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出版者:高等教育出版社

作者:李晓宁

出品人:

页数:364

译者:

出版时间:2003-8

价格:27.00元

装帧:

isbn号码:9787040115635

丛书系列:

图书标签:

• 互联网
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• 架构
• 信息技术

图书简介：现代数据科学与人工智能应用前沿 书名：现代数据科学与人工智能应用前沿 内容概要： 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，探讨当前数据科学和人工智能领域最前沿的技术、方法论以及在实际行业中的创新应用。内容涵盖从基础理论到高级实践的多个维度，侧重于如何利用海量数据驱动决策、优化流程，并构建具有高度智能化的系统。 第一部分：数据科学基础与现代统计学 本部分奠定了读者理解现代数据科学所需的核心理论基础。 第一章：大数据时代的统计思维重塑 本章首先回顾了传统统计学在处理海量、高维度和非结构化数据时面临的局限性。重点阐述了贝叶斯方法在现代数据分析中的复兴及其在不确定性建模中的优势。我们将深入探讨因果推断（Causal Inference）的最新进展，包括结构方程模型（SEM）、双重差分法（DiD）以及倾向得分匹配（PSM）等，强调在真实世界业务场景中，如何从相关性中提取可靠的因果关系。此外，还会介绍时间序列分析的新工具，如高频数据处理技术和状态空间模型在金融和物联网（IoT）领域的应用。 第二章：数据获取、清洗与特征工程的艺术 高质量的数据是任何成功数据项目的基石。本章详述了从异构数据源（如API、流媒体、爬虫数据）高效、合法地提取数据的策略。清洗部分超越了简单的缺失值填充，深入探讨了异常值检测的统计方法（如孤立森林、LOF）和数据去噪技术。特征工程部分是本书的重点之一，涵盖了如何利用领域知识构建具有预测能力的特征。具体内容包括：处理文本数据的词嵌入（Word Embeddings）如Word2Vec和GloVe的深入解析；处理图像数据的多尺度特征提取；以及如何利用Transformer架构对序列数据进行特征表示学习。我们还将介绍自动化特征生成工具（Featuretools）的使用和效果评估。 第二部分：机器学习的深度探索与前沿模型 本部分聚焦于构建和优化预测模型，从经典的监督学习算法到最新的深度学习架构。 第三章：高阶监督与无监督学习算法的精进 本章对梯度提升机（GBM）的优化进行了详尽的剖析，特别是XGBoost、LightGBM和CatBoost在速度、精度和正则化方面的差异和适用场景。在无监督学习方面，本书详细介绍了聚类算法的演进，包括层次聚类的高效实现、DBSCAN的密度阈值敏感性分析，以及面向高维数据的谱聚类（Spectral Clustering）。降维技术方面，除了PCA，我们着重讲解了t-SNE和UMAP在数据可视化和流形学习中的实际效果对比。 第四章：深度学习的架构创新与应用 本章深入探究了深度学习领域的核心进展。卷积神经网络（CNN）的章节将详细介绍最新的残差网络（ResNet）、密集连接网络（DenseNet）以及注意力机制（Attention Mechanism）在图像识别、目标检测（如YOLO系列、R-CNN家族）中的应用。循环神经网络（RNN）的局限性将被讨论，并重点介绍Transformer架构如何彻底改变了序列建模的范式，尤其是在自然语言处理（NLP）中的预训练模型（如BERT、GPT系列）的工作原理、微调策略和局限性。此外，还将涵盖图神经网络（GNN）在社交网络分析、分子结构预测中的新兴应用。 第五章：模型的可解释性（XAI）与鲁棒性 随着模型复杂度的增加，理解“为什么”比单纯的“是什么”更为关键。本章系统性地介绍了可解释性人工智能（XAI）的工具箱，包括模型无关方法（如LIME、SHAP值）和模型特定方法。我们将展示如何通过这些工具深入理解特征重要性、局部预测的依据，并识别潜在的偏差。鲁棒性部分关注模型面对对抗性攻击（Adversarial Attacks）的防御策略，包括对抗性训练和输入净化技术，确保模型在真实部署环境中的可靠性。 第三部分：人工智能在特定领域的行业赋能 本部分将理论与实践相结合，展示数据科学和AI如何解决复杂的行业挑战。 第六章：自然语言处理与知识图谱的构建 本章聚焦于信息抽取、情感分析和机器翻译的最新进展。重点讨论了如何利用大型语言模型（LLMs）进行零样本学习（Zero-Shot Learning）和少样本学习（Few-Shot Learning），并探讨了提示工程（Prompt Engineering）在引导模型行为中的关键作用。同时，本书详细介绍了知识图谱（Knowledge Graphs）的构建流程，从实体识别（NER）到关系抽取（RE），以及如何利用图数据库（如Neo4j）和图嵌入技术进行复杂推理和问答系统（QA Systems）的开发。 第七章：计算机视觉的实时系统与3D感知 本章涵盖了从静态图像到动态视频分析的过渡。除了更精细的目标跟踪和行为识别外，重点介绍了3D视觉技术，如基于深度相机的点云处理、SLAM（同步定位与地图构建）算法在机器人导航中的应用。针对工业质检场景，我们将讨论如何利用小样本学习技术训练高精度缺陷检测模型，以及边缘计算设备（Edge AI）上的模型部署与优化。 第八章：强化学习与决策优化 强化学习（RL）是实现自主决策系统的核心。本章详细介绍了马尔可夫决策过程（MDP）的基础，并深入探讨了无模型方法（如Q-Learning, SARSA）和基于模型的策略梯度方法（如Actor-Critic, PPO, SAC）。实践部分将集中于RL在供应链优化、动态定价策略以及复杂游戏AI中的应用案例，强调探索与利用的平衡策略设计。 第九章：数据治理、伦理与负责任的AI 在技术高速发展的同时，数据伦理和治理成为焦点。本章讨论了数据隐私保护技术，如联邦学习（Federated Learning）和差分隐私（Differential Privacy），如何在不暴露原始数据的情况下进行模型训练。同时，深入分析了AI系统中的偏见来源（Bias Sources），如何使用公平性指标（Fairness Metrics）进行量化评估，以及构建透明、公平和可问责的AI系统的最佳实践。 结论：迈向通用人工智能的路径 本书最后总结了当前数据科学与人工智能领域的融合趋势，展望了自监督学习、多模态学习以及持续学习（Continual Learning）等前沿方向，并为读者规划了在这一快速变化领域中持续学习的路线图。 目标读者： 本书适合具有一定编程基础（Python/R）、熟悉基础统计学和线性代数的工程师、数据科学家、高级学生以及希望深入理解现代AI技术在行业中实现变革的管理人员和技术决策者。

