计算技术. pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:高等教育

作者:邵振山 编

出品人:

页数:228

译者:

出版时间:2001-1

价格:8.00元

装帧:

isbn号码:9787040093780

丛书系列:

图书标签:

• 计算技术
• 计算机科学
• 信息技术
• 编程
• 算法
• 数据结构
• 软件工程
• 人工智能
• 网络技术
• 数据库

科技前沿探索与应用：面向未来的系统构建与优化 本书聚焦于信息技术领域最具活力和变革性的前沿方向，深度剖析了支撑下一代数字世界的关键理论基础、新兴技术范式以及其在复杂工程实践中的落地策略。本书旨在为资深工程师、研究人员及高阶技术决策者提供一套系统化、前瞻性的知识框架，以应对当前技术迭代加速带来的挑战与机遇。 第一部分：泛在智能与新一代计算架构 本部分将视角投向计算的未来形态，探讨如何打破传统计算范式的局限，构建更具适应性、能源效率和泛在性的智能系统。 第一章：量子信息科学基础与容错计算的挑战 本章深入探讨量子比特的物理实现、相干性维持机制，以及量子纠缠和叠加原理在信息处理中的核心地位。我们将详细分析当前主流量子计算模型（如门模型、绝热量子计算）的优缺点。重点在于量子纠错理论的研究进展，特别是表面码（Surface Codes）和拓扑量子编码在降低错误率和实现大规模可扩展性方面所面临的物理限制和理论突破。讨论将涵盖量子退火与通用量子计算的差异及其在优化问题中的特定应用场景，并展望实际容错量子计算机的构建路线图。 第二章：异构计算与领域特定架构（DSA）的演进 随着摩尔定律效能的递减，通用CPU已难以高效应对数据爆炸带来的计算压力。本章全面解析了异构计算生态系统的构建，包括GPU、FPGA、ASIC以及新兴的类脑芯片（Neuromorphic Chips）的设计哲学与编程模型。我们将深入研究领域特定架构（DSA）的设计流程，从算法需求分析到硬件加速单元的定制化实现。讨论将侧重于如何通过精细的硬件/软件协同设计，优化深度学习训练与推理、高性能科学计算（HPC）以及实时信号处理的能效比。此外，新兴的内存计算（In-Memory Computing）技术如何重新定义数据流和存储层级，也是本章探讨的重点。 第三章：边缘智能与联邦学习的安全性 边缘计算已成为连接云端智能与物理世界的桥梁。本章聚焦于在资源受限的边缘设备上部署复杂AI模型的挑战，包括模型压缩、轻量级推理引擎的优化以及模型去中心化训练的策略。联邦学习作为隐私保护技术的核心范式，本章对其核心机制——如异步聚合、差分隐私保护的集成、拜占庭鲁棒性——进行了严谨的数学建模与性能分析。重点探讨在数据异构性（Non-IID Data）和通信带宽受限情况下，如何保证全局模型的收敛速度与准确性，同时有效抵御模型窃取和数据投毒攻击。 第二部分：数据密集型系统的可信赖构建 本部分关注如何处理海量、高维度、异构数据的持久化、可追溯性与安全传输，构建支撑关键业务的坚实数据基础设施。 第四章：分布式数据库与新型存储介质的性能瓶颈分析 本章超越传统的RDBMS和NoSQL范畴，深入探讨NewSQL、HTAP（混合事务/分析处理）系统的架构原理，重点剖析其在跨节点一致性维护（如Paxos、Raft的变种优化）中的性能开销。我们将详细分析NVMe over Fabrics (NVMe-oF)、持久性内存（PMEM）等新型存储介质如何重塑I/O子系统。探讨如何在数据持久化、低延迟读写与高吞吐量之间进行权衡，并针对特定工作负载（如时间序列数据、图数据）推荐最合适的存储引擎设计。 第五章：复杂事件流处理与实时数据治理 随着物联网和金融交易的实时性要求提高，流处理已成为核心。本章详细阐述了流处理框架（如Apache Flink, Kafka Streams）的状态管理、时间语义（事件时间、摄取时间、处理时间）的精确控制，以及容错恢复机制（Checkpoints, Savepoints）的实现细节。重点探讨如何构建多阶段、多速率的事件处理管道，以应对数据源的突发性和延迟波动。内容还包括如何利用复杂事件处理（CEP）技术，在数据流中实时检测预定义的模式和异常行为，并将其转化为可执行的业务逻辑。 第六章：零知识证明（ZKP）及其在数据验证中的应用 零知识证明技术是构建未来可验证计算环境的基石。本章清晰区分了SNARKs、STARKs等主流ZKP方案的代数基础、透明性（Trusted Setup）要求与证明生成/验证的开销。重点在于探索如何将ZKP从加密货币领域推广到通用数据合规性、隐私保护的数据共享和可信的跨域计算场景。我们将通过具体的案例分析，展示如何在不泄露原始数据的情况下，对计算结果、数据来源和处理流程的正确性进行高效、密码学意义上的验证。 第三部分：高级算法工程与系统优化 本部分关注如何将前沿的数学理论转化为高效、可维护的工程实践，特别是在优化和自动化领域。 第七章：图神经网络（GNN）的扩展性与泛化能力 图结构数据在社交网络、推荐系统和分子结构分析中占据核心地位。本章深入研究了超越标准GCN/GraphSAGE模型的最新进展，包括异构图处理、时间动态图上的信息传播建模，以及如何解决GNN中的过平滑（Oversmoothing）问题。核心讨论是如何设计更具泛化能力的图采样（Sampling）和聚合（Aggregation）机制，使得模型能够在不同规模和拓扑结构的图上保持稳健的性能，同时探讨在超大规模图上部署GNN的分布式训练策略。 第八章：高性能求解器与大规模优化问题的近似算法 本章聚焦于现实世界中遇到的NP-hard优化问题，例如大规模组合优化、资源调度和路径规划。我们将探讨求解器（如CPLEX, Gurobi）的底层分支定界（Branch and Bound）算法的改进，以及启发式搜索（如模拟退火、遗传算法）在特定约束条件下的高效定制。特别关注于随机优化方法（如随机梯度下降的变体）在线性规划和二次规划问题中的收敛性和近似保证，旨在为资源受限环境下的实时决策提供可靠的数学工具。 第九章：高维稀疏表示与语义压缩技术 在处理文本、图像或基因组数据时，数据的高维稀疏性是常态。本章探讨了如何有效利用这种稀疏性进行降维和特征提取，涵盖L1/L2正则化下的特征选择、矩阵分解（如SVD、NMF）的并行化实现。更进一步，本章介绍了基于学习的稀疏编码方法，如何通过自编码器（Autoencoders）或稀疏主成分分析（Sparse PCA）自动学习最优的低秩表示，从而显著降低存储需求和后续处理的计算复杂度，同时最大程度地保留关键语义信息。 总结 本书通过对上述九个核心领域的深度剖析，旨在构建一个跨越底层硬件、系统软件、数据处理与高级智能算法的综合技术图谱，为技术领导者在定义未来计算蓝图时提供坚实的理论支撑与实践指导。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

