数据库与专家系统及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Bressan, Stephane; Kung, Josef; Wagner, Roland

出品人:

页数:959

译者:

出版时间:2006-12

价格:1039.60元

装帧:

isbn号码:9783540378716

丛书系列:

图书标签:

• 数据库
• 专家系统
• 人工智能
• 知识工程
• 数据挖掘
• 信息系统
• 应用开发
• 计算机科学
• 软件工程
• 知识库

现代信息技术前沿探索：分布式计算与人工智能的融合实践 内容简介 本书聚焦于当前信息技术领域最具活力和潜力的两个方向：大规模分布式计算架构与前沿人工智能（AI）技术的深度融合与实际应用。全书旨在为读者构建一个全面、深入且极具实践指导意义的知识体系，涵盖从底层硬件资源调度到上层复杂模型部署的全栈技术栈。 第一部分：高性能分布式计算基础与架构设计 本部分深入探讨构建现代数据密集型应用所需的分布式系统理论与工程实践。我们首先解析了分布式系统的核心挑战，如数据一致性、容错性与并发控制，重点介绍 Paxos 和 Raft 协议在实际系统中的实现细节与权衡取舍。 随后，本书详细阐述了主流的分布式计算框架。针对批处理，深入剖析 Apache Hadoop 生态系统（HDFS、MapReduce 2.0）的演进，并重点讲解 Apache Spark 的内存计算模型、DAG 执行引擎原理、以及 RDD、DataFrame/Dataset 的优化策略。对于流式计算，本书对 Apache Flink 的时间窗口机制、状态管理、容错恢复（Checkpoints 和 Savepoints）进行了详尽的阐述，并对比了 Kafka Streams 和 Spark Streaming 的适用场景。 架构设计层面，我们探讨了微服务架构在海量数据处理中的挑战与解决方案，包括服务发现、负载均衡的分布式算法、API 网关的设计原则，以及基于 Istio/Linkerd 等服务网格技术的流量治理实践。此外，对容器化技术（Docker/Kubernetes）在弹性伸缩和资源隔离方面的作用进行了详尽的分析，特别是 Kubernetes 如何调度和管理大规模 AI 计算任务。 第二部分：深度学习模型的工程化与优化 本部分是本书的工程核心，专注于将复杂的深度学习模型转化为高效、可部署的生产级系统。 我们从基础的深度学习框架开始，重点对比 TensorFlow 2.x (Eager Execution, `tf.function`) 和 PyTorch 的设计哲学。随后，章节深入到模型训练的优化技术，包括分布式训练策略（数据并行与模型并行，例如 AllReduce 操作的优化）、混合精度训练（AMP）的实现细节、梯度累积与梯度剪裁，以及如何利用 NVIDIA NCCL 等库实现高效的 GPU 间通信。 性能优化是本部分的重中之重。我们详细讲解了模型压缩技术，包括量化（Post-Training Quantization, QAT）、知识蒸馏和模型剪枝的原理与实施步骤。在推理加速方面，本书介绍了主流的推理引擎（如 NVIDIA TensorRT, OpenVINO）的工作流程，以及如何针对特定硬件（GPU, FPGA, ASIC）定制计算图，实现低延迟、高吞吐的在线服务。 第三部分：人工智能与分布式系统的交叉前沿 这一部分探讨了当今技术栈中最前沿的融合应用场景。 边缘智能（Edge AI）：我们分析了在资源受限环境中部署复杂模型的挑战，包括模型轻量化、联邦学习（Federated Learning）的通信效率优化、安全多方计算在数据隐私保护中的角色。本书还对比了主流的边缘部署框架，如 TensorFlow Lite 和 PyTorch Mobile。 大规模模型（LLMs）的部署与服务：鉴于当前大语言模型（LLMs）对计算资源的极端需求，本章专门探讨了如何利用分布式技术服务这些“巨无霸”模型。内容包括 KV Cache 的管理、PagedAttention 等高效内存管理技术、模型并行（如 Megatron-LM 的张量并行和流水线并行）在 GPU 集群上的具体划分策略，以及使用 vLLM、TGI 等高性能推理服务框架进行吞吐量最大化的工程技巧。 可信赖的 AI（Trustworthy AI）：随着 AI 系统的广泛应用，模型的公平性、可解释性（XAI）和鲁棒性变得至关重要。本书讨论了如何利用分布式系统进行对抗性攻击的模拟与防御，如何使用 Shapley 值、LIME 等方法在分布式环境中进行模型归因，并探讨了在生产环境中持续监控模型漂移（Model Drift）的 MLOps 流程。 第四部分：MLOps 与生产级系统运维 本书最后一部分聚焦于从实验到生产的完整生命周期管理。我们详细介绍了现代 MLOps 管道的构建，包括数据版本控制（DVC, Pachyderm）、特征存储（Feature Store）的设计与跨团队共享机制、自动化训练与评估（CI/CD for ML）。 对于系统运维，我们强调了可观测性在复杂分布式 AI 系统中的重要性。内容涵盖分布式日志聚合（ELK/Loki 栈）、分布式追踪（Jaeger/Zipkin）在诊断推理延迟瓶颈中的应用，以及 Prometheus/Grafana 在监控集群资源（GPU/CPU 利用率、网络I/O）和模型指标（精度、延迟、错误率）方面的最佳实践。本书提供了丰富的案例研究，展示了如何利用这些工具构建高可用、自愈合的 AI 服务平台。 总结 本书内容高度集中于高性能、可扩展的工程实践，致力于弥合分布式系统理论与尖端人工智能应用之间的鸿沟。它不仅仅是理论的罗列，更是面向工程实践者的系统化指导手册，旨在帮助读者驾驭现代数据中心和云计算环境下的复杂计算挑战。

