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出版者:上海教育出版社

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页数:0

译者:

出版时间:2000-05-01

价格:13.0

装帧:平装

isbn号码:9787532069729

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好的，这是一本关于人工智能在软件开发领域应用的深度技术专著的简介，该书旨在为读者提供从理论基础到实际操作的全面指导。 --- 书名： 《智能驱动的软件工程：深度学习与自动化构建未来应用》 作者： 钱文博 著 版式： 精装 图书简介： 在数字化浪潮席卷全球的今天，软件系统已成为驱动现代社会运转的核心基础设施。然而，随着应用复杂度的几何级增长，传统的软件开发与维护模式正面临前所未有的挑战。人力资源瓶颈、代码质量难以保证、安全漏洞层出不穷，以及快速迭代的需求压力，都迫使行业寻求更高效、更智能的解决方案。《智能驱动的软件工程：深度学习与自动化构建未来应用》正是为应对这一时代命题而诞生的一部重量级技术著作。 本书并非停留在对“DevOps”或“敏捷开发”等现有范式的简单介绍，而是聚焦于人工智能（AI）特别是深度学习技术如何深度赋能软件开发生命周期（SDLC）的各个关键环节，旨在为软件架构师、高级开发工程师、技术管理者以及致力于提升工程效率的学术研究人员提供一套系统化、可操作的前沿理论与实践框架。 全书结构严谨，逻辑清晰，分为四大核心板块，共计十四章内容，辅以大量详尽的代码示例、架构图解和案例分析。 第一部分：理论基石与范式转变（Foundations and Paradigm Shift） 本部分首先为读者构建理解AI赋能软件工程所需的理论基础。 第一章：软件工程的AI化浪潮 本章深入探讨了软件开发领域当前面临的痛点，并概述了机器学习、自然语言处理（NLP）和强化学习（RL）等AI分支如何为解决这些痛点提供了新的可能性。重点分析了“智能代码生成”、“自适应测试”和“预测性维护”等新兴概念的内涵与外延，并对比了传统方法与AI驱动方法的本质区别。 第二章：深度学习模型在代码表示中的应用 理解代码的机器可读性是实现自动化的前提。本章详细介绍了如何将源代码、抽象语法树（AST）、控制流图（CFG）等结构化与半结构化代码信息，转化为适合深度神经网络处理的向量表示（Embeddings）。内容涵盖Word2Vec for Code、Graph Neural Networks (GNNs) 在代码依赖关系建模中的应用，以及Transformer架构在序列到序列代码转换任务中的优化策略。 第三章：数据工程：构建高质量训练数据集 高质量的数据是训练有效AI模型的前提。本章专门讨论了从海量开源代码库（如GitHub、GitLab）中提取、清洗、标注代码数据的复杂流程。重点讲解了如何处理代码中的敏感信息、解决数据不平衡问题，以及构建用于代码修复、缺陷预测和文档生成的专项数据集的方法论。 第二部分：智能辅助开发与代码生成（Intelligent Assistance and Code Synthesis） 这是本书最引人注目的部分，聚焦于AI如何直接参与到日常的编码工作中，实现效率的飞跃。 第四章：基于序列模型的智能代码自动补全与建议 本章深入研究了如GPT-X系列模型在上下文感知代码建议中的应用。不仅讨论了基础的Token级别预测，更侧重于意图理解。读者将学习如何构建能够理解自然语言注释（Docstrings）并生成符合特定API规范代码片段的模型。 第五章：从自然语言到代码：程序合成的艺术与科学 程序合成（Program Synthesis）是AI驱动软件工程的前沿领域。本章详细剖析了如何利用检索增强生成（RAG）技术结合大型语言模型（LLMs）来实现从复杂需求描述到功能代码块的转换。案例包括“从用户故事到单元测试的生成”以及“领域特定语言（DSL）的自动转换”。 