计算机网络实用技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:张继山

出品人:

页数:232

译者:

出版时间:2008-9

价格:24.00

装帧:

isbn号码:9787113091729

丛书系列:

图书标签:

• 计算机网络
• 网络技术
• 实用教程
• 网络原理
• TCP/IP
• 网络编程
• 网络安全
• 数据通信
• 网络管理
• 网络工程

好的，为您撰写一本与《计算机网络实用技术》主题不同，且内容详尽的图书简介。 --- 《深度学习模型优化与部署实战》 深入探索高性能模型构建与产业落地的前沿指南 图书概述 本书旨在为计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域的研究人员、算法工程师以及希望将深度学习模型快速高效部署到实际生产环境中的开发者，提供一套全面、深入且高度实用的技术指南。我们不再聚焦于基础的网络架构或协议原理，而是将目光投向当前人工智能领域最为关键的瓶颈——模型的性能优化、推理加速与全生命周期管理。 全书内容紧密围绕“如何让模型更快、更小、更准地在真实世界中运行”这一核心目标展开，系统性地梳理了从模型设计阶段的效率考量，到训练过程中的资源优化，再到最终部署环境下的软硬件协同加速策略。本书涵盖了从理论基础到主流框架（如PyTorch、TensorFlow）的高级应用技巧，并通过大量实际案例展示了业界领先的工程实践。 --- 第一部分：模型轻量化与设计优化 本部分着重于在模型训练之前或训练过程中，通过精巧的设计和结构调整，实现模型参数量和计算量的有效削减，从而提高其在资源受限设备上的运行效率。 第一章：网络架构的效率权衡 深入剖析ResNet、Transformer等经典架构的计算瓶颈，介绍更具效率的新兴结构，如MobileNet系列、ShuffleNet、GhostNet等。重点讲解深度可分离卷积、分组卷积、多尺度特征融合等技术在效率提升中的作用。我们将详细比较不同结构在精度损失与FLOPs削减之间的精确平衡点，并提供一套基于目标设备性能指标（如延迟、功耗）的架构选择决策流程图。 第二章：结构化与非结构化剪枝技术 剪枝是模型压缩的基石。本章系统介绍剪枝的分类：基于权重的非结构化剪枝（如L1/L2范数敏感度排序）和基于通道/滤波器的结构化剪枝。我们将详细探讨稀疏化训练的机制，包括迭代式剪枝（Iterative Pruning）与稀疏感知训练（Sparsity-Aware Training）。更进一步，本书将介绍如何利用硬件的并行特性，使剪枝后的模型（稀疏矩阵）能真正带来推理加速，而非仅仅是参数量减少。 第三章：量化技术原理与实践 量化是实现推理加速最直接有效的方法之一。本章从浮点数到低比特（INT8、INT4甚至二值化）的转变过程进行深入讲解。内容包括： 训练时量化（QAT）：如何通过模拟量化过程，最大程度地保证精度。 训练后量化（PTQ）：覆盖静态校准、动态量化等主流方法，并讨论校准数据集的选择策略。 硬件感知的量化：探讨不同硬件平台（如NVIDIA GPU、特定AI芯片）对量化格式的支持差异，并提供针对性的量化方案。 第四章：知识蒸馏与紧凑模型构建 知识蒸馏（Knowledge Distillation, KD）是利用“大模型”的知识来指导“小模型”训练的有效手段。本书详细解析了经典KD范式（Logit Matching）的局限性，并引入了更先进的中间层特征匹配、注意力图蒸馏等技术。同时，探讨如何设计“学生模型”的结构，使其更适合接收“教师模型”的指导，实现高效迁移。 --- 第二部分：推理加速与部署优化 本部分聚焦于将优化后的模型部署到实际运行环境中，涉及编译优化、运行时加速库的应用，以及跨平台部署的挑战与解决方案。 第五章：计算图优化与编译框架 现代深度学习模型的性能瓶颈往往在于内存访问和Kernel启动开销。本章深入探讨计算图的优化，包括算子融合（Operator Fusion）、内存布局优化（如NHWC到NCHW的转换）。我们将重点介绍高性能编译框架如TVM (Tensor Virtual Machine) 的工作原理，包括其自动调优（Auto-Tuning）机制，如何针对特定的CPU/GPU架构自动生成最高效的Kernel代码。 第六章：高性能推理引擎与运行时优化 一个高效的推理引擎是模型快速响应的关键。本章对比分析了业界主流的推理框架，如TensorRT（NVIDIA）、OpenVINO（Intel）和ONNX Runtime。内容包括： TensorRT深度解析：工作流、优化器层次、Plugin开发。 批处理（Batching）与动态输入：如何在处理变长序列或不同尺寸图像时维持高吞吐量。 异步执行与流水线：利用GPU的并发能力，将数据预处理、模型推理和后处理串联起来，减少端到端延迟。 第七章：异构计算与边缘设备部署 随着AI应用向边缘侧迁移，如何有效利用CPU、GPU、NPU（神经网络处理器）等异构资源成为关键。本章探讨跨设备的模型部署策略，包括： 内存管理与数据迁移：最小化CPU与加速器之间的数据拷贝延迟。 模型并行与流水线并行：在多卡或多节点环境下分配大型模型（如超大语言模型）的计算任务。 边缘推理栈集成：介绍如何将优化后的模型嵌入到移动操作系统（Android/iOS）或嵌入式Linux环境中，并利用特定硬件加速API。 --- 第三部分：模型服务化与全生命周期管理 模型部署并非终点，如何稳定、安全、可扩展地提供服务是工程化的核心挑战。本部分关注生产环境下的模型服务架构。 第八章：高并发模型服务架构设计 构建一个能够应对高并发请求的推理服务平台。本章详细讲解微服务架构在模型服务中的应用，包括： 请求调度与负载均衡：基于GPU利用率或队列长度的智能调度策略。 模型热更新与版本控制：如何在不停机的情况下平滑地切换新旧模型版本，并进行灰度发布。 服务容错与回滚机制。 第九章：性能监控、延迟分析与瓶颈定位 生产环境中的性能监控是保障SLA（服务等级协议）的基础。本章教授如何使用分布式追踪系统（如Jaeger）和性能分析工具来精确定位延迟瓶颈。我们将深入分析端到端延迟的构成（网络延迟、预处理耗时、GPU内核执行时间、内存等待），并提供针对性的优化建议，例如针对高延迟Kernel的定制化开发。 第十章：安全与合规性部署 随着模型进入关键业务流程，安全性变得至关重要。本章覆盖模型服务的安全实践，包括模型加密与保护（防止模型被盗取）、输入数据校验、以及对模型鲁棒性（对抗样本）的基础防御措施，确保部署模型的稳定性和可信赖性。 --- 目标读者 本书面向具有一定深度学习基础，正在面临模型在实际生产环境中速度慢、资源消耗大、部署复杂等挑战的技术人员。这包括： 1. 算法工程师：希望系统学习如何将自己训练的模型高效落地的人员。 2. 后端/AI基础设施工程师：负责构建和维护高性能模型推理服务平台的技术人员。 3. 系统级优化专家：专注于软硬件协同优化，以榨取计算资源最大潜力的专业人士。 通过阅读本书，读者将不再满足于在Jupyter Notebook中得到一个“不错”的精度数字，而是能够构建出真正面向产业需求的、高性能、高效率的深度学习应用。

