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出版者:

作者:王秋云

出品人:

页数:390

译者:

出版时间:2006-7

价格:39.00元

装帧:

isbn号码:9787311028367

丛书系列:

图书标签:

• 计算机基础
• 信息技术
• 计算机科学
• 信息处理
• 数字技术
• 编程入门
• 数据结构
• 算法
• 信息安全
• 网络基础

《代码的奥秘：编程语言的设计与实现》 这是一本深入探讨编程语言核心机制的著作。它将带领读者穿越二进制的尘埃，揭开构成我们数字世界的基石——编程语言的神秘面纱。本书不仅仅是枯燥的语法罗列，而是从源头出发，剖析各种编程范式如何演进，为何而生，又如何影响着我们解决问题的方式。 从抽象到具象：语言的诞生与演化 书中首先回顾了编程语言的早期历史，从机器码的直接指挥，到汇编语言的初步抽象，再到高级语言的出现如何极大地提升了开发效率和可读性。我们将一同审视那些开创性的语言，如Fortran、COBOL、Lisp，理解它们各自诞生的时代背景和解决的核心问题。随后，读者将深入了解面向过程、面向对象、函数式编程等主流编程范式，它们各自的哲学思想，以及如何通过不同的设计原则来组织和管理复杂的软件系统。 编译与解释：代码的生命周期 一本编程语言的生命力，在于它如何将人类的指令转化为机器可执行的代码。本书将详细解析编译型语言和解释型语言的工作原理。对于编译型语言，我们将深入探讨词法分析、语法分析、语义分析、中间代码生成、代码优化和目标代码生成等编译过程的各个阶段。读者将理解编译器是如何识别错误、优化性能，并最终生成高效可执行文件的。而对于解释型语言，我们将探讨其运行时环境、字节码的生成与执行，以及动态类型的语言如何在运行时进行类型检查和转换。 语言的灵魂：数据结构、控制流与抽象 编程语言的核心在于其表达能力。本书将深入剖析构成编程语言的基石： 数据结构： 从最基础的变量、数组、链表、栈、队列，到更复杂的树、图、哈希表，我们将探讨它们的设计原理、性能特点以及在不同场景下的适用性。理解数据结构是高效编程的关键。 控制流： 条件语句（if-else, switch）、循环语句（for, while, do-while）以及函数调用、异常处理等，这些控制流机制如何指导程序的执行顺序，本书将提供细致的分析。 抽象机制： 函数、类、接口、模块等抽象工具如何帮助我们管理复杂性，本书将深入探讨这些机制的设计理念，以及它们在构建可维护、可扩展软件中的作用。 高级特性与现代编程 随着计算能力的提升和应用场景的多样化，编程语言也在不断发展，涌现出许多高级特性： 并发与并行： 多线程、多进程、协程等并发模型如何实现程序的并行执行，以及如何处理数据竞争和死锁等问题。 内存管理： 手动内存管理（如C/C++中的malloc/free）与自动内存管理（如垃圾回收机制）的权衡与实现。 元编程与反射： 允许程序在运行时检查和修改自身结构的能力，以及其在框架设计和代码生成中的应用。 领域特定语言（DSL）： 如何为特定问题领域设计高效简洁的语言，以及DSL的优势与挑战。 语言的实践与未来 本书还将探讨编程语言在实际开发中的应用，如何选择合适的语言来解决特定问题，以及学习新语言的有效方法。我们也将展望编程语言的未来发展趋势，例如人工智能对编程语言的影响、低代码/无代码平台的兴起，以及新的编程范式和技术的可能性。 《代码的奥秘：编程语言的设计与实现》 适合所有对编程语言底层原理感兴趣的开发者、计算机科学专业的学生，以及任何希望深入理解软件构建过程的读者。它将帮助你不仅仅是“写代码”，更能“理解代码”，成为一名更资深、更有洞察力的软件工程师。

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这本书，**《数字图像处理》**，简直是打开了我对视觉世界认知的一扇全新的大门。我原本以为图像处理无非就是Photoshop里那些简单的滤镜和调整，但读了这本书之后，才发现背后蕴含着如此深厚的数学和算法理论。比如，它对傅里叶变换在图像去噪和增强中的应用讲解得极其透彻，从理论推导到实际代码实现，每一步都清晰可见，让我这个略有基础的读者也能领会个中精髓。尤其是在讲解边缘检测时，对Sobel算子、Laplacian算子以及更复杂的Canny算法的比较分析，那种层层递进的逻辑感，让人不得不佩服作者的功力。书中不仅有扎实的理论支撑，还配有大量的实例和图示，很多复杂的概念通过图示瞬间变得直观易懂，而不是干巴巴的公式堆砌。我尤其喜欢它对彩色图像处理的章节，讲解了从RGB到HSV等不同颜色空间的转换及其在特定应用场景下的优势。对于正在进行计算机视觉项目研究的学生或者工程师来说，这本书绝对是一本不可多得的案头参考书，它不仅教会你“怎么做”，更重要的是解释了“为什么这样做”。

