程序设计

程序设计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:机械工业出版社 作者:廖雷 编 出品人: 页数:314 译者: 出版时间:2004-1 价格:28.00元 装帧:平装 isbn号码:9787111145998 丛书系列:
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具体描述

本书是计算机科学与技术专业的程序设计课程教材,以C++作为讲解的语言,内容包括C++概念、数据类型、运算符、表达式、分支和循环语句、函数、数组、指针、引用、结构、类和对象、继承和派生、友元函数、虚函数、运算符重载、I/O流、模板等。教材以Visual C++作为上机环境。

编者力求体现概念准确、编排合理、循序渐进、讲解通俗的特点,妥善处理好过程化程序设计和面向对象程序设计的关系,读者可以不具备其他高级语言和程序设计的基础知识。针对应用型本科人才的培养特点,在注重基础性、学科完整性的基础上,强调实践性、应用性,因此本书有专门章节介绍上机步骤,提供了较多的习题和上机实习题。

本书可作为本专科计算机专业的教材,也可作为其他相关专业和计算机培训的教学用书,还可供程序开发人员和自学者参考。

科技前沿探索:智能时代的系统构建与优化 图书名称: 科技前沿探索:智能时代的系统构建与优化 内容提要: 本书深入剖析了当前科技浪潮中,特别是人工智能、大数据与云计算交叉领域的核心技术原理、系统架构设计以及高效的工程实践方法。它并非关注单一的编程语言或特定软件的教程,而是致力于为读者构建一个宏观的、跨学科的视野,理解如何在一个日益复杂的智能系统中进行有效的规划、实现与持续优化。全书内容聚焦于如何将理论研究成果转化为稳定、可扩展的实际应用系统,涵盖了从需求分析到最终部署运维的全生命周期管理。 第一章:智能系统设计哲学与挑战 本章首先界定了“智能系统”的范畴,区别于传统的自动化系统。智能系统强调自主学习、适应性和决策能力。我们探讨了设计这类系统时必须面对的哲学困境:如模型的黑箱问题、伦理边界的设定,以及如何平衡性能与可解释性。 详细分析了当前系统构建面临的三大核心挑战:数据异构性(如何有效整合结构化、半结构化和非结构化数据)、实时性需求(在海量数据流中实现低延迟决策)和资源约束(在边缘设备和大规模云计算环境中进行高效计算)。章节随后引入了“弹性架构”的概念,作为应对这些挑战的基础设计理念。 第二章:数据驱动的系统基石——深度学习与表征学习 本章将视线聚焦于驱动现代智能系统的核心技术——深度学习。我们不侧重于复杂的数学推导,而是着重于理解不同网络结构(如Transformer、GNNs)背后的设计意图和适用场景。 重点阐述了表征学习(Representation Learning)的重要性。优秀的系统构建者必须理解数据如何被编码和抽象。本章详细对比了词嵌入、图嵌入以及多模态数据融合中的表征技术,并探讨了如何通过自监督学习(Self-Supervised Learning)在缺乏大量标注数据的情况下构建鲁棒的内部模型。此外,还涉及模型压缩与蒸馏技术,这是将复杂模型部署到资源受限环境的关键。 第三章:分布式计算与云原生架构的实践 智能系统的扩展性天然要求强大的分布式支撑。本章深入探讨了构建大规模、高可用系统的工程实践。从分布式计算框架(如Spark、Flink)的底层调度机制,到消息队列(Kafka, RabbitMQ)在异步通信中的作用,我们力求提供清晰的架构蓝图。 核心内容放在云原生(Cloud Native)的设计范式上。详细解析了容器化(Docker)和编排技术(Kubernetes)如何简化了系统的部署、扩展和自愈能力。本章还引入了服务网格(Service Mesh)的概念,用于解决微服务架构中服务间通信、安全和观测性的复杂性。章节结尾部分,提供了关于一致性模型(CAP理论的实际应用)在分布式事务处理中的权衡策略。 