RANDOM HOUSE CONCISE DICTIONARY OF SCIE.AND COMPUTERS

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出版者:RANDOM HOUSE INFOR
作者:Random House
出品人:
页数:720
译者:
出版时间:20041012
价格:NT$ 630
装帧:
isbn号码:9780375720888
丛书系列:
图书标签:
  • 科学
  • 计算机
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具体描述

《科学与计算机简明百科》 这是一部为求知欲旺盛的读者量身打造的科学与计算机领域权威参考书。无论您是学生、教师、研究人员,还是仅仅对我们生活的世界以及驱动现代社会的强大技术力量感到好奇,这部百科全书都将是您不可或缺的助手。 内容涵盖与深度: 这部百科全书凭借其精炼而全面的编排,巧妙地将科学与计算机两大至关重要的领域融为一体。它深入浅出地探讨了从基本原理到前沿进展的广泛主题,力求为读者提供清晰、准确且易于理解的知识。 在科学方面,它涵盖了物理学、化学、生物学、地质学、天文学、环境科学等核心学科。读者将在这里找到对基本概念的清晰解释,例如: 物理学: 从牛顿运动定律到量子力学的奇妙世界,再到相对论的深刻洞察,这里有对宇宙基本规律的详尽阐述。您将了解能量、物质、时空、引力、电磁学等概念的本质,以及它们如何影响我们周围的一切。 化学: 探索物质的构成、性质、结构和变化。从元素周期表的奥秘到化学反应的原理,从有机化学的分子结构到无机化学的化合物特性,您将全面理解物质世界的化学基础。 生物学: 揭示生命的奥秘,从细胞的基本结构和功能到复杂的遗传机制,从进化论的深刻见解到生态系统的相互作用。您将深入了解动植物的王国,探索人体的奥秘,以及生命如何在地球上繁衍生息。 地质学: 剖析地球的形成、结构、演变和内部过程。了解板块构造、地震、火山活动、岩石的循环以及地球历史的漫长变迁。 天文学: 仰望星空,探索宇宙的浩瀚。从行星、恒星、星系到黑洞和宇宙的起源,您将获得对宇宙宏观结构的深刻理解。 环境科学: 关注地球的生态系统及其面临的挑战。了解气候变化、污染、生物多样性丧失等关键问题,以及可持续发展的解决方案。 在计算机方面,这部百科全书同样表现出色,它全面覆盖了从基础概念到尖端技术的方方面面: 计算机基础: 解释了计算机硬件(如中央处理器、内存、存储设备)和软件(如操作系统、应用程序)的基本组成和工作原理。 编程与算法: 深入探讨了不同编程语言(如Python、Java、C++)的特性和应用,以及算法的设计、分析和优化。读者将了解如何构建高效的程序来解决各种问题。 数据结构与数据库: 阐述了各种数据结构(如数组、链表、树、图)的组织方式和操作方法,以及数据库的设计、管理和查询技术,这些是构建复杂软件系统的基石。 网络与互联网: 详细介绍了计算机网络的架构、协议(如TCP/IP、HTTP)以及互联网的工作原理。从局域网到广域网,再到万维网的运作,您将理解信息如何跨越全球。 人工智能与机器学习: 聚焦于模拟人类智能的最新进展,包括机器学习的算法、深度学习的神经网络以及它们在图像识别、自然语言处理等领域的应用。 软件工程与开发: 探讨了软件开发的生命周期、项目管理、测试和质量保证等关键环节,帮助读者理解如何构建可靠、高效的软件产品。 信息安全与网络安全: 介绍了保护信息和系统免受未经授权访问、使用、披露、破坏、修改或干扰的技术和策略,包括加密、防火墙和入侵检测系统。 新兴技术: 触及了区块链、云计算、大数据、物联网(IoT)等当前热门的技术领域,展望了它们对未来社会的影响。 特色与优势: 《科学与计算机简明百科》的独特之处在于其结构清晰、语言精炼、内容翔实。每一条目都经过精心撰写,力求简洁明了,同时又保留了必要的深度和广度。 易于检索: 采用字母顺序编排,配合详细的索引,使读者能够快速准确地找到所需信息。 交叉引用: 重要的术语和概念之间设置了方便的交叉引用,引导读者探索相关知识,构建更全面的理解。 权威性: 由该领域的专家学者共同编纂,确保了内容的准确性和可靠性。 面向广泛读者: 语言通俗易懂,避免了不必要的专业术语,适合从初学者到专业人士的各类读者。无论是学生在课堂上需要快速查阅某个概念,还是专业人士在研究中需要回顾某个基本原理,亦或是普通读者希望了解科学前沿和技术动态,都能从中受益。 这部百科全书不仅是一本案头必备的工具书,更是一扇通往知识世界的窗户,它将激发您的好奇心,拓展您的视野,帮助您更好地理解我们所处的这个日新月异的世界。无论是为学术研究打下坚实基础,还是为个人成长增添智慧,亦或是为应对未来科技挑战做好准备,《科学与计算机简明百科》都将是您可靠的伙伴。

