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页数:162

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出版时间:2009-9

价格:17.00元

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isbn号码:9787113102654

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• 计算机基础
• 大学教材
• 实践教程
• 计算机应用
• 编程入门
• 信息技术
• 高等教育
• 实验指导
• 学习辅导
• 计算机科学

计算机科学前沿探索：从算法到人工智能的深度解析 本书聚焦于计算机科学领域的前沿发展与核心理论，旨在为具备一定计算机基础的学习者和研究人员提供一个深入理解当代计算范式的平台。本书内容涵盖了高性能计算的底层架构、复杂数据结构的优化策略、现代编程范式的演进，以及人工智能与机器学习的前沿应用与伦理考量。 第一部分：计算理论与底层架构的再审视 本部分将超越基础的冯·诺依曼模型，深入探讨现代计算机系统的核心限制与未来的发展方向。 第一章：并行计算与异构系统的深化研究 本章将从理论层面剖析并行性的本质，重点讨论大规模并行处理（MPP）系统的设计挑战。我们将详细分析多核CPU、GPU（图形处理器）以及专用集成电路（ASIC，如TPU）在处理不同类型计算任务时的效率差异与适用场景。内容将包括： 内存一致性模型与缓存一致性协议（如MESI、MOESI）的深入解析： 探讨在高度并发环境下，如何通过硬件与软件协同机制保证数据在多个处理器间的正确同步，以及由此带来的性能瓶颈分析。 异构计算编程模型对比： 细致比较OpenMP、MPI、CUDA以及新兴的SYCL标准在抽象层级、可移植性与性能优化方面的优劣。将通过实际案例演示如何有效地利用异构资源进行张量运算加速。 分布式系统中的容错机制： 重点研究Paxos、Raft等一致性算法在构建高可用分布式存储和计算集群中的应用，并讨论拜占庭容错（BFT）在区块链等领域的实现。 第二章：高级数据结构与算法的最优化设计 本章不再局限于教科书中的基本数据结构，而是聚焦于应对“大数据”和“实时性”挑战的高级结构。 自适应与动态数据结构： 探讨在数据流不断变化的环境下，如何设计能够自我调整的B+树变种（如Log-Structured Merge Trees, LSM-Tree）及其在NoSQL数据库中的应用。 图算法的分布式实现： 针对万亿级规模的社交网络或知识图谱，分析Pregel、Giraph等图计算框架的原理，并讨论大规模图的并行化策略与收敛性保证。 近似算法与随机算法： 在NP难问题面前，介绍如何利用概率方法设计高效的近似算法（如线性规划松弛法）和随机算法（如Karger的最小割算法），并评估其误差界限。 第二部分：现代软件工程与编程范式的演进 本部分关注软件开发方法论的革新，特别是对声明式编程和函数式编程在解决复杂系统并发性问题中的作用的探讨。 第三章：函数式编程（FP）与不可变性的力量 本章深入剖析Haskell、Scala、Clojure等语言的核心特性，旨在展示函数式编程如何天然地解决副作用和状态管理问题。 范畴论基础在编程中的应用： 介绍函子（Functor）、应用函子（Applicative）、单子（Monad）等抽象概念，并展示它们如何作为强大的设计模式指导代码的组织与组合。 类型系统的高级特性： 探讨依赖类型（Dependent Types）的潜力，以及如何利用强大的类型系统在编译期捕获更深层次的逻辑错误。 惰性求值与资源管理： 分析惰性求值机制如何优化I/O密集型操作，并讨论在非纯函数语言（如Java/C++）中模拟和应用函数式特性的最佳实践。 第四章：系统级编程与内存安全保障 随着系统复杂度的提升，内存安全成为构建可靠软件的基石。本章将聚焦于低级语言（如Rust）带来的范式转变。 所有权模型与借用检查器（Borrow Checker）： 详细拆解Rust的核心机制——所有权、借用和生命周期，阐明它们如何在不依赖垃圾回收机制的情况下实现数据竞争的消除。 零成本抽象（Zero-Cost Abstractions）： 探讨现代编译技术如何将高级语言特性（如迭代器、闭包）编译为与手工编写的C/C++代码性能相当的机器指令。 内核态与用户态的交互优化： 分析系统调用（Syscall）的开销，并介绍eBPF等技术在不修改内核代码的情况下扩展内核功能、实现高性能监控与网络处理的方法。 第三部分：人工智能的理论基石与前沿应用 本部分将深入探讨支撑当前AI浪潮的数学和模型结构，并关注其在实际工程中的落地挑战。 第五章：深度学习的优化理论与模型结构探究 本章要求读者对基础的神经网络结构有清晰认识，并在此基础上探讨前沿的优化技术和模型设计。 优化器的高级变体： 区别于基础的SGD，本章将深入分析Adam、Adagrad、RMSProp等自适应学习率方法的数学原理，探讨它们的收敛性保证与超参数选择的敏感性。 归一化技术与稳定性训练： 详细研究批归一化（BatchNorm）、层归一化（LayerNorm）和实例归一化（InstanceNorm）的机制，以及它们对深层网络训练稳定性的影响。 Transformer架构的深度解析： 聚焦于自注意力（Self-Attention）机制的计算复杂度，探讨稀疏注意力（Sparse Attention）和线性化注意力（Linearized Attention）在处理长序列时的效率提升策略。 第六章：生成模型与可解释性AI（XAI） 本章关注AI系统不仅要“能用”，更要“可信赖”和“可理解”。 扩散模型（Diffusion Models）的数学框架： 介绍前向扩散过程（加噪）与反向去噪过程的SDE/ODE求解，及其在图像、音频合成中的主导地位。 生成对抗网络（GANs）的稳定性挑战： 剖析WGAN、WGAN-GP等改进版本如何缓解模式崩溃问题，并讨论谱归一化（Spectral Normalization）的作用。 模型可解释性方法论： 系统介绍事后解释（Post-hoc）方法，如LIME、SHAP值，以及内在解释性（Intrinsic Interpretability）的努力，探讨如何在保证模型性能的同时，满足监管和伦理对透明度的要求。 结语：计算的未来与研究方向指引 本书最后将展望量子计算对经典计算的潜在颠覆，并讨论在数据隐私保护下进行联邦学习（Federated Learning）的前景，为读者指出当前学术研究的热点和未来职业发展的关键技能。本书旨在培养读者在面对全新计算范式时，具备快速学习、批判性分析和高效解决复杂问题的能力。

