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价格:35.00元

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isbn号码:9787505341395

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• TCP/IP
• 网络管理
• 网络协议
• 网络技术
• 计算机网络
• 网络运维
• 网络安全
• 故障排除
• 网络规划
• 系统管理

书籍名称：深入理解量子计算与人工智能的融合 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入的视角，探讨量子计算技术如何与人工智能（AI）领域进行深度融合，以及这种融合在未来计算范式中将扮演的关键角色。我们不会触及任何关于网络协议、系统管理或传统TCP/IP架构的内容。相反，本书的核心聚焦于构建下一代智能系统的理论基础、算法创新和实际应用前景。 第一部分：量子计算基础与计算范式转换 本书的开篇部分，我们将奠定坚实的量子力学与量子信息科学基础，这不是为了构建网络设备，而是为了理解量子比特（Qubit）的特性及其对信息处理的颠覆性影响。 第一章：从经典比特到量子比特 本章详细阐述了经典计算模型（基于图灵机理论）的局限性，并引入了量子力学的基本原理——叠加态（Superposition）和量子纠缠（Entanglement）。我们将深入分析量子比特的数学描述，包括布洛赫球表示法，以及量子门（如Hadamard门、CNOT门）如何实现基础的量子逻辑操作。重点在于理解这些操作如何构建出比经典逻辑门强大得多的计算能力，为后续的算法讨论做好铺垫。 第二章：量子电路设计与误差抑制 本章侧重于量子算法的实现结构。我们探讨了量子电路的设计原则，包括如何使用基础量子门搭建复杂的逻辑线路，并着重分析了量子退火（Quantum Annealing）与通用量子计算（Gate-based Quantum Computing）的架构差异。鉴于当前NISQ（Noisy Intermediate-Scale Quantum）时代的现实，我们用大量篇幅讨论了量子误差修正码（Quantum Error Correction Codes）的基本概念，如表面码（Surface Codes），以应对退相干问题，确保计算的可靠性。 第三部分：人工智能的量子加速 本部分是本书的核心，探讨量子计算如何直接增强和革新当前主流的AI技术，特别是机器学习和深度学习领域。 第三章：量子线性代数与数据表示 现代机器学习严重依赖高效的线性代数运算。本章分析了如何利用量子算法，例如HHL（Harrow, Hassidim, Lloyd）算法，来指数级加速大规模线性方程组的求解，这对于处理高维数据至关重要。我们详细讨论了量子随机近似优化算法（QSVD）和量子主成分分析（QPCA）如何在高维特征空间中进行数据降维和特征提取，远超经典PCA的能力。 第四章：量子机器学习算法（QML） 本章系统梳理了当前研究前沿的量子机器学习算法。首先介绍变分量子本征求解器（VQE）的思想，并将其扩展到变分量子分类器（VQC）的设计。接着，我们深入研究量子支持向量机（QSVM）和量子核方法，探讨它们在高斯核和多项式核函数上的量子优势。重点分析了量子神经网络（QNN）的架构，包括量子神经元的定义和权重更新机制，强调它们在处理非线性边界和复杂模式识别中的潜力。 第五章：深度学习的量子优化与生成模型 本章聚焦于如何利用量子计算来克服经典深度学习中的主要瓶颈。我们将探讨量子优化技术，如量子近似优化算法（QAOA），如何应用于优化深度神经网络的损失函数，以避免陷入局部最优。此外，我们还详细解析了量子生成对抗网络（QGANs）的结构，包括量子判别器和量子生成器的设计，及其在合成复杂数据分布和提高生成质量方面的突破。 第三部分：前沿应用与未来挑战 本书的最后部分将目光投向量子AI的实际落地场景，并审视其在产业化过程中面临的深层挑战。 第六章：量子化学模拟与材料科学 AI在加速新材料发现中扮演重要角色。本章展示了如何利用量子计算，特别是基于VQE的方法，精确模拟分子和固体的电子结构。我们探讨了如何将这些高精度模拟结果反馈给AI模型，以预测新材料的催化活性、超导特性或药效，这完全脱离了传统网络管理范畴。 第七章：金融建模与风险分析的量子增强 在金融领域，复杂的蒙特卡洛模拟是定价和风险管理的基础。本章介绍了量子振幅估计（QAE）算法如何实现对金融衍生品定价的二次加速。我们还探讨了量子机器学习在识别复杂市场结构中的应用，包括高频交易策略的优化和信用风险的更精细化建模，强调了对实时数据流处理的优化，而非网络层面的传输效率。 第八章：伦理、可解释性与量子霸权展望 最后，本书探讨了量子AI发展中必须正视的长期问题。我们分析了量子模型固有的“黑箱”问题，并介绍了可解释的量子学习方法（XQL）。同时，本书对未来几年内可能出现的量子霸权（Quantum Supremacy）在AI领域的具体体现进行了审慎的展望，并讨论了构建通用量子AI系统的长期工程挑战，这些挑战集中在硬件、软件栈和算法本身的健壮性上。 总结 本书致力于构建一个清晰的知识桥梁，连接量子物理的前沿理论与人工智能的实用工具箱。读者将获得关于如何利用量子并行性和干涉效应来解决传统计算无法企及的复杂AI问题的深刻理解，专注于信息处理的根本性变革，而非底层网络基础设施的管理与维护。

