计算机文化基础及数据库应用实验 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:农业科学技术出版社

作者:安徽农业大学计算中心

出品人:

页数:238

译者:

出版时间:2005-5

价格:35.00元

装帧:

isbn号码:9787801676801

丛书系列:

图书标签:

• 计算机基础
• 数据库
• 实验
• 计算机文化
• 应用
• 高等教育
• 信息技术
• 实践
• 教学
• 教材

现代电子信息技术前沿探索：原理、实践与未来展望 本书旨在为技术爱好者、学生以及希望深入理解现代电子信息技术核心机制的专业人士提供一份详尽、前瞻性的指南。全书严格聚焦于当前信息技术领域最活跃、最具变革性的几个方向，深度剖析其背后的理论基础、成熟的实践方法论以及不可避免的未来趋势。我们避免涉足传统的、已趋于稳定的基础知识领域，转而将重点放在那些正快速演进、对产业未来具有决定性影响的技术栈上。 --- 第一部分：高级算法与数据结构在现代计算中的重构 本部分彻底摒弃了对经典排序和查找算法的复述，直接切入高性能计算（HPC）和大规模分布式系统对数据处理需求的视角。 第一章：超大规模图论的几何表示与高效遍历 本章详细探讨了在万亿级别节点和边的数据集中，如何利用拓扑数据分析（TDA）结合降维技术（如UMAP和t-SNE的升级版——流形学习），将抽象的图结构映射到低维欧氏空间，从而实现近似查询和快速社区发现。重点剖析了基于Approximate Nearest Neighbors（ANN）搜索算法族（如Hierarchical Navigable Small World, HNSW 和 Product Quantization, PQ）在内存限制下的优化部署策略，并比较了它们的查询延迟与召回率的权衡。我们深入分析了内存数据库（In-Memory Databases）如何利用SIMD指令集和缓存优化来加速深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的并行化版本，特别是针对实时推荐系统中的冷启动问题。 第二章：可解释性机器学习的结构化数据解析 本章着眼于深度学习模型在金融风控、医疗诊断等高风险领域应用时，对决策透明度的迫切需求。我们不再讨论基础的梯度反向传播，而是聚焦于后验分析技术。内容涵盖了 Shapley Additive Explanations (SHAP) 值的复杂计算优化，特别是在特征维度极高时的近似计算方法，如KernelSHAP的随机采样策略。此外，我们详细介绍了因果推断在特征重要性评估中的应用，区分了相关性与因果性，并引入了 Do-calculus 框架在模型调试中的实际案例。对于时间序列预测，我们对比了基于注意力机制（Attention Mechanism）的Transformer模型在捕捉长期依赖性方面的优势与计算瓶颈，并探讨了如何结合循环神经网络（RNN）的局部特征提取能力进行混合模型设计。 --- 第二部分：下一代存储与分布式系统的工程实践 本部分聚焦于如何设计和维护面向PB级数据的弹性、低延迟、高吞吐量的存储与计算架构，完全侧重于工程实现细节与系统级优化。 第三章：云原生存储的持久化与一致性保证 本章绕开了传统文件系统的理论，直接进入容器化环境下的块存储和对象存储实现。我们深入剖析了Ceph、GlusterFS等分布式文件系统的最新版本中的关键改进，特别是RBD（RADOS Block Device）的延迟优化路径。内容核心是 Raft 或 Paxos 协议在分布式事务中的实际部署陷阱与调优。我们详细探讨了“拜占庭容错”（BFT）变体（如HotStuff）在许可链环境中的性能表现，以及如何在 Kubernetes 环境下，利用 CSI（Container Storage Interface）驱动实现存储的自动伸缩与快照一致性管理。特别关注了 NVMe-oF（NVMe over Fabrics）技术如何改变了存储网络的拓扑结构，以及其在RDMA协议层面的性能瓶颈分析。 第四章：流式数据处理管道的实时计算引擎优化 本书不再介绍 MapReduce 的基本概念，而是直接对比 Apache Flink 和 Kafka Streams 在处理状态化（Stateful）计算时的异同。