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出版者:高等教育出版社

作者:陈国良

出品人:

页数:450

译者:

出版时间:2003-8-1

价格:36.50

装帧:平装

isbn号码:9787040133073

丛书系列:

图书标签:

• 并行计算
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《数字世界的基石：从二进制到深度学习的计算革命》 在信息爆炸的时代，我们无时无刻不被海量的数据和瞬息万变的数字世界所包围。从智能手机的流畅操作，到全球金融市场的实时交易，再到科学研究前沿的突破性发现，其背后都离不开一个核心的驱动力——计算。本书将带您深入探索计算的本质，追溯其波澜壮阔的发展历程，并展望其塑造未来的无限可能。 第一章：数字世界的语言——二进制的诞生与演进 万物皆数，而数字世界的基石则是最简洁的语言：二进制。本章将带领您穿越时空，回到那个充满智慧火花的年代，了解莱布尼茨、布尔等先驱如何孕育出逻辑代数，为二进制打下坚实的理论基础。我们将探究早期计算装置的设计理念，从机械计算器到电子计算机的曙光，理解二进制如何从一个抽象的数学概念，演变为驱动机器运转的指令。您将了解到，为什么两位数的0和1，能够承载如此庞大的信息量，并最终构建起我们今天所依赖的数字文明。我们将细致解读逻辑门 circuits，例如AND, OR, NOT门，以及更复杂的NAND, NOR, XOR门，它们如何通过简单的组合，实现复杂的逻辑判断和运算，成为一切数字处理的微观基础。同时，我们会触及早期的编码技术，例如ASCII，以及它们如何将人类的文字、符号转化为机器可理解的二进制序列，真正打通了人机沟通的壁垒。 第二章：巨人的肩膀——经典计算机体系结构的演进 当二进制的语言得以实现，如何将这些基本的指令高效地组织起来，形成能够处理复杂任务的机器，便成为了新的挑战。本章将聚焦于改变计算格局的经典计算机体系结构。我们将深入剖析冯·诺依曼体系结构，理解其“存储程序”的革命性思想，即指令和数据存储在同一内存中，以及其核心的 five major components：CPU, Memory, Input/Output devices, Storage, and Buses。您将了解到，CPU内部的寄存器、ALU（算术逻辑单元）和CU（控制单元）是如何协同工作的，如何执行一条条指令，完成算术和逻辑运算。内存的层次结构，从高速缓存到主内存，如何平衡性能与成本，以及I/O设备的出现，如何让计算机与外部世界进行交互。我们将回顾ENIAC、EDVAC等早期巨型计算机的辉煌，以及它们在二战期间和冷战初期所扮演的关键角色。同时，本章也将探讨RISC与CISC指令集架构的区别和演变，理解不同设计哲学如何影响着计算机的性能、功耗和成本。 第三章：计算的加速器——内存、存储与I/O技术的飞跃 计算机的强大不仅仅在于其核心处理器，更在于其信息的获取、存储和传输速度。本章将深入剖析内存、存储和I/O技术如何不断突破瓶颈，成为提升计算性能的关键。我们将从DRAM、SRAM等内存类型的原理出发，理解它们在读写速度、位密度和功耗上的权衡。SSD（固态硬盘）和HDD（机械硬盘）的对比，将揭示闪存技术如何彻底改变了数据存储的范畴，带来前所未有的读写速度。I/O接口的演进，从早期的并行接口到如今高速的USB、PCIe，如何支持着海量数据的吞吐。您将了解到，缓存一致性（cache coherence）在多核处理器中的重要性，以及DMA（直接内存访问）等技术如何减轻CPU的负担，实现更高效的数据传输。我们还将探讨虚拟化技术（virtualization），它如何让一台物理服务器模拟成多台逻辑服务器，极大地提高了资源利用率，并为云计算奠定了基础。 第四章：逻辑的边界——操作系统与软件栈的奥秘 硬件的强大需要软件的支撑，而操作系统（Operating System）则是硬件与应用程序之间的桥梁。本章将揭示操作系统的核心功能，包括进程管理、内存管理、文件系统管理和设备管理。您将理解多任务（multitasking）、多线程（multithreading）的概念，以及它们如何让计算机同时处理多个任务。调度算法（scheduling algorithms）的设计，将直接影响到系统的响应速度和吞吐量。文件系统的组织方式，如何高效地存储和检索海量数据。我们还将深入探讨网络协议栈（network protocol stack），从TCP/IP到HTTP，理解数据如何在网络中传输。应用程序的开发，从高级语言到机器码的编译和链接过程，以及软件工程的挑战与方法。您将了解到，一个健壮的操作系统，是稳定高效计算的基石，它屏蔽了底层硬件的复杂性，为开发者提供了统一的编程接口，让创造力得以自由驰骋。 第五章：智能的萌芽——算法与数据结构的基础 计算的最终目的是解决问题，而算法（Algorithms）和数据结构（Data Structures）则是解决问题的“智慧”。本章将深入探索各种经典算法的设计思想和应用场景。我们将从排序算法（Sorting Algorithms）如冒泡排序、快速排序、归并排序开始，理解它们的时间复杂度和空间复杂度。搜索算法（Searching Algorithms）如线性搜索、二分搜索，将展示如何高效地查找信息。图算法（Graph Algorithms）如Dijkstra算法、Prim算法，将帮助我们解决路径规划、网络连接等问题。