我花了整整一个周末的时间，试图啃完这本《计算技术》中的“数据结构与算法”部分，结果感觉像是经历了一场智力马拉松，但终点线却是一片虚无。这本书的叙事方式极其单调刻板，每一页都像是一份干燥的规范文档，缺乏任何生动活泼的笔触。作者似乎坚信，只要把所有的定义和定理原封不动地罗列出来，读者自然就能融会贯通。书中对时间复杂度和空间复杂度的讨论，虽然理论上是严谨的，但作者完全忽略了现代编程实践中对这些概念的实际应用和优化考量。例如，讲到树形结构时，它详细描述了每一种节点和边的数学关系，却几乎没有提及在实际的数据库索引或文件系统中，这些结构是如何被巧妙地适配和改进的。这就好比，你学会了如何用最原始的工具生火，却不知道现代人是如何利用打火机的便利。更令人遗憾的是，全书的习题部分少得可怜，而且那些寥寥无几的练习题，很多都是对书中例子的机械重复，没有设置任何需要深度思考或创新应用的挑战性题目。对于一本号称“技术”的书籍来说，缺乏实践的引导，无疑是少了一条腿。这本书读下来，我的知识储备没有得到实质性的增长，更多的是加深了对某些专业术语的机械记忆，实用价值非常有限。

评分☆☆☆☆☆

翻开《计算技术》的封面，我原本期望能看到一幅描绘未来数字世界的宏大蓝图，毕竟“计算技术”这个名字听起来就充满了前瞻性。然而，这本书的视角却停留在非常陈旧的层面，更像是一本十年前的技术总结，而非对未来趋势的探讨。书中花费了大量的篇幅来介绍那些已经基本被主流技术栈所淘汰的编程范式和硬件架构。比如，它对某个特定时期CPU缓存一致性协议的深度剖析，虽然在学术上可能具有历史意义，但在当前云计算和异构计算成为主流的背景下，显得非常“脱节”。作者似乎沉浸在自己的研究领域中无法自拔，未能跟上计算领域飞速发展的步伐。我尤其失望的是，书中几乎没有涉及任何关于人工智能、机器学习框架，或者现代分布式系统的架构设计。对于一个希望了解当前计算技术前沿的读者来说，这本书提供的视角显得过于狭隘和滞后。它像是一部关于老式机械钟表的精美图鉴，虽然制作精湛，但对现代电子表的运作原理却避而不谈。阅读过程中，我常常产生一种错觉：这本书是不是在某种时间胶囊里被遗忘了几年的时间？要真正掌握现代计算的核心脉络，这本书提供的帮助微乎其微。

