数据库技术与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:顾兵 编

出品人:

页数:382

译者:

出版时间:2010-2

价格:35.00元

装帧:

isbn号码:9787302213635

丛书系列:

图书标签:

• 数据库
• 数据库技术
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• 数据存储
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• 计算机科学
• 编程

科技前沿探索：人工智能与未来计算概览 图书简介 本书旨在为广大科技爱好者、计算机专业学生以及对未来计算发展趋势感兴趣的读者，提供一个全面而深入的视角，剖析当前人工智能（AI）领域最前沿的技术进展、核心理论基础，以及其在各个行业中的颠覆性应用。本书并非传统意义上的数据库原理或应用介绍，而是聚焦于超越传统数据结构和管理范畴的智能计算体系，着重探讨算法的创新、模型的构建与优化，以及计算范式（如量子计算、类脑计算）的演进对信息处理方式带来的根本性变革。 第一部分：智能的基石——深度学习的理论与实践 本部分将系统梳理驱动当前AI浪潮的核心技术——深度学习（Deep Learning）。我们将从人工神经网络的基本结构出发，逐步深入到复杂的现代架构。 1.1 神经网络基础与反向传播的精妙 详细解析感知机、多层前馈网络（MLP）的工作原理，重点剖析误差反向传播（Backpropagation）算法如何通过链式法则高效地进行梯度计算，这是训练深层网络的数学基础。我们不仅会介绍理论，还会通过实例展示梯度下降（SGD、Adam等优化器）在实际数据集上的收敛特性与调参艺术。 1.2 卷积与循环：处理结构化与序列数据的利器 卷积神经网络（CNN）： 聚焦于其在图像识别、目标检测中的不可替代性。本书将剖析卷积核的特征提取机制、池化层的维度缩减作用，以及ResNet、Inception等经典模型的创新点，包括残差连接如何解决深层网络中的梯度消失问题。 循环神经网络（RNN）及其演进： 重点探讨RNN处理时间序列数据的能力，并详细阐述长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何通过精巧的“门控”机制有效解决传统RNN的长期依赖问题，这对于自然语言处理（NLP）至关重要。 1.3 生成模型的前沿动态 本书将重点介绍当前最热门的生成模型家族，包括变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）。 GAN的博弈论视角： 深入解析生成器与判别器之间的零和博弈过程，探讨WGAN、StyleGAN等变体的改进，以及它们在图像合成、数据增强方面的突破。 扩散模型（Diffusion Models）： 这一新兴的生成范式将得到详尽的论述，包括其基于马尔可夫链的去噪过程，以及其在生成高保真度、多样化内容方面的卓越性能，预测其将成为下一代内容生成的主流技术。 第二部分：大规模模型的涌现与范式转移 本部分关注参数量级飞跃带来的“涌现能力”，以及Transformer架构如何彻底改变序列建模的格局。 2.1 Transformer架构的革命性突破 详细解析Transformer模型的核心组件——自注意力机制（Self-Attention）。阐述其如何摒弃循环结构，实现全局信息的并行捕获，从而极大地提升了模型训练速度和性能。重点分析多头注意力（Multi-Head Attention）的机制及其对模型表达力的提升。 2.2 预训练与微调：构建通用智能体的路径 探讨大规模语言模型（LLM）如GPT系列、BERT等的工作原理。分析“预训练”（Pre-training）阶段如何通过海量数据学习通用的语言知识和世界模型，以及后续的“微调”（Fine-tuning）如何将通用模型适配到特定任务。本书还将讨论指令微调（Instruction Tuning）和人类反馈强化学习（RLHF）在确保模型安全性和对齐性方面的关键作用。 2.3 模型的效率与部署挑战 随着模型尺寸的膨胀，效率成为关键瓶颈。本章将探讨模型压缩技术，包括知识蒸馏（Knowledge Distillation）、量化（Quantization）和剪枝（Pruning），为读者提供将巨型模型部署到实际资源受限环境下的实用策略。 第三部分：超越硅基：新型计算范式与未来展望 本部分将目光投向AI技术发展的更深层次和更长远未来，探讨支撑更强智能计算的硬件与理论基础。 3.1 神经形态计算与类脑芯片 介绍如何模仿生物大脑的脉冲发放和突触可塑性来设计新型硬件。重点分析脉冲神经网络（SNN）的稀疏、异步特性，以及这类芯片在低功耗、实时事件处理方面的潜力，它们预示着移动端AI的能效革命。 3.2 量子计算对AI的潜在影响 虽然仍处于早期阶段，但量子计算被视为解决特定复杂优化问题的终极工具。本章将简要介绍量子比特、叠加态和纠缠等基本概念，并探讨量子机器学习（QML）的前景，例如量子支持向量机和量子神经网络的理论框架，以及它们可能加速的特定AI子领域（如材料科学模拟）。 3.3 可解释性、鲁棒性与伦理前沿 随着AI系统影响力的增加，其“黑箱”特性成为重大隐患。本部分将深入探讨可解释人工智能（XAI）的方法，如LIME和SHAP值，用于剖析模型决策过程。此外，还将讨论对抗性攻击（Adversarial Attacks）及其防御机制，并严肃讨论AI发展中涉及的数据隐私、偏见消除和社会公平等伦理挑战。 结论：构建智能未来 本书总结了从基础算法到前沿硬件的完整脉络，强调了跨学科合作（数学、认知科学、计算机工程）是推动下一代智能技术发展的核心动力。它旨在装备读者，使其不仅能使用现有的AI工具，更能理解其工作原理，并参与到定义未来计算形态的创新浪潮中去。 本书结构严谨，逻辑清晰，配备了大量的图示和伪代码，确保理论的深度与工程实践的广度得到完美平衡。它不仅是学生深入学习的教科书，也是工程师和研究人员追踪科技前沿的必备参考。