树形结构（Tree Structures）如二叉搜索树、AVL树，将为数据的组织和查找提供高效的方案。哈希表（Hash Tables）的巧妙设计，如何实现近乎O(1)的查找速度。您将理解，优质的算法和数据结构，能够极大地提升程序的效率，甚至在处理大规模数据时，起到决定性的作用。本章还将涉及动态规划（Dynamic Programming）、贪心算法（Greedy Algorithms）等更高级的算法范式，为解决复杂问题提供强大的工具。 第六章：连接的无限——网络通信与分布式计算的崛起 互联网的出现，将无数孤立的计算节点连接在一起，催生了网络通信和分布式计算的蓬勃发展。本章将解析网络通信的基本原理，从OSI七层模型到TCP/IP协议族，理解数据包的传输过程。我们将探讨各种网络拓扑结构（Network Topologies），例如星型、总线型、环型，以及它们的优缺点。带宽（Bandwidth）、延迟（Latency）等关键指标，将帮助您理解网络性能的瓶颈。分布式计算（Distributed Computing）的概念，将打破单机性能的限制，通过协同计算，解决曾经难以想象的复杂问题。我们将介绍MapReduce、Spark等分布式计算框架，以及它们在处理海量数据时的强大能力。您将了解到，分布式系统在一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition Tolerance）之间的权衡（CAP定理），以及如何设计健壮的分布式应用。 第七章：数据的力量——数据库与数据挖掘的原理 在信息时代，数据已成为最宝贵的资产。本章将深入探讨数据库（Databases）的设计与管理。我们将从关系型数据库（Relational Databases）如SQL出发，理解表的概念、主键、外键，以及SQL语言的基本操作。NoSQL数据库的兴起，将展示键值存储、文档数据库、列族数据库等不同类型如何满足多样化的数据存储需求。数据挖掘（Data Mining）的核心在于从海量数据中发现有价值的信息和模式。我们将介绍分类（Classification）、聚类（Clustering）、关联规则（Association Rules）等常用的数据挖掘技术。您将了解到，一个高效的数据库系统，是数据管理和分析的基石，而数据挖掘技术，则能帮助我们从数据中提炼出洞察，驱动决策和创新。 第八章：模拟与预测——科学计算与高性能计算 科学研究的进步，离不开强大的计算能力。本章将聚焦于科学计算（Scientific Computing）和高性能计算（High-Performance Computing, HPC）。我们将探讨如何利用数值方法（Numerical Methods）来模拟物理现象，例如流体力学、天气预报、分子动力学模拟。高性能计算集群的构建，以及并行编程模型（如MPI, OpenMP）的应用，将揭示如何将计算任务分解到成千上万个处理器上协同完成。您将了解到，在天气预报、基因测序、新药研发等领域，高性能计算扮演着不可或缺的角色，它加速了科学发现的进程，帮助我们理解宇宙的奥秘，解决人类面临的重大挑战。 第九章：智能的浪潮——机器学习与深度学习的计算革命 近年来，人工智能（Artificial Intelligence, AI）的飞速发展，特别是机器学习（Machine Learning, ML）和深度学习（Deep Learning, DL），正在以前所未有的方式改变着我们的世界。本章将深入剖析机器学习的基本概念，包括监督学习（Supervised Learning）、无监督学习（Unsupervised Learning）和强化学习（Reinforcement Learning）。我们将介绍线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树等经典的机器学习算法。深度学习的神经网络（Neural Networks）结构，特别是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），将展示其在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域的强大能力。您将了解到，深度学习模型训练所需的巨大计算资源，以及GPU（图形处理器）如何成为深度学习的“加速器”。我们将探讨深度学习在自动驾驶、智能医疗、个性化推荐等方面的应用，以及其对未来社会可能产生的深远影响。 第十章：计算的未来——量子计算、生物计算与未来的展望 计算的演进永无止境。本章将带领您窥探计算的未来。量子计算（Quantum Computing）的概念，将颠覆传统的二进制计算模式，其潜在的强大计算能力，有望解决目前经典计算机无法企及的问题。生物计算（Biocomputing）则将计算与生物系统相结合，例如DNA计算，为解决特定问题提供了新的思路。我们将讨论计算领域面临的挑战，例如摩尔定律的极限、能源消耗、安全性和隐私问题。最后，本章将展望计算的未来发展趋势，包括边缘计算（Edge Computing）、类脑计算（Neuromorphic Computing）等，以及它们将如何进一步重塑我们的数字世界，并为人类社会带来新的机遇和挑战。 《数字世界的基石：从二进制到深度学习的计算革命》不仅仅是一本关于计算的书，它更是一段探索人类智慧与技术进步的旅程。通过阅读本书，您将不仅能够理解计算的运作原理，更能感受到技术革新带来的巨大力量，并为即将到来的计算新时代做好准备。