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我购买这本书的另一个主要目的是希望了解如何利用现有的网络技术构建高效的文档管理和内部信息共享平台，也就是更侧重于“Intranet应用层”的集成。然而，这本书的关注点似乎完全集中在了“网络传输层”和“网络控制层”。关于Web服务器集群的配置、反向代理的优化、数据库连接池的设置，这些直接影响到内部应用用户体验的关键技术点，在书中被一带而过，仿佛它们不属于“网络技术”的范畴。我花了很大力气去寻找关于内容分发网络（CDN）在内网环境中如何被用作加速内部资源访问的章节，希望能找到一些私有CDN的部署思路，但这本书对这些前沿的网络服务化应用几乎是免疫的。它更像是一部关于“如何让数据包在网络中跑起来”的权威著作，而不是关于“如何利用网络技术支撑现代企业业务”的实用工具书。对于一个希望将网络技术与业务需求紧密结合的读者来说，这本书提供了一条笔直但略显空旷的道路。

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这本书的写作风格，坦白讲，非常学术化，大量的长句和严谨的术语堆砌，让阅读体验成了一种挑战。我必须承认，它在某些深度概念的阐述上是无可挑剔的，比如对OSPF和BGP路由协议收敛过程的数学模型解释，那绝对是教科书级别的严谨。但是，这种严谨性是以牺牲读者的可读性和学习兴趣为代价的。每当我试图从其中寻找一些“诀窍”或者“最佳实践”时，总会被拉回到纯粹的理论推导中。我原以为“Intranet技术”这个标题意味着会有大量的局域网和企业架构的实战经验分享，比如如何利用VLAN划分实现高效的广播域管理，或者如何设计一个既安全又高效的VoIP网络承载方案。这本书在这方面的介绍，更多的是概念性的定义，而不是操作性的指导。例如，对于无线网络部分，它仅仅停留在802.11标准的物理层和MAC层描述，完全没有涉及企业级无线控制器（WLC）的部署、射频优化、漫游机制的实际调优参数，这些才是当下企业网络工程师日常需要面对的痛点。

