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出版者:

作者:Collin, S. M. H.

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页数:0

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价格:148.00元

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isbn号码:9781408104569

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• 计算机科学
• 信息技术
• 术语词典
• 数据结构
• 算法
• 编程
• 网络
• 硬件
• 软件
• 人工智能

《编程语言的艺术与奥秘》 本书深入探索了构成现代计算机科学基石的编程语言。我们将从最基本的概念出发，逐步揭示不同编程范式的演进和各自的哲学思想。读者将了解到，编程语言不仅仅是指令的集合，更是一种表达思想、解决问题的强大工具，其设计理念深刻地影响着软件开发的效率、可维护性以及最终的应用成果。 首先，我们会回顾早期编程语言的探索，理解汇编语言和机器码如何直接与硬件交互，以及高级语言的出现如何极大地解放了开发者的双手。接着，我们将详细剖析命令式编程的经典代表，如C语言，探讨其内存管理、指针机制以及过程抽象的精妙之处。我们会深入分析面向过程编程和面向对象编程（OOP）的核心原则，如封装、继承和多态，并通过具体的代码示例展示如何在Java、C++等语言中有效地应用这些概念，以构建模块化、可重用且易于扩展的软件系统。 本书还将带领读者领略函数式编程的独特魅力。我们将阐述纯函数、高阶函数、闭包等核心概念，并分析函数式编程如何通过避免副作用来提升代码的可预测性和并发性。读者将了解Lisp、Haskell等语言的设计哲学，以及函数式思维如何影响JavaScript、Python等现代多范式语言的设计。 除了主流的编程范式，我们还将触及一些具有前瞻性的语言设计思想，例如声明式编程的代表SQL，它如何通过描述“做什么”而非“如何做”来处理数据。此外，逻辑编程语言如Prolog也将被介绍，揭示其基于规则推理的独特解决问题方式。 在语言的实现层面，本书会探讨编译器和解释器的基本原理。我们将分析词法分析、语法分析、语义分析以及代码生成的各个阶段，理解源代码如何一步步转化为可执行的机器码。通过对不同实现策略的比较，读者可以更深刻地理解语言的性能特征和运行机制。 此外，本书还将关注编程语言的类型系统。我们将区分静态类型和动态类型语言，探讨强类型和弱类型的差异，以及它们对代码的安全性、健壮性和开发效率的影响。读者将理解类型推断、泛型编程等高级类型特性如何帮助开发者编写更安全、更易维护的代码。 在软件工程的语境下，我们还将讨论不同编程语言在特定领域的应用优势。例如，Python的简洁易读性使其成为数据科学和人工智能领域的首选；JavaScript在Web前端开发中的统治地位；Go语言在构建高并发系统中的出色表现；Rust语言在系统编程中提供的内存安全保证。 最后，本书将展望编程语言的未来发展趋势，包括领域特定语言（DSL）的兴起、低代码/无代码平台的普及，以及对更自然、更智能编程交互方式的探索。通过阅读本书，开发者不仅能深入理解现有编程语言的精髓，更能培养出举一反三、触类旁通的能力，从而在快速变化的软件开发领域保持竞争力，并能批判性地评估和选择最适合解决特定问题的编程工具。本书致力于为所有对编程语言的内在逻辑、设计美学以及实践应用感兴趣的读者提供一次全面而深刻的知识之旅。

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作为一名对信息安全领域颇有兴趣的业余爱好者，我对本书在加密和网络协议部分的收录情况抱有极大的期望。我希望能够找到诸如RSA算法的公钥/私钥生成过程的数学基础，或是TLS握手协议的详细状态转移图。遗憾的是，在这些至关重要的安全模块中，我发现信息严重不足，甚至是相当过时。关于“哈希函数”的讨论，似乎完全跳过了对碰撞抵抗性、雪崩效应等现代安全评估标准的重要性。当我检索到“防火墙”这个词时，它被描述为一个简单的基于端口过滤的硬件设备，完全没有触及到应用层网关、深度包检测（DPI）或是零信任架构等当前主流的安全范式。这让我不得不去其他更专业的安全参考资料中重新学习这些概念，使得《计算机学词典》的价值大打折扣。一本现代的计算词典，若在网络与安全领域如此浅尝辄止，无疑是错失了其作为综合参考资料的核心使命。