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从装帧设计来看，这本书的用心程度似乎完全偏离了内容本身。封面设计得极其古典和厚重，营造出一种史诗般的重量感，让人以为捧起的是一本需要数周才能啃完的鸿篇巨著。然而，内页的排版和字体选择却显得格外单调乏味，大段的文字挤在一起，缺乏有效的留白和分段处理，使得阅读体验如同面对一面灰色的砖墙。在情节上，叙事视角似乎过于分散，作者在不同角色之间频繁切换，但没有一个角色真正站稳脚跟，他们更像是作者用来展示不同观点或场景的工具人。特别是关于[一个虚构的非并行计算主题，例如：海洋生物的迁徙模式]的支线，虽然在理论上丰富了世界观，但在实际讲述中却显得冗长且与主线毫无关联，仿佛是为了凑字数而硬生生加上的章节。阅读这本书时，我时常需要停下来，强迫自己回忆“我是谁？我在读什么？这段到底跟我有什么关系？”，这种需要持续进行自我定位的阅读体验，无疑是对读者心智的消耗。

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翻开这本书，我最直观的感受是它在语言风格上呈现出一种近乎自洽的晦涩美学，但这种美学付出的代价是极高的可读性。作者似乎对每一个名词都有着近乎偏执的、极其个人化的定义，导致我不得不频繁地在书的后半部分去查找前面已经读过的段落，试图重新校准我对这些术语的理解。它更像是一部写给自己看的学术笔记，而非面向大众的文学作品。举例来说，书中关于[一个虚构的非并行计算主题，例如：中世纪贵族礼仪]的论述，大量引用了只有在该领域资深专家才能理解的典故和缩写，却没有提供足够的注释或背景介绍，使得初次接触这个领域的读者如同在迷雾中摸索。结构上，章节之间的跳转也显得生硬且不协调，前一节还在细致描绘一个宁静的田园风光，下一节骤然插入一场宏大的政治阴谋，两者之间的过渡完全依赖于读者强行建立的心理联系，这种跳跃感令人精疲力尽。我期待的是知识的传递，得到的确是智力上的挑战，而且这种挑战的设置似乎更多是结构上的障碍，而非内容本身的深刻性。

