具体描述
《计算机学科专业基础综合复习指南》：2008年期间，几乎每三位参加计算机专业研究生考试的考生中，就有两位使用过本书第一版！编者为此感到非常欣慰。在此基础上，我们重新整合素材，收集读者反馈意见，于今年开发出相对完整的计算机考研辅导书系列，主要包括《复习指南》（第二版）、《习题精编》、《模拟试卷》等。
本版《复习指南》按照大纲测试考生基础知识、基本理论、基本方法及分析问题解决问题能力的要求编写，在第一版的基础上严格按照2010年计算机统考大纲进行修订，修订后本书具有如下特点。
一、对重难点和命题方向的独特把握
编者主要以两个标准判定重难点，预测命题方向：
第一，统计各大名校计算机考研历年真题命制点，提炼出较为笼统的主要命题知识点，总结出笼统的命题规律，以此预测2010年考试真题；
第二，分析2009年考题及2010年考纲，结合编者多年命制考研试题的经验，以此判定2010大纲包含知识点中的重难点。
以这两个标准总结出来命题方向和重难点，具有很大的兼容性和稳定性。无论2010年试题如何命制，都不会超出本书对命题方向、重难点判定的范围。
二、讲练合一
本书内容“讲中有练，练中有讲”，把讲和练融为一体。其中“讲”包括两种形式： 一是直接讲解，即针对某个知识点进行详细阐释；二是例题（或练习题）的解析以及解析中穿插的“注意”、“提示”、“小结”等插件。讲练合一可使读者提高学习效率，达到事半功倍的效果。
三、紧密结合考研真题
首先，本书所有的判断，诸如何为重点，某知识点容易命制何种题型，哪些知识点容易联合命题，都有以往考研真题作为依据，这些当然归功于我们前期所做的大量基础研究和科学统计。其次，编者尽可能选择各大名校的历年考研真题作为本书的拓展训练题目，这使得本书具有更强的应试性，同时可使考生最大限度的提高实战能力。
编者强烈建议读者将本书与其姊妹篇《习题精编》、《模拟试卷》配合使用，以最大程度提高复习效率，增强应试能力。
由于计算机统考至今只举办一年，考生只分析一年真题不足以熟悉计算机统考的命题思路。故本书附赠网络班名校计算机考研真题精讲班（计算机结构、计算机组成原理两部分），以助考生备考。
作者简介
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读后感
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用户评价
**这是一本非常值得深入研读的书籍，尤其是在关于“分布式系统一致性协议的理论与实践”的探讨上，作者展现了极高的专业水度和独到的见解。我被书中对 Paxos 和 Raft 等经典一致性算法的深入剖析所折服。作者没有仅仅停留在算法的表面描述，而是详细阐述了这些算法在解决分布式环境下节点故障、网络分区等问题时所面临的挑战，以及它们是如何通过精妙的设计来保证数据的一致性和系统的可用性的。我特别欣赏其对 Paxos 算法中“活锁”问题的分析，以及对 Raft 算法如何通过领导者选举、日志复制和状态机应用来简化一致性实现的讲解。书中还探讨了基于 Paxos/Raft 的实际分布式数据库和分布式文件系统的设计，例如 ZooKeeper 和 etcd 的实现原理，这让我能够将理论知识与实际的系统构建联系起来。此外，作者还对 CAP 定理和 PACELC 定理在分布式系统设计中的指导意义进行了深刻的阐述，并对如何权衡一致性、可用性和分区容忍性给出了实用的建议。这一章的内容，无疑为我理解现代大规模分布式系统的健壮性和可靠性提供了坚实的基础。**
评分**初识这本书，我对其中关于“并行计算的最新进展”这一章节的介绍印象尤为深刻。作者以一种抽丝剥茧的方式，将原本晦涩难懂的底层原理娓娓道来，从多核处理器的架构演进，到 GPU 的并行计算模型，再到近些年兴起的 FPGA 在特定领域的加速应用，都有详尽的论述。我尤其欣赏其在理论讲解之后，辅以大量具体的代码示例和性能调优的实践技巧。