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出版者:人民邮电出版社

作者:蔡伟

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1999-1

价格:44.00元

装帧:

isbn号码:9787115081452

丛书系列:

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计算机科学与技术丛书：前沿技术专题研究 丛书定位： 本丛书致力于追踪信息技术领域的最新发展趋势，深入探讨那些在当前及未来几年内对行业产生重大影响的前沿技术、核心算法与工程实践。我们聚焦于理论与应用相结合的深度解析，旨在为高校师生、研究人员以及资深工程师提供高屋建瓴的参考资料和实战指南。 --- 图书一：《量子计算导论与纠错码前沿》 作者： 张宏 教授，李明 博士 内容概要： 量子计算作为颠覆传统计算范式的技术，正以前所未有的速度发展。本书系统梳理了量子信息论的基础框架，从量子比特（Qubit）的定义、量子门操作（如Hadamard, CNOT, Toffoli）的数学原理入手，详细阐述了Shor算法和Grover算法的内在逻辑与实现复杂度分析。 本书的重点在于量子纠错码（Quantum Error Correction, QEC）的深入研究。我们不仅覆盖了经典的表面码（Surface Code）和CSS（Calderbank-Shor-Steane）码的构造原理，还引入了最新的拓扑量子计算模型，如张量网络（Tensor Networks）在模拟和优化大型量子线路中的应用。书中包含了大量的线性代数和群论推导，旨在帮助读者扎实掌握量子算法的数学基础。此外，我们还探讨了NISQ（Noisy Intermediate-Scale Quantum）时代下，变分量子本征求解器（VQE）和量子近似优化算法（QAOA）在化学模拟和组合优化问题上的局限性与工程化挑战。 核心特点： 理论深度高，侧重于后摩尔时代对传统加密体系的冲击与防御策略。 --- 图书二：《高并发分布式系统中的一致性模型与CAP理论的工程实践》 作者： 王伟 工程师，赵琳 研究员 内容概要： 在构建现代互联网服务和云计算基础设施时，高并发与数据一致性是永恒的矛盾焦点。本书脱离了纯粹的理论叙述，聚焦于如何将分布式理论转化为稳定、高效的生产系统。 全书分为三个主要部分：基础理论回顾、一致性协议工程化、故障恢复与性能调优。在基础部分，我们细致解析了Paxos协议的改进版本（如Raft、Multi-Paxos）在实际集群管理中的部署细节，包括Leader选举的时效性控制和日志复制的异步机制。 工程化部分是本书的精华，详细对比了顺序一致性（Sequential Consistency）、因果一致性（Causal Consistency）以及最终一致性（Eventual Consistency）在不同业务场景下的适用性。例如，我们通过对Redis Sentinel和etcd的源码分析，揭示了它们如何通过版本向量（Vector Clocks）或Lamport时间戳来管理并发写入。书中还提供了大量关于TLA+形式化验证方法的入门指导，帮助读者在部署前验证复杂状态机转换的正确性。关于性能，则深入讨论了Quorum机制的读写延迟优化、网络分区容错策略（如Dynamo论文中的Hinted Handoffs）的实现细节。 核心特点： 强调生产环境中的选型决策、故障排查手册和高吞吐量下的性能瓶颈分析。 --- 图书三：《下一代自然语言处理：基于Transformer架构的预训练模型与微调技术》 作者： 陈涛 博士，孙悦 工程师 内容概要： 自2017年Attention Is All You Need论文发布以来，Transformer架构已成为NLP领域无可争议的核心。本书旨在为读者提供一个从零开始、全面掌握现代NLP技术栈的指南。 本书不涉及传统的RNN或LSTM模型，而是将全部篇幅集中在自注意力机制（Self-Attention）的数学推导和多头注意力（Multi-Head Attention）的并行化实现上。重点介绍了BERT、GPT系列以及T5等主流预训练模型的结构差异、掩码策略（MLM, NSP, Span Corruption）的设计哲学。 在微调（Fine-Tuning）技术方面，本书引入了参数高效微调（PEFT）方法，如LoRA（Low-Rank Adaptation）和Prefix-Tuning，这些技术极大地降低了在有限GPU资源下部署大型语言模型（LLMs）的门槛。书中包含了使用PyTorch和Hugging Face Transformers库进行大规模数据集标注、模型量化（Quantization）和剪枝（Pruning）以适应边缘计算设备的实战教程。此外，我们还探讨了指令跟随（Instruction Tuning）和人类反馈强化学习（RLHF）在提升模型对齐性方面的最新进展。 核心特点： 紧密结合最新的开源生态，侧重于模型结构的可解释性、高效部署与定制化应用开发。 --- 图书四：《深度强化学习：从基础算法到复杂控制系统的应用》 作者： 吴海 教授，刘洋 博士后 内容概要： 本书是一本专注于深度强化学习（DRL）算法实现与前沿研究的教材。内容涵盖了从基础的动态规划方法，到现代深度学习驱动的策略学习方法。 理论部分细致讲解了策略梯度（Policy Gradient）方法的收敛性保证，包括REINFORCE算法的方差问题。随后深入剖析了Actor-Critic架构，重点解析了A2C（Advantage Actor-Critic）与A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）在异步训练中的实现差异。 本书的大部分篇幅致力于模型无关（Model-Free）算法的工程实现，特别是PPO（Proximal Policy Optimization）和SAC（Soft Actor-Critic）。我们不仅展示了这些算法在OpenAI Gym环境下的标准实现，还重点探讨了将DRL应用于连续控制问题（如机器人运动规划、自动驾驶决策系统）时遇到的样本效率低下和环境交互成本高昂的问题。为此，书中引入了离线强化学习（Offline RL）的概念，并基于Behavioral Cloning和Conservative Q-Learning（CQL）展示了如何利用历史数据进行安全训练。 核心特点： 强调算法的稳定性和在真实物理系统中的迁移能力，包含大量Python/TensorFlow/Jax代码示例。

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