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出版者:

作者:郭曌飞

出品人:

页数:264

译者:

出版时间:2008-7

价格:28.00

装帧:

isbn号码:9787560326825

丛书系列:

图书标签:

• 计算机应用
• 办公软件
• 技能提升
• 基础教程
• 软件操作
• 电脑技能
• 学习
• 实践
• 入门
• 应用

深入探索与实践：现代社会信息处理与数据驱动决策的基石 《数字文明的脉搏：信息技术前沿与应用实践》 本书旨在为追求技术前沿和深度应用实践的读者提供一个全面、系统的知识框架，聚焦于当前信息技术领域最核心、最具变革性的方向。我们不再停留于基础的软件操作或软件界面介绍，而是将目光投向驱动数字世界运转的深层逻辑、工具链条与创新趋势。 第一部分：计算思维与复杂系统建模（Computational Thinking and Complex System Modeling） 本部分彻底摒弃传统“软件使用说明书”的模式，转而深入探讨计算思维（Computational Thinking）在解决现实问题中的核心作用。我们将剖析如何将复杂的现实问题分解、抽象、模式化，并转化为机器可理解的算法流程。 1.1 算法设计与分析的现代视角 超越排序与查找： 重点讲解图论算法在网络优化、社交关系分析中的应用（如Dijkstra、A寻路算法的实际工程优化）。 计算复杂性理论的工程意义： 深入探讨 P/NP 问题的实际影响，指导工程师在资源受限环境下对问题复杂度进行预估和权衡（例如，何时应放弃精确解而转向启发式或近似算法）。 递归与迭代的范式转换： 通过函数式编程的视角（如高阶函数、闭包），审视传统过程式编程中递归带来的栈溢出问题，并提供更健壮的现代解决方案。 1.2 数据结构的高级实现与性能优化 内存层级结构与缓存一致性： 从硬件层面解析 CPU 缓存（L1, L2, L3）对程序执行速度的决定性影响，介绍如何编写“缓存友好型”代码（Cache-aware programming）。 非传统数据结构： 详细介绍并对比布隆过滤器（Bloom Filters）、跳跃列表（Skip Lists）在海量数据去重和快速查询中的应用，而非仅仅停留在链表和树的理论层面。 1.3 系统建模与仿真 离散事件仿真（DES）： 教授如何使用面向对象的方法建立复杂的生产线、交通网络或服务系统模型，并利用仿真结果预测系统瓶颈。 基于主体的建模（Agent-Based Modeling, ABM）： 探讨ABM如何用于模拟宏观经济行为、流行病传播等自下而上的复杂系统涌现现象，强调其在政策制定中的指导价值。 第二部分：数据科学基础与机器学习工程（Data Science Foundations and ML Engineering） 本章将读者从数据收集的表层带入到数据理解、特征工程和模型部署的实际工程挑战中。 2.1 数据获取、清洗与特征工程的艺术 大规模数据采集与伦理： 探讨网络爬虫（Scrapy, Beautiful Soup）的高级应用，重点讨论爬取策略的鲁棒性、反爬虫机制应对，以及数据使用的法律与伦理边界。 特征工程的深度解读： 不仅仅是独热编码，而是深入讲解时间序列数据的特征提取（如傅里叶变换、滞后变量），高维稀疏数据（如文本数据）的特征转换（如TF-IDF的局限性与Word2Vec/BERT的预训练机制）。 数据质量评估（Data Quality Assessment）： 介绍 GIGO（Garbage In, Garbage Out）原则在实际项目中的量化指标，如缺失值机制分析（MCAR, MAR, NMAR）。 2.2 机器学习模型构建与评估的严谨性 模型选择与偏差-方差权衡： 深入分析欠拟合和过拟合的根本原因，讲解正则化（L1/L2/Elastic Net）如何从数学上控制模型复杂度。 交叉验证的精细化策略： 针对时间序列数据，讲解滚动原点交叉验证（Rolling Origin Cross-Validation）的必要性，避免数据泄露（Data Leakage）。 可解释性AI（XAI）： 重点介绍 SHAP 值和 LIME 方法，确保复杂模型（如深度神经网络）的决策过程对业务人员是透明且可信的。 2.3 深度学习框架的底层逻辑 张量操作与自动微分： 剖析 PyTorch/TensorFlow 等框架中张量（Tensor）如何在 GPU 上高效并行计算的机制，并理解自动微分（Autograd）如何通过链式法则实现高效反向传播。 卷积网络（CNN）与循环网络（RNN）的结构优化： 重点讲解 ResNet 中的残差连接、Transformer 架构中的自注意力机制（Self-Attention）如何解决深层网络的梯度消失问题。 第三部分：现代软件架构与DevOps实践（Modern Software Architecture and DevOps Practices） 本部分关注如何将计算模型和数据处理流程固化为高可用、可扩展的企业级服务。 3.1 分布式系统设计原理 CAP 定理与最终一致性： 深入探讨在微服务架构中，如何在可用性（Availability）和一致性（Consistency）之间做出工程取舍，并理解 BASE 理论的实际应用。 消息队列的异步通信哲学： 对比 Kafka 与 RabbitMQ 在高吞吐量、低延迟场景下的适用性，重点讲解消息的幂等性设计和死信队列（Dead Letter Queue, DLQ）的配置。 服务间通信机制： 详细对比 RESTful API、gRPC（Protobuf 序列化）的性能差异及其在内部服务通信中的最优选址。 3.2 容器化与基础设施即代码（IaC） Docker 与 Kubernetes 深度解析： 不仅是运行容器，而是深入理解 Dockerfile 的多阶段构建（Multi-stage builds）以减小镜像体积，以及 Kubernetes 的 Pod、Service、Deployment 资源对象的调度原理。 配置管理与自动化部署： 介绍 Ansible/Terraform 等工具如何实现基础设施的声明式管理，确保从开发环境到生产环境的配置漂移（Configuration Drift）被严格控制。 3.3 监控、日志与可观测性（Observability） Metrics, Traces, Logs： 讲解如何构建一个完整的可观测性堆栈（如 Prometheus/Grafana 组合），强调分布式追踪（Tracing，如使用 OpenTelemetry）在定位微服务链条中延迟来源的关键作用。 性能基准测试（Benchmarking）： 教授使用专门工具（如 Apache JMeter 或 Locust）对关键服务进行压力测试，并根据测试结果进行性能调优。 --- 目标读者： 本书面向的是已经掌握基本编程语言基础，希望从“会用软件”进阶到“理解技术原理、设计复杂系统”的计算机专业学生、软件工程师、数据分析师以及系统架构师。阅读本书，您将获得的是一套解决复杂信息工程问题的思维工具箱，而非工具列表。

