知识库系统原理/计算机应用技术前沿丛书

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出版者:浙江大学出版社
作者:孔繁胜编
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:1900-01-01
价格:30.00元
装帧:平装
isbn号码:9787308021630
丛书系列:
图书标签:
  • 知识库
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  • 计算机应用
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具体描述

跨越边界:软件工程与人工智能的深度融合 图书简介 本书聚焦于当前信息技术领域最前沿的两个核心驱动力:成熟的软件工程实践与迅猛发展的人工智能技术。我们旨在提供一本全面、深入且具有前瞻性的指南,帮助技术专业人士、架构师、高级开发人员以及对未来软件形态抱有好奇心的研究人员,理解如何将严谨的工程学方法论应用于构建复杂、可靠、可维护且高度智能化的系统。 本书的理论基础建立在现代软件生命周期管理的坚实框架之上,但其视野超越了传统软件的范畴,直指由机器学习模型、深度神经网络和大规模数据处理所驱动的新一代应用系统。 第一部分:现代软件工程的演进与基石 本部分首先回顾了过去数十年软件工程领域的重要里程碑,强调了敏捷、DevOps、微服务架构和领域驱动设计(DDD)等范式的核心价值。我们深入剖析了构建可扩展、高可用性系统的基础设施要求,包括容器化技术(如Docker与Kubernetes)在自动化部署和弹性伸缩中的关键作用。 1.1 敏捷与持续交付的再审视: 探讨在AI驱动的快速迭代环境中,如何调整Scrum、Kanban等方法以适应数据科学家与软件工程师的协作模式。重点分析了“最小可行产品”(MVP)在涉及复杂模型训练和部署时的具体含义。 1.2 服务化架构的深度解析: 详细讨论了微服务与无服务器(Serverless)架构如何支撑需要处理海量实时数据和复杂推理任务的后端服务。探讨服务间通信的优化策略,尤其是在引入异步消息队列和事件驱动架构以适应模型预测结果分发时的挑战与解决方案。 1.3 质量保证与可观测性: 超越传统的单元测试和集成测试,本书强调了面向数据质量和模型漂移(Model Drift)的测试策略。深入讲解了分布式追踪、日志聚合和性能监控在诊断跨越多个服务和机器学习管道的复杂故障中的必要性。 第二部分:人工智能驱动的系统设计范式 本部分是本书的核心,聚焦于如何将AI能力内嵌到软件系统的核心逻辑中,而非仅仅作为独立的应用模块存在。我们引入了“机器学习运营”(MLOps)的概念,并将其置于更宏大的软件工程体系中进行考量。 2.1 MLOps:从实验到生产的桥梁: 系统化地介绍了MLOps的完整生命周期,包括数据版本控制、特征存储(Feature Stores)、模型训练管道自动化、自动模型注册与部署流程。探讨了如何利用CI/CD工具链管理AI资产,确保可重复性和可审计性。 2.2 模型部署模式的权衡: 对比分析了批处理推理、实时API服务、边缘计算部署(Edge AI)等不同模式的优劣。重点讨论了如何设计低延迟、高吞吐量的推理服务,包括模型量化、剪枝(Pruning)和使用特定硬件加速器(如GPU/TPU)的工程实践。 2.3 数据驱动的设计思维: 阐述了软件系统设计不再仅仅关注业务规则,更需要关注数据流和数据治理。讲解了如何构建健壮的数据摄取管道(Ingestion Pipelines),确保训练和推理时使用的数据一致性与新鲜度。 第三部分:智能系统的可靠性、安全性和伦理挑战 随着系统智能程度的提高,传统的可靠性工程面临新的维度挑战。本部分着重探讨如何构建“可信赖的智能系统”(Trustworthy AI Systems)。 3.1 模型可解释性(XAI)的工程化: 讨论了LIME、SHAP等可解释性工具的应用,并强调了将解释性结果作为系统诊断和审计环节的关键输出。如何设计用户界面和API来有效传达模型的决策依据,这对金融、医疗等高风险领域至关重要。 3.2 鲁棒性与对抗性防御: 深入分析了机器学习模型容易受到对抗性攻击的弱点。介绍了防御性编程技术,如输入清洗、模型扰动检测,以及构建具有内置安全冗余的智能组件的策略。 3.3 自动化决策的伦理与合规: 探讨了偏见(Bias)在数据和模型中的传播。从软件架构层面设计缓解偏见和确保公平性的机制,并讨论了如何满足日益严格的数据隐私法规(如GDPR)对自动化决策过程的可追溯性要求。 第四部分:面向未来的前沿技术整合 本部分展望了软件工程与新兴AI技术的交汇点,包括对下一代计算范式的探索。 4.1 大模型(LLM)的应用架构: 详细剖析了如何将大型语言模型集成到企业级应用中,包括提示工程(Prompt Engineering)的自动化管理、利用检索增强生成(RAG)架构扩展知识边界,以及管理模型调用成本和延迟的工程优化。 4.2 强化学习与决策系统: 探讨了强化学习在需要连续、动态决策场景(如资源调度、自动化控制)中的应用,并分析了如何将其结果安全地耦合到传统软件工作流中,避免失控行为。 4.3 分布式账本技术与智能合约: 简要探讨了区块链技术在数据溯源、模型验证和去中心化AI应用中的潜在融合,为构建高度自治和可信的智能体提供基础设施视角。 本书特色 本书不仅提供了深入的理论探讨,更融合了大量的实践案例和架构蓝图。通过对这些前沿领域的系统化梳理,读者将获得驾驭复杂、智能系统的工程能力,能够从宏观架构层面规划下一代软件产品,确保其在效率、可靠性、可维护性和伦理性方面达到行业最高标准。它不仅是一本技术手册,更是一份指导未来软件系统构建的战略蓝图。

