具体描述
《Dreamweaver网页制作课堂实录》模拟实际的课堂教学过程安排内容，采用“基础知识”+“课堂练习”+“高手支招”+“课后习题”+“综合案例”的结构，详细介绍了Dreamweaver CS3的操作界面使用、站点创建与管理、图像与文字的排版、超级链接的创建、表格的使用、特殊布局的框架制作、动感多媒体网页制作、CSS美化网页、网页特效制作、利用模板和库提高制作效率、Dreamweaver中编写HTML代码、动态网页制作基础等内容。书中所选实例大多源自真实的商业网站，并且采用“一步一图式”的讲解方式。每课的最后还提供了丰富的课堂练习和课后习题供自测，以保证读者在学好知识点的同时，反复练习，进而掌握更为实用的操作技能。《Dreamweaver网页制作课堂实录》内容全面、讲解通俗易懂，可作为高等院校相关专业的教学用书、各类电脑培训机构的培训教材、网页制作爱好者的学习用书。
计算机前沿技术与应用实践 本书聚焦于当前信息技术领域最具前瞻性的热点方向，旨在为专业技术人员、高校师生以及希望深入理解现代计算体系结构的工程师提供一套全面、深入且高度实用的技术手册与实践指南。 --- 第一部分：高性能计算与并行架构解析 本部分深入探讨了支撑现代科学计算、人工智能训练及大规模数据处理的底层硬件与软件框架。 1. 异构计算模型与编程范式 详细阐述了CPU、GPU、FPGA及专用AI芯片（如TPU）之间的架构差异、数据传输瓶颈及内存层次结构。重点剖析了OpenMP 5.0、OpenACC在CPU/GPU混合编程中的应用策略，以及如何利用CUDA C++和OpenCL进行底层的并行内核优化。书中包含针对特定科学计算库（如BLAS、LAPACK）在异构平台上的性能调优案例分析。 2. 大规模并行程序设计 涵盖MPI（Message Passing Interface）的最新标准，包括进程间通信（Point-to-Point vs. Collective Operations）的高效实现。特别关注了非阻塞通信在掩盖延迟中的关键作用，并结合Ringall、Broadcast等经典算法的优化实现，展示如何最小化同步开销。此外，还涉及了新型的内存一致性模型与缓存一致性协议在分布式内存系统中的影响。 3. 集群调度与资源管理 本书深入解析了Slurm、PBS Professional等主流集群管理系统的配置、作业提交与资源分配策略。内容不仅限于基础的作业脚本编写，更深入探讨了容器化技术（如Singularity、Docker）在HPC环境中的集成与安全隔离，以及如何利用Cgroups和Namespace实现精细化的资源配额控制，确保计算资源的公平与高效利用。 --- 第二部分：现代数据工程与大数据生态系统 本部分构建了从数据采集、存储、处理到分析的完整技术栈，侧重于实时性和可扩展性。 1. 分布式文件系统与存储优化 全面介绍了HDFS（Hadoop Distributed File System）的内部机制，包括NameNode与DataNode的工作流程、数据块的冗余校验与恢复机制。此外，本书对下一代存储技术，如Ceph和GlusterFS的特点进行了对比分析，尤其关注了对象存储（S3 API）在云原生应用中的集成与数据湖（Data Lake）的构建实践。 2. 流式数据处理与实时分析 详细讲解了Apache Kafka作为高吞吐量、低延迟消息队列的核心架构，包括Broker、Topic、分区（Partition）的设计原则及副本机制。随后，重点剖析了Apache Flink在复杂事件处理（CEP）和状态管理方面的强大能力，通过多个工业级案例展示了如何使用 Flink SQL 实现窗口函数聚合和时间序列分析。 3. 下一代数据仓库与查询引擎 阐述了面向OLAP场景的列式存储数据库的优势，如Apache Parquet和ORC格式的数据组织方式。本书深入探讨了Presto/Trino和Apache Druid等分布式SQL查询引擎的优化策略，包括其向量化执行模型、CBO（Cost-Based Optimization）的内部工作原理，以及如何针对大规模数据集进行高效的亚秒级查询优化。 --- 第三部分：人工智能基础设施与模型部署 本部分关注如何将训练好的复杂模型高效、稳定地部署到生产环境，并优化其推理性能。 1. 深度学习框架的底层优化 本书对比分析了TensorFlow 2.x的Eager Execution与Graph模式的性能表现，并详细解析了PyTorch的动态计算图（TorchScript）如何实现模型的序列化和跨平台部署。针对性能瓶颈，内容涵盖了内存布局优化（如NHWC vs. NCHW）对GPU访问效率的影响。 2. 模型量化与剪枝技术 深入讲解了后训练量化（Post-Training Quantization, PTQ）和量化感知训练（Quantization-Aware Training, QAT）的数学原理和TensorRT、ONNX Runtime等推理引擎中的具体实现。此外，对稀疏化技术（剪枝）如何结合硬件特性来降低模型体积和推理延迟进行了实战演练。 3. 边缘计算与模型服务 探讨了将AI模型部署到资源受限设备（如移动端、嵌入式系统）的最佳实践。内容包括TensorFlow Lite、PyTorch Mobile的转换流程与优化工具。在服务端，本书详细介绍了使用Kubernetes和Istio构建高可用、可扩展的微服务化模型推理平台，重点演示了蓝绿部署和金丝雀发布策略在模型迭代中的应用。 --- 第四部分：网络安全与系统可靠性工程（SRE） 本部分着眼于构建健壮、可信赖的IT基础设施，涵盖了安全加固和自动化运维的核心技术。 1. 零信任安全模型与身份验证 本书摒弃传统的边界安全观念，详细阐述了零信任架构（Zero Trust Architecture, ZTA）的设计原则。内容涵盖了基于身份和上下文的动态访问控制（ABAC），以及如何利用mTLS（Mutual TLS）在服务网格中强制执行身份验证和加密通信。 2. 系统级日志聚合与可观测性 重点介绍ELK/EFK（Elasticsearch, Logstash/Fluentd, Kibana）技术栈在海量日志处理中的部署与调优。内容延伸至分布式追踪系统（如Jaeger或Zipkin），演示如何通过Trace ID关联不同微服务间的调用链，以实现对复杂系统故障的快速定位。 3. 基础设施即代码（IaC）与自动化 详尽介绍了Terraform和Ansible在自动化基础设施部署中的协同工作流程。不仅涵盖了云资源（AWS/Azure/GCP）的声明式配置，还深入探讨了如何利用Ansible Playbook实现跨操作系统的配置管理和滚动更新策略，确保环境配置的一致性和可重复性。 --- 本书的特点在于理论的深度与工程实践的广度完美结合。全书提供了大量经过验证的代码示例、性能基准测试数据以及真实的架构设计图，是技术人员迈向下一代信息技术核心领域的必备参考资料。
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