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出版者:清华大学

作者:苏国彬

出品人:

页数:328

译者:

出版时间:2004-1-1

价格:35.00

装帧:平装（带盘）

isbn号码:9787302075745

丛书系列:

图书标签:

• 电脑组装
• 电脑维修
• 硬件
• DIY
• 电脑教程
• 信息技术
• 计算机
• 装机
• 维修
• 技能培训

浩瀚书海中的一瞥：计算机科学与工程领域精选导览 聚焦前沿技术、理论深度与工程实践的多元化阅读体验 在信息技术的飞速发展浪潮中，计算机科学与工程领域犹如一片广袤无垠的海洋，不断涌现出新的浪花与深邃的暗流。本精选导览旨在为读者勾勒出当前知识图谱中一些至关重要且极具探索价值的区域，这些区域往往代表着理论的突破、技术的革新以及对未来计算范式的塑造力量。我们精心挑选了以下几个方向的经典与新锐著作的概览，它们涵盖了从底层硬件架构到顶层应用逻辑的完整链条，但明确不涉及对“电脑组装与维修”这一具体技能的直接操作指导。 --- 第一部分：理论基石与计算本质的深入探究 要真正理解现代计算的威力，必须回溯到其最根本的理论支柱。 1. 算法设计与分析的严谨逻辑 本领域的核心在于对“效率”的数学化描述和优化。我们关注那些超越具体编程语言限制的通用解题范式。 主题侧重： 深入探讨NP-完全性理论，理解哪些问题在计算上被认为是“不可解”或“极其困难”的。书中会详细阐述随机化算法（如蒙特卡洛方法和拉斯维加斯算法）在特定场景下的性能优势，以及近似算法在处理优化问题时的理论保证。 关键内容示例（不含维修）： 对于图论算法，着重于最小割/最大流的证明及其在网络流问题中的应用；对于动态规划，剖析其最优子结构和重叠子问题的辨识，例如经典的旅行商问题的精确解法（分支定界）与启发式搜索（遗传算法、模拟退火）的比较分析。 2. 形式化方法与可证明正确性 随着系统复杂度的增加，确保软件和硬件设计满足严格规范的需求变得空前重要。 主题侧重： 探讨模型检验（Model Checking）技术，如何使用数学工具（如时序逻辑 LTL 或 CTL）来自动验证系统状态空间，以确保关键属性（如“永不发生死锁”）的恒真性。同时，深度解析类型论在编程语言设计中的作用，特别是依赖类型系统如何将程序逻辑的正确性编码到类型签名中。 --- 第二部分：底层架构与高性能计算的极限挑战 本部分聚焦于如何设计出更快、更节能的计算实体，以及如何利用并行性来突破传统冯·诺依曼瓶颈。 3. 现代处理器架构与微架构设计 这并非关于如何更换部件，而是关于这些部件内部逻辑的精妙设计。 主题侧重： 剖析乱序执行（Out-of-Order Execution）的复杂流水线，包括指令调度器、重排序缓冲区（ROB）的工作机制。深入研究缓存一致性协议（如 MESI 协议及其变种）如何在多核系统中维护数据视图的一致性，这是构建高性能多线程应用的基础。 进阶内容（不含组装）： 对向量化指令集（如 SIMD/AVX）的底层实现原理进行细致讲解，展示如何通过数据级并行性来加速科学计算和媒体处理。 4. 并行计算范式与分布式系统 现代计算已无法在单台机器上完成所有任务，系统级的协同工作成为主流。 主题侧重： 详细对比CUDA/OpenCL等异构计算模型，侧重于内存层次结构（如共享内存与全局内存）之间的数据迁移策略优化。在分布式领域，重点分析一致性模型（如强一致性、最终一致性）的选择对大规模数据库性能和用户体验的影响，并探讨 Raft 或 Paxos 算法在领导者选举和日志复制中的核心机制。 --- 第三部分：面向未来的计算范式与智能系统 这部分内容探索了超越传统图灵机模型的计算可能性，以及赋予机器“智能”的方法论。 5. 机器学习的数学核心与深度学习框架 本书籍着重于支撑智能应用背后的数学原理，而非应用层的快速开发工具箱。 主题侧重： 对反向传播算法的微积分基础进行严谨推导，并分析不同优化器（Adam, RMSProp 等）的收敛性质与超参数敏感性。在网络结构方面，深度解析Transformer 架构中自注意力机制的计算效率和信息流向，以及卷积神经网络（CNN）中感受野和权值共享的数学意义。 不含内容： 不会提供如何安装特定版本的深度学习库，或如何调试特定数据集的预处理脚本。 6. 编译原理与程序语言设计的高级抽象 理解程序代码如何转化为机器指令是掌握软件工程深度的关键。 主题侧重： 详述中间表示（IR）的设计，例如 SSA 形式，以及如何在 IR 层面进行死代码消除、常量折叠等机器无关的优化。对垃圾回收（GC）机制进行全面分析，对比标记-清除、复制、分代等算法的性能权衡，特别是读屏障/写屏障在并发 GC 中的实现细节。 --- 总结：知识图谱的宏观视角 本导览所涵盖的领域，其共同点在于它们都要求读者具备跨越多个学科边界的综合能力——从离散数学的严密性到电子工程的物理约束，再到大规模系统工程的协调艺术。阅读这些领域的著作，是为了构建一个对计算过程“为什么会这样工作”的深刻理解，而非停留在“如何使其工作”的表面操作层面。它们共同指向的是一个宏大目标：设计出更智能、更可靠、更高效的下一代信息处理系统。

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