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说实话，这本书的厚度一开始确实让我有些望而却步，但一旦沉浸其中，时间仿佛就停止了流动。它最出彩的地方在于，它构建了一个完整的知识体系，而非零散的知识点集合。从 OSI 七层模型这个基石开始，到具体的链路层冲突解决机制，再到复杂的 BGP 路径选择算法，每一步都过渡得非常自然，形成了一个严密的逻辑闭环。我特别欣赏其中关于运维工具链集成的部分，它没有推荐任何特定厂商的产品，而是讨论了构建一个通用、可扩展的监控和告警平台的通用架构原则。这本书的用词非常精准，几乎找不到一个可以替代的词语，每一个技术术语的引用都恰到好处。它给予读者的，是一种对整个网络生态系统宏观的掌控感，让人在面对任何新的网络技术挑战时，都能迅速找到参照系和切入点。

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这本书对于我这样一个偏向于应用层开发的工程师来说，提供了一个至关重要的“底层视角”。过去，每当我的程序出现奇怪的网络延迟或连接中断时，我总是习惯性地归咎于代码本身，对网络基础设施的复杂性了解不足。这本书彻底改变了我的思维定式。它深入浅出地讲解了数据包如何在复杂的路由协议间穿梭，以及不同层次的安全策略是如何协同工作的。最让我印象深刻的是它对安全审计和合规性章节的处理，它不仅仅是罗列了防火墙的规则，而是探讨了在微服务架构下，如何建立一个弹性、自适应的安全边界。文字的节奏感把握得非常好，时而像慢板小提琴那样细腻地剖析细节，时而又像激昂的鼓点一样，直击核心的网络设计哲学。它没有为了迎合大众而牺牲深度，这一点非常值得称赞。

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这本书的封面设计简洁大气，那种深邃的蓝色调一下子就抓住了我的眼球，让人联想到广袤的数字海洋和复杂的网络架构。我本来对网络管理这块知识就有点敬而远之，总觉得那是技术大牛才能触及的领域，但翻开这本书，我才发现原来技术可以被如此生动有趣地描绘出来。它并没有一开始就堆砌那些令人头晕的协议栈和端口号，反而像一位经验丰富的导师，从最基础的网络模型开始，循循善诱地引导我进入这个精彩的世界。特别是关于故障排查的那几个章节，作者运用了大量的真实案例分析，每一个步骤都剖析得丝丝入扣，让我仿佛置身于紧张的机房现场，亲手去诊断那些错综复杂的网络问题。读完这些部分，我感觉自己不仅仅是学到了理论知识，更是获得了一套解决实际问题的“武功秘籍”。这本书的排版布局也非常人性化，大量的图表和流程图，把原本抽象难懂的概念具象化了，极大地降低了学习门槛，对于初学者来说，无疑是一剂强心针。

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老实说，我是在一个非常偶然的机会下接触到这本关于网络管理的著作的，当时我正苦于手头的资料对现代云计算环境下的网络动态调整缺乏深入探讨。这本书的价值在于它并没有停留在传统的、静态的网络配置层面。它的视野非常开阔，大胆地将 SDN（软件定义网络）和 NFV（网络功能虚拟化）的前沿概念融入到整体的管理框架中。我尤其欣赏其中关于自动化运维的章节，作者没有停留在“应该自动化”的口号上，而是提供了一套切实可行的脚本示例和工具选型思路。阅读过程中，我不断地被书中的某些创新观点所震撼——比如如何利用机器学习模型来预测网络瓶颈，这完全超出了我对传统网络书籍的预期。行文风格上，它带着一种学者特有的严谨，但又不失工程师的务实，语言精炼，信息密度极高，阅读起来需要全神贯注，但每一次思考后的豁然开朗都带来了巨大的成就感。

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我不得不承认，我一开始对这本书抱有相当大的怀疑态度，因为市面上涉及网络技术的书籍实在太多，很多都只是对 RFC 文档的简单复述和堆砌。然而，这本书的叙述方式简直就像是一场精彩的辩论赛，它总能在提出一个技术点时，立刻给出至少两种主流的实现路径及其优劣对比。例如，在讨论 QoS 策略时，它详尽对比了基于类别的标记和基于流的整形之间的差异，并配上了清晰的性能曲线图。这本书的语言风格非常具有个人特色，带着一种老派技术专家的沉稳和幽默感，时不时出现的类比，比如将网络拥塞比作城市交通高峰期的堵塞，瞬间就能打消读者的畏难情绪。它更像是一本“思想指南”，而不仅仅是一本“操作手册”，引导读者去思考“为什么”而不是仅仅学习“怎么做”。

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