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出版者:人民邮电出版社

作者:朱贵良

出品人:

页数:293

译者:

出版时间:2002-8

价格:25.0

装帧:平装

isbn号码:9787115105394

丛书系列:

图书标签:

• C语言
• 程序设计
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• 入门
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• 计算机
• 基础
• 算法
• 数据结构

计算机科学与人工智能的深度融合：面向未来的算法与架构 本书导读： 在信息技术日新月异的今天，计算机科学正以前所未有的速度渗透到社会生活的每一个角落。从底层硬件的创新到上层应用生态的构建，一个清晰的脉络是：高效的算法与强大的计算架构是驱动这一切变革的核心动力。本书并非传统意义上的编程语言入门教材，而是聚焦于现代计算范式下的核心技术栈与前沿领域探索。我们旨在为读者提供一个超越具体语法限制的、关于“如何构建智能系统”的系统性认知框架。 本书内容主要围绕三大支柱展开：高性能计算与并行化策略、深度学习的数学基础与模型优化、以及分布式系统设计与可靠性保障。我们深信，理解这些高级概念，是未来工程师和研究人员必须具备的素质。 --- 第一部分：高性能计算与并行化策略 (High-Performance Computing and Parallelization Strategies) 在处理海量数据和复杂模拟任务时，单核串行计算已成为瓶颈。本部分深入探讨如何充分利用现代多核处理器、GPU以及集群资源，实现计算效率的指数级提升。 1. 现代处理器架构深度解析： 我们将从晶体管级别的设计，深入到微架构层面的缓存一致性、流水线深度、分支预测等机制。这不仅仅是硬件知识的堆砌，而是为了理解“为什么某些算法在特定硬件上表现出色，而在另一些硬件上则不然”。重点分析SIMD（单指令多数据）指令集，如AVX-512的原理及其在向量化计算中的应用潜力。 2. 并行编程模型与同步机制： 我们将详细剖析主流的并行编程模型，包括OpenMP、MPI（消息传递接口）和CUDA（NVIDIA的并行计算平台）。不同于简单的线程创建，本书强调如何有效地划分任务、管理数据依赖，并解决并发环境下的竞争条件和死锁问题。例如，在MPI中，我们将探讨如何设计高效的集合通信原语，以及在使用Cartesian拓扑结构时，如何最小化通信开销。在OpenMP中，我们将重点研究循环依赖分析和任务调度策略的优化。 3. GPU异构计算的艺术： GPU已成为科学计算和AI训练的主力。本书不满足于讲解`__global__`函数，而是深入到CUDA内存层次结构（全局内存、共享内存、常量内存、纹理内存）的细微差别。我们将探讨内存合并（Coalesced Memory Access）的原理，以及如何通过精巧的线程束（Warp）调度，隐藏内存延迟，最大化SM（流式多处理器）的利用率。此外，我们会涉及OpenCL或oneAPI等跨平台解决方案的对比分析。 4. 性能度量与瓶颈分析： 没有度量，就没有优化。本部分介绍使用性能分析工具（如Valgrind/Callgrind, Nsight Systems, Linux perf）的专业方法。我们不仅仅是查看总耗时，而是深入到指令级并行（ILP）和L1/L2缓存未命中率等关键指标，精确地定位程序中的性能热点，指导程序员进行有针对性的重构。 --- 第二部分：深度学习的数学基础与模型优化 (Mathematical Foundations and Model Optimization for Deep Learning) 深度学习的成功建立在坚实的数学基础之上。本部分旨在揭示主流神经网络架构背后的高等数学原理，并探讨如何工程化地优化模型的训练与推理过程。 