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我一直对网络安全领域比较感兴趣，但苦于找不到一本能系统梳理基础知识的书，**《信息论与编码技术》**恰好填补了我的空白。虽然书名听起来很偏理论，但它对于理解现代通信和加密技术至关重要。这本书对香农熵、互信息这些核心概念的阐释非常到位，通过经典的抛硬币和信息源压缩例子，让我真切体会到信息量是如何被量化的。更让我惊喜的是，它在信息编码部分，对信道编码（如Hamming码、循环冗余校验CRC）的原理和纠错能力进行了详尽的介绍，这对于理解数据传输的可靠性机制非常有帮助。虽然书中涉及到了一些概率和数理统计的知识，但作者的处理方式非常巧妙，将数学工具服务于信息传输的实际问题，避免了空泛的数学推导。读完后，我对数据压缩算法（如霍夫曼编码）和基础的密码学（如一次性密码本的理论可行性）都有了全新的、更底层的认识，为我后续学习更复杂的加密协议打下了坚实的基础。

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**《高性能计算导论》**这本书，简直是为那些希望榨干硬件每一滴性能的程序员量身定制的。我原本以为高性能计算就是多核并行，但这本书揭示了一个远比我想象中复杂的世界。它详细阐述了现代CPU的流水线、缓存层次结构（L1/L2/L3缓存）是如何影响程序性能的，以及如何通过代码重排、数据局部性优化来避免缓存未命中，这部分内容对我日常写代码的思维方式产生了颠覆性的影响。特别是它对并行编程模型的介绍，无论是OpenMP的编译时指令，还是MPI在分布式内存环境下的消息传递机制，书中都提供了清晰的API对比和性能考量。书中还专门开辟了一章来讨论GPU计算的异构架构，如何利用CUDA/OpenCL进行大规模数据并行计算，并附带了针对特定科学计算问题的优化案例。这本书的价值在于，它把硬件的物理限制和软件的算法设计紧密地结合起来，读完后，写出的代码不再是简单的功能实现，而是真正意义上的“高效执行”。

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说实话，我刚拿到**《深度学习理论与实践》**这本书的时候，心里是抱着将信将疑的态度。市面上关于深度学习的书籍汗牛充栋，但大多流于表面或者代码示例过时。然而，这本书的深度和广度超出了我的预期。它没有急于展示最新的网络结构，而是花了大量的篇幅来夯实基础，比如深入剖析了反向传播算法的数学原理，以及优化器（如SGD、Adam）收敛性的理论探讨。我特别欣赏作者在讲解神经网络的正则化技术时，不仅仅提到了Dropout和L2范数，还将其置于统计学理论框架下进行讨论，这极大地提升了我对模型泛化能力的理解。书中对RNN及其变体，特别是LSTM和GRU的结构解析，细致到了每一个门控单元的激活函数选择和信息流向的精确描述，这对于想要自己设计特定序列模型的读者来说，是极其宝贵的财富。阅读过程中，我感觉自己像是在跟着一位经验丰富的教授进行一对一的指导，每一个章节都充满了严谨的学术精神和丰富的工程经验的结合。

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我一直认为操作系统是计算机科学中最核心也最难啃的一块硬骨头，直到我接触了**《操作系统原理与实现》**。这本书最出彩的地方在于，它不仅仅停留在理论描述，而是深入到了内核级的实现细节。例如，在讲解进程调度的部分，作者不仅介绍了轮转法、优先级调度等经典算法，还结合Linux内核中CFS（完全公平调度器）的红黑树结构进行了剖析，这种理论与前沿实践的结合非常到位。内存管理部分，对虚拟内存、分页、分段机制的讲解，配上地址转换的图示，彻底解开了我多年来对内存地址概念的困惑。我尤其喜欢它对死锁预防、检测和恢复策略的对比分析，逻辑严密，条理清晰。此外，文件系统的I/O模型和磁盘调度算法的介绍，也让我对数据的存取过程有了全新的认识。这本书的结构安排得非常好，知识点层层递进，非常适合需要系统性掌握操作系统底层机制的读者，它就像一张详细的地图，指引你穿梭在复杂的内核代码迷宫中。

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