本章的重点在于状态后端（State Backend）的选择与调优，例如 RocksDBStateBackend 在高写入负载下的内存管理策略和 Checkpoint/Savepoint 机制的性能开销。我们详细解析了 Watermark 机制在处理乱序数据流时的精度与延迟之间的矛盾，并介绍了基于事件时间（Event Time）窗口聚合的高级策略，如会话窗口（Session Windows）在用户行为分析中的应用。此外，还涵盖了 Kafka 分区分配策略（Partition Assignment Strategy）对消费者组负载均衡的深层影响。 --- 第三部分：前沿计算范式与安全架构 这部分探索了超越传统冯·诺依曼架构的计算模型，以及在互联世界中保护数据的尖端密码学技术。 第五章：量子计算的容错编码与门操作 本章假设读者已了解基本的量子比特概念，直接进入当前量子计算（QC）实用化的核心挑战：错误修正。我们详细分析了表面码（Surface Code）的拓扑结构、稳定子测量过程，以及其实现逻辑门所需的开销。内容还包括了当前领先的硬件平台（如超导电路、离子阱）在实现高保真度双量子比特门（如iSWAP或CZ门）时的物理限制与噪声模型分析。此外，我们探讨了变分量子本征求解器（VQE）和量子近似优化算法（QAOA）在组合优化问题中的实际应用潜力与当前的“噪声中型量子”（NISQ）设备局限性。 第六章：后量子密码学与零知识证明的应用落地 鉴于 Shor 算法对现有公钥体系的威胁，本章完全专注于后量子密码学（PQC）的标准化进展。我们深入剖析了基于格（Lattice-based）的加密方案（如Kyber和Dilithium）的安全性评估框架（如Lattice Reduction Attacks），以及基于哈希（Hash-based）签名方案（如XMSS/LMS）的签名生成与验证效率。在隐私保护方面，本书详尽介绍了零知识证明（ZKP）的两种主流构建方式：基于配对的双线性映射的zk-SNARKs（如Groth16）和基于多项式承诺的zk-STARKs。我们侧重于解释它们在电路设计（Arithmetization）阶段的性能影响，以及如何在区块链应用中实现无需信任的交易验证。 --- 第四部分：人机交互与沉浸式体验的底层支撑 本部分关注那些正在重塑用户体验的技术，特别是低延迟渲染和多模态数据融合。 第七章：实时渲染管线的延迟优化与光线追踪加速 本章不再介绍图形学基础，而是聚焦于现代游戏引擎（如Unreal Engine 5或Unity的DOTS架构）如何突破传统渲染流程的瓶颈。我们详细讲解了可变速率着色（Variable Rate Shading, VRS）和异步时间扭曲（Asynchronous TimeWarp, ATW）在VR/AR系统中的作用，以维持核心的90FPS基准。在光线追踪方面，我们分析了BVH（Bounding Volume Hierarchy）结构的动态更新机制，如何优化场景中大量移动物体的相交测试效率。此外，还探讨了基于深度学习的去噪技术（如NVIDIA DLSS/AMD FSR的原理核心）如何用更少的采样次数达到高质量的图像效果。 第八章：多传感器融合与空间计算的语义理解 本章探讨了从多个异构传感器（LiDAR、高分辨率相机、惯性测量单元IMU）收集到的原始数据，如何通过复杂的滤波和状态估计技术，构建出精确、实时的环境模型。我们详细分析了扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）在惯导系统中的局限性，并重点介绍了因子图优化（Factor Graph Optimization）和基于图的SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）算法，特别是如何利用视觉惯性里程计（VIO）来克服纯视觉方法的漂移问题。内容最后延伸至物理世界与数字世界的对齐，即如何利用语义分割结果来指导数字对象的空间锚定，为未来的元宇宙应用奠定基础。 本书的整体风格严谨、技术深度高，面向的是希望超越基础应用层面，直接接触前沿技术设计与实现细节的读者。