1. 优化理论的工程应用： 梯度下降法是基础，但实际应用中我们面对的是大规模、非凸的损失函数。本书将全面回顾随机梯度下降（SGD）的变体，如Momentum、AdaGrad、RMSProp和Adam的收敛性分析。重点是理解这些方法的动量项和自适应学习率的内在联系，以及它们如何影响模型在鞍点附近的表现。 2. 反向传播的计算图视角： 我们超越传统的链式法则公式推导，采用计算图（Computation Graph）的视角来理解反向传播。这种方法更便于理解梯度流在复杂网络结构（如残差连接、注意力机制）中的传递。我们将探讨自动微分（Automatic Differentiation）的两种模式：前向模式与反向模式，并解释为何反向模式在深度学习中具有压倒性的效率优势。 3. 模型架构的精细调优： 本书将深入剖析Transformer架构的核心机制——自注意力（Self-Attention）。我们会分解多头注意力机制中的线性变换、缩放点积，并解释其在捕获长距离依赖方面的优势。此外，我们将探讨正则化技术（如Dropout、Batch Normalization、Layer Normalization）在解决梯度消失/爆炸问题中的具体作用及其对模型泛化能力的影响。 4. 模型压缩与高效推理： 在将模型部署到边缘设备或低延迟服务中时，模型大小和推理速度至关重要。本部分将详细介绍量化（Quantization）技术，从训练后量化到量化感知训练（QAT），探讨不同位宽（如INT8、FP16）对精度和速度的权衡。此外，还将涉及知识蒸馏（Knowledge Distillation）和模型剪枝（Pruning）的策略，以及如何利用硬件加速库（如TensorRT）进行最终的推理优化。 --- 第三部分：分布式系统设计与可靠性保障 (Distributed Systems Design and Reliability Assurance) 现代应用严重依赖于跨多台机器协同工作的分布式系统。本部分关注如何构建既可扩展又具备高容错性的复杂软件基础设施。 1. 一致性模型与CAP理论的实践： CAP理论是分布式系统的基石，但其在实际系统设计中的指导意义需要细致解读。本书将重点区分强一致性、线性一致性、因果一致性、以及最终一致性。我们将分析Paxos和Raft等共识算法的流程，并探讨它们如何在保证系统可用性的同时，维护数据正确性。 2. 分布式事务与数据分区： 处理跨节点的数据操作是分布式系统的难点。我们将研究两阶段提交（2PC）的局限性，并转向更现代的Saga模式和TCC（Try-Confirm-Cancel）等补偿机制。在数据分区（Sharding）方面，我们将对比基于哈希、范围和目录的策略，并讨论如何设计一个高效且可扩展的路由层来处理热点问题。 3. 可靠性工程与容错设计： 系统不可避免地会发生故障。本部分强调“故障是常态”的设计哲学。我们将探讨超时与重试策略（包括指数退避与抖动），以及如何实现熔断器（Circuit Breaker）来保护下游服务不被雪崩效应拖垮。此外，还将介绍混沌工程（Chaos Engineering）的基本理念，用于主动验证系统的抗压能力。 4. 消息队列与流处理系统： 在现代微服务架构中，异步通信至关重要。我们将比较主流消息队列（如Kafka, RabbitMQ）的设计哲学，重点分析Kafka的日志结构、分区分配和高吞吐量的实现机制。对于流处理，我们将探讨事件时间、处理时间的概念，以及如何使用流处理框架（如Flink或Spark Streaming）来解决复杂的窗口计算和状态管理问题。 --- 结语： 本书为有志于在计算领域进行深度探索的读者提供了坚实的理论和工程桥梁。它要求读者具备扎实的离散数学和线性代数基础，并将重点放在如何将理论转化为高性能、高可靠的工程实践上。通过本书的学习，读者将能够独立分析并解决当前信息技术中最具挑战性的性能、扩展性和可靠性问题。

