江苏省高等学校计算机等级考试 笔试模拟考场 三级偏软 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:170

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出版时间:2010-7

价格:16.00元

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isbn号码:9787121110474

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计算机科学与技术前沿探索：深度学习、数据挖掘与网络安全实践 本书聚焦于计算机科学领域当前最热门、最具应用价值的前沿技术分支，旨在为具备一定基础知识的读者提供一个深入理解和实践这些高新技术领域的平台。全书结构严谨，内容详实，理论与实践并重，旨在培养读者独立分析、解决复杂工程问题的能力。 本书并非针对特定等级考试的应试指南，而是致力于构建一个广阔的知识视野，涵盖了从底层理论到上层应用的多个维度，特别是在人工智能、大数据分析和信息安全这三大支柱领域的深入剖析。 --- 第一部分：深度学习理论与高级模型构建 本部分深入探讨了现代深度学习的数学基础、核心算法及其在复杂任务中的应用。我们避免了对基础概念的重复阐述，直接切入当前研究和工业界关注的焦点。 1. 现代卷积神经网络（CNN）架构的演进与优化： 超越经典： 详细分析了残差网络（ResNet）的瓶颈结构如何解决梯度消失问题，以及如何通过Inception模块实现多尺度特征的有效捕获。重点阐述了深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）在移动端和边缘计算设备上的模型轻量化策略。 注意力机制的引入与融合： 深入剖析了Squeeze-and-Excitation (SE) 模块和更复杂的卷积块注意力模块（CBAM）。探讨了如何在不显著增加计算负担的前提下，通过动态地调整特征通道和空间维度的权重，提升模型的表达能力和泛化性。 2. 循环神经网络（RNN）的局限性与Transformer的革命： 序列建模的挑战： 简要回顾了传统RNN和LSTM在处理超长序列时的内在缺陷（如信息瓶颈和计算复杂度）。 Attention Is All You Need： 本章节是本书的重点之一。我们不仅讲解了Transformer架构中Multi-Head Attention的数学细节，更侧重于其自注意力机制（Self-Attention）如何高效地并行化处理序列依赖关系。深入探讨了位置编码（Positional Encoding）的多种实现方式及其对模型性能的影响。 预训练模型的生态： 详细分析了BERT、GPT系列模型的核心预训练任务（如Masked Language Modeling和Next Sentence Prediction），并指导读者如何进行下游任务的微调（Fine-tuning）策略选择，包括LoRA等参数高效微调方法。 3. 生成对抗网络（GANs）与扩散模型（Diffusion Models）： 高保真度图像生成： 讲解了DCGAN、WGAN及其改进版（如WGAN-GP）的核心思想，重点在于稳定训练过程和避免模式崩溃。 扩散模型的兴起： 全面介绍扩散模型（如DDPM）的去噪过程、前向与反向马尔可夫链的建立。对比分析了扩散模型在样本质量和训练稳定性方面相对于GANs的优势。 --- 第二部分：大数据分析与数据挖掘的高级技术 本部分侧重于如何从海量、异构的数据集中提取有价值的知识，强调算法在大规模数据环境下的可扩展性和效率。 1. 大规模图数据处理与分析： 图结构数据的表示与存储： 探讨了邻接矩阵、邻接表等基础表示法，并过渡到更适合分布式系统的图数据库（如Neo4j）和图计算框架（如Giraph、GraphX）。 图神经网络（GNN）的原理与应用： 深入解析了Graph Convolutional Networks (GCN) 的消息传递机制（Message Passing Framework）。通过实例展示GCN在社交网络分析、推荐系统和药物发现中的应用，并探讨了异构图上的模型扩展（如Relational GCN）。 2. 推荐系统的深度优化： 从协同过滤到深度学习： 回顾了矩阵分解方法的局限性，重点介绍如何利用深度神经网络来学习用户和物品的低维嵌入（Embeddings）。 召回与排序的精细化： 详细阐述了双塔模型（Two-Tower Model）在海量物品召回中的架构设计，以及如何结合深度排序模型（如DeepFM、DIN）来处理复杂的特征交叉和用户实时意图。 3. 异常检测的高级统计与机器学习方法： 多维时间序列异常检测： 侧重于使用基于自编码器（Autoencoders）和LSTM的序列重建误差方法来识别时间序列数据中的异常模式。 高维数据的隔离森林与一类支持向量机（One-Class SVM）： 分析这些非参数方法在大数据环境下的适用性、计算复杂度及其在欺诈检测、设备故障预警中的部署案例。 --- 第三部分：现代网络安全与信息防护实践 本部分关注当前信息系统面临的主要威胁，并从防御者的角度探讨系统级的加固和主动威胁狩猎技术。 1. 操作系统内核安全与漏洞利用分析： 现代缓解技术剖析： 详细解析了ASLR（地址空间布局随机化）、DEP/NX（数据执行保护）等机制的原理及其绕过尝试（如ROP链构造）。 系统调用劫持与Hooking： 探讨了在Linux和Windows环境下，如何通过用户态和内核态技术实现对关键系统函数的拦截和修改，这既是高级攻击的手段，也是安全监控的基础。 2. Web应用安全的高级防御策略： API安全与身份验证： 聚焦于OAuth 2.0、OpenID Connect的深度实现细节，以及如何防御常见的API滥用攻击（如BOLA）。 WASM与沙箱技术： 探讨了WebAssembly作为一种近乎原生的执行环境，在隔离恶意代码、实现安全计算方面的潜力与挑战。 3. 威胁情报与自动化响应（SOAR）： 威胁情报的结构化与集成： 介绍STIX/TAXII等标准如何用于标准化威胁信息的交换，以及如何将情报源接入SIEM系统进行实时关联分析。 自动化安全编排： 阐述安全运营中心（SOC）如何利用SOAR平台，通过预设的工作流剧本，对常见的安全事件（如钓鱼邮件、恶意IP访问）进行自动化响应和遏制，从而提高响应速度。 --- 总结与展望： 本书内容覆盖了从算法的深层原理到工程实践的广阔范围，旨在提升读者的系统思维和跨领域整合能力。它要求读者不仅要理解“是什么”，更要深究“为什么”以及“如何更高效地实现”。本书将是致力于成为高级软件工程师、数据科学家或安全架构师的专业人士的理想参考读物。

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