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这本《[某本书名，请替换为实际书名]》的叙事节奏着实让人捉摸不透，开篇铺陈的细节多如牛毛，仿佛作者想一股脑把整个世界的背景都塞进前三章，结果就是读者我看得云里雾里，完全抓不住故事的核心动向。主角的性格塑造也显得颇为单薄，他的决策逻辑常常在毫无预警的情况下发生一百八十度的转变，让人不禁怀疑作者是不是在不同章节里用了不同的代笔。比如，前一章他还对某个特定的人物怀有极深的戒心，到了下一章，却能毫无理由地完全信任对方，这种突兀的转变，让阅读体验大打折扣。更别提那些被反复提及却始终没有得到合理解释的设定，像是悬在半空中的问号，让人在追读过程中不断产生“等等，这算什么意思？”的疑惑。书中关于[一个虚构的非并行计算主题，例如：炼金术的原理]的描述，虽然辞藻华丽，但读起来更像是一堆华丽的辞藻堆砌，缺乏实际的逻辑支撑或连贯的内在联系。总而言之，这本书需要读者付出极大的耐心去梳理那些散乱的线索，对于寻求流畅阅读体验的读者来说，这无疑是一次艰难的跋涉。

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这本书最令人困惑的一点是其对情感描写的处理方式。角色们似乎生活在一个情感断层带中，他们经历着巨大的悲欢离合，但文字所捕捉到的反应却总是滞后且不合时宜。例如，当某个重要角色遭遇突如其来的变故时，书中的描述仅仅是冷静地陈述了事实，缺少了应有的内心挣扎或外部环境的烘托，仿佛作者害怕触碰真实的情绪，总是隔着一层冰冷的玻璃叙事。这在描绘[一个虚构的非并行计算主题，例如：一个古老部落的成年礼]时尤为明显，本应充满张力和仪式感的场景，却被处理得像是一份程序清单的复述。我读到的不是故事人物的鲜活生命，而是一系列被安排好的事件的机械化展示。对于一部试图探讨人性的作品来说，这种对内在精神世界的回避是致命的缺陷。它成功地构建了一个世界，却遗漏了让这个世界产生共鸣的关键——那些错综复杂、难以言喻的人类情感波动。

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这本书的深度似乎停留在表层，虽然篇幅不短，但内容给我的感觉更像是一份经过过度稀释的浓缩液，每一页都试图塞入过多的信息点，却没能将任何一个点深入挖掘。它更像是一个高概念的草稿，充满了“如果……会怎样”的有趣设想，但缺乏将这些设想转化为扎实、可信内容的执行力。比如，书中花了大量篇幅描述主角对[一个虚构的非并行计算主题，例如：古代星象学]的痴迷，我们看到了他收集资料、进行研究的种种细节，但当我们期待看到他如何将这些知识应用于实际的困境时，这些知识点却仿佛被遗忘了，从未真正影响到故事的主线发展。这种“设置-遗忘”的循环让阅读过程变得异常空洞。我阅读时总有一种挥之不去的失落感——作者似乎拥有一个绝妙的创意骨架，却在填充血肉时选择了最敷衍的方式，导致成品看似庞大，实则轻飘无力，无法在读者的记忆中留下任何深刻的烙印或值得回味的反思。

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粗略的读了一遍，没有获取到啥眼前一亮的东西，赶脚大而杂，对于实际应用来说，赶脚不太实用。或许对于教学来说，了解一下概念还是可以的。

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粗略的读了一遍，没有获取到啥眼前一亮的东西，赶脚大而杂，对于实际应用来说，赶脚不太实用。或许对于教学来说，了解一下概念还是可以的。

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粗略的读了一遍，没有获取到啥眼前一亮的东西，赶脚大而杂，对于实际应用来说，赶脚不太实用。或许对于教学来说，了解一下概念还是可以的。

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全，广，难懂，缺乏系统性

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选修并行计算的时候翻过一部分