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这本书最大的特点，或者说它最令我感到惊喜的地方，在于它对“标准”的尊重和强调。在如今各种编译器特性和扩展泛滥的环境下，很多教程为了图方便，会直接使用特定平台独有的语法或函数，这对于希望未来能在不同操作系统和架构上工作的学习者来说，是一个巨大的隐患。但这本书始终如一地将重点放在了ANSI C标准的要求上，对于那些非标准化的特性，作者都会用醒目的提示或脚注明确指出其局限性。例如，在讨论字符串处理时，它会优先介绍标准库函数，而不是某些特定系统提供的快捷函数。这种严谨性，让读者建立起一种对标准语言特性的肌肉记忆，避免了未来在迁移代码时遭遇的种种麻烦。这种对代码可移植性和长期维护性的远见，是很多面向短期教学的教材所欠缺的。这本书为我打下了一个非常坚实的基础，让我有信心去面对未来各种复杂的、需要跨平台编译的C语言项目。

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这本书在知识点的组织结构上，展现出一种非常成熟的“螺旋上升”的学习路径，这一点非常对我的胃口。它不像有些教材那样，把所有基础知识一股脑堆砌在前几章，搞得新人望而却步。而是采用了循序渐进的策略，比如它在初期介绍完基本数据类型和控制结构后，立刻引入了函数和简单的模块化概念，让读者能尽早体验到“编程”的乐趣。然后，在基础稳固后，它再将更复杂的概念，比如指针和动态内存管理，穿插到结构体和文件操作的讲解中。这种设计使得每个新的难点都不是孤立出现的，而是建立在已经掌握的知识基础之上，从而降低了学习曲线的陡峭程度。我特别欣赏它处理复杂结构体和指针组合（比如函数指针、指向函数的指针的指针等）时的耐心，它总是会先给出一个非常具体的应用场景，说明为什么要引入这个复杂的语法，然后再详细解释其语法规则和底层含义，而不是生硬地抛出规则，这种“需求驱动”的讲解方式，让学习过程充满了目的性，让人感觉每学一点都非常实用。

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这部教材的排版实在是令人眼前一亮，不同于许多传统计算机类书籍那种密密麻麻、色彩单调的风格，它在视觉上做到了恰到好处的平衡。封面设计就透露出一种现代感和专业性，内页的字体选择和行距设置都经过了精心的考量，使得长时间阅读时眼睛的疲劳感明显降低。更值得称赞的是，作者在关键概念的阐述上，大量运用了图示和流程图，这些可视化工具的质量非常高，线条清晰，逻辑分明，很多晦涩难懂的指针操作或者内存分配过程，通过一个精心绘制的示意图，立刻就变得豁然开朗。例如，在讲解结构体和联合体的区别时，书中附带的内存布局图，比纯文字描述生动和精确了十倍不止。对于初学者来说，这种对阅读体验的重视是至关重要的，它极大地降低了学习C语言这门“老牌”语言的门槛，让人感觉这不是在啃一本枯燥的技术手册，而是在跟随一位经验丰富的导师进行一次高效的知识之旅。排版上的细节处理，如代码块的缩进规范、关键字的高亮显示，都体现出编著者对读者学习过程的深度同理心，这绝对是市面上少有的优点，让人忍不住想翻开下一页。

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作为一本面向现代编程环境的教程，这本书在示例代码的质量上达到了专业水准，这一点非常加分。很多教材的例程，往往是那种为了演示某个语法点而写的、过于简化、缺乏实际意义的“玩具代码”，读者学完后并不能真正应用到实际项目中。然而，本书中的每一个案例，无论大小，都像是从一个真实的项目中裁剪出来的片段，它们的代码风格统一、命名规范，并且对输入输出的处理都考虑得比较全面，包含了必要的错误检查和边界条件的处理。当我跟着书中的例子一步步调试时，我发现自己不仅仅是在学习C语言的语法，更是在学习一种良好的、工程化的编程习惯。例如，在讲解文件I/O时，它不仅演示了`fopen/fclose`，还详细说明了如何使用`perror`或`strerror`来捕获和报告文件操作失败的原因。这种对“健壮性”的强调，让这本书的价值远远超出了单纯的教学工具，更像是一本优秀的C语言编程规范手册。

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我这次购买这本书，主要是想找一本能够扎实巩固底层理解，而不是仅仅停留在“会写代码”表面的参考书。这本书在这方面做得非常到位，它没有急于展示那些炫酷的库函数调用，而是花费了大量的篇幅去深入剖析C语言的运行机制。特别是关于编译、链接过程的介绍，它不仅仅是简单地提一下预处理、编译、汇编、链接这四个步骤，而是通过具体的例子，展示了头文件是如何被展开、符号是如何在不同目标文件之间解析连接的。这种对“幕后”工作的揭示，极大地帮助我理解了为什么会出现某些链接错误，以及如何编写更健壮、更易于维护的模块化代码。书中对于内存模型的讨论也极其透彻，从栈区到堆区，从静态存储到自动存储，讲解得逻辑严密，步步深入，很多我在其他教材中一笔带过的地方，在这里都被详细拆解分析。读完这些章节，我感觉自己对C语言的掌控力提升了一个层次，不再是盲目地敲击键盘，而是对代码在机器上如何执行有了更清晰的预判能力。

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