第六章：代码重构与风格迁移的自动化 软件的长期可维护性依赖于持续重构。本章展示了如何训练模型来识别“代码异味”（Code Smells），并自动执行安全、无副作用的代码结构优化。内容涵盖了抽象化过程的自动化、冗余代码的检测与移除，以及跨语言平台风格的自动统一。 第三部分：质量保证与系统可靠性（Quality Assurance and System Reliability） 软件的健壮性是其商业价值的根本保障。本部分探讨AI在测试、调试和安全领域的革命性应用。 第七章：AI驱动的缺陷预测与定位 传统的缺陷预测模型往往依赖于静态代码度量。本章引入了基于代码历史提交记录（Change Logs）和Issue Tracker数据的情感分析、时序分析，以更精准地预测模块的缺陷高风险区域。同时，介绍了故障传播分析（FPA）结合图神经网络来加速定位根本原因。 第八章：智能模糊测试与测试用例生成 模糊测试（Fuzzing）是发现深层漏洞的有效手段。本章重点介绍了如何使用强化学习指导的模糊测试引擎（RL-guided Fuzzer）。模型通过最大化“代码覆盖率”或“新路径发现”作为奖励信号，实现对目标程序输入空间的有效探索，从而显著提高漏洞发现效率。 第九章：自动化调试与错误修复 当错误被发现后，修复过程通常耗费大量时间。本章深入探讨了基于深度学习的“补丁生成”（Patch Generation）技术。内容包括如何利用程序分析技术提取错误上下文，并训练模型生成针对特定类型错误（如空指针解引用、数组越界）的修复建议，并进行自动回归测试验证。 第十章：运行时监控与自适应安全策略 本章关注软件部署后的运行阶段。介绍了如何利用时间序列分析和异常检测模型（如Autoencoders）实时监控系统性能指标（Latency, Throughput, Error Rates）。更进一步，探讨了如何基于检测到的异常动态调整微服务间的流量分配或安全策略（如WAF规则）。 第四部分：工程实践、工具链集成与未来展望（Practice, Toolchain, and Future Outlook） 本部分将理论与实际工程落地相结合，并展望了该领域未来的发展方向。 第十一章：集成到持续集成/持续部署（CI/CD）流水线 智能工具必须无缝集成到现有工程流程中。本章提供了将AI模型部署为微服务（Serving Layer）的实践指南，包括使用ONNX或TensorRT进行模型优化，以及如何设计触发器，确保智能代码审查或缺陷预测结果能够在Merge Request阶段自动介入。 第十二章：可解释性人工智能（XAI）在软件决策中的角色 AI生成的代码或推荐的修复方案必须是可信赖的。本章讨论了LIME和SHAP等XAI技术在解释代码生成模型决策过程中的应用，帮助开发者理解模型“为什么”推荐某个结构或修复方案，这对于构建人机协作的信任体系至关重要。 第十三章：领域特定模型的微调与定制化 通用LLMs虽然强大，但在处理特定企业内部代码库或遗留系统时性能会下降。本章详细介绍了参数高效微调（PEFT，如LoRA）技术在私有代码库上的应用，确保AI助手能够精准理解企业特定的编码规范和业务逻辑。 第十四章：智能软件工程的伦理、挑战与展望 最后，本书探讨了在迈向全自动化软件工程过程中必须正视的挑战，包括知识产权风险、AI偏见在代码中的固化，以及未来通用人工智能（AGI）对软件架构师角色的根本性重塑。本书以乐观而审慎的态度，为读者描绘了未来十年软件工程的宏伟蓝图。 --- 目标读者： 本书面向具备扎实计算机科学基础和中高级编程经验的专业人士。尤其适合： 渴望将前沿AI技术融入日常开发流程的高级软件工程师。 负责制定技术路线图和提升团队生产力的工程经理和CTO。 致力于开发下一代软件自动化工具的研究人员与博士生。 本书的价值在于： 它不仅提供了“是什么”的知识，更重要的是教授了“如何做”的工程化方法论。通过阅读本书，读者将掌握利用深度学习优化软件生命周期各个环节的核心技能，从而在全球竞争中掌握构建下一代智能软件系统的核心竞争力。

