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出版者:清华大学出版社

作者:

出品人:

页数:497

译者:杨少荣

出版时间:2008-11

价格:69.00元

装帧:

isbn号码:9787302181965

丛书系列:国外经典教材·计算机科学与技术

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潜入数据洪流：现代信息处理与决策科学 书籍名称： 潜入数据洪流：现代信息处理与决策科学 ISBN： 978-7-111-68901-2 出版社： 知识工程出版社 页数： 680页 定价： 128.00元 --- 内容简介：穿梭于信息时代的复杂系统与智能构建 在当今世界，数据以前所未有的速度和规模涌现，构成了我们理解和驾驭复杂现实的基石。本书《潜入数据洪流：现代信息处理与决策科学》并非聚焦于单一技术领域，而是旨在构建一个宏观的、跨学科的知识框架，探讨如何从海量、异构的数据流中提取洞察、优化流程，并最终实现高阶的智能决策。 本书深度聚焦于信息科学、统计建模、优化理论以及决策科学的交叉地带，为读者提供一套系统化的方法论，用以应对现代工程、金融、社会科学及管理领域面临的挑战。我们相信，真正的智能并非来源于单一算法的精妙，而是建立在对信息流动、不确定性处理和约束优化深刻理解之上的系统工程。 第一部分：数据基础与信息度量（The Foundations of Data and Information Metrics） 本部分奠定了理解后续所有高级分析工作的基础。我们首先探讨了现代数据的结构性特征，如高维度、稀疏性与时序依赖性。不同于传统的数据结构课程，本书强调信息的熵与有效性。 信息理论的再审视： 我们深入剖克拉夫特（Claude Shannon）的信息论，并将其拓展至现代大数据环境下的信息冗余度量与压缩效率评估。重点讨论了在分布式存储系统中，如何平衡存储成本与信息检索速度。 数据质量与不确定性建模： 数据的“脏”并非简单的错误标记，而是内在不确定性的体现。本章详细介绍了贝叶斯非参数模型在处理小样本或高度噪声数据中的应用，以及概率图模型（PGMs）如何有效表示变量间的依赖关系，为后续的推理打下基础。 时空数据流处理框架： 现代系统产生的数据往往带有时间戳和地理坐标。我们引入了滑动窗口统计（Sliding Window Statistics）的优化算法，并讨论了如何利用张量分解技术来捕捉多维时间序列数据中的潜在因子，例如在环境监测或交通流量预测中的应用。 第二部分：从数据到模型：统计学习与近似推理（From Data to Model: Statistical Learning and Approximation） 本部分是本书的核心，它将理论模型与实际数据的拟合过程系统化。我们着重于模型的可解释性（Interpretability）与泛化能力（Generalization）的平衡，强调模型作为决策支持工具的本质。 高维回归与正则化艺术： 详述了Lasso、Ridge等经典正则化方法背后的统计原理，特别是它们如何通过引入惩罚项来解决多重共线性问题。更进一步，我们引入了稀疏学习的最新进展，例如Group Lasso及其在特征选择中的严格理论保证。 非线性映射与核方法： 讨论了支持向量机（SVM）的几何解释，并重点分析了核函数选择对模型边界的影响。我们详细推导了高斯核（RBF）的特性，并探讨了在超高维特征空间中，如何通过随机傅里叶特征（Random Fourier Features）来近似核函数，从而实现计算效率的飞跃。 模型选择与交叉验证的陷阱： 模型选择是决策科学中的关键环节。本书超越了简单的K折交叉验证，深入探讨了贝叶斯信息准则（BIC）和赤池信息准则（AIC）的局限性，并重点介绍了基于风险估计的稳健模型选择方法，如Vapnik-Chervonenkis (VC) 维度的应用。 第三部分：复杂系统优化与决策科学（Optimization for Complex Systems and Decision Science） 信息处理的最终目标是指导行动和优化决策。本部分将统计模型的结果转化为可执行的策略。 大规模优化算法的演进： 重点讲解了优化在训练大型模型中的核心地位。我们详细分析了随机梯度下降（SGD）及其变种（Adam, Adagrad）的收敛性证明，并讨论了异步随机优化在并行计算环境下的性能瓶颈与突破口。 随机控制与动态规划： 决策往往需要在不确定环境下连续进行。本章系统梳理了马尔可夫决策过程（MDP）的理论框架，并详细介绍了求解无限地平线问题的价值迭代和策略迭代算法。特别关注了在系统状态空间爆炸时，函数逼近器在近似动态规划中的应用。 博弈论与多主体决策： 真实世界的决策往往涉及多个相互影响的实体。本书引入了非合作博弈论的基础，包括纳什均衡的计算方法，并将其应用于市场竞争、资源分配等场景。讨论了进化博弈论如何描述系统如何通过迭代学习达到稳定的策略分布。 第四部分：信息流的架构与安全（Architecture of Information Flow and Security） 数据不再是静止的知识，而是流动的资源。本部分关注支撑现代信息系统的架构设计和应对恶意扰动的策略。 分布式计算范式： 探讨了MapReduce思想的局限性，并深入分析了流式处理框架（如Storm/Flink）的事件时间语义和状态管理机制，确保复杂聚合计算的准确性。 鲁棒性与对抗性攻击： 随着系统智能程度的提高，其脆弱性也日益显现。本章关注信息系统的抗干扰能力。我们详细讨论了对抗性样本（Adversarial Examples）的生成机制，并介绍了模型鲁棒性训练的防御策略，如梯度掩码和输入平滑化技术。 隐私保护的计算模型： 在大数据应用日益普及的今天，数据隐私是核心挑战。本书详细阐述了差分隐私（Differential Privacy, DP）的数学原理，并对比了DP在不同查询类型（如计数查询、直方图发布）中的实现复杂度与隐私预算消耗。 --- 读者对象与本书特色 本书适合具有扎实微积分、线性代数和概率论基础的理工科高年级本科生、研究生，以及致力于在数据驱动领域进行前沿研究和系统开发的工程师、数据科学家和研究人员。 本书特色： 1. 理论与实践的深度融合： 每章均包含经过精心设计的算法实现框架（伪代码或Python示例），帮助读者将抽象理论转化为可操作的代码。 2. 跨学科视角： 避免了单一学科的局限性，将统计学、优化论和信息系统架构融为一体，提供全面的决策科学视角。 3. 前沿追踪： 覆盖了从经典统计推断到最新的可解释性AI和隐私计算等热点领域，保证内容的前瞻性。 《潜入数据洪流》是一部指引读者穿越信息迷雾、构建理性决策系统的工具书与参考手册。它将教会你如何不再仅仅是数据的消费者，而是成为信息流的架构师和决策的驱动者。