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这本书在编程入门方面做得尤为出色，尤其是它选择的语言和讲解方式。作为计算机科学的初学者，我对编程一直有一种敬畏感，总觉得那是一门高深的学问。然而，《大学计算机基础实践教程》的作者显然深谙此道，他们选择了Python这门相对容易入门且功能强大的语言，并且以一种非常友好的方式来引导我们。从变量、数据类型、运算符这样最基础的概念开始，到流程控制语句（if/else, for, while），再到函数和模块的编写，书本上的每一个例子都非常贴合实际，并且附带了完整的代码和运行结果。我印象最深刻的是，书本鼓励我们动手去修改代码，去尝试不同的参数，去观察运行结果的变化。这种“边学边练”的学习方式，让我逐渐克服了对编程的恐惧，并且开始享受编写代码带来的乐趣。

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让我感到特别惊喜的是，这本书在最后的章节里，还对未来的计算机技术发展趋势进行了展望。它提到了人工智能、大数据、云计算、物联网等前沿领域，并且用通俗易懂的语言解释了它们的基本概念和潜在影响。虽然这些内容可能超出了“基础实践”的范畴，但它为我打开了一扇新的大门，让我对计算机科学的未来充满了无限的遐想。它并没有停留在概念的罗列，而是结合了现有的一些应用案例，让我能够更好地理解这些前沿技术将如何改变我们的生活。这本书就像一位引路人，在教会我基础知识的同时，也指引了我未来的学习方向，让我对接下来的计算机学习之路充满了期待和动力。

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在学习办公软件应用的部分，这本书简直是我的“救星”。作为一名文科生，我常常需要在撰写论文、制作演示文稿时与Office套件打交道，但一直以来都觉得效率不高，很多功能也只是浅尝辄止。这本书的内容简直是为我量身定制的。它不仅详细介绍了Word的文本编辑、排版、图文混排等功能，还教会了我如何利用样式、邮件合并等高级功能来提高文档处理效率。对于Excel，我过去只会简单地输入数据和做一些基础的计算，但这本书让我学会了如何创建函数、制作图表，甚至进行了数据透视表和数据分析的入门讲解，这让我眼前一亮，觉得数据处理并没有想象中那么枯燥。而PowerPoint的部分，更是让我摆脱了制作“PPT灾难”的窘境，学会了如何设计美观的幻灯片、运用动画和切换效果，让我的演示更加生动有趣。

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这本书在软件开发流程的介绍上，让我看到了一个完整的“软件诞生记”。它从软件开发的需求分析、设计、编码、测试、部署到维护，描绘了整个过程。让我觉得很受启发的是，它不仅仅是罗列了这些阶段，而是通过一个简单的项目案例，贯穿始终地展示了如何一步步地完成。例如，在设计阶段，它会引导我们绘制简单的流程图和UML图；在编码阶段，它会展示如何将设计转化为具体的代码；在测试阶段，它会强调如何编写测试用例来保证代码的质量。这种“项目驱动”的学习方式，让我对软件开发的整体流程有了更清晰的认识，也让我明白了为什么一个软件的开发需要这么多的步骤和协作。

