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出版者:Compute

作者:Steven Anzovin

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1989-06

价格:USD 14.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780874551877

丛书系列:

图书标签:

• HyperCard
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深入探索现代计算的广阔领域：一本面向新一代开发者的指南 书名： 现代计算范式与新兴技术实践 作者： 资深技术研究团队 出版社： 创新科技出版社 页数： 约 800 页 内容简介： 在信息技术飞速发展的今天，计算的边界正以前所未有的速度被拓宽。本书旨在为那些渴望从传统编程思维中解放出来，拥抱并行性、分布式、以及前沿人工智能模型的开发者、研究人员和技术架构师，提供一个全面而深入的导航图。我们不再局限于单一机器上的串行逻辑，而是将目光投向由数百万核心共同驱动的复杂系统，以及机器如何学习和理解世界的新路径。 本书结构清晰，内容涵盖了从底层硬件架构到高层应用范式的转变，力求提供一个既有理论深度又具实践指导性的参考资料。 --- 第一部分：超越摩尔定律的计算架构 本部分着重于现代硬件和系统设计如何应对传统冯·诺依曼瓶颈。 第一章：异构计算的崛起与并行模型 我们详细探讨了CPU、GPU、FPGA以及专用加速器（如TPU/NPU）之间的协同工作机制。重点剖析了CUDA/OpenCL等并行编程模型的演进，以及如何有效地将工作负载分解以最大化吞吐量。内容深入到共享内存、消息传递接口（MPI）的最新标准，以及如何在不同精度浮点运算（如FP16、BF16）之间进行权衡，以优化性能和能耗比。 第二章：分布式系统理论与实践 分布式计算已成为构建可伸缩系统的基石。本章深入探讨了CAP理论的现代诠释，并详细分析了一致性模型的谱系，包括强一致性、因果一致性和最终一致性。我们通过案例研究展示了如何实现高性能的分布式事务处理，涉及Raft和Paxos算法的实际部署细节，以及Service Mesh架构（如Istio）在服务间通信和可观察性方面的作用。 第三章：云原生与容器化生态系统 容器技术不再仅仅是部署工具，它已成为定义现代应用生命周期的核心范式。本章全面解析了Kubernetes的内部工作原理，从调度器（Scheduler）的优化策略到控制平面（Control Plane）的高可用性设计。我们探讨了Serverless架构的未来趋势，特别是WebAssembly (Wasm) 在边缘计算和安全沙箱中的潜力，以及如何使用GitOps流程实现基础设施的声明式管理。 --- 第二部分：智能体与学习的范式转变 本部分聚焦于人工智能领域，特别是那些正在重塑软件开发方式的深度学习模型和方法论。 第四章：深度学习模型架构的演进 本书不满足于介绍基础的卷积网络（CNN）或循环网络（RNN）。我们深入剖析了Transformer 架构的内部机制，包括自注意力（Self-Attention）的计算效率优化、多头注意力机制的权重共享，以及位置编码（Positional Encoding）的多样化策略。内容还涵盖了图神经网络（GNN）在复杂关系建模中的应用，以及如何利用生成对抗网络（GANs） 和变分自编码器（VAEs） 进行数据合成和特征学习。 第五章：大规模语言模型（LLMs）的工程化 随着模型规模的指数级增长，模型训练、微调和部署已成为核心工程挑战。本章详述了高效微调技术，如LoRA (Low-Rank Adaptation) 和QLoRA，它们如何在不牺牲性能的前提下大幅降低内存需求。我们详细讨论了量化（Quantization） 策略（如AWQ、GPTQ）对推理延迟和模型精度的影响，并介绍了高效推理框架（如vLLM、Triton Inference Server）的优化技术。 第六章：AI 驱动的软件开发生命周期 (AI4SDLC) 本章探讨了AI如何内化到软件工程实践中。我们研究了代码生成模型（Code Generation Models） 的局限性与潜力，以及如何利用基于代理的系统 (Agent-Based Systems) 实现自动化测试、漏洞扫描和系统调试。更重要的是，本章深入探讨了可解释性人工智能（XAI） 的方法论，包括SHAP值和LIME，确保智能系统的决策过程可以被审计和理解。 --- 第三部分：前沿交互与新型计算环境 本部分展望了未来的用户界面和数据交互方式。 第七章：沉浸式计算与空间数据结构 超越传统的二维屏幕，本章探讨了增强现实（AR） 和虚拟现实（VR） 环境中的实时渲染管线。内容包括高性能3D几何处理、物理引擎的并行化，以及空间索引结构（如八叉树和KD树）在大型虚拟场景管理中的应用。我们还分析了传感器融合技术（Sensor Fusion）如何为沉浸式体验提供精确的环境感知。 第八章：数据流编程与反应式系统 现代应用需要对事件流做出即时反应。本章详细介绍了反应式编程范式，对比了RxJava/ReactiveX与Akka Streams等框架的设计哲学。重点分析了如何使用Apache Flink或Kafka Streams构建低延迟、高可靠性的实时数据处理管道，理解背压（Backpressure）机制在维持系统稳定中的关键作用。 第九章：安全、隐私与同态加密的实践 在数据驱动的世界中，隐私保护至关重要。本章介绍了同态加密 (Homomorphic Encryption, HE) 的基本原理，并讨论了如何在不解密数据的情况下执行计算的可能性。同时，我们探讨了联邦学习（Federated Learning） 的架构设计，它允许模型在分散的数据集上协同训练，同时保护源数据的私密性。 --- 结论：构建韧性与适应性强的系统 本书的最终目标是培养读者构建“韧性”（Resilient）和“适应性强”（Adaptive）的技术系统的能力。通过掌握这些跨越硬件、软件和智能体的新范式，读者将能有效地应对下一波计算挑战，引领下一代创新。本书适合作为高等院校计算机科学、软件工程专业的高年级教材，以及寻求技术升级的企业级架构师的深度参考手册。 ---

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