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我不得不承认，这本书在某些非常基础、甚至可以说是“古典”的计算理论概念上，或许提供了详尽的阐述。例如，在“图论算法”的部分，像Dijkstra最短路径或Floyd-Warshall算法的描述，似乎还停留在教科书的原始定义阶段，篇幅很长，推导过程细致入微。然而，这种过度的“学术纯粹性”反而成了其最大的弊病。在实际应用中，我们更关心这些算法的时间复杂度和空间优化，以及它们在现代大数据处理框架（如Spark或Hadoop）中的实际性能表现和并行化策略。这本书对这些工程实践层面的讨论几乎是真空的。当我试图寻找关于“并行计算模型”的词条时，它给出的解释要么是极其理论化的，要么干脆引用了早已被取代的硬件架构概念。这使得这本书对于希望将理论知识应用于现代高性能计算场景的读者而言，指导意义非常有限，它更适合于沉浸在纯粹的数学逻辑中的学者，而非面向工业界的开发者。

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翻开这本书，我原本满心期待能在这本《计算机学词典》中找到那些晦涩难懂的技术术语的清晰解释，然而，阅读体验却像是在一片广袤的草原上寻找一颗特定的露珠，过程是令人沮丧的迷失。我首先尝试查找“卷积神经网络”（CNN）这个我工作中经常遇到的概念，希望能得到一个权威、简洁且易于理解的定义和应用场景的概述。失望的是，书中对于这个核心的深度学习组件的描述显得异常单薄，更像是一笔带过，缺乏深度剖析其数学原理和实际模型结构的细节。更不用提现在热门的生成对抗网络（GANs）或Transformer架构，这些内容在书中几乎找不到立足之地，或者仅仅是以一种过时的、被现在主流界广泛修正的理论框架来介绍，这让习惯了最新技术迭代的读者感到非常不适应。这本书似乎停滞在了某个技术发展的时间点，对于快速迭代的计算科学领域来说，这种滞后是致命的。当我试图去理解一些基础的算法复杂度分析时，发现其图例和符号标注混乱不清，没有提供足够的上下文解释，使得原本旨在清晰化的解释反而增加了理解的难度。对于初学者而言，这本“词典”更像是一份充满术语的清单，而非学习的指南。

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这本书的装帧和排版设计，说实话，初看之下颇为老派，带着一种上世纪末技术手册的沉闷气息。我本以为这或许意味着内容是经过时间沉淀的经典，但翻阅起来，文字密度高得惊人，段落之间缺乏必要的呼吸空间，每一页都像是一堵密不透风的知识墙。举例来说，我在查阅关于“操作系统内核”的条目时，期待看到关于进程管理、内存分配策略等核心机制的流程图或清晰的结构分解，但得到的却是一大段密集的理论陈述，文字中充满了冗余的从句和复杂的修饰语，仿佛作者在极力展示其深厚的学术功底，却忽略了读者的认知负荷。这种叙事风格，对于需要快速检索特定信息以解决实际问题的工程师来说，无疑是一种折磨。如果我需要了解“缓存一致性”的某个特定协议，我必须在海量的、未经有效分块的文字中进行地毯式搜索，寻找那零星的关键句，这效率简直低得令人发指。它更像是一本学术论文集的汇编，而非一本高效的参考工具书。

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最让我感到困惑的是这本书在“软件工程”和“编程范式”条目下的处理方式。我原本期望能看到对面向对象编程（OOP）、函数式编程（FP）以及最新的敏捷开发方法论（Agile）有系统的对比和分析。然而，这些内容要么被简化成了几行定义，要么就是以一种过时的、带有强烈特定语言偏见的视角来介绍。例如，在解释“多态性”时，它可能只着重描述了C++的虚函数机制，而对Java或Python中更灵活的接口或鸭子类型（Duck Typing）缺乏足够的讨论，这让习惯了现代动态语言的开发者感到与自身经验脱节。此外，对于DevOps、持续集成/持续部署（CI/CD）等软件生命周期管理中的核心实践，书中完全不见踪影，这在今天的技术环境中是不可想象的疏忽。它更像是一份为二十年前的软件工程师准备的词汇表，缺乏对软件开发实践演进的深刻洞察力。

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