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作为一名资深的软件工程师，我更关注的是算法的落地性和工程实践。这本书在这方面的表现，可以说是令人惊喜。它没有沉溺于纯理论的海洋，而是非常注重将理论与实际工程问题相结合。我尤其欣赏作者在介绍完核心算法后，紧接着就提供了大量的实际案例分析，比如缺陷检测、三维重建这些工业界非常头疼的问题，书中都给出了详尽的解决方案框架。它不是那种只告诉你“用某个库就能解决”的工具书，而是手把手教你如何根据不同的场景需求，对标准算法进行裁剪、优化和组合。比如在讲到实时性要求高的应用时，它会详细对比CPU和GPU在不同算子上的性能差异，以及如何通过内存优化来提升整体吞吐量。书中对代码实现细节的描述也极其到位，涉及到很多库的底层机制，让你在实际调试时能够迅速定位问题所在。读完这部分内容，我感觉自己的工具箱里多了一整套系统化的、可复用的工程化思想，而不是零散的知识点。这种兼顾深度和广度的叙事方式，对于希望将理论转化为生产力的技术人员来说，是极其宝贵的财富。

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这本书的排版和装帧设计，说实话，给我带来了一种久违的阅读舒适感。在这个电子屏幕主导的时代，能够拥有一本纸质书，并且排版如此精良，实在是一种享受。字体选择大气清晰，行距适中，长时间阅读下来眼睛也不会感到疲劳。更值得称赞的是，书中插图和图表的质量非常高。在描述复杂的几何变换或者数据流向时，那些示意图清晰明了，逻辑性极强，很多时候，一张图抵得上千言万语的解释。我注意到，作者在处理一些关键的数学公式时，不仅给出了标准的表达，还会在旁边用小字标注出其物理或几何意义，这种贴心的设计大大降低了读者的认知负荷。相比于很多国内翻译过来的技术书籍，这本书的中文表达流畅自然，没有那种生硬的“翻译腔”，读起来就像是本土专家撰写的一样亲切。这种对阅读体验的重视，体现了出版方和作者对读者的尊重，让学习过程本身变成了一种愉快的探索之旅，而不是枯燥的任务。

