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出版者:清华大学出版社

作者:斯托林斯

出品人:

页数:384

译者:

出版时间:2002-6-1

价格:35.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787302055365

丛书系列:

图书标签:

• 网络安全
• 信息安全
• 安全基础
• 网络技术
• 计算机安全
• 安全入门
• 网络攻防
• 安全意识
• 信息技术
• 实践教程

好的，这是一份关于“网络安全基础教程”之外，其他图书的详细内容介绍： --- 《深度学习原理与实践：从理论到应用》 作者：张伟、李明 出版社：科技文库出版社 ISBN：978-7-5219-0888-2 内容概要 本书全面深入地探讨了现代深度学习领域的核心理论、关键算法及其在实际工程中的应用。全书共分为七个部分，从基础的数学工具、神经网络结构，逐步深入到前沿的生成模型和强化学习。 第一部分：数学基础与神经网络基石 (约 200 字) 本部分主要回顾了深度学习所需的核心数学知识，包括线性代数中的矩阵运算、微积分中的链式法则与梯度计算，以及概率论中的贝叶斯定理与最大似然估计。随后，详细介绍了神经网络的基本单元——感知机（Perceptron），激活函数的选择及其对模型非线性的贡献。重点阐述了前馈神经网络（FNN）的结构和数据流向，为后续复杂模型的学习奠定坚实基础。 第二部分：优化算法与模型训练 (约 250 字) 本部分专注于模型训练过程中的核心挑战——优化。首先，详述了经典的梯度下降（GD）及其变体：随机梯度下降（SGD）、小批量梯度下降（Mini-batch GD）。接着，深入剖析了动量法（Momentum）、自适应学习率方法，如 AdaGrad、RMSProp 和目前应用最为广泛的 Adam 优化器的工作机制、优缺点及收敛性分析。此外，还详细讨论了损失函数的选择（如交叉熵、均方误差等）以及正则化技术，如 L1/L2 正则化和 Dropout，以防止过拟合，提升模型的泛化能力。 第三部分：经典深度学习架构 (约 300 字) 本部分聚焦于两种最具影响力的深度学习架构：卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。 卷积神经网络（CNN）：详细解释了卷积操作、池化层和全连接层的原理。重点讲解了 LeNet、AlexNet、VGG、ResNet（残差网络）和 Inception 等里程碑式模型的结构创新点，并探讨了如何通过空洞卷积、分组卷积等技术优化模型效率和性能。应用方面，涵盖了图像分类、目标检测（如 YOLO 和 Faster R-CNN 的基本思想）和语义分割。 循环神经网络（RNN）：介绍了处理序列数据的基本概念，如时间步和隐藏状态。深入分析了标准 RNN 的梯度消失/爆炸问题，并着重讲解了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构（输入门、遗忘门、输出门），它们如何有效捕获长期依赖关系，并应用于自然语言处理（NLP）任务。 第四部分：高级模型与注意力机制 (约 250 字) 本部分探讨了近年来推动 NLP 领域革命性进展的核心技术——注意力机制。详细解释了注意力机制（Attention Mechanism）是如何在序列到序列（Seq2Seq）模型中工作的，它如何允许模型动态地关注输入序列中的关键部分。在此基础上，系统介绍了 Transformer 架构，这是完全基于自注意力机制构建的 Encoder-Decoder 结构。深入剖析了自注意力层（Self-Attention）的 Scaled Dot-Product 计算过程，以及多头注意力（Multi-Head Attention）的优势。 第五部分：预训练语言模型 (约 200 字) 本部分聚焦于基于 Transformer 架构的预训练语言模型（PLMs）。介绍了 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的双向编码器结构，及其掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）的预训练任务。对比分析了 GPT 系列模型（单向解码器结构）在文本生成任务中的表现。同时，讨论了模型微调（Fine-tuning）的策略，以及如何利用这些强大的预训练模型解决下游任务，如问答系统、情感分析和文本摘要。 第六部分：生成模型与对抗学习 (约 200 字) 本部分转向数据的生成与建模。首先，详细介绍了变分自编码器（VAE），解释了其潜在空间（Latent Space）的构建、编码器和解码器的作用，以及重参数化技巧。随后，重点讲解了生成对抗网络（GANs）的框架：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）之间的零和博弈过程，以及其收敛性挑战。探讨了 Wasserstein GAN (WGAN) 等改进方案，以稳定训练并提升生成图像的质量。 第七部分：强化学习基础与应用 (约 150 字) 最后一部分简要介绍了强化学习（RL）的基本框架：智能体（Agent）、环境、状态、动作和奖励。介绍了基于价值的方法，如 Q-Learning 和 SARSA。最后，探讨了深度强化学习（DRL）的初步概念，特别是如何将深度网络嵌入到策略迭代和价值评估中，应用于机器人控制和复杂决策制定问题。 --- 《数据结构与算法解析：C++ 实现》 作者：王芳 出版社：高等教育出版社 ISBN：978-7-04-054321-9 内容概要 本书旨在提供一套严谨且实用的数据结构与算法的教程，所有核心概念均使用 C++ 语言进行详细的实现和性能分析。全书侧重于算法的内在逻辑、时间复杂度和空间复杂度的严格推导，并辅以大量的代码实例和复杂度分析图表。 核心结构与算法章节 第一章：基础回顾与复杂度分析 (约 150 字) 复习 C++ 的核心特性（如面向对象编程基础、模板机制）。详细介绍算法分析的数学工具，重点讲解大 O、大 Ω 和大 Θ 记法，并区分最好、最坏和平均时间复杂度。通过实例展示递归算法的复杂度计算，如斐波那契数列和汉诺塔问题。 第二章：线性结构：数组与链表 (约 200 字) 深入分析静态数组和动态数组（如 `std::vector` 内部实现原理）的内存布局与操作效率。着重讲解单向链表、双向链表和循环链表的插入、删除和查找操作，并对比它们在内存分配和连续性上的差异。引入双向链表的哨兵节点设计，优化边界条件处理。 第三章：栈与队列 (约 150 字) 定义栈（LIFO）和队列（FIFO）的抽象数据类型（ADT）。详细演示如何使用数组和链表分别实现栈和队列，并重点分析循环队列的实现，以避免“假溢出”问题。讲解栈在表达式求值（中缀转后缀）和函数调用栈中的核心作用。 第四章：树结构：基础与应用 (约 300 字) 本章是全书的重点。首先介绍树的基本术语和性质。重点讲解二叉树的遍历算法（前序、中序、后序）的递归与迭代实现。随后，深入剖析二叉查找树（BST）的增删查操作，并着重分析其在极端情况下的性能退化。为解决性能问题，详细阐述平衡树的概念，重点实现和分析 AVL 树 的旋转操作（单旋与双旋）以维持高度平衡，确保 $O(log n)$ 的时间复杂度。接着介绍 B 树及其在数据库和文件系统中的应用基础。 第五章：堆与优先队列 (约 150 字) 定义最大堆和最小堆，展示如何利用数组高效地表示堆结构。详细讲解堆的构建（Heapify）过程和插入/删除操作的算法步骤，确保堆属性的维护。通过 C++ STL 中的 `priority_queue` 结构，对比堆在实现优先队列时的优势。 第六章：图论算法 (约 300 字) 图是复杂关系建模的核心。本章详述图的表示方法：邻接矩阵与邻接表，并分析各自的空间和时间效率对比。深度讲解图的两种基本遍历方式：广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS），并展示其在连通性检测中的应用。随后，重点剖析经典的最短路径算法：Dijkstra 算法（处理非负权边）和 Bellman-Ford 算法（处理含负权边的图，并能检测负权环）。最后，介绍最小生成树算法，即 Prim 算法和 Kruskal 算法的实现逻辑与复杂度比较。 第七章：高级查找与排序算法 (约 150 字) 对经典排序算法进行性能剖析，包括插入排序、选择排序、冒泡排序（$O(n^2)$）与快速排序、归并排序（$O(n log n)$）。重点分析快速排序的枢轴选择策略对性能的影响，以及归并排序的稳定性。在查找方面，除了线性查找，还详细阐述了二分查找在高维数据结构中的扩展思路。 ---

