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出版者:Cambridge Univ Pr

作者:Oliveira, Suely/ Stewart, David E.

出品人:

页数:316

译者:

出版时间:2006-9

价格:$ 100.56

装帧:HRD

isbn号码:9780521858960

丛书系列:

图书标签:

• Scientific Computing
• Software Engineering
• Programming
• Python
• Data Science
• Algorithms
• Numerical Analysis
• Reproducibility
• Best Practices
• Code Quality

好的，这是一本名为《科技写作的艺术：从草稿到出版的全面指南》的图书简介，其内容与《Writing Scientific Software》完全无关。 --- 科技写作的艺术：从草稿到出版的全面指南 简介：驾驭清晰、影响力的科技叙事 在当今信息爆炸的时代，仅仅拥有卓越的科学发现或技术创新已不足以保证其价值的实现。真正具有变革性的力量，蕴藏在将这些复杂思想以清晰、精确且引人入胜的方式传达出去的能力之中。《科技写作的艺术：从草稿到出版的全面指南》正是为所有身处技术、工程、生命科学、信息技术及相关领域的专业人士、研究人员、工程师和学生量身打造的一部实战手册。 本书超越了基础的语法和拼写校对，深入探讨了构建一个逻辑严谨、论证有力且符合特定受众期望的科技文档的全过程。它不仅仅教授“如何写”，更强调“为何要这样写”的策略性思维。 第一部分：奠定基础——理解科技写作的本质与受众 本书的第一部分聚焦于科技写作的核心原则与思维模式的转变。我们认为，成功的科技写作始于对受众的深刻理解。 第一章：科技写作的独特挑战与机遇 本章分析了为何科技写作不同于纯粹的学术写作或商业报告。它探讨了在保持科学严谨性的同时，如何实现最大化的可读性和可操作性。我们将讨论“信息密度”与“认知负荷”之间的微妙平衡，并介绍如何利用叙事结构来驾驭复杂的数据和流程。 第二章：绘制受众画像：从专家到决策者 理解你的读者是成功的基石。本章提供了一套系统的方法论，用于分析不同类型的读者——从领域内的同行评审者、需要快速理解结果的管理层，到需要精确操作的现场技术人员。我们将详细讲解如何调整术语的深度、信息的粒度以及论证的侧重点，以确保信息被准确接收并有效利用。 第三章：结构即逻辑：蓝图与大纲的构建 任何伟大的技术文档都基于坚固的结构。本章将介绍多种结构模型，如“倒金字塔法”、“问题-解决方案-影响（PSI）”框架，以及在不同文档类型（如白皮书、标准操作程序SOP、技术规范）中应用这些模型的最佳实践。重点在于如何设计一个清晰的逻辑流，引导读者从已知走向未知。 第二部分：精炼表达——语言、风格与精确性 科技写作的语言必须是工具，而非障碍。本部分致力于打磨读者的表达技巧，使文字服务于清晰传达。 第四章：精确性与简洁性的双重契约 科技写作的首要标准是准确无误。本章深入探讨了如何选择最精确的动词、名词和限定词，以避免模棱两可。我们还将介绍如何识别和消除冗余表达（如“进行评估”应替换为“评估”），并通过实战练习，将“学术腔调”转化为专业、简洁的现代科技用语。 第五章：驾驭复杂信息：图表、数据与可视化叙事 数据本身不会说话，除非有人为它设计了舞台。本章侧重于如何有效地整合和描述图表、公式和数据可视化结果。讨论内容包括：图表的有效标注、在正文中引导读者关注关键发现，以及避免“数据堆砌”的陷阱。我们将介绍如何确保图表和文本之间形成互补的叙事关系。 第六章：专业语气与客观性：建立可信度 本章探讨了在保持客观性和专业信誉之间的平衡。我们将分析第一人称（我们/我）和被动语态的使用边界，并提供一套“建立权威”的风格指南，确保文档在传达信息的同时，也展现出作者的专业自信和对事实的尊重。 第三部分：实战应用——文档类型与生命周期管理 科技文档的种类繁多，每种都有其特定的目标和规范。本部分提供了针对主流技术文档类型的深度解析和模板。 第七章：技术规范书（Spec Sheets）的黄金法则 深入剖析功能性、非功能性需求文档的编写。重点在于如何将高层愿景转化为可测试、可量化的具体指标，以及如何使用清晰的“必须（Shall）”、“应该（Should）”等限定词来定义义务。 第八章：操作指南与用户手册的有效性设计 对于面向操作人员的文档，易用性至关重要。本章侧重于流程图、步骤列表的优化，以及如何设计有效的故障排除（Troubleshooting）部分，使用户能够快速独立解决问题。 第九章：研究报告与白皮书的论证艺术 本章指导研究人员如何构建一个强有力的论证链条，从背景铺垫到方法论的合理性，再到结果的意义。重点是如何在有限的篇幅内，突出研究的创新点和对现有知识体系的贡献。 第十章：文档的迭代、审查与维护 科技成果和软件版本不断更新，文档必须随之演进。本章涵盖了高效的同行评审流程（技术准确性与语言清晰度的双重审查）、版本控制的实践策略，以及如何通过“知识管理”系统确保文档的长期可维护性和可发现性。 结语：持续改进的实践循环 本书的最终目标是帮助读者将科技写作内化为一种习惯和流程的一部分。我们鼓励读者将每一次写作视为一次学习和改进的机会，通过持续的反馈和修订，将自己打造成能够高效、清晰地影响技术世界的沟通者。 《科技写作的艺术》是技术人员手中一把锐利的工具，它将复杂性转化为洞察力，将发现转化为行动。掌握它，你将拥有将想法转化为实际影响力的能力。