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读后感

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用户评价

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这本书的封面设计相当简洁大气,没有那种花哨的插图,只有书名和丛书的名称,这让我一开始就觉得它走的是比较务实的路线,没有过多的营销噱头。拿到手里,纸张的触感也挺好,不是那种特别薄容易透的,印刷也清晰,装订牢固,翻阅起来很有质感,这在如今电子书泛滥的时代,一本用心制作的实体书总能带来别样的阅读体验。书的整体版式设计也比较舒适,字体大小适中,行间距也恰到好处,不会让眼睛长时间阅读感到疲劳。我特别留意到它的排版,章节之间的过渡自然,段落的划分也清晰明了,这对于理解复杂的技术概念非常有帮助。有时候,一本好书不仅在于内容,也在于它呈现内容的方式,而这本书在这方面做得非常出色,让我从拿到书的那一刻起,就对它产生了浓厚的兴趣和期待。我希望它能为我打开一个全新的知识领域,或者加深我对某个已有领域的理解。

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我必须强调的是,这本书在案例的选取上非常具有代表性。作者并非泛泛而谈,而是选取了当前计算机应用技术领域中一些最具代表性和前沿性的实际应用场景,比如智慧城市、智能医疗、自动驾驶等,来阐述知识库系统的构建和应用。通过这些具体的案例,我不仅能够直观地理解理论知识在实际中的应用,更能感受到这些技术对我们社会发展产生的深远影响。例如,在关于医疗知识库的章节,作者详细分析了如何通过构建大规模的医学知识图谱,来辅助医生进行疾病诊断和治疗方案推荐,并引用了实际的科研成果作为佐证。这种“理论联系实际”的写作手法,让原本抽象的技术概念变得鲜活起来。

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这本书的作者在写作风格上,给我留下了非常深刻的印象。他/她并没有采用那种枯燥乏味的教科书式的叙述方式,而是用一种非常生动、甚至有些引人入胜的语言来阐述复杂的概念。我能感受到作者在文字背后付出的努力,他/她似乎一直在试图站在读者的角度去思考,用最容易理解的方式去解释那些看似高深莫测的技术原理。例如,在某个关于数据存储的章节,作者没有一开始就抛出一堆专业术语,而是先用一个形象的比喻来描绘数据的流动和组织,然后才逐渐引入相关的技术细节。这种“循序渐进”的学习路径,让我这个非科班出身的读者也能感到游刃有余。而且,作者的逻辑思维非常清晰,每一句话、每一个论点都建立在前一个基础之上,层层递进,让人在阅读的过程中不容易迷失方向。我甚至觉得,阅读这本书的过程,本身就是一次很好的逻辑训练。

