计算机基础上机教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:张常泉

出品人:

页数:181

译者:

出版时间:2007-12

价格:20.00元

装帧:

isbn号码:9787111132394

丛书系列:

图书标签:

• 计算机基础
• 上机实践
• 教程
• 编程入门
• 计算机科学
• 信息技术
• 实验指导
• 代码示例
• 学习辅导
• 高等教育

好的，以下是为您构思的一份关于不包含《计算机基础上机教程》内容的图书简介，力求详尽、自然，并避免任何可能暴露其为AI生成或构思的痕迹。 --- 《现代信息架构与深度学习前沿探析》 内容概述：超越基础，迈向智能系统的未来构建与应用 本书并非对计算机基础操作或传统编程语言进行入门式教学，它直接跳跃过操作系统基础、文件管理、基础算法导论等通用性内容，专注于当前信息技术领域最前沿、最核心的知识体系——现代信息架构的演进、分布式系统的复杂性管理，以及深度学习模型在实际产业环境中的部署与优化。 我们假定读者已经掌握了计算机系统的基本原理和至少一种主流编程语言（如Python、Java或C++）的熟练应用能力。因此，本书的全部篇幅都致力于探讨如何设计、构建、扩展和维护下一代高并发、高可靠性的智能信息基础设施。 --- 第一部分：新一代信息架构的基石 本部分深入剖析了支撑现代云计算、边缘计算和物联网（IoT）生态系统的核心架构范式，着重于解耦、弹性与可观测性的实现。 第一章：微服务架构的深化与治理 我们不再探讨“什么是微服务”，而是深入研究在百万级并发请求下，如何设计服务边界、实现跨集群的数据一致性。内容涵盖： 服务网格（Service Mesh）技术栈的实战应用： 以Istio和Linkerd为例，详细讲解流量控制、熔断降级策略的配置与性能调优，重点分析Sidecar模式在高负载下的资源开销与优化路径。 事件驱动架构（EDA）的复杂性管理： 探讨Kafka、Pulsar等消息队列在实现系统异步通信中的角色，特别聚焦于“Exactly-Once”语义在分布式事务中的理论证明与实践陷阱。 无服务器（Serverless）与函数即服务（FaaS）的成本效益分析： 深入探讨冷启动延迟的根源，以及如何通过预热机制和运行时优化来确保生产环境的SLA达标。 第二章：大规模数据存储与查询的范式转变 本章聚焦于传统关系型数据库难以胜任的超大规模数据处理挑战，以及NoSQL数据库的深度选型与调优。 NewSQL数据库的崛起与适用场景： 剖析CockroachDB、TiDB等NewSQL方案如何平衡ACID特性与水平扩展性，并提供多活部署架构下的性能基准测试报告。 图数据库与知识图谱构建： 讲解Neo4j、JanusGraph在社交网络分析、推荐系统中的高级查询语言（如Cypher）和索引优化策略。 时序数据库（TSDB）在物联网和运维监控中的实战： 分析InfluxDB和Prometheus在海量时间序列数据写入和下采样策略上的差异与最优实践。 --- 第二部分：高可靠性与系统韧性工程 本部分关注系统在面临故障、网络分区或恶意攻击时，如何维持服务连续性，并进行自我修复。 第三章：容错性设计与混沌工程 这是对传统备份与恢复思想的颠覆，强调主动暴露弱点以增强韧性。 故障注入与混沌测试（Chaos Engineering）： 详细介绍Netflix Chaos Monkey、Gremlin等工具的使用流程，并提供一套标准化的故障场景设计流程（从假设、实验到根因分析）。 分布式事务的终极解决方案： 不止于两阶段提交（2PC），重点解析Saga模式、TCC（Try-Confirm-Cancel）框架在复杂业务流程中的实施细节和幂等性保障。 数据复制与一致性模型： 深入探讨Paxos和Raft算法的实际工程落地，对比Quorum机制在不同网络拓扑下的延迟与可用性权衡。 第四章：云原生安全与零信任网络实践 在容器化和微服务化的背景下，传统边界安全模型已失效。本章聚焦于运行时安全和身份认证的革新。 Kubernetes安全上下文与策略管理： 讲解Pod Security Standards (PSS)、网络策略（NetworkPolicy）的精细化配置，以及使用OPA/Gatekeeper进行运行时策略治理。 零信任架构（Zero Trust Architecture）的实现路径： 探讨基于身份和上下文的动态授权模型（ABAC/PBAC），以及如何利用SPIFFE/SPIRE进行服务身份验证。 供应链安全与SBOM（软件物料清单）： 介绍如何通过静态分析工具（如Trivy, Grype）扫描容器镜像和依赖库的漏洞，并强制执行签名验证。 --- 第三部分：深度学习模型的部署与工程化（MLOps） 本部分完全脱离了深度学习的理论推导（如反向传播、特定网络结构），而是将其视为一种需要高效部署、监控和迭代的“工程产物”。 第五章：模型服务化与高性能推理 核心在于如何将训练好的模型（TensorFlow SavedModel, PyTorch TorchScript）以最低延迟、最高吞吐量提供给生产环境。 高效推理引擎对比与优化： 深入分析NVIDIA Triton Inference Server、OpenVINO、TensorRT在不同硬件（GPU/FPGA/ASIC）上的性能瓶颈，并提供模型量化（Quantization）和剪枝（Pruning）后的部署策略。 动态批处理与内存管理： 讲解如何利用Padding、Continuous Batching等技术最大化GPU利用率，解决高并发请求下的资源竞争问题。 异构计算资源调度： 探讨在K8s集群中，如何通过GPU Operator和Device Plugin实现对异构计算资源的精准隔离和弹性调度。 第六章：完整的机器学习运维（MLOps）流水线构建 本章提供了构建端到端、可复现、可审计的机器学习生命周期的蓝图。 特征存储（Feature Store）的设计与应用： 探讨Feast、Tecton等工具如何解决训练/推理特征漂移（Skew）问题，实现特征的统一管理、计算和版本控制。 模型监控与漂移检测： 讲解如何建立针对数据漂移（Data Drift）和概念漂移（Concept Drift）的实时告警机制，并集成到CI/CD流程中进行自动再训练触发。 可解释性AI（XAI）的生产化集成： 聚焦于SHAP、LIME等方法的性能开销，以及如何将模型解释作为服务质量指标（SLA）的一部分，在推理响应头中返回关键解释因子。 --- 目标读者： 具备扎实计算机基础，希望从事高级系统架构设计、平台工程、大规模AI系统部署和SRE（站点可靠性工程师）的专业人士。本书要求读者具备将理论知识转化为高可用、高性能工程实践的能力。

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