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这本《计算机应用技能教程》简直是我的救星！我之前对电脑操作一窍不通，每次遇到需要用到软件或者处理文件的时候都手忙脚乱。这本书从最基础的操作系统界面讲起，图文并茂，步骤清晰，让我这个电脑小白也能很快上手。它不仅教会了我如何有效地管理文件和文件夹，还详细介绍了常用办公软件的操作技巧，比如Word文档的排版、Excel表格的公式应用等等。我尤其喜欢它在网络安全和信息检索方面的讲解，让我明白如何在网络世界中保护自己的信息安全，并且高效地找到我需要的信息。这本书的实用性非常强，每一个章节都能让我学到立即可用的技能，让我对电脑的恐惧感大大降低，甚至开始享受探索新软件的乐趣了。

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作为一名资深用户，我一直觉得市面上的计算机教程要么过于理论化，要么就是针对特定软件的“速成班”，缺乏一个全面且深入的视野。《计算机应用技能教程》恰好填补了这个空白。它不仅仅是工具的使用手册，更是在培养读者的计算思维。它深入探讨了信息时代的本质，以及我们如何利用技术工具去解决实际问题。例如，它对数据存储和处理的讲解，让我对硬盘的工作原理有了全新的认识；而关于编程基础的介绍，虽然不深奥，却能激发我对更复杂逻辑的兴趣。这本书的结构安排非常巧妙，从宏观概念过渡到具体操作，逻辑严密，层次分明，非常适合希望系统性提升自己计算机素养的读者。

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我是一个对技术细节有很高要求的工程师，通常认为这类入门级书籍缺乏深度。然而，《计算机应用技能教程》在基础之上，提供了许多“为什么”的解释，而不是简单地告诉你“怎么做”。它花了相当的篇幅来解释背后的原理，比如为什么需要特定的文件格式，或者某种算法在数据压缩中的作用。这种对底层逻辑的关注，让技能的学习不再是机械的模仿，而是一种基于理解的创造。这本书的案例分析也非常贴近现实工作场景，无论是学术研究还是日常办公，都能找到对应的解决方案模板。我甚至发现自己开始主动去优化过去低效的工作流程，这都归功于这本书提供的高阶视角。

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说实话，我买这本书之前还抱着怀疑态度，毕竟“应用技能教程”听起来可能就是那些陈旧的、过时的操作指南。但读完之后，我彻底改变了看法。《计算机应用技能教程》的视角非常新颖，它没有沉湎于过时的技术细节，而是紧紧围绕现代工作流展开。它对云服务、协作工具的介绍非常到位，让我明白了在团队项目中如何利用这些工具提高效率。此外，书中关于多媒体处理的基础知识也让我受益匪浅，学会了如何简单地编辑图片和视频，这在自媒体时代简直是必备技能。这本书的语言风格非常接地气，没有太多冷冰冰的术语，读起来轻松愉快，让人感觉像是在和一位经验丰富的同事交流心得。

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我最欣赏《计算机应用技能教程》的一点是它的前瞻性和包容性。在这个技术日新月异的时代，一本好的教程必须具备适应未来的能力。这本书在介绍传统技能的同时，也加入了对新兴技术趋势的探讨，比如大数据的基础概念以及人工智能在日常应用中的体现。它没有试图让你成为某个领域的专家，而是为你打下坚实的基础，让你能更快地学习下一代工具。它的排版设计也极其出色，大量的图表和流程图让复杂的过程一目了然。对于时间宝贵的职场人士来说，这本书提供的是一条最高效的学习路径，省去了我自己在网上零散搜索和筛选信息的巨大精力。

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