第四章:系统可靠性、可观测性与DevOps流程 一个高效的智能系统不仅要“能跑”,更要“跑得稳健”。本章转入系统运维与可靠性工程(SRE)领域。 我们详细介绍了可观测性(Observability)的三大支柱:日志(Logging)、指标(Metrics)和追踪(Tracing)。提供了构建统一监控平台的实践指南,强调如何通过Tracing技术追踪复杂请求在微服务间的完整路径,从而快速定位性能瓶颈。 在可靠性方面,章节探讨了混沌工程(Chaos Engineering)的理念,即主动注入故障以验证系统的恢复能力。同时,也涵盖了AIOps的初步应用——如何利用机器学习模型来预测系统异常、优化资源分配,从而实现更主动的运维管理。构建自动化CI/CD流水线,确保模型迭代和基础设施变更的安全与快速,是本章的工程核心。 第五章:边缘智能与联邦学习的系统部署 随着数据隐私法规的日趋严格和低延迟需求的增加,系统构建的焦点正从集中式云端向边缘侧转移。本章探讨了边缘智能(Edge AI)的系统挑战。 内容包括:如何设计轻量级模型推理引擎、解决边缘设备的功耗与散热问题,以及如何设计高效的软硬件协同加速方案。 随后,本书重点介绍了联邦学习(Federated Learning)的系统架构。联邦学习在数据不出域的前提下实现模型训练,这对构建保护用户隐私的分布式系统至关重要。本章分析了联邦学习中的通信效率优化、拜占庭鲁棒性设计,以及如何在异构设备网络中协调训练过程,确保全局模型质量的提升。 第六章:面向未来的系统:安全性与隐私计算 在构建任何智能系统时,安全和隐私必须被内建而非事后添加。本章关注新兴的隐私计算技术在系统设计中的整合。 详细介绍了同态加密(Homomorphic Encryption)和安全多方计算(Secure Multi-Party Computation, MPC)的基本原理及其在特定应用场景(如安全联合风控、隐私数据聚合查询)中的系统集成方案。同时,也讨论了差分隐私(Differential Privacy)在数据发布和模型训练中的应用,以量化和控制数据泄露的风险。本章的最终目标是指导读者构建一个在功能强大之余,同时满足高标准合规性要求的下一代智能系统。 总结: 《科技前沿探索:智能时代的系统构建与优化》旨在提供一套完整的、面向工程实践的知识体系,帮助系统架构师、高级工程师和技术领导者驾驭当前最复杂的技术栈。本书强调的是系统思维——如何从宏观架构到微观实现,确保智能服务的稳健、高效与安全。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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这本《程序设计》的书,说实话,读起来就像是走进了一个错综复杂的迷宫,但幸好,作者在每一个转角都细心地留下了清晰的指引,虽然我不是科班出身,对很多底层逻辑一开始是懵懵懂懂的,但通过书里那些生动形象的比喻,比如把变量比作收纳箱,把函数比作流水线上的工人,那些原本抽象的概念一下子就变得具体可感了。特别是关于数据结构的章节,作者没有仅仅停留在枯燥的定义上,而是通过大量实际应用场景的案例,比如如何高效地组织图书馆的书籍信息,或者如何设计一个快速响应的在线聊天系统,让我真切地体会到了选择不同数据结构所带来的性能差异。我记得有一次为了解决一个排序问题,我在书上找到了好几种不同的算法实现,每种都有其适用范围和性能瓶颈,这种深度的剖析,远超出了我之前接触的那些“入门级”教材,它真正教我的不是“怎么写”,而是“为什么这么写会更好”。这本书的排版设计也值得称赞,代码块的字体和颜色搭配得当,阅读起来毫不费力,即便是长时间盯着屏幕,眼睛也不容易疲劳,这对于需要反复对照代码和文字的初学者来说,绝对是一个巨大的加分项。总而言之,它提供了一种构建稳固编程思维的框架,而非仅仅是技巧的堆砌。