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最让我印象深刻的是，这本书在讲解网络基础知识时，并没有像很多教材那样只停留在理论层面，而是真正地将“实践”二字贯彻到底。它详细讲解了IP地址、子网掩码、网关等核心概念，但更精彩的部分在于它教会我们如何使用命令行工具来诊断网络问题。我尝试了书本上提供的ping命令，用来测试网络连通性，以及tracert命令，用来追踪数据包的传输路径。当我成功地通过这些命令发现并解决了自己电脑的网络连接问题时，那种成就感是难以言喻的。这本书还深入浅出地介绍了TCP/IP协议栈，但它并没有让我感到迷失，而是通过生动形象的比喻和图示，让我能够理解数据是如何在网络中传输的。我尤其喜欢关于HTTP协议的讲解，它让我明白了为什么我们能在浏览器中看到各种网页，以及网页加载的背后机制。

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多媒体技术在现代生活中的应用无处不在，而这本书为我揭开了它神秘的面纱。它从图像、音频、视频的编码和解码原理讲起，让我明白了为什么我们在电脑上看到的图片如此丰富多彩，听到的声音如此清晰悦耳。书本还介绍了各种常见的媒体格式，比如JPEG、MP3、MP4等，并且解释了它们各自的特点和适用场景。让我眼前一亮的，是它还指导我们如何使用一些简单的多媒体处理工具，例如进行图片裁剪、调整亮度对比度，或者对音频进行简单的剪辑。虽然这些操作可能看起来微不足道，但对于一个初学者来说，能够亲手对多媒体文件进行处理，并且看到即时的效果，这是一种非常棒的学习体验。

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数据结构与算法是计算机科学的核心内容，而这本书在这方面的呈现方式，让我觉得它们不再是抽象难懂的理论，而是解决实际问题的有力工具。它从链表、栈、队列这样基础的数据结构讲起，用清晰的图示和通俗易懂的语言解释了它们的原理和应用场景。让我惊喜的是，书本不仅仅是讲解了这些数据结构的定义，还提供了使用Python代码实现这些数据结构的实践案例，让我们能够亲眼看到它们是如何工作的。更重要的是，它引入了排序和查找算法，例如冒泡排序、插入排序、二分查找等，并分析了它们的效率。通过书中的练习，我开始能够理解为什么不同的算法在处理相同的数据时，效率会有如此大的差异，这也为我后续更深入的学习打下了坚实的基础。

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这本《大学计算机基础实践教程》绝对是我近期读过最令人惊喜的一本书了！作为一名对计算机领域充满好奇但又有些望而却步的大一新生，我一直觉得计算机科学离我有点遥远，充满了复杂的概念和晦涩的术语。然而，这本书的出现彻底改变了我的看法。从我拿到书的那一刻起，就被它那精美的排版和清晰的目录所吸引。我最喜欢的是它从最基础的计算机硬件组成、操作系统原理讲起，就像是在为我们搭建一座通往计算机世界的坚实桥梁。书中的每一个概念都解释得非常透彻，而且不仅仅是理论上的阐述，更重要的是大量的实践操作指导。我记得在学习文件管理那一章时，书本一步步引导我如何创建、复制、移动、删除文件和文件夹，甚至还教我如何进行批量操作，这让我感到前所未有的掌控感。我以前总是担心自己会误删重要文件，或者不知道如何有效地组织我的数字资料，而现在，我感觉自己已经能够熟练地管理电脑中的一切了。

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这本书在数据库基础知识的讲解上，也做得非常到位。在我看来，数据库就好像是存储和管理海量信息的大型图书馆。它从关系型数据库的基本概念讲起，介绍了表、字段、记录、主键、外键等核心术语。最让我兴奋的是，它引导我们学习SQL语言，这是一种可以直接与数据库进行交流的“语言”。通过书中的例子，我学会了如何创建数据库、创建表、插入数据，以及最常用的SELECT语句来查询数据。书本还详细讲解了WHERE子句、ORDER BY子句，让我能够精准地检索我想要的信息。我尝试用SQL语句来查询一个模拟的学生信息表，并且成功地按照不同的条件进行筛选和排序，感觉自己就像一个数据“侦探”，能够从庞杂的数据中找到关键的线索。

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网络安全是当下非常重要的话题，而这本书并没有回避它，反而将其作为重要的实践内容来讲解。它从常见的网络攻击类型，例如病毒、木马、钓鱼网站等开始，用非常直观的例子来阐述它们的危害。让我觉得很实用的是，书本教导我们如何识别和防范这些威胁。例如，如何设置强密码，如何判断一个网站是否安全，如何安全地下载文件。它还介绍了防火墙和杀毒软件的基本原理和使用方法。我尤其喜欢关于网络钓鱼的讲解，书本通过模拟真实的钓鱼邮件和网页，让我们能够亲身体验其中的陷阱，从而提高警惕性。这本书让我们明白，计算机安全不仅仅是技术问题，更是我们每个使用者需要具备的意识和能力。

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