评分☆☆☆☆☆

让人怀疑译者的水平！要么就是太不负责任！ 刚刚看到第二章，错误已经不下十处，特别是习题的翻译，简直让我哭笑不得。 这样的书是怎么出版的？ 建议大家看英文版吧，中文版是没法看下去了。 比如queries本来是指查询，楞是翻译成质疑。 习题2.1中，对一段英文进行加密，居然把...  

评分☆☆☆☆☆

作者写过很多书，涉及计算机很多行业，但是都不精通，因此，他的书很适合一般人入门。翻译一般，但也可以看懂。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

评分☆☆☆☆☆

作者写过很多书，涉及计算机很多行业，但是都不精通，因此，他的书很适合一般人入门。翻译一般，但也可以看懂。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

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本来想在读英文原版的时候参考一下翻译，但是很多地方需要自己重新查词，因为翻译离原文的意思相差太远，而且翻译得十分拗口。 如果直接当作教科书看，很多语意是不通顺的。 评 论 到 底 要 多 长 啊 ？  

评分☆☆☆☆☆

让人怀疑译者的水平！要么就是太不负责任！ 刚刚看到第二章，错误已经不下十处，特别是习题的翻译，简直让我哭笑不得。 这样的书是怎么出版的？ 建议大家看英文版吧，中文版是没法看下去了。 比如queries本来是指查询，楞是翻译成质疑。 习题2.1中，对一段英文进行加密，居然把...  