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目录信息

读后感

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用户评价

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这本书的封面设计,说实话,第一眼看过去就让人有点提不起精神。那种沉闷的深蓝和刻板的字体搭配,仿佛直接从上世纪八十年代的图书馆角落里搬出来的,毫无现代感可言。我本是冲着“科学与计算机”这个前沿主题来的,期待能有什么新颖的视角或者至少是清晰的排版,结果拿到手里,厚度倒是挺实在,可内容呈现上却显得异常保守和过时。内页的纸张质量一般,油墨似乎有点晕染,翻阅起来手感并不算愉悦。更让人失望的是,目录的编排逻辑非常传统,像是按照字母顺序简单堆砌,缺乏主题关联性的导航。举个例子,我想查找“量子纠缠”相关的术语,得先翻到Q区,而如果我想了解“机器学习”的某个核心算法,可能需要横跨好几个不相关的字母区间才能拼凑出概念的脉络。这种结构性的缺失,使得查阅效率大打折扣,对于需要快速获取特定交叉学科信息的专业人士或者学生来说,无疑是种折磨。它更像是一本供人偶尔翻阅的旧词典,而不是一本能与快速迭代的科技前沿同步的工具书。阅读体验的欠缺,往往决定了工具书能否被真正地使用起来。

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作为一名需要频繁进行跨领域研究的科研人员,我对工具书的索引和交叉引用能力有着近乎苛刻的要求。然而,这本书在这方面表现得极为不尽人意。当我试图从一个计算机科学的概念追溯到它背后的物理学基础,或者反过来,从一个物理现象查找其在计算模型中的应用时,我发现这本书的内部链接机制几乎是断裂的。它更像是一系列孤立的知识点的集合,每个词条都尽力把自己解释清楚,但彼此之间却缺乏有效的对话和关联。比如,在“傅里叶变换”的条目下,我期望能看到明确指向“数字信号处理”或“快速傅里叶变换算法”的引用,但结果却是只有寥寥几笔带过,指向性极弱。这种结构上的“原子化”处理,使得读者必须在不同字母区域之间不断地来回翻页,费力地在脑海中构建知识图谱。现代的科技发展是高度互联的,工具书理应反映这种互联性,而这本词典给我的感觉,是它在试图用一种线性的、上个世纪的方式来应对一个立体化的知识体系,阅读体验是破碎且低效的。

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从语言风格的角度来看,这本书的行文调性严肃得有些过火,缺乏必要的亲和力,让人在阅读时始终保持着一种紧绷的状态。它似乎坚信,只有使用最正式、最学术化,甚至是略显拗口的表达方式,才能体现其权威性。这种风格对于那些初次接触复杂科学概念的学习者来说,绝对是一种巨大的心理门槛。例如,解释一个相对简单的数学公式时,它会使用一长串的主谓宾复杂的从句结构,将本应清晰明了的步骤描述得模棱两可。我尝试让我的本科生使用它来查阅一些基础定义,结果他们普遍反映,宁愿花时间在搜索引擎上碎片化地学习,也不愿意去啃这本词典的整段文字。这种“高高在上”的叙事姿态,不仅劝退了潜在的新用户,也使得那些需要快速回顾要点的资深用户感到厌烦。一本好的工具书,应该像一个耐心且聪明的导师,用最合适的方式引导你,而不是用晦涩的语言把你推开,这本书明显没有领会这一点。

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翻开这本“简明词典”,我立刻感受到了那种浓浓的“百科全书式”的叙述风格,简直让人有时光倒流的感觉。它的解释冗长、绕圈子,似乎生怕漏掉任何一个可以延伸的次要概念,却恰恰牺牲了对核心定义的精准提炼。例如,对于“人工智能”的定义,它用了接近半页的篇幅去铺垫历史背景和哲学思辨,而真正关于神经网络模型的基本工作原理,却只用了一段话含糊带过,用词晦涩,充满了过时的技术术语堆砌。我特别留意了关于“云计算”的部分,里面描述的架构概念,感觉像是停留在虚拟化技术刚刚兴起的那个阶段,完全没有触及到Serverless、容器化或者边缘计算这些现代云计算的基石。这让我不禁怀疑,这本词典的最后一次修订是多久以前的事情了?它似乎更侧重于“记录”已知的、已经被广泛接受的知识点,而不是“解释”当前正在发生的、推动行业发展的关键技术。对于一个追求效率和新知的读者来说,这种“面面俱到但缺乏重点”的写作方式,只会让人感到信息过载和知识滞后,每一次查找都像是在“考古”而非“学习”。

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我最无法忍受的是它在处理“时代性”和“广度”上的失衡。一方面,它收录了大量已经不再是主流讨论焦点的过时技术名词,占用宝贵的篇幅,这让人怀疑编纂团队对当前行业热点的敏感度。比如,它花了不少篇幅解释一些特定编译器或操作系统的早期版本特性,这些信息对于今天的从业者来说,价值几乎为零。另一方面,对于那些近五年内爆炸性增长的关键领域,例如特定的AI框架、区块链的底层共识机制,或者生物信息学中新兴的数据处理方法,它的覆盖面要么是空白,要么就是极其肤浅的、一笔带过的介绍。这就造成了一个奇特的现象:你可以在里面找到关于上世纪七十年代某个半导体制造工艺的详细术语解释,却找不到关于当前主流深度学习框架中“张量运算”的精确定义。这使得这本书在“科学与计算机”这个广阔领域中,显得头重脚轻,其所谓的“简明”反而成了一种对当前科技发展趋势的无视,使其工具价值大打折扣。

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