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出版者:人民郵電齣版社

作者:蔡偉

出品人:

頁數:0

译者:

出版時間:1999-1

價格:44.00元

裝幀:

isbn號碼:9787115081452

叢書系列:

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計算機科學與技術叢書：前沿技術專題研究 叢書定位： 本叢書緻力於追蹤信息技術領域的最新發展趨勢，深入探討那些在當前及未來幾年內對行業産生重大影響的前沿技術、核心算法與工程實踐。我們聚焦於理論與應用相結閤的深度解析，旨在為高校師生、研究人員以及資深工程師提供高屋建瓴的參考資料和實戰指南。 --- 圖書一：《量子計算導論與糾錯碼前沿》 作者： 張宏 教授，李明 博士 內容概要： 量子計算作為顛覆傳統計算範式的技術，正以前所未有的速度發展。本書係統梳理瞭量子信息論的基礎框架，從量子比特（Qubit）的定義、量子門操作（如Hadamard, CNOT, Toffoli）的數學原理入手，詳細闡述瞭Shor算法和Grover算法的內在邏輯與實現復雜度分析。 本書的重點在於量子糾錯碼（Quantum Error Correction, QEC）的深入研究。我們不僅覆蓋瞭經典的錶麵碼（Surface Code）和CSS（Calderbank-Shor-Steane）碼的構造原理，還引入瞭最新的拓撲量子計算模型，如張量網絡（Tensor Networks）在模擬和優化大型量子綫路中的應用。書中包含瞭大量的綫性代數和群論推導，旨在幫助讀者紮實掌握量子算法的數學基礎。此外，我們還探討瞭NISQ（Noisy Intermediate-Scale Quantum）時代下，變分量子本徵求解器（VQE）和量子近似優化算法（QAOA）在化學模擬和組閤優化問題上的局限性與工程化挑戰。 核心特點： 理論深度高，側重於後摩爾時代對傳統加密體係的衝擊與防禦策略。 --- 圖書二：《高並發分布式係統中的一緻性模型與CAP理論的工程實踐》 作者： 王偉 工程師，趙琳 研究員 內容概要： 在構建現代互聯網服務和雲計算基礎設施時，高並發與數據一緻性是永恒的矛盾焦點。本書脫離瞭純粹的理論敘述，聚焦於如何將分布式理論轉化為穩定、高效的生産係統。 全書分為三個主要部分：基礎理論迴顧、一緻性協議工程化、故障恢復與性能調優。在基礎部分，我們細緻解析瞭Paxos協議的改進版本（如Raft、Multi-Paxos）在實際集群管理中的部署細節，包括Leader選舉的時效性控製和日誌復製的異步機製。 工程化部分是本書的精華，詳細對比瞭順序一緻性（Sequential Consistency）、因果一緻性（Causal Consistency）以及最終一緻性（Eventual Consistency）在不同業務場景下的適用性。例如，我們通過對Redis Sentinel和etcd的源碼分析，揭示瞭它們如何通過版本嚮量（Vector Clocks）或Lamport時間戳來管理並發寫入。書中還提供瞭大量關於TLA+形式化驗證方法的入門指導，幫助讀者在部署前驗證復雜狀態機轉換的正確性。關於性能，則深入討論瞭Quorum機製的讀寫延遲優化、網絡分區容錯策略（如Dynamo論文中的Hinted Handoffs）的實現細節。 核心特點： 強調生産環境中的選型決策、故障排查手冊和高吞吐量下的性能瓶頸分析。 --- 圖書三：《下一代自然語言處理：基於Transformer架構的預訓練模型與微調技術》 作者： 陳濤 博士，孫悅 工程師 內容概要： 自2017年Attention Is All You Need論文發布以來，Transformer架構已成為NLP領域無可爭議的核心。本書旨在為讀者提供一個從零開始、全麵掌握現代NLP技術棧的指南。 本書不涉及傳統的RNN或LSTM模型，而是將全部篇幅集中在自注意力機製（Self-Attention）的數學推導和多頭注意力（Multi-Head Attention）的並行化實現上。重點介紹瞭BERT、GPT係列以及T5等主流預訓練模型的結構差異、掩碼策略（MLM, NSP, Span Corruption）的設計哲學。 在微調（Fine-Tuning）技術方麵，本書引入瞭參數高效微調（PEFT）方法，如LoRA（Low-Rank Adaptation）和Prefix-Tuning，這些技術極大地降低瞭在有限GPU資源下部署大型語言模型（LLMs）的門檻。書中包含瞭使用PyTorch和Hugging Face Transformers庫進行大規模數據集標注、模型量化（Quantization）和剪枝（Pruning）以適應邊緣計算設備的實戰教程。此外，我們還探討瞭指令跟隨（Instruction Tuning）和人類反饋強化學習（RLHF）在提升模型對齊性方麵的最新進展。 核心特點： 緊密結閤最新的開源生態，側重於模型結構的可解釋性、高效部署與定製化應用開發。 --- 圖書四：《深度強化學習：從基礎算法到復雜控製係統的應用》 作者： 吳海 教授，劉洋 博士後 內容概要： 本書是一本專注於深度強化學習（DRL）算法實現與前沿研究的教材。內容涵蓋瞭從基礎的動態規劃方法，到現代深度學習驅動的策略學習方法。 理論部分細緻講解瞭策略梯度（Policy Gradient）方法的收斂性保證，包括REINFORCE算法的方差問題。隨後深入剖析瞭Actor-Critic架構，重點解析瞭A2C（Advantage Actor-Critic）與A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）在異步訓練中的實現差異。 本書的大部分篇幅緻力於模型無關（Model-Free）算法的工程實現，特彆是PPO（Proximal Policy Optimization）和SAC（Soft Actor-Critic）。我們不僅展示瞭這些算法在OpenAI Gym環境下的標準實現，還重點探討瞭將DRL應用於連續控製問題（如機器人運動規劃、自動駕駛決策係統）時遇到的樣本效率低下和環境交互成本高昂的問題。為此，書中引入瞭離綫強化學習（Offline RL）的概念，並基於Behavioral Cloning和Conservative Q-Learning（CQL）展示瞭如何利用曆史數據進行安全訓練。 核心特點： 強調算法的穩定性和在真實物理係統中的遷移能力，包含大量Python/TensorFlow/Jax代碼示例。

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