评分☆☆☆☆☆

这本书的讲解方式真是让人耳目一新，作者似乎对晦涩难懂的技术概念有一种化繁为简的魔力。我记得刚开始接触网络安全这个领域时，面对那些复杂的协议和攻击手法，常常感到力不从心，各种缩写和术语堆砌在一起，简直像一座难以逾越的大山。然而，这本书的叙述节奏把握得恰到好处，它没有急于抛出高深的理论，而是从最基础的网络通信原理入手，就像是带你从零开始搭建一个坚固的地基。举个例子，在解释数据包的传输过程中，作者采用了大量的类比和生动的图示，让你能清晰地“看”到数据是如何穿梭于各个网络设备之间的。这种循序渐进的教学方法，极大地降低了初学者的心理门槛。更值得称赞的是，它在介绍完原理之后，立刻会连接到实际的安全威胁，比如端口扫描、中间人攻击等，让你立刻明白为什么要学习这些基础知识——因为如果不了解其工作原理，就无法有效防御。这种理论与实践紧密结合的结构，让学习过程充满了动力，每读完一章，都会有一种“原来如此”的豁然开朗感，而不是枯燥的知识点堆砌。对于希望系统性入门安全领域的朋友来说，这种平易近人的引导方式，无疑是通往专业知识殿堂的第一把金钥匙。

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从作者的写作风格来看，可以感受到一种强烈的责任感和对读者体验的尊重。这种书写风格非常务实，没有华而不实的辞藻堆砌，每一句话似乎都是为了传递有效信息而存在的。我特别欣赏作者在处理有争议或仍在发展中的技术话题时的审慎态度。例如，在讨论零信任架构（Zero Trust）的理念时，作者并没有将其描绘成一个完美的解决方案，而是客观地指出了其实施过程中的复杂性、成本挑战以及对传统安全模型的颠覆性影响。这种成熟、不偏激的论述，极大地提升了本书的可信度。它教育我们，网络安全是一个不断权衡利弊、没有绝对答案的领域，而不是一个非黑即白的战场。这种引导读者培养批判性思维的能力，比单纯传授技术知识更为重要。读完此书，我感觉自己不仅掌握了一套安全技能，更重要的是，建立起了一种面对复杂信息和新型威胁时应有的审慎和分析态度，这对于任何一个想在这个领域长远发展的人来说，都是无价之宝。

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阅读体验上，这本书的排版和内容组织逻辑简直是为自学者量身定做的。很多技术书籍为了追求信息密度，常常会把文字挤得满满当当，让人在长时间阅读后眼睛干涩、注意力涣散。但这本书明显在这方面下了不少功夫，它采用了大量的留白和清晰的章节划分，即便是技术细节繁多的部分，阅读起来也不会感到压迫。我特别欣赏作者在处理关键概念时所使用的强调手法，并非简单地使用加粗或斜体，而是通过一些小的“思考题”或“安全角点”来引导读者主动思考，这比被动接受信息有效得多。比如，在讨论加密算法的特性时，作者没有直接给出结论，而是先描述了一个场景，让读者尝试用自己的方式解决，然后再引出标准的加密算法，这种互动式的设计极大地增强了知识的内化过程。此外，章节末尾的“自测清单”也做得非常实用，它不是那种死记硬背的选择题，而是需要你用自己的话复述核心概念的开放性问题，这确保了你真的理解了内容，而不是仅仅记住了术语。这种细致入微的关怀，让一本技术书读起来充满了舒适感和成就感。

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这本书对于现代网络环境的适应性非常强，它没有沉溺于过时的技术案例，而是紧密结合了当前企业和个人都会面对的安全挑战。我注意到，作者在内容中穿插了许多关于云计算环境和移动互联网安全的讨论，这对于一本定位“基础教程”的书来说，是非常具有前瞻性的举措。比如，在涉及身份认证的部分，书中不仅仅讲解了传统的密码学基础，还专门辟出章节讨论了多因素认证（MFA）的实现原理及其在云服务中的重要性。这种对新趋势的捕捉，使得这本书的价值远远超出了传统的网络基础范畴。它真正做到了与时俱进，让读者在学习几十年前的网络协议时，也能同时考虑到这些协议在今天这个容器化、微服务化的复杂架构中将如何被应用和滥用。这种将历史脉络与前沿实践相结合的叙事方式，确保了读者不仅能理解过去的安全漏洞是如何产生的，更能预判未来可能出现的新型威胁点，从“被动学习”转向“主动预防”。

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这本书的深度与广度达到了一个微妙的平衡，这在入门级教材中是相当罕见的。通常，入门书要么为了追求“浅”，而牺牲了对深层机制的探讨，导致读者学完后知识浮于表面，一遇到实际问题就束手无策；要么为了追求“深”，内容过于专业化，让新手望而却步。然而，这本书在这方面做得非常高明。它不仅覆盖了网络层、传输层乃至应用层的基础安全知识，更重要的是，它没有止步于介绍“是什么”，而是深入剖析了“为什么是这样”以及“如何利用这种特性进行防御”。例如，在讲解网络地址转换（NAT）的安全影响时，作者没有简单地说NAT会隐藏内部主机，而是详细分析了这种“隐藏”机制是如何在无意中成为防御体系的一部分，以及它在面对特定攻击（如P2P滥用）时的局限性。这种对机制底层逻辑的挖掘，使得读者建立起的是一个结构化的知识网络，而不是零散的知识点。这种扎实的基础，为后续学习更高级的入侵检测、渗透测试等领域打下了无比坚实的基础，让人感觉自己学到的不仅仅是知识，更是分析问题的底层思维框架。

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