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isbn号码:9787810658744

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• 计算机网络
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• 基础教程
• 计算机科学
• 网络原理
• 数据通信
• TCP/IP
• 网络协议
• 网络工程
• 信息技术

图书简介： 《人工智能驱动的未来：智能系统构建与应用前沿》 内容概述： 本书旨在为读者提供一个全面、深入且富有前瞻性的视角，探索人工智能（AI）领域的核心概念、关键技术以及在现代社会中的广泛应用。不同于侧重于基础网络协议或传统计算架构的教材，《人工智能驱动的未来：智能系统构建与应用前沿》 将焦点完全聚焦于如何设计、实现和部署能够学习、推理和适应环境的智能系统。 本书的结构设计旨在引导读者从理论基石逐步迈向尖端实践。我们首先会系统地梳理人工智能的历史演进与哲学基础，探讨符号主义与联结主义的争论与融合，为理解现代深度学习范式的兴起奠定必要的背景知识。 第一部分：智能系统的理论基石与数学支撑 本部分深入剖析驱动现代AI系统的底层数学工具。我们将详细阐述线性代数在特征提取和模型参数化中的作用，概率论与数理统计在不确定性推理和模型评估中的重要性，以及优化理论（如梯度下降及其变体）如何指导模型训练。 重点内容包括： 概率图模型（PGMs）： 深入解析贝叶斯网络和马尔可夫随机场，理解它们在知识表示和因果推断中的应用。 信息论基础： 探讨熵、互信息等概念如何量化信息量，以及它们在特征选择和模型复杂度控制中的作用。 凸优化与非凸优化： 对深度学习中常见的损失函数优化问题进行详尽分析，讲解如何选择和实现高效的优化算法，避免局部最优。 第二部分：核心算法与深度学习架构 这是本书的核心部分，集中探讨当前驱动AI革命的深度学习范式。我们将超越简单的神经网络介绍，深入探究各类主流架构的设计哲学、数学原理及其适用场景。 经典前馈网络（FNNs）与正则化技术： 详细分析激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh等）的特性，并重点讨论防止过拟合的策略，如Dropout、批量归一化（Batch Normalization）和层归一化（Layer Normalization）。 卷积神经网络（CNNs）的演进： 从LeNet到Transformer架构的演变，我们细致讲解卷积核的工作原理、池化层的策略，以及空间金字塔池化、残差连接（ResNet）和注意力机制（Attention）如何提升特征提取能力。我们将分析CNN在图像识别、目标检测（如YOLO, R-CNN系列）和语义分割中的最新进展。 循环神经网络（RNNs）及其挑战与解决方案： 深入研究标准RNN在长序列依赖问题上的局限性，全面解析长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部机制。此外，本书还将介绍针对序列生成的Transformer模型，重点阐述自注意力机制如何彻底改变序列建模的范式。 生成模型的前沿： 详尽介绍生成对抗网络（GANs）的结构、训练稳定性的挑战与改进策略（如WGAN）。同时，重点分析扩散模型（Diffusion Models）作为当前图像和音频生成领域的主流技术，其数学原理和采样过程。 第三部分：智能系统的关键应用领域 本部分将理论与实践相结合，展示AI技术如何在特定领域内创造巨大价值。 自然语言处理（NLP）的深度探索： 涵盖从词嵌入（Word Embeddings）到大型语言模型（LLMs）的完整路径。我们不仅讨论BERT、GPT等预训练模型的架构细节，还将深入分析指令微调（Instruction Tuning）、检索增强生成（RAG）等提升模型实用性的关键技术。此外，还将探讨NLP在情感分析、机器翻译和文本摘要中的复杂挑战。 强化学习（RL）的决策科学： 介绍马尔可夫决策过程（MDPs）作为RL的基础框架。我们将详细解析值迭代、策略迭代、Q-Learning、SARSA，以及现代深度强化学习（如DQN, A2C, PPO）的核心思想，并展示其在机器人控制、资源调度和博弈论中的应用。 计算机视觉的突破： 聚焦于三维重建、单目深度估计、视频理解等前沿任务。本书将介绍神经辐射场（NeRF）等新技术，展示AI如何从二维图像中重构真实世界场景。 多模态智能与具身智能： 探讨如何融合视觉、语言和动作信息，构建能够理解和交互的复杂系统。我们将审视具身智能体（Embodied Agents）的构建挑战，即让AI系统能够在物理世界中执行任务的能力。 第四部分：AI系统的工程化与伦理考量 最后一部分关注将实验室成果转化为可靠、可信赖的工业级系统的过程，以及智能技术对社会带来的深刻影响。 模型部署与效率优化： 讲解模型压缩技术（如剪枝、量化）、知识蒸馏，以及边缘计算（Edge AI）的部署策略，确保高性能AI能够在资源受限的设备上运行。 可信赖人工智能（Trustworthy AI）： 深入讨论模型的可解释性（XAI）方法，如LIME和SHAP，帮助用户理解模型的决策依据。同时，系统性地分析AI系统的公平性、鲁棒性（对抗性攻击的防御）和隐私保护（差分隐私）。 前沿研究方向展望： 探讨自监督学习（Self-Supervised Learning）、神经符号AI（Neuro-Symbolic AI）以及通用人工智能（AGI）的最新进展与潜在障碍。 本书特点： 本书力求在理论深度和工程实用性之间找到完美的平衡。它不仅提供了严谨的数学推导，还配备了丰富的代码示例（通常采用主流框架实现），确保读者能够亲手实现和调试复杂的智能模型。它面向的对象是希望深入理解现代AI底层逻辑、并致力于构建下一代智能系统的研究人员、高级工程师和高年级本科生或研究生。本书提供的知识体系，是驱动未来技术创新的核心引擎。

