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出版者:第1版 (2002年8月1日)

作者:王文林

出品人:

页数:139

译者:

出版时间:2002-8

价格:13.0

装帧:平装

isbn号码:9787115105608

丛书系列:

图书标签:

• 计算机基础
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• 计算机应用
• 信息技术
• 教学参考
• 实验指导

科技前沿探索：数字时代的构建与应用 本书聚焦于当代信息技术的核心脉络，旨在为读者构建一个清晰、深入的知识框架，涵盖从底层逻辑到前沿应用的多个维度。 本书并非侧重于特定软件的操作指南，而是致力于阐释信息技术背后的原理、方法论与未来趋势，帮助读者建立起坚实的理论基础和宏观的战略视野。 第一部分：计算思维与逻辑基础 本部分深入剖析了现代计算机科学的基石——计算思维。我们不再将计算视为简单的工具使用，而是将其视为一种解决问题的系统性方法。 算法的本质与设计范式： 详细探讨了不同类型算法的内在结构，例如分治法、动态规划和贪心算法的适用场景与效率分析。着重讨论了复杂度理论，如何通过大O表示法量化算法的性能瓶颈，这是任何高级计算应用的基础。我们将对比经典的排序与搜索算法，不仅停留在代码实现层面，更深入探究其数学模型的构建过程。 离散数学在信息科学中的应用： 阐述了集合论、图论和数理逻辑在构建数据结构和网络模型中的关键作用。例如，如何利用图论模型解决复杂的路径优化问题（如交通网络或路由选择），以及布尔代数如何直接映射到数字电路的设计与优化。 冯·诺依曼架构的现代解读： 深入剖析了存储程序概念的意义，并将其与现代多核处理器、缓存层次结构（L1/L2/L3 Cache）的性能优化策略联系起来。讨论了指令集架构（ISA）的演进，以及精简指令集（RISC）与复杂指令集（CISC）在不同计算场景下的权衡。 第二部分：数据管理与信息架构 本章从数据的生命周期和结构化需求出发，系统梳理了数据管理的前沿技术栈。 关系模型与非关系型数据库的范式演进： 不仅讲解了SQL的查询优化和事务ACID特性，更着重对比了NoSQL数据库（如键值存储、文档数据库、图数据库）在处理海量、快速变化数据时的优势与局限。探讨了数据一致性模型（如BASE理论）与传统强一致性的哲学差异。 分布式系统与数据一致性挑战： 深入探讨了构建高可用、可扩展系统的核心难点。通过解析CAP定理，阐明在网络分区容忍性、可用性和一致性之间的不可避免的取舍。重点介绍Paxos和Raft等共识算法的工作原理，这是构建现代云服务基础设施的关键。 数据存储介质的物理特性与性能影响： 分析了固态硬盘（SSD）与传统机械硬盘（HDD）在I/O性能上的根本差异，以及闪存的磨损均衡机制。同时，对内存计算（In-Memory Computing）技术如何突破I/O瓶颈进行了展望。 第三部分：软件工程与系统构建 本部分关注如何将抽象的逻辑转化为健壮、可维护的工程实践。 面向对象范式与设计模式的深度应用： 超越简单的继承与封装概念，重点分析了设计模式（如工厂模式、观察者模式、策略模式）在解耦复杂系统模块中的实际效用。探讨了SOLID原则在确保长期项目可扩展性中的重要性。 版本控制的精髓与协作流程： Git作为现代开发的标准工具，本书侧重于讲解其底层原理——基于快照的内容寻址文件系统。深入剖析了Rebase、Merge、Cherry-pick等操作背后的对象图变化，以实现高效、无损的代码协作。 软件测试的哲学与实践： 区分了单元测试、集成测试和端到端测试的不同侧重点。强调测试驱动开发（TDD）的思想，即测试用例是需求的精确定义文档，而非事后补救的工具。讨论了如何构建自动化测试流水线。 第四部分：网络通信与安全基础 本章构建了互联网通信的理论框架，并探讨了信息安全在其中的核心地位。 TCP/IP协议栈的精细结构： 逐层解析了从物理层到应用层的协议工作机制。重点讲解了TCP的三次握手和四次挥手背后的状态机管理，以及拥塞控制算法（如TCP Reno/Cubic）如何动态适应网络带宽。分析了UDP在实时应用中的适用性。 万维网的底层机制： 深入理解HTTP协议的版本演进（从HTTP/1.1到HTTP/2和HTTP/3的性能优化，特别是头部压缩和多路复用）。分析了RESTful API的设计哲学及其在微服务架构中的实现。 信息安全：加密学原理与实践： 介绍了对称加密（如AES）与非对称加密（如RSA）的数学基础，以及它们在密钥交换中的协同工作（如Diffie-Hellman算法）。详细阐述了数字签名和证书的信任链机制，这是保障电子商务和安全通信的基石。 第五部分：人工智能与前沿计算趋势 本书的最后一部分展望了计算领域正在发生的革命性变化，侧重于核心概念而非特定框架的使用。 机器学习的基础模型与训练范式： 阐释了监督学习、无监督学习和强化学习的核心区别。重点分析了线性回归、逻辑回归和决策树等基础模型的内在工作原理，而非仅仅停留在库函数调用。探讨了梯度下降法在模型优化中的核心地位及其变体（如Adam优化器）。 深度学习的神经元结构与反向传播： 剖析了多层感知机（MLP）的结构，并详细推导了反向传播算法（Backpropagation）如何高效地计算梯度。讨论了卷积神经网络（CNN）在特征提取上的优势，以及循环神经网络（RNN）在序列建模中的挑战与改进（如LSTM）。 未来计算范式的思考： 简要介绍量子计算的基本概念（如叠加态和纠缠），探讨其与经典计算的根本区别，以及它对密码学和复杂优化问题的潜在颠覆性影响。同时，分析边缘计算（Edge Computing）在降低延迟和保护数据隐私方面的战略意义。 本书旨在培养读者对信息系统进行“自顶向下”的分析能力，侧重于构建一个强大的理论模型，而非提供即插即用的操作手册。 掌握这些核心知识，将使读者能够在新技术的浪潮中快速定位、理解本质，并有效地将理论转化为实际的创新解决方案。

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