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这本书的装帧和设计，说实话，第一眼并没有给我留下特别深刻的印象。封面设计得比较中规中矩，用色也偏向于传统教材的风格，缺乏一些现代感和吸引力。内页的纸张质量尚可，印刷清晰，这对于一本工具书来说是基本要求，但也仅此而已。在排版布局上，虽然章节划分清晰，但某些复杂的图表和代码示例的对齐和格式处理上，偶尔会出现一些小瑕疵，需要读者花更多精力去辨别。尤其是那些需要对照阅读的流程图和表格，如果能采用更直观的视觉设计，或者增加一些色彩区分，阅读体验可能会大幅提升。我期待的是一本既能传授知识，又能激发学习兴趣的教材，而这本书在“美感”和“易读性”的平衡上，似乎更偏向了后者，显得有些保守和沉闷。当然，抛开外在的包装不谈，内容本身的逻辑性和深度才是关键，但一个好的载体确实能让人在漫长的学习过程中保持愉悦的心情。

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关于附带的实验指导部分，我体验得非常失望。实验环节的设计目的应该是为了巩固理论知识，并让学生亲自动手操作，发现问题、解决问题。然而，这本书提供的实验步骤描述得过于机械化和死板，更像是一份填空题的指引。很多关键步骤的操作结果没有给出预期的输出示例，导致我们在执行过程中，一旦出现与预期不符的结果，就完全不知道是哪个环节出了错，只能靠反复试错来排查。更严重的是，实验所依赖的软件环境配置和版本说明非常模糊，我们不得不花费大量时间去解决环境不兼容的问题，而不是专注于核心的实验目标。一个优秀的实验指导应该能引导学生思考“为什么会这样”，而不是仅仅告诉学生“该怎么做”，而这本实验指导明显偏离了这一核心价值。

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从教学组织和章节衔接的角度来看，本书存在一些逻辑上的跳跃感。很多时候，前一节刚刚介绍完一个基础概念，下一节就直接跳跃到了一个需要综合运用前述多个知识点的复杂算法或系统实现。这种“跳跃式”的教学进度，使得学习过程不够平滑。我注意到，在从“硬件基础知识”过渡到“操作系统原理”时，中间似乎缺少了对计算机体系结构至关重要的连接桥梁——比如存储器的层级结构和CPU的工作周期是如何影响上层软件效率的深入剖析。如果能增加一些“前情提要”或者“知识串联”的引导性文字，帮助读者建立起知识网络，而不是仅仅将各个模块孤立地堆砌起来，学习的效率和理解的深度都会得到显著提升。目前的状态，更像是把几份独立的讲义拼凑在了一起。

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我花了大量时间去研究书中关于“数据结构基础”那一章节的内容，坦白说，对于一个初学者来说，这部分的阐述显得有些过于学术化和抽象了。作者似乎默认了读者已经具备一定的离散数学基础，很多核心概念的引入缺少必要的铺垫和生活化的比喻。例如，在讲解树形结构和图论时，如果能结合一些实际生活中的例子，比如组织架构图、地图导航的算法思路，而不是直接抛出复杂的术语和定义，效果会好很多。我感觉作者在试图用最“精确”的语言来表达概念，却牺牲了大部分读者的“可理解性”。我不得不频繁地在网络上搜索其他补充材料，来帮助我理解书中那些晦涩难懂的段落。对于一本旨在普及基础知识的教材而言，这种“高高在上”的讲解方式，无疑会成为学习路上的一个巨大障碍，让人感到挫败。

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这本书在“数据库应用”部分的实战指导方面，做得相对扎实一些，但深度上仍有不足。它详细介绍了SQL的基本语句，对于CRUD（增删改查）操作的讲解非常细致，这对于应付考试或者完成基础作业是足够的。然而，当我试图将这些知识应用到更复杂的场景，比如事务处理的并发控制、索引的优化策略、或者如何设计一个高内销的数据库模型时，书中的内容就显得非常简略了。它更像是一本“操作手册”，而非一本“设计哲学”的探讨。在项目实战案例的选择上，也偏向于传统的、略显老旧的案例，缺乏对当前流行的NoSQL数据库或者云计算环境下数据存储方案的介绍，这使得这本书的内容更新速度显得有些滞后于行业发展。对于希望通过这本书快速入门并具备一定实战能力的读者来说，可能需要额外投入大量时间去学习前沿的技术。

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