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这本书的行文风格实在是太“古板”了，坦率地说，阅读体验并不算轻松愉快。它更像是一份严谨的学术论文合集，每一个概念的引入都伴随着详尽的数学定义和严密的逻辑推导。对于初学者来说，恐怕会因为那些密集的公式和冗长的证明而感到望而却步。我记得在讲解B+树的变种和空间数据结构（如R-Tree）时，篇幅占据了近三分之一，作者似乎非常执着于展示这些底层数据结构在极限情况下的时间复杂度分析。虽然从计算机科学的严谨性角度来看无可指摘，但对于一个希望快速上手构建应用系统的读者来说，这种深度有时会显得有些“过度专业化”了。我更期待看到一些更贴近工业界调优技巧的生动描述，比如如何通过调整内核参数来优化I/O性能，或者在面对海量数据写入时，如何设计高效的批量加载策略。总而言之，这是一本需要耐心和毅力去啃读的书，适合目标是深入理解系统底层机制的研究人员。

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拿到这本书时，我最先关注的是它在新技术应用方面的覆盖度。现如今，传统的关系型数据库固然重要，但非关系型数据库的崛起也占据了越来越大的市场份额。我惊喜地发现，作者并未局限于传统的SQL世界，而是用相当大的篇幅介绍了NoSQL的几种主要范式——键值存储、文档数据库、列式数据库以及图数据库的适用场景和核心原理。特别是针对分布式事务处理这块，书中的讲解非常与时俱进，它不仅提到了CAP理论，还深入探讨了BASE理论在实际系统设计中的权衡取舍，例如在使用某些最终一致性模型时，如何设计应用层面的补偿机制来保证业务流程的正确性。我特别欣赏作者对于“选型”这一关键决策点的分析，他并没有武断地下结论说哪种数据库“最好”，而是提供了一套完整的评估框架，帮助读者根据业务需求、数据结构复杂度和扩展性要求来做出明智的选择。这种不偏不倚、立足于工程实践的分析角度，使得这本书的参考价值极高，几乎可以作为项目架构师的案头必备手册。

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我注意到这本书在系统安全性方面的论述相对比较保守和基础。虽然提到了SQL注入的防范措施，也简单介绍了基于角色的访问控制（RBAC）的实现原理，但对于当前日益复杂的安全威胁环境而言，这部分内容显得不够深入。例如，在谈到数据加密时，仅仅停留在静态加密（TDE）的介绍，对于传输层（SSL/TLS）的配置细节，以及更高级别的列级别加密和数据脱敏技术，着墨不多。在现代数据治理的大背景下，如何构建一个既能满足高性能查询需求，又能严格遵循数据隐私法规（如GDPR或国内的相关法规）的数据库安全体系，是每一个架构师必须面对的挑战。我希望未来版本的修订中，能看到更多关于数据库安全审计、入侵检测以及如何利用数据库自身的安全特性来应对高级持续性威胁（APT）攻击的实战案例和技术解析。目前的安全性章节，更像是一个标准课程的入门知识点罗列，缺乏足够的深度来应对专业安全场景。

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这本书的实用性，尤其是在数据库设计规范和建模这一块，体现得淋漓尽致。作者在开篇就强调了“好设计胜过好优化器”的理念，这一点我深表赞同。书中关于实体关系模型（ER模型）向关系模型的转换、范式理论（从1NF到BCNF）的严格应用，以及如何通过反范式化来适度提高查询效率的讨论，提供了非常清晰的路线图。令我印象深刻的是，作者提供了一套详细的数据库设计评审清单，涵盖了从数据类型选择、约束设计到命名规范等方方面面，这对于团队协作开发，保证数据库架构长期稳定至关重要。我曾尝试将书中所述的设计原则应用到我正在维护的一个遗留系统重构中，结果发现许多历史遗留的性能问题都可以追溯到早期设计阶段对范式的不恰当应用。这本书的价值就在于，它将这些“最佳实践”系统化、条理化了，避免了我们在实际工作中走不必要的弯路。

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这本书的封面设计简约而不失大气，初翻阅时，那些清晰的字体和合理的版面布局就给人一种专业且严谨的感觉。我原本以为这是一本偏向理论的教材，但深入阅读后发现，作者在理论讲解的同时，融入了大量实用的案例分析，这对于我们这些既想打下坚实基础，又迫切希望解决实际问题的工程技术人员来说，无疑是雪中送炭。尤其是在讨论到高级查询优化策略的部分，作者没有停留在抽象的算法描述上，而是通过对比不同索引结构在特定查询场景下的性能差异，辅以图表直观展示，使得那些晦涩的性能瓶颈问题一下子变得清晰易懂。书中对事务一致性模型的阐述也颇为精妙，它没有简单地罗列ACID特性，而是深入剖析了并发控制协议的演变过程，从两阶段锁定到MVCC（多版本并发控制），每一步的改进和权衡都被解析得透彻入微，让我对当前主流数据库系统背后的设计哲学有了更深层次的理解。可以说，这本书在内容组织上体现了极高的专业水准和教学智慧。

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