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这本书最让我欣赏的一点是,它并没有回避技术发展过程中存在的争议和挑战。在讨论某个新兴技术或某个解决方案时,作者并没有一味地赞美,而是会客观地分析其优缺点,指出其局限性,并探讨未来可能的发展方向。这种“批判性思维”的引入,让我不仅学到了知识,更学会了如何从不同的角度去审视技术,不被表面的光鲜所迷惑。例如,在讨论某个数据挖掘算法时,作者不仅详细介绍了它的优点,还指出了其可能存在的隐私泄露风险和算法偏差问题,并给出了相应的规避建议。

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这本书的图表运用也非常巧妙,可以说是“化繁为简”的典范。对于一些难以用文字清晰表述的技术流程、数据结构或者系统架构,作者都辅以精心设计的图表。这些图表不是简单的示意图,而是逻辑严谨、信息量丰富的可视化表达。我特别喜欢书中关于数据库索引的那个流程图,清晰地展示了索引的查找过程,让我瞬间就理解了那些复杂的术语。而且,这些图表的风格高度统一,整体风格与书的封面和内文排版保持一致,不会显得突兀。我觉得,好的图表不仅能够辅助理解,更是一种提升阅读体验的艺术。

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这本书的语言表达,我只能用“精准而富有洞察力”来形容。作者在阐述技术原理时,用词严谨,没有丝毫的含糊不清。每一个术语的定义都非常到位,并且在后续的章节中保持了一致性。同时,作者又能够以一种非常通俗易懂的方式来解释这些专业术语,甚至会用一些生活化的比喻来帮助读者理解。我印象最深的是,在解释某个复杂的网络协议时,作者将其比作现实生活中的“邮递员”,负责信息的传递和路由。这种“化抽象为具体”的表达方式,极大地降低了阅读的门槛。

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让我尤其惊喜的是,这本书的理论深度和实践指导性达到了一个非常好的平衡点。在很多技术书籍中,要么是过于理论化,读起来像是在啃“天书”,要么就是过于偏重实践,缺乏对底层原理的深入剖析。但这本书似乎找到了一个完美的切入点,它既有对“为什么”的深入探讨,解释了某个技术背后的设计思想和演进历程,又提供了“怎么做”的指导,通过丰富的案例和代码示例,让我们能够将理论知识转化为实际操作。我尤其喜欢书中关于某个算法的讲解,它不仅解释了算法的实现细节,还分析了不同场景下该算法的优劣势,以及如何进行性能优化。这种“知其然,更知其所以然”的讲解方式,对于我这种既想理解技术本质,又希望能够快速上手应用的人来说,简直是福音。

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这本书的参考文献和延伸阅读部分也做得非常用心。我注意到作者列出了大量的专业文献、学术论文和相关的技术博客,这表明作者在写作过程中进行了非常充分的调研,并且对相关领域有着扎实的掌握。更重要的是,这些参考文献并没有沦为形式,而是真正地为读者提供了进一步深入学习的路径。在我阅读过程中,遇到某个特别感兴趣的点,或者觉得某个概念还可以更深入地了解时,我总能在后面的参考文献中找到相关的指引,这就像是有一个经验丰富的向导,在引领我在知识的海洋中探索。这种“授人以鱼不如授人以渔”的做法,对于培养读者的自主学习能力非常有帮助。

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这本书的结构设计,可以说是“逻辑严谨,层层深入”。它并不是简单地将知识点堆砌在一起,而是遵循着一条清晰的逻辑主线,从基础概念到核心原理,再到高级应用,一步一步地引导读者深入探索。每个章节都像是一个独立的模块,但又紧密相连,共同构建起一个完整的知识体系。我发现,当我遇到某个难点时,往前翻几页或者往后看一章,往往就能找到相关的解释或者铺垫,这使得阅读过程非常连贯,不容易产生“断层感”。

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在阅读过程中,我总有一种“与智者对话”的感觉。作者的观点独到,见解深刻,常常能触及问题的本质。他/她不仅在传授知识,更在启发思考。在某些章节,我甚至会停下来,反复咀嚼作者提出的观点,思考它背后的逻辑和意义。这种“启发式”的阅读体验,远比单纯地记忆知识点要珍贵得多。我感觉自己不仅仅是在学习一个技术领域,更是在接受一种思维方式的熏陶,这对于我未来的学习和工作都将产生积极的影响。

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