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《面向未来应用的云计算网络架构》这本书为我打开了一扇通往现代IT基础设施的大门。在当前的数字化转型浪潮中，网络已经不再是传统的“管道”，而是承载计算和存储资源的基础平台。这本书的视角非常前瞻，它将传统的网络知识体系与云原生的概念紧密地结合起来。我以前对VPC（虚拟私有云）、VNet（虚拟网络）这些概念总觉得抽象，但这本书通过对主流公有云和私有云架构的对比分析，用一致性的网络模型来解释它们底层的Overlay和Underlay技术，比如VXLAN在数据中心虚拟化中的作用，以及如何实现跨地域的L2/L3互联。它的深度不仅在于描述“是什么”，更在于探讨“如何做”。书中详细介绍了如何利用基础设施即代码（IaC）的理念，通过Terraform或Ansible来自动化部署和管理复杂的云上网络拓扑，这对于提升运维效率至关重要。而且，书中对东西向流量的安全管控策略，如零信任模型在云网络中的落地实践，提供了非常具有操作性的指导方针，而不是空泛的理念。这本书的文字简洁有力，逻辑严密，非常适合那些已经掌握传统网络技术，渴望向云网络架构师转型的专业人士进行深度学习。

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不得不说，《高级防火墙与入侵防御系统部署指南》这本书的实战价值高到令人咋舌。我过去在配置安全策略时，常常因为不理解特定安全模块的工作原理，导致策略生效后出现意想不到的性能下降或业务中断。这本书却反其道而行之，它没有急于展示如何“配置”，而是用大量的篇幅拆解了现代下一代防火墙（NGFW）的内部处理流程，包括包过滤、状态检测、应用层深度包检测（DPI）的流水线操作。作者用非常形象的比喻来解释防火墙的会话表维护机制，这比任何枯燥的文档都要清晰易懂。最让我受益匪浅的是关于VPN技术的章节，它不仅讲解了IPsec和SSL VPN的基础，更着重探讨了在混合云环境中如何安全地实现站点到站点的互联，特别提到了针对东西向流量的安全控制策略，这是传统边界安全思维中容易忽略的部分。此外，书中关于入侵检测/防御系统（IDS/IPS）的签名编写与调优部分，简直是一门艺术课。它教你如何通过分析网络流量的异常特征来定制签名，而不是盲目依赖厂商的默认库，这极大地提升了我对安全事件的响应能力。这本书的每一个配置示例都配有详细的命令行解释，确保你每输入一个命令，都清楚其背后的逻辑意图。