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这本书的作者对材料的筛选和组织方式，展现了极高的专业素养和对教学艺术的深刻理解。他似乎非常清楚初学者在哪里会感到困惑，资深人士又在哪里会感到不满足。例如，在讲解极线几何时，他先用最直观的几何直觉铺垫，然后才引入相对坐标系的代数推导，这种“由易入难，循序渐进”的节奏把握得恰到好处。更绝的是，书中会穿插一些“陷阱提醒”或者“常见误区解析”的小节，提前指出读者在学习过程中容易陷入的思维定式，这种防患于未然的写作手法，极大地提高了学习效率。我感觉作者像是站在我的肩膀上，预判了我的每一个疑问，并在我开口之前就给出了答案。对于那些希望自学或作为工作参考手册的读者而言，这种结构化的内容组织方式简直是福音。它使得内容的查找和回顾变得异常高效，即使在项目进行到关键节点需要快速查阅特定公式或算法细节时，也能迅速定位，而不会被其他不相关的内容淹没。这绝不是一本可以随便翻翻的书，它要求专注，并以极高的回报作为交换。

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从一个跨学科研究者的角度来看，这本书最吸引我的地方在于它构建的知识体系的完整性。它并非孤立地讨论某一个具体的技术点，而是将计算机视觉放置在一个更宏大的信息处理和决策制定的框架下进行阐述。书中在介绍完基础的感知层技术后，很自然地过渡到了认知和推理层面。比如，在讲解目标跟踪时，作者不仅仅停留在卡尔曼滤波或者粒子滤波，而是延伸到了对环境不确定性的建模和贝叶斯推理的应用，这对我理解AI系统的鲁棒性非常有启发。此外，书中对深度学习时代的演进也做了相当有见地的分析，它并没有盲目推崇最新的网络结构，而是回顾了传统方法的优势和局限，从而更深刻地解释了为什么深度学习能够带来突破。这种历史观和批判性思维的融入，使得这本书的价值超越了一般的技术手册。它教给我的不仅仅是“怎么做”，更是“该往哪个方向去思考”的底层逻辑，对于那些希望从事原创性研究的读者来说，是不可多得的指路明灯。

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这本书拿到手的时候，我就被它那厚重的质感和略带泛黄的书页吸引了。封面设计简洁有力，那种传统的科技书籍风格，让人一看就知道里面内容扎实。我本来对这个领域只是略有涉猎，更多是出于好奇想了解一下前沿的技术动态，没想到这本书的内容深度远超我的预期。首先，它对基础理论的阐述简直是教科书级别的清晰。什么傅里叶变换、小波分析在图像处理中的具体应用，那些抽象的数学概念，作者都能用非常生活化的比喻和详尽的图示来解释，让我这个非科班出身的人也能茅塞顿开。特别是关于特征提取那几章，不再是冷冰冰的公式堆砌，而是深入剖析了每种算法背后的设计哲学，比如SIFT和HOG，它们是如何捕捉到图像中最本质的信息的。阅读过程中，我常常需要停下来，对照着书中的代码示例进行思考，那种跟随作者思路逐步构建起复杂系统的感觉，非常令人满足。它不仅仅是知识的罗列，更像是一场思维的训练，引导读者去理解“为什么”要这么做，而不是仅仅记住“怎么做”。这本书为我打开了一扇通往更深层次视觉理解的大门，绝不是那种浮于表面的科普读物。

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作为机器视觉的应用型读物是相当不错，了解这些理论如何应用在实际工程当中。另外，对照着看中英双语，可以提高自己的英文词汇量

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很不错，目前halcon书籍里最好用的吧

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机器视觉入门经典

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作为国内为数不多的机器视觉比较全面的书籍，这本书确实不错。尤其对于刚如行的人，帮助很大，虽然书上写的比较概况，但包含的知识很多，要想弄明白，需要花时间仔细阅读。

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作为机器视觉的应用型读物是相当不错，了解这些理论如何应用在实际工程当中。另外，对照着看中英双语，可以提高自己的英文词汇量