评分☆☆☆☆☆

如果说技术书籍的价值在于提供清晰的思维框架和解决问题的工具，《计算技术》在这两方面都表现得相当乏力。它给我留下最深刻的印象，是一种“只见树木，不见森林”的阅读感受。作者似乎热衷于钻研某几个特定技术模块的内部工作原理，沉溺于细节的泥沼，却始终没有提供一个宏观的视角来串联这些知识点。例如，它会花大量篇幅讲解某个底层协议的数据包结构，但对于这个协议在整个网络生态系统中所扮演的角色，以及它与其他主流协议之间的协同关系，却一带而过。这种缺乏层级结构的知识呈现，使得学习者很难建立起一个完整的知识地图。读完后，我的脑海里充斥着零散的、孤立的技术碎片，我依然无法自信地说出：“计算技术”的核心脉络是什么，或者说，当面对一个全新的计算挑战时，我应该从哪个角度入手分析。这本书更像是给已经对领域有深入了解的人提供了一些补充性的、非核心的知识点，而不是为新晋者铺设一条平坦的入门大道。它缺乏一种引导性的叙事力量，无法将读者从“知道”带到“理解”的层次。我需要的不是一堆堆砌的知识点，而是一个能让我洞察事物本质的视角，而这本书恰恰没有提供这个关键的“透镜”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和装帧设计，简直是对阅读体验的一种公然挑衅。我不知道是出于节省成本还是故意追求某种“学术”风格，但《计算技术》的印刷质量低劣到令人发指。纸张泛着廉价的灰黄色，油墨的浓淡不均导致很多图表中的线条模糊不清，尤其是在处理那些复杂的流程图和时序图时，我常常需要眯起眼睛，甚至借助放大镜才能分辨出不同方框之间的连接方向。更糟糕的是，书中的引用和参考文献格式混乱不堪，有的标注了页码，有的则完全缺失来源，让人无法追溯到原始的出处进行交叉验证。作为一个需要依赖严谨参考资料来构建知识体系的读者，这种混乱是无法容忍的。此外，书中对术语的定义似乎也缺乏一致性，同一个概念在不同的章节中使用了不同的简称或缩写，这极大地增加了阅读时的认知负荷。我不得不时刻在前后页之间来回翻找，以确定作者这次使用的是哪个“黑话”。总而言之，这本书在物理层面上就没有为读者提供一个友好的阅读环境，其粗糙的制作工艺完全配不上其宣称的“技术深度”。这本书的制作水平，与它所讨论的“计算技术”所代表的精细化和精确性，形成了强烈的讽刺对比。

评分☆☆☆☆☆

这本《计算技术》的阅读体验，怎么说呢，像是在攀登一座布满迷雾的高山。一开始你满怀期待，以为能一览众山小的壮阔景色，结果却发现自己被困在了密不透风的云层里。书里对于基础概念的阐述，用词晦涩难懂，仿佛作者刻意想把自己理解的知识用最复杂的方式表达出来。比如，书中关于“并行计算”的章节，充斥着大量专业术语的堆砌，缺乏直观的例子来辅助理解，读完之后，我感觉自己只是记住了几个生僻的词，对于“并行计算”到底是怎么回事，依然是一头雾水。更让人抓狂的是，作者在介绍某个算法时，往往在关键的推导步骤上戛然而止，留给读者一个巨大的问号。我不得不频繁地在网络上搜索相关的解释和视频教程来弥补书本内容的不足，这极大地打断了阅读的连贯性。如果这是一本面向初学者的入门读物，那它的失败之处就在于，它没能成功地将复杂的计算理论“翻译”成普通人可以理解的语言。整本书的结构也显得松散，章节间的逻辑跳跃性很强，读起来像是几篇独立论文的简单拼凑，缺乏一个贯穿始终的清晰主线。坦率地说，这本书更像是一本给资深专家内部交流的备忘录，而不是一本面向大众的知识普及读物。我希望作者在再版时，能多考虑读者的感受，增加图示和案例分析，让“技术”变得“可触碰”。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