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我这本书是朋友推荐给我的，他从事网络安全工作多年，说这本书在“防御和渗透”的视角上提供了很多独特的见解。我打开后发现，它确实没有局限于传统的“如何搭建”的层面，而是深入挖掘了“如何保护”和“如何攻破”背后的技术细节。举例来说，书中关于防火墙策略配置的部分，我以前总觉得晦涩难懂，但这本书通过一个模拟企业内网的场景，一步步展示了如何利用ACL（访问控制列表）实现最小权限原则的精确控制，每一个“拒绝”规则背后都解释了其安全逻辑，而不是简单地给出一串命令。更让我眼前一亮的是，它专门辟出了一章来讨论现代网络中的零信任架构（ZTA）实践路径，这在许多同类教材中是极为罕见的。此外，书中对常见网络攻击（如DDoS、中间人攻击）的流量特征分析得非常透彻，提供了Wireshark抓包分析的具体步骤，这使得原本抽象的安全概念变得具象化、可操作化了。对于想提升网络防御技能的读者，这本书绝对是必备的“武功秘籍”。

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我是一名对网络技术怀有强烈好奇心的爱好者，我希望读的书能够激发我对底层协议更深层次的思考。《计算机网络实用技术》在这方面做得相当出色，它成功地将那些原本深埋于RFC文档中的技术细节，用一种生动且易于理解的方式呈现了出来。书中对TCP拥塞控制算法（如Reno, CUBIC）的演变过程和数学模型进行了深入的剖析，而不是仅仅停留在“它能提高效率”这个表面结论上。我甚至花了一整个下午，对照着书中的图示，手动模拟了三次握手和四次挥手的状态机变化，这种细致到位的讲解，极大地加深了我对可靠数据传输机制的理解。此外，书中关于DNS解析过程的章节，详细解释了迭代查询和递归查询的往返过程，甚至涵盖了DNSSEC的安全扩展机制，让我明白了为什么我们日常的网页访问背后，隐藏着如此精妙的层次结构。这本书不仅教会了我如何使用网络，更重要的是，它让我开始思考网络是如何“思考”和“决策”的。

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拿到这本书，我主要是冲着它宣传的“云网融合”这一点去的。我目前的工作涉及到大量混合云环境的管理，传统的纯本地网络知识已经远远不够用了。这本书在这方面的覆盖广度和深度都超出了我的预期。它没有停留在理论上描述SDN（软件定义网络）和NFV（网络功能虚拟化）的概念，而是花了大量的篇幅介绍如何将这些技术集成到现有的传统网络架构中。比如，书中详尽描述了OpenFlow协议的工作原理及其在主流虚拟交换机（如Open vSwitch）上的应用配置，我照着书里的步骤，成功地在我的测试环境中实现了流量的动态调度。而且，作者对主流云服务商（如AWS、Azure）的网络组件特性也做了简要但关键的对比，帮助读者理解如何在不同IaaS平台之间设计高效、低延迟的互联方案。这本书的价值在于，它真正架起了一座从传统网络技术到未来网络架构的桥梁，让读者能够跟上行业的发展步伐，避免知识的快速过时。

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这本《计算机网络实用技术》的封面设计得颇具匠心，那种深邃的蓝色调，搭配上简洁有力的白色字体，立刻给人一种专业且可靠的感觉。我最近在忙着搭建一个小型企业的局域网，对网络配置和故障排查的需求非常迫切，所以毫不犹豫地选择了这本书。翻开第一页，我原本以为会看到一堆枯燥的理论公式，结果却惊喜地发现，作者非常注重实战案例的引入。比如，书中对不同类型路由器和交换机的选型标准进行了细致的对比分析，不是简单地罗列参数，而是结合了成本效益和未来扩展性的多维度考量。特别是关于VLAN划分和Trunking协议的讲解，图文并茂，即便是像我这样网络基础知识不算顶尖的读者，也能迅速掌握其核心原理和实际操作步骤。我尤其欣赏作者在讲解过程中穿插的一些“陷阱”提醒，那些都是书本上很少提及，但实际工作中极易遇到的问题，比如ARP欺骗的初步检测方法，这部分的实操指导对于初入网络运维领域的人来说，简直是宝贵的经验之谈。这本书的结构安排也很有条理，从物理层到应用层，循序渐进，不会让人在学习过程中感到知识的断裂。

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说实话，我更倾向于阅读那种能让人快速上手、解决实际问题的技术手册，而不是学院派的教科书。《计算机网络实用技术》给我的感觉就是这样一本高效率的工具书。它行文风格非常直接，几乎没有冗余的描述，直奔主题。比如，当我需要在Linux服务器上配置静态路由和进行网络性能基准测试时，我可以直接翻到相应的章节，找到我需要的命令行参数，以及如何使用`iperf3`进行带宽和延迟测试的具体脚本。书中收录的配置示例非常丰富，覆盖了从基础的DHCP服务器搭建，到复杂的BGP路由策略配置，每一个配置段落都附有清晰的注释，保证了代码的可读性。我尤其欣赏它对故障排除流程的梳理，采用了一种“自顶向下”和“自底向上”相结合的诊断模型，并且针对不同OS（Windows/Linux/macOS）的特有工具，提供了相应的操作指南。这本书放在手边，就像多了一个经验丰富的网络工程师随时待命。

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