Multimedia and Image Management Activities pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:South-Western Educational Pub

作者:Susan Lake

出品人:

页数:320

译者:

出版时间:2003-1-29

价格:USD 57.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780538434645

丛书系列:

图书标签:

• 多媒体
• 图像管理
• 信息检索
• 数据管理
• 数字图书馆
• 图像处理
• 多媒体数据库
• 内容分析
• 信息组织
• 计算机视觉

计算机科学前沿：从理论到实践的深度探索 一、 现代计算理论与算法设计 本书深入探讨了当代计算机科学领域最核心的理论基础与算法设计范式。我们首先回顾了图灵机模型及其在可计算性理论中的奠基性作用，继而详细阐述了复杂性理论，特别是P、NP、NP-完全性问题的最新进展及其对实际问题求解的指导意义。书中对递归论和形式语言理论的论述，旨在为理解程序语言的结构和编译器的设计提供坚实的数学支撑。 在算法设计部分，我们超越了经典的排序和搜索算法，重点分析了近似算法在处理NP-难问题时的有效性。书中包含了对随机化算法（如蒙特卡洛方法和Las Vegas算法）的深入剖析，并结合实际案例展示了它们在优化和大数据处理中的强大能力。特别是对于图论算法，我们引入了最新的动态图算法研究成果，探讨了如何在网络结构频繁变化的环境下保持高效查询和维护。此外，本书还特别关注了量子计算的基础算法，如Shor算法和Grover算法的原理与局限性，为读者勾勒出下一代计算范式的可能图景。 二、 分布式系统与云计算架构 本章节聚焦于构建和维护大规模、高可用的分布式计算环境。我们从一致性模型的演变历程入手，详细解析了CAP理论的深刻含义及其在实际系统设计中的权衡取舍。Paxos和Raft等经典共识算法的内部机制被细致拆解，并通过对比分析，揭示了它们在不同场景下的适用性。 在云计算架构方面，本书全面覆盖了基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）的架构哲学。我们详细论述了微服务架构的设计原则、服务发现机制（如Consul和Eureka）以及API网关的实现。容器化技术（Docker）和容器编排系统（Kubernetes）的实战部分，提供了从Dockerfile编写到复杂Pod调度策略的完整实践指南。书中还深入探讨了Serverless计算模型的优势与挑战，特别是状态管理和冷启动优化等关键技术点。最后，我们对分布式存储系统（如HDFS、Ceph和Cassandra）的读写一致性、容错机制和伸缩性进行了深入的比较研究。 三、 高性能计算与并行编程模型 面对日益增长的计算需求，高性能计算（HPC）已成为科学研究和工业应用的核心驱动力。本书系统介绍了并行计算的底层原理，包括SIMD、MIMD架构的特点。我们详尽地讲解了OpenMP和MPI这两种主流的并行编程模型，不仅提供了丰富的代码示例，更着重于分析如何进行负载均衡和通信优化，以最大化CPU/GPU的利用率。 针对图形处理器（GPU）的并行计算能力，本书专门开辟章节介绍CUDA编程模型。从内存层次结构（全局内存、共享内存、寄存器）的管理，到核函数（Kernel）的启动配置，再到流（Stream）的使用以实现异步操作，为读者提供了深入的GPU优化技巧。此外，本书还讨论了异构计算的挑战，探讨了如何有效地在CPU和加速器之间划分计算任务，以实现整体性能的最佳平衡。 四、 深度学习：模型、优化与部署 本部分是当代人工智能领域的核心内容。我们从神经网络的基础讲起，清晰界定了激活函数、反向传播算法的数学推导。随后，本书迅速转向前沿模型，对卷积神经网络（CNN）在图像处理中的结构性优势进行了深入分析，并详细介绍了循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM、GRU）在序列数据处理中的应用。 模型的训练过程是本书的重点之一。我们不仅阐述了梯度下降法的各种优化器（Adam, RMSProp），更深入探讨了正则化技术（如Dropout、Batch Normalization）如何缓解过拟合。在模型选择方面，本书提供了对Transformer架构（及其在自然语言处理中的地位）的全面解读，包括自注意力机制（Self-Attention）的运行机制。 在实践层面，我们强调了模型的高效部署。内容涵盖了模型量化、剪枝技术，以及如何利用ONNX等中间表示格式进行跨平台部署。此外，我们还讨论了模型的可解释性（XAI），如LIME和SHAP方法的原理，以增强用户对复杂模型决策过程的信任。 五、 数据挖掘、机器学习理论与伦理 本书的理论部分回归到机器学习的统计学基础。我们系统性地介绍了统计学习理论，包括VC维、泛化界限等概念，为理解模型的性能提供了理论依据。对于集成学习，本书不仅涵盖了Bagging和Boosting（如AdaBoost、Gradient Boosting Trees），还对现代的XGBoost和LightGBM进行了详细的内部结构和优化策略分析。 在无监督学习方面，我们详细考察了聚类算法（如DBSCAN、谱聚类）和降维技术（PCA、t-SNE）。 最后，鉴于数据科学在社会中的影响力日益增大，本书专门安排章节探讨机器学习的伦理与公平性。这包括对数据偏见（Bias）的识别与缓解、算法的透明度问题，以及如何构建更加负责任的人工智能系统。我们探讨了对抗性攻击（Adversarial Attacks）的原理，并提出了防御策略，旨在提醒研究人员和开发者关注系统的鲁棒性和安全性。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