这些例子不仅仅是简单的“Hello World”，而是涵盖了数据并行、任务并行等多种并行策略的实际应用场景，例如在图像处理中的卷积神经网络加速，以及在科学计算中大规模矩阵运算的优化。书中对于不同并行框架（如 OpenMP、CUDA、MPI）的优缺点和适用场景的对比分析，也让我对如何根据具体问题选择最合适的并行化方案有了更清晰的认识。此外，作者还花费了不少篇幅探讨了并行计算在分布式系统中的挑战，包括数据一致性、通信开销以及容错机制等，这对于我理解当前大规模数据处理和云计算的底层技术非常有帮助。总的来说，这一章的内容不仅拓展了我的理论视野，更提供了宝贵的实践指导，让我能够将所学知识融会Ainsi to the real-world applications。**
评分**在我阅读本书的过程中，关于“数字信号处理的进阶应用”这一部分，给我留下了极为深刻的印象。作者并没有停留在对傅里叶变换、Z 变换等基础概念的重复，而是深入探讨了这些理论在语音识别、图像压缩、通信系统等实际工程中的高级应用。我尤其欣赏其在讲解“自适应滤波器”时，清晰地阐述了其在噪声消除、回声抑制等场景下的工作原理和性能优势，并提供了相关的算法实现思路。书中关于“小波变换”的应用分析，让我看到了它在信号去噪、特征提取方面的独特价值，尤其是在处理非平稳信号时，其局部化特性能够提供比傅里叶变换更丰富的信息。作者还对“谱估计”的各种方法（如周期图法、Welch 法、多窗法）进行了详尽的比较和分析，并结合实际案例说明了不同方法的优缺点和适用场景。此外，书中还触及了“数字水印”和“信息隐藏”等与信号处理相关的安全议题，这为我提供了新的思考方向。总的来说，这一章的内容不仅巩固了我对数字信号处理基础知识的理解，更让我看到了其在解决现实世界复杂问题中的强大威力。**
评分**当我翻阅到关于“人工智能伦理与社会影响”的部分时，我被作者深刻的思考和前瞻性的洞察深深吸引。这本书并没有止步于技术本身的介绍，而是将目光投向了人工智能技术发展背后更宏观的议题。作者以一种批判性的视角，审视了数据隐私、算法歧视、失业风险以及人工智能的责任归属等一系列复杂问题。我特别认同他对“黑箱模型”的担忧，并对其提出的“可解释性 AI”解决方案进行了深入的探讨，阐述了提升模型透明度和可信度的重要性。书中对“AI 伦理框架”的构建思路，以及不同国家和组织在制定相关政策时的考量，也让我对这一新兴领域的发展趋势有了更全面的理解。更让我惊喜的是，作者还引用了大量哲学、社会学和心理学的理论，来分析人工智能对人类社会结构、人际关系乃至人类自身认知模式可能产生的深远影响。这种跨学科的融合，使得我对人工智能的理解不再局限于冰冷的代码和算法，而是上升到了一个更高层次的哲学和人文关怀的维度。这本书让我意识到，作为一名未来的计算机专业人士，我们不仅需要掌握技术，更需要具备深刻的社会责任感和人文关怀精神，去引导人工智能朝着造福人类的方向发展。**
评分**令我眼前一亮的，是书中关于“量子计算基础与发展前沿”的章节。虽然我对量子计算的概念一直有所耳闻，但一直觉得它离我们非常遥远，理解起来也门槛极高。然而，这本书用一种非常巧妙的方式，将量子力学的一些基本原理（如叠加态、纠缠态）与计算模型相结合，并用生动形象的比喻来解释量子比特（qubit）的工作方式。作者从量子比特的定义出发，逐步介绍了量子门、量子电路的设计，并重点讲解了几个具有代表性的量子算法，例如 Shor 算法和 Grover 算法，并解释了它们在解决特定问题（如大数分解和数据库搜索）上的指数级优势。虽然书中并没有深入到复杂的量子物理推导，但其清晰的逻辑和循序渐进的讲解，让我能够大致理解量子计算的核心思想和潜在能力。更让我感到兴奋的是，作者还对目前量子计算的硬件实现技术（如超导量子比特、离子阱量子比特）进行了介绍，并讨论了量子计算机的容错性挑战以及未来的发展方向。这一章的内容，为我打开了一个全新的视角，让我对计算的未来充满了无限的遐想和期待。**
评分误人子弟
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