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出版者:中国标准出版社

作者:戴一平

出品人:

页数:171

译者:

出版时间:2001-6-1

价格:11.30元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787111083238

丛书系列:

图书标签:

• 电工技术
• 电路分析
• 电力系统
• 电气设备
• 电工基础
• 电子技术
• 自动化
• 高电压
• 低压电工
• 电气安全

深入探索数字世界的奥秘：面向未来的信息科学与工程实践 图书名称：数字信息系统架构与前沿算法 图书简介： 在信息技术飞速发展的今天，我们正站在一个由数据和算法驱动的新时代的门槛上。本书《数字信息系统架构与前沿算法》旨在为读者提供一个全面、深入且具有前瞻性的视角，剖析支撑现代信息社会的基石——数字信息系统的构建原理、核心架构及其在尖端技术领域的最新应用。我们不再局限于单一的技术领域，而是将目光投向整个信息生态系统的协同运作，重点解析从底层硬件到上层应用的全链路技术栈。 本书内容结构严谨，逻辑清晰，旨在培养读者从系统层面思考问题的能力，不仅仅是掌握某一门技术，更要理解技术间的相互作用和演进趋势。全书共分为六大部分，涵盖了数字信息领域最关键的理论基础、工程实践和未来方向。 第一部分：信息论与现代编码理论的基石 本部分是理解所有数字处理过程的理论基础。我们首先回顾经典香农信息论，但重点将放在其在现代通信和存储系统中的实际应用。我们将详细探讨纠错码（Error Correction Codes, ECC）的最新进展，包括低密度奇偶校验码（LDPC）和Turbo码的结构与译码算法，分析它们如何在有限的信道条件下实现接近香农极限的可靠传输。此外，我们深入研究了极化码（Polar Codes），作为下一代5G及未来通信系统的关键技术，解析其构造过程和性能优势。在数据压缩方面，本书不仅介绍了经典的哈夫曼编码和算术编码，更侧重于面向多媒体和大数据集的有损压缩（如JPEG 2000和HEVC背后的核心思想）与无损压缩（如LZMA的深度优化）的理论差异与工程取舍。 第二部分：高性能计算与并行处理架构 现代信息系统处理海量数据的能力直接取决于其底层硬件的并行化水平。本部分聚焦于多核处理器（Many-Core Processors）的设计哲学和编程模型。我们详尽分析了SIMD/AVX指令集在向量化计算中的应用，并通过实例展示如何通过编译器优化和手动代码调整，榨取CPU的最高并行性能。 更重要的是，本书对异构计算架构进行了深入探讨，特别是图形处理器（GPU）作为通用计算加速器的崛起。我们将详细解析NVIDIA CUDA编程模型，从内存层次结构（全局内存、共享内存、寄存器）的优化，到线程块（Thread Block）和网格（Grid）的合理划分策略。对于FPGA在特定领域（如超低延迟网络处理和定制化加密/解密）的应用场景和软硬件协同设计方法，本书也提供了详尽的案例分析，帮助读者理解不同计算范式之间的适用性。 第三部分：分布式系统与高可用性设计 随着单机性能瓶颈的出现，构建大规模、高弹性的分布式系统成为信息工程的必然选择。本部分深入研究分布式共识机制，不仅仅是介绍经典的Paxos和Raft算法，更会对比分析它们在实际部署中的性能权衡和实现细节。我们着重讲解一致性模型（Consistency Models）的精妙之处，如线性一致性、顺序一致性、以及在CAP理论框架下，如何在最终一致性系统（如Dynamo风格的数据库）中管理数据冲突和版本合并。 此外，我们探讨了微服务架构（Microservices Architecture）的实践挑战，包括服务发现、API网关的构建、以及服务网格（Service Mesh）技术（如Istio）如何实现流量管理、安全和可观测性。高可用性不再仅仅是冗余备份，而是系统对故障的“优雅降级”能力，本书将从架构层面阐述如何设计具备自愈能力的数字系统。 第四部分：前沿机器学习的工程化落地 机器学习已从实验室走向大规模生产环境，本书关注的重点是如何将复杂的深度学习模型高效、可靠地部署到生产系统。我们首先回顾了主流的深度学习框架（TensorFlow, PyTorch）的计算图优化原理，特别是模型量化（Quantization）和模型剪枝（Pruning）技术，以减小模型体积和推理延迟。 在算法层面，本书深入探讨了联邦学习（Federated Learning）在隐私保护下的分布式训练范式，以及强化学习（Reinforcement Learning, RL）在复杂决策系统（如资源调度、自动驾驶控制）中的最新应用和稳定性挑战。我们还将介绍可解释性AI（XAI）工具和方法，确保部署的模型决策过程是透明和可审计的。 第五部分：网络协议栈的深度优化与安全 现代应用的速度瓶颈往往隐藏在网络协议栈的深层。本部分将超越OSI七层模型的表面概念，深入分析TCP/IP协议栈的拥塞控制算法（如BBR的运行机制）和IPv6的过渡策略。 重点篇章在于下一代网络技术，包括软件定义网络（SDN）的核心控制器设计与数据平面转发机制，以及网络功能虚拟化（NFV）如何解耦硬件与网络服务。在安全方面，我们详尽分析了TLS/SSL握手过程的优化，以及基于零知识证明（Zero-Knowledge Proofs, ZKP）的新型隐私计算模型在网络身份验证中的潜在颠覆性应用。 第六部分：面向未来的数据存储与管理 数据量的爆炸式增长要求存储系统具备前所未有的容量和 I/O 性能。本书详细剖析了非易失性内存（NVM/PM）的内存访问模型及其对传统数据库和文件系统的冲击。我们将分析持久化内存（Persistent Memory）上的数据结构设计，如何实现事务的原子性提交而无需昂贵的磁盘同步。 此外，我们深入研究了新型分布式文件系统（如Ceph、HDFS的最新版本）的设计哲学，特别是它们如何平衡数据局部性、副本冗余和写入放大问题。对于图数据库（Graph Databases），我们将探讨其特定的查询优化技术（如索引优化和遍历算法），及其在复杂关系分析中的不可替代性。 目标读者： 本书面向具有一定计算机科学基础的在校高年级本科生、研究生，以及希望从理论深度提升工程实践能力的高级软件工程师、系统架构师和技术研发人员。通过阅读本书，读者将能系统性地理解数字信息世界的复杂性，并掌握设计、构建和优化下一代高性能、高可靠性信息系统的关键技能。 总结： 《数字信息系统架构与前沿算法》不仅仅是一本技术手册，更是一张通往数字前沿的路线图。它强调跨学科的知识整合，致力于将深厚的理论根基与最尖端的工程实践紧密结合，培养出能够驾驭复杂信息挑战的复合型人才。

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