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**评价三：** 我不得不承认，这本书的排版和图示设计是相当清晰的，视觉上令人愉悦。然而，内容的深度却与之不成正比。它似乎将“科学软件”简单地等同于“带有数学公式的代码”，然后用最基础的编程概念来覆盖这个主题。例如，在讨论数据结构时，它只是泛泛而谈了数组和链表，却完全忽略了科学计算中至关重要的稀疏矩阵表示（如 CSR 或 COO 格式）的内存效率和算法优势。我期待的是关于如何设计灵活的输入文件解析器，能够处理复杂的实验参数集，但这部分内容被一笔带过，取而代之的是对基础文本操作的冗长描述。阅读体验如同在品尝一道配料齐全但主料缺失的菜肴，虽然看得出作者的努力，但核心的“科学性”和“工程性”的结合点却始终模糊不清。对于那些希望将自己的研究算法转化为可靠、可重现软件的读者，这本书提供的指导性太弱，更多的是一种“你应该注意礼貌”的提醒，而非“你应该使用这种工具链”的指导。

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**评价二：** 这本书的行文风格实在让人摸不着头脑，它似乎在极力避免涉及任何具体的技术细节，仿佛作者对“科学软件”的定义感到某种程度的恐惧。我花了很大力气去寻找那些能真正提升代码性能的“黑魔法”，比如如何优化内存布局以适应现代 CPU 缓存结构，或者如何选择合适的数值方法并将其优雅地封装进接口。可惜，这本书更像是停留在“应该写好代码”的层面，而没有深入到“如何写出能跑在超级计算机上且结果准确的科学代码”的层面。举个例子，当它讨论到错误处理时，仅仅停留在“使用 try-catch 结构”的表面，完全没有提及在长时间运行的模拟程序中，如何区分硬件错误、数值溢出和逻辑错误，以及每种错误对结果的深远影响。这种缺乏实战深度的讲解，使得这本书对于那些真正需要处理大规模科学问题的工程师和研究人员来说，价值非常有限。它更像是一本为非技术背景的研究人员准备的“软件礼仪指南”，而不是一本面向软件开发者的技术手册。

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**评价五：** 整本书的叙事节奏非常缓慢，作者似乎非常谨慎，以至于每一个概念都被阐述得极其详尽，但这种详尽往往是以牺牲深度为代价的。例如，在谈及并行化时，它仅仅用了一两个段落提及“多核处理器”的概念，然后就跳到了如何用简单的循环来展示“并发的风险”，却未曾真正探讨过任何实际的并行编程模型（如线程池或异步编程）。对于那些需要处理三维网格计算或大规模数据流的研究人员来说，这种蜻蜓点水式的处理是远远不够的。这本书给我的总体印象是，它更像是一份基于通用编程规范的“合规性检查表”，而不是一本能激发创新和解决实际性能瓶颈的专业手册。它缺失了科学软件开发中那种特有的、在精度与速度之间寻求平衡的智慧和经验的传授。读完之后，我不得不重新去寻找那些专门讨论特定领域优化和高级算法实现的资料，这本书似乎更像是一个起点，而非终点。

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**评价一：** 初次翻开这本名为《Writing Scientific Software》的书，我的期望是能找到一些关于如何构建高性能、可维护的科学计算工具的深刻见解。然而，这本书给我的感觉更像是一部关于软件工程基础理论的入门教材，而非我所期待的，针对科学计算领域特有的挑战和最佳实践的深度剖析。它花费了大量的篇幅去讲解变量命名规范、代码注释的艺术，以及如何正确使用版本控制系统，这些内容固然重要，但对于一个已经有一定编程经验，希望提升科研软件质量的读者来说，显得有些“温吞水”。我本以为会看到关于并行计算框架（如 MPI 或 OpenMP）在实际科学问题中的应用案例，或者关于数值稳定性在代码实现中的考量，但这些内容几乎是付之阙如。整本书的结构非常平稳，几乎没有让人眼前一亮的“干货”。如果一个读者希望学习如何将复杂的物理模型有效地转化为高效、健壮的软件，这本书提供的指引显得过于通用和抽象。它更像是一个软件工程导论的补充读物，而非专注于科学计算这个特定领域的权威指南。我读完后，感觉自己的工具箱里并没有增加太多专门用于科学计算的利器，更多的是对通用软件开发原则的再确认。

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**评价四：** 这本书的视角似乎停留在上个世纪，它对现代软件开发范式的接纳程度非常低。比如，在提到软件测试时，它强调的是手动运行几个预设的输入文件进行验证，这在复杂的科学模拟中是完全不可持续的。我完全没有找到关于单元测试、集成测试在科学代码库中如何自动化的深入讨论，更不用说像模糊测试（Fuzz Testing）这类用于发现数值边界问题的先进技术。此外，书中对面向对象设计（OOP）的讨论也显得非常保守，仅仅停留在类和继承的基本概念上，未能展示如何利用多态性和接口隔离来构建可扩展的物理模型库，使得新模型可以轻松插入而无需修改现有核心代码。这种对新一代软件工程实践的疏离感，使得这本书读起来像是一本“活化石”，对于追求敏捷和高可靠性的现代科学团队而言，参考价值实在不高，它似乎更偏向于那些只需要写一个脚本完成一次性任务的研究人员，而非致力于长期维护复杂代码库的开发者。

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