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我一直认为，优秀的专业书籍应该具备的特质是“深度”与“广度”的完美平衡，而《数据中心运维实战手册》这本书就体现了这一点。它最打动我的地方在于，它彻底颠覆了我对“运维”的传统认知——仅仅是重启服务器或者配置防火墙。这本书深入探讨了数据中心PUE（能源使用效率）的优化策略，这在我之前看过的任何教材中都是缺失的。作者似乎把自己多年在Tier IV数据中心工作的经验毫无保留地倾注在了文字里，从UPS系统的冗余设计到冷热通道隔离的最佳实践，每一个细节都关乎到业务的7x24小时稳定运行。举例来说，关于存储区域网络（SAN）的构建部分，它不仅讲解了FC（光纤通道）和iSCSI的区别，还提供了一个详细的性能调优清单，包括多路径软件的配置要点和负载均衡算法的选择指南。我拿着书中的章节去实际对比我们公司目前的机房环境，发现了很多可以改进的盲点，比如我们对机柜热点区域的散热设计明显不足，书中提供的CFD（计算流体力学）模拟简易指南，让我有信心可以开始着手进行初步评估。这本书的语言风格非常严谨，但又不失工程美感，它把枯燥的流程和规范写得像是一部技术史诗，让人在学习的同时，也能感受到构建稳定基础设施的成就感。

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这本《网络架构设计精要》简直是为我这种初入行的网络工程师量身定做的宝典！我之前看了一些市面上流行的教材，讲的都是高层概念，理论性太强，实际操作起来总是摸不着头脑。但这本书不同，它从最基础的物理层开始，细致入微地讲解了光纤、双绞线的选型标准、布线规范，甚至连线槽的最小弯曲半径都有涉及，读起来让人感觉作者真是个把所有细节都考虑周到的老专家。更让我惊喜的是，它在讲述TCP/IP协议栈时，没有停留在教科书式的定义上，而是结合了大量的实际故障排查案例。比如，书中用一个详细的案例演示了如何通过分析ARP缓存表和ICMP报文来定位“网关不可达”的问题，那步骤清晰得像手把手教学一样。而且，书中对路由选择协议（RIP、OSPF、BGP）的讲解，不仅仅是算法的罗列，而是穿插了如何根据企业规模和业务需求来选择最合适协议的实战建议。我尤其喜欢它讨论到SDN（软件定义网络）的那一章，它没有把它描述成一个遥不可及的前沿技术，而是提供了一套清晰的实施路线图，甚至给出了几款主流控制器软件的对比分析。读完后，我感觉自己对整个网络架构的理解不再是零散的知识点，而是一个有机的、可以实际操作的系统。这本书的图表绘制得非常精良，那些复杂的逻辑关系图和拓扑结构图，一眼就能抓住核心，大大减少了我的理解负担。

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我以一个系统集成商的身份来评价《企业级无线网络规划与优化》。在大型园区和复杂室内环境中部署Wi-Fi从来都不是一件简单的事，信号覆盖只是基础，如何保证成百上千用户的高密度接入和漫游体验才是真正的挑战。这本书最核心的价值在于它对RF（射频）环境的精细化处理。它详细阐述了如何利用频谱分析仪来识别干扰源，并提供了具体的抗干扰措施，比如调整信道宽度、优化发射功率的阈值设置。书中对802.11协议族的历史演进（从a到ax）的梳理非常到位，特别是针对Wi-Fi 6（802.11ax）中的OFDMA和MU-MIMO技术，用图示清晰地展示了它们如何有效提升高密度环境下的频谱利用率，这在其他同类书籍中很少能见到如此深入的剖析。我最欣赏它的部分是“优化”环节，它不仅仅停留在理论层面，而是提供了一套完整的从现场勘测、初步设计、部署实施到后期优化的闭环流程。例如，书中给出的漫游策略调整建议，针对不同应用（如VoIP电话、视频会议）设置了不同的漫游触发门限，这直接解决了我们过去用户频繁掉线的问题。这本书的论述风格更像是一个经验丰富的项目经理在分享他的“独门秘籍”，充满实战智慧，让人读后信心倍增。

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