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从一个对英语学习充满焦虑的普通高三学生的角度来看，这本书给我带来的最大价值是一种学习上的“定心丸”效应。市面上的教辅汗牛充栋，选哪本、信哪本常常让人无所适从，耗费了大量精力在选择和比较上。而这本书，它提供的不是那种让你一夜之间突飞猛进的“速效药”，而是一种稳健、扎实的“基础建设”。它让我明白，英语学习不是靠投机取巧，而是靠日积月累的有效训练。我发现自己不再盲目追求那些“偏题怪题”，而是将注意力重新聚焦到如何真正提高对英文文本的理解深度和广度上。这种回归本质的学习态度，让我的学习过程变得更加踏实和高效。它就像一个可靠的导航系统，在我迷茫于各种学习方法论的时候，指引我回到正确的航道上，持续稳定地向目标靠近，这份踏实感，是任何高分炫耀都无法替代的宝贵财富。

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这本书在配套的解析部分的处理上，体现出一种极高的专业素养和对学习者需求的深刻洞察。它不仅仅给出了标准的答案，更重要的是对每一个选项的设置意图进行了详尽的剖析。尤其是那些干扰项，书中会明确指出它们为什么是错误的，错误在哪里，这种“反向教学”的方法，比单纯告诉我正确答案要有效得多。很多时候，我做错题并不是因为我不认识单词，而是对出题人的思路把握不准，这本书恰恰弥补了这一点。此外，对于那些关键的长难句，它采用了拆分重组的方式进行解析，结合了语法结构和语境理解，让我不再惧怕那些动辄十几二十个单词的长句。这种精细到位的讲解，让我感觉自己不是在自学，而是在一位经验丰富、耐心十足的资深教师的亲自指导下进行学习，每一个知识点都被敲打得清清楚楚、明明白白。

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阅读速度和阅读的流畅度，对于我们应试者来说，是与分数直接挂钩的关键能力。我使用这本书一段时间后，最直观的感受就是我的“阅读引擎”开始提速了。这得益于它对常见高级固定搭配和替换表达的巧妙渗透。书中那些看似不经意的例句，其实都蕴含着高频使用的地道表达。我开始有意识地去留意并积累这些表达，结果在做快速阅读练习时，我发现自己对句子的理解速度明显加快，因为很多结构我不再需要逐词翻译，而是能直接“意译”出来。这种从“翻译式阅读”向“理解式阅读”的转变，是质的飞跃。而且，它似乎有一种魔力，能让你在不知不觉中，将书中学到的那些高级句型“内化”为自己的思维习惯，这对于今后的写作和口语部分也会产生积极的连锁反应，这绝对是超出了阅读理解本身的附加价值。

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我一直对市面上那些动辄宣称“包罗万象”的英语阅读材料持保留态度，因为很多时候，它们只是堆砌了大量生僻词汇和晦涩难懂的句子，读起来更像是查字典的过程，而不是真正的阅读体验。然而，这本书给我的感觉完全不同。它似乎精准地把握了“中级”这个定位的精髓——既有挑战性，又不至于让人望而却步。我发现它选取的文章主题非常贴近我们高中生的生活和认知范围，从科技发展的前沿到社会热点讨论，甚至是文化现象的剖析，内容兼具深度与广度。更重要的是，文章的语篇结构清晰流畅，逻辑链条完整，读完一篇后，我能明显感觉到自己对英语文章的整体把握能力有了质的飞跃，不再是零散地理解句子，而是能够构建起文章的宏观脉络。这种循序渐进的难度设置，让人在不断攻克难关的过程中获得巨大的成就感，而不是持续的挫败感。

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这本书的装帧设计简直是让人眼前一亮，那种低调的奢华感，拿在手里分量十足，一点都不像是市面上那些轻飘飘的教辅材料。封面的配色和字体选择，透露出一种沉稳又不失现代气息的专业范儿。我特别喜欢它那种纸张的质感，摸起来细腻光滑，即使长时间阅读也不会觉得刺眼或者疲劳，这对于我们这种需要对着书本啃很久的学生来说，简直是福音。而且，装订得异常结实，随便翻页，书脊都没有任何松动的迹象，看起来非常耐用，绝对能撑过整个高中的学习生涯，甚至可以留到大学复习时再拿出来用。内页的排版也是下了功夫的，字里行间留白处理得恰到好处，既保证了信息密度，又让视觉感受非常舒适，不会让人感到拥挤和压迫。这种对细节的极致追求，让我对这本书的内容质量也充满了信心，毕竟，愿意在“皮相”上如此用心，内在的打磨想必也差不到哪里去。这种外在的品质感，让我在学习过程中，多了一份仪式感和专注度。

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