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说句实在话,我之前尝试过好几本号称“零基础入门”的编程书,结果往往是前面几章讲得天花乱坠,一到核心算法或面向对象设计部分就戛然而止,留下一堆我看不懂的术语和晦涩难懂的流程图。《程序设计》这本书在这一点上做得极其出色,它仿佛是一个经验丰富的老前辈,耐心地带着你走过那些新手最容易绊倒的“沼泽地”。我尤其欣赏作者对“调试”(Debugging)艺术的阐述,这部分内容简直是我的救命稻草。书中详细介绍了如何利用调试工具设置断点、单步执行、观察内存变化,甚至还探讨了如何从错误信息中反向推导出逻辑错误的原因。这远比那种只教你“遇到错误就上网搜”的方法要来得高明和持久。当我终于能独立找出并修复一个困扰了我好几天的逻辑错误时,那种成就感是无与伦比的,而这一切的起点,都归功于书中对系统化排错方法的讲解。此外,书中对不同编程范式的对比分析也相当到位,它没有强行推崇某一种风格,而是客观地展示了过程式、面向对象和函数式编程的优劣势,这极大地拓宽了我的技术视野,让我明白编程的本质在于解决问题,而工具和方法只是实现目标的手段。

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这本书给我的感觉是,它提供了一个全景式的视角,让你在学习具体的编程语言语法之前,先对“程序设计”这个活动本身建立起一个宏观的理解框架。它并没有局限于介绍某一种特定的编程语言的API细节,而是更侧重于那些跨越语言边界的、关于逻辑构建和问题分解的思维模式。比如,书中关于“递归”的讲解,不同于那种机械地套用公式,而是从自然界的斐波那契数列到计算机处理文件系统的遍历过程,用多维度的方式去渗透递归思想的精髓,直到你真正理解了“自我调用”背后的优雅和效率。这种教学方法非常适合那些渴望深入理解事物本质的学习者。此外,书中对算法复杂度的分析,特别是大O表示法的应用,讲解得非常透彻,它不仅告诉你如何计算时间复杂度,更重要的是解释了为什么这种分析方法在资源受限的真实世界中具有指导意义。读完后,我发现自己看其他技术文档时的思路都变得更有条理了,不再是零散地接收信息,而是会自然而然地去分析其背后的设计意图和适用范围,这本书无疑是提升我整体技术素养的一块重要垫脚石。

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这本书的厚度让人望而生畏,起初我有点担心内容会过于陈旧或者过于学院派,毕竟编程领域日新月异。然而,翻开之后发现,它巧妙地平衡了经典理论与现代实践。虽然它涵盖了计算机科学最核心的一些基础知识,比如编译原理的简化概述、内存管理的基本概念,但作者很聪明地将这些理论融入到现代软件开发的环境中去解释。举个例子,在讨论异常处理时,作者不仅仅是讲解 `try-catch` 结构,而是结合了现代 Web 服务器高并发场景下,如何设计健壮的错误恢复机制,这让原本可能枯燥的理论知识瞬间变得鲜活起来,充满了现实的张力。我特别喜欢作者在穿插在正文中的那些“历史瞬间”或“设计哲学”的小插曲,它们像调味剂一样,让阅读过程充满了趣味性。比如,讲述某个经典算法的诞生背景,能让人体会到前辈们在资源极其有限的条件下所展现出的智慧。这种对知识深层人文的挖掘,使得这本书不仅仅是一本技术手册,更像是一部微型的计算机科学发展史侧写,让人在学习技能的同时,也能感受到这个领域的魅力和深度。

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坦白讲,市面上很多编程书籍最大的问题是“用力过猛”,要么堆砌大量生僻的术语,把读者当成未来的博士生来写;要么就是内容过于浅薄,三下五除二就讲完了基本语法,然后就没有然后了。但《程序设计》这本书,它的节奏感把握得恰到好处,就像一位高明的钢琴家在演奏复杂的乐章,知道哪里需要强音,哪里需要柔板。对于初学者来说,它循序渐进,每一章的知识点都建立在前一章的基础上,不会出现知识的“断层”。而对于有一定经验的人来说,它又能提供新的视角。我个人最大的收获是关于“代码可读性”和“软件工程基础”的那几章。书中非常强调“写给人看的代码比写给机器运行的代码更重要”的理念,并提供了大量关于命名规范、模块划分和注释艺术的实用建议。这些看似“软性”的技能,却是衡量一个工程师专业水准的关键指标,但往往在入门书籍中被忽略。这本书用强有力的论据说明了,清晰的代码能极大地降低维护成本和团队协作的摩擦,这份前瞻性的教导,价值千金。

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