洪流和計算需求爆炸式增長的背景下，工程師和研究人員如何構建可擴展、高可靠、低延遲的下一代基礎設施，並掌握支撐這些基礎設施運行的核心數學與邏輯工具。 我們完全避開瞭對傳統關係型數據庫理論、SQL 語言基礎操作、數據建模範式等基礎數據庫管理係統（DBMS）核心內容的詳細闡述。相反，本書將視角聚焦於那些超越傳統數據存儲範疇，直擊當代技術痛點的技術領域。 --- 第一部分：麵嚮海量與實時：新一代分布式係統架構設計 在摩爾定律逐漸放緩，而數據量呈指數級增長的今天，傳統的集中式架構已無法滿足絕大多數互聯網、金融和工業應用的需求。本部分深入剖析瞭支撐萬億級請求和 PB 級數據流動的係統設計哲學。 第一章：雲原生與微服務生態的深度解構 本章首先摒棄對基本“服務”概念的介紹，直接進入雲原生時代的復雜性管理。我們將探討容器化技術（如 Docker 和 Kubernetes）在集群資源調度、自愈能力和彈性伸縮背後的復雜算法，如調度器的貪婪算法與啓發式搜索。重點分析服務網格（Service Mesh，如 Istio）如何通過 Sidecar 模式實現流量控製、熔斷降級和可觀測性，並詳細推導服務間通信協議（如 gRPC 的序列化機製）的性能優勢。 第二章：數據一緻性模型與拜占庭容錯機製 本書不關注 ACID 特性在單機環境下的實現細節，而是將焦點放在分布式事務的最終一緻性（Eventual Consistency）與強一緻性（Strong Consistency）之間的權衡藝術。我們將詳盡分析 Raft 協議和 Paxos 算法的實際部署差異，並引入更具前瞻性的 Gossip 協議在大型去中心化網絡中的應用。同時，深入探討針對惡意節點（Byzantine Faults）的容錯技術，例如 PBFT（Practical Byzantine Fault Tolerance）在區塊鏈和分布式賬本技術（DLT）中的關鍵作用，剖析其在驗證者集閤選舉和共識輪次中的計算開銷。 第三章：高性能網絡I/O與異步編程範式 現代應用性能的瓶頸往往位於網絡I/O。本章深入操作係統內核，研究零拷貝（Zero-Copy）技術在數據傳輸中的實現，對比 Linux 上的 epoll 機製與 Windows 上的 IOCP 模型的底層原理。隨後，我們將全麵解析非阻塞異步編程模型（如基於 Future/Promise/Coroutines 的抽象），並探討 Reactor 模式和 Proactor 模式如何有效管理大量並發連接，避免綫程上下文切換帶來的性能損耗。 --- 第二部分：驅動智能的計算前沿：高級算法與模型結構 本部分完全聚焦於數學、統計學和優化理論在構建智能係統中的應用，不涉及任何數據庫的 CRUD 操作或事務管理。 第四章：大規模圖計算與網絡分析 隨著社交網絡、知識圖譜和推薦係統的興起，圖結構數據已成為主流。本章將探討圖數據庫（Graph Database）作為一種特定數據結構，其核心在於高效的圖遍曆算法。我們將深入研究 PageRank 算法的變種（如 Personalized PageRank），探討如何在分布式計算框架（如 Apache Giraph 或 Flink Gelly）上並行化執行這些高強度的迭代計算。此外，還將介紹社區發現算法（如 Louvain 算法）和復雜網絡中的中心性度量方法。 第五章：深度學習模型的高效部署與推理優化 本章假設讀者已經瞭解深度學習的基礎概念，著重於如何將訓練好的模型投入實際生産環境並實現極速推理。內容涵蓋模型量化（Quantization，從 FP32 到 INT8 的精度損失與收益分析）、模型剪枝（Pruning）以及知識蒸餾（Knowledge Distillation）技術，以減小模型體積和計算復雜度。此外，還將詳細分析 TensorRT、OpenVINO 等推理引擎如何利用特定硬件（如 GPU、NPU）的並行計算能力，通過內核融閤（Kernel Fusion）來優化計算圖的執行效率。 第六章：強化學習在控製係統中的應用 強化學習（RL）作為一種決策優化框架，正在深刻改變自動化和機器人領域。本章不討論監督學習的數據標注問題，而是聚焦於智能體（Agent）如何在動態環境中通過試錯學習最優策略。我們將剖析 Q-Learning、SARSA 的局限性，並詳細推導 DDPG、PPO 等策略梯度算法的數學基礎，包括其損失函數的構建和梯度反嚮傳播的機製，重點在於理解如何處理高維狀態空間和連續動作空間的問題。 第七章：模糊邏輯、遺傳算法與元啓發式搜索 在許多優化問題中，精確解難以獲取或計算成本過高。本章探索非傳統優化方法。我們將詳細講解模糊邏輯（Fuzzy Logic）在處理不確定性知識和專傢係統中的應用，如何通過隸屬函數和模糊規則集替代傳統布爾邏輯進行決策。隨後，深入探討遺傳算法（Genetic Algorithms）的編碼、選擇、交叉和變異操作的數學機製，以及粒子群優化（PSO）等元啓發式算法在組閤優化問題（如旅行商問題的高級近似解法）中的實際效能評估。 --- 目標讀者： 具備紮實編程基礎，對底層係統原理、分布式計算、高級算法有強烈探索欲望的軟件架構師、資深工程師以及研究生。本書是通往構建下一代高性能、高智能信息係統的階梯。

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