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这本《Internet/Intranet技术》的书，我拿到手的时候还挺期待的，毕竟现在哪个行业都离不开网络，感觉这块是基础中的基础。然而，读了近半本，我得说，我的心情挺复杂的。书里对TCP/IP协议栈的讲解，怎么说呢，理论性太强了点，感觉像是直接把RFC文档翻译过来，每一个字段、每一个过程都掰开了揉碎了讲，对于我这种希望快速了解如何搭建和维护一个中小企业内部网络的人来说，很多内容显得过于“底层”了。比如，关于IP地址规划那几章，虽然详尽，但对于CIDR的实际应用和VLSM的优化策略，它更多的是停留在公式推导上，而缺乏一些生动的、实际网络环境中可能遇到的冲突案例分析和解决方案。我更希望看到一些针对特定场景的架构设计，比如如何设计一个高可用性的企业内部DNS解析集群，或者如何在复杂的路由策略下确保关键业务数据的低延迟传输。书中的网络设备配置部分，也稍微有些陈旧，虽然思科的IOS基础理论是不变的，但现在主流的SDN概念和一些新兴的云网络服务集成方面的内容几乎没有涉及，让人觉得这本书的内容更适合在十年前的课堂上使用。总体来说，它更像是一本扎实的计算机网络原理教材，而不是一本紧贴当前企业网络实践的技术手册。

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我对技术书籍的偏好是那种能带着我“上手”的，这本书在这一点上确实让人有些失望。它的篇幅看起来很厚实，但是很多篇幅被用来讨论协议的历史演变和技术细节的冗余描述占据了。例如，在介绍HTTP协议的时候，它花了大量的篇幅去解析每一版HTTP协议的细微差别，从HTTP/1.0到1.1的演进逻辑讲得非常透彻，但这对于我日常工作中处理Web服务性能优化时，真正需要关注的缓存机制、连接复用策略的深入解读，却显得有些蜻蜓点水。我特别留意了关于网络安全的部分，原本以为这会是重点，毕竟Intranet的安全性至关重要。结果呢，它主要集中在传统的防火墙配置和VPN的加密原理上，对于现代企业面对的APT攻击、零信任架构（Zero Trust Architecture）的落地实践，或者应用层面的Web安全（如OWASP Top 10的深入防御策略），几乎没有触及。这本书的案例库也显得有些单薄，多数案例都是教科书式的“A连接到B”，缺乏多层次、跨部门、涉及负载均衡和容灾备份的复杂拓扑实例，使得读者很难将书本知识直接映射到自己真实的复杂工作环境中去进行验证和优化。

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如果要用一个词来形容我的阅读感受，那就是“详尽但缺乏温度”。这本书的每一个技术点都被剖析得非常透彻，我相信如果我能完全消化其中的理论，我对底层协议的理解会达到一个非常高的水准。但是，阅读过程中我反复被一个问题困扰：这些知识点在实际工作中如何被有机地组合起来，以解决一个复杂的、非标准化的企业IT难题？书中缺乏那种“经验之谈”，比如某次重大故障的排查思路、某个配置调整带来的意想不到的后果、或者不同厂商设备之间的兼容性陷阱等等。所有的一切都显得太“干净”了，缺乏真实世界的“灰尘”和“磨损”。对于追求知识广度和实用技巧的读者，这本书提供的价值可能需要读者自行去“二次加工”，将这些纯粹的理论框架，强行与自己工作环境中的具体设备型号和业务流程进行对接，这个过程非常耗费精力，也使得本书的即时实用性大打折扣。它更适合那些需要为某个网络认证考试做深度复习，或者对计算机科学基础有极度探究欲的人群。

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