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我不是技术科班出身，但对人工智能和数据分析一直很感兴趣。看到《数据库与专家系统及应用》这本书，觉得它名字听起来很“硬核”，但又隐隐透露着解决实际问题的能力。我希望它在讲解技术原理的时候，能够辅以大量的实际应用案例，让我能明白这些技术究竟能用来做什么，能解决什么样的问题。比如，在哪些行业，专家系统已经被成功应用，带来了哪些效益？数据库又是如何支撑这些应用的？书中会不会介绍一些常见的专家系统构建工具或者开发框架？我更关注的是，这本书能否帮助我建立起一种“用技术解决问题”的思维模式，而不是仅仅停留在理论的层面。我希望能从中学习到如何分析一个现实问题，然后思考是否可以用数据库和专家系统来构建一个解决方案。哪怕它只是提供了一些基础的思路和方法，对我来说就已经很有价值了。

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这本书封面挺朴实的，封面上“数据库”、“专家系统”这些词汇我就觉得挺有意思的，因为我平时工作中经常接触到数据，但对于如何更智能地利用这些数据，还有很多探索的空间。这本书的标题让我联想到很多关于数据挖掘、知识图谱之类的概念，我期待它能深入浅出地讲解如何从海量的数据中提炼出有价值的信息，并且通过构建专家系统来模拟人类的决策过程，解决一些复杂的问题。我一直觉得，如果能让计算机像专家一样思考，那将是多么强大的能力。而且，现在人工智能发展这么快，感觉这本书的内容应该能跟得上时代的步伐，甚至可能提供一些前沿的思考。我尤其好奇的是，书中会不会介绍一些具体的案例，比如在医疗、金融或者制造业领域，是如何应用数据库和专家系统的，这样我能更直观地理解这些技术的重要性，以及它们是如何落地生根，发挥实际作用的。如果书中还能有一些关于系统设计和实现的建议，那就更好了，毕竟理论结合实践才能真正掌握一门技术。

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这本《数据库与专家系统及应用》，听名字就感觉内容量会很大，横跨了两个非常重要的计算机科学领域。我主要关注的是“数据库”部分，因为我觉得一个好的数据库是任何信息系统得以建立的基础。我希望这本书能从最基础的概念讲起，比如数据模型、数据库设计原则、SQL语言等等，并且能深入到一些高级的主题，比如事务管理、并发控制、分布式数据库，甚至是一些 NoSQL 数据库的介绍。我特别希望它能在数据库的性能优化和安全性方面提供一些实用的技巧和方法，因为在实际项目中，这些往往是制约系统稳定运行的关键因素。而当它与“专家系统”结合时，我很好奇这种结合会带来什么样的可能性。比如，能否利用数据库存储专家系统的知识库，或者通过数据库来管理专家系统的运行日志和推理过程？这种跨领域的结合，可能会产生一些我意想不到的创新应用。

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我一直对那种能够“思考”的机器很着迷，所以“专家系统”这个词立刻抓住了我的眼球。我知道专家系统需要将专家的知识编码到计算机中，然后通过某种推理机制来做出判断。这本书如果能详细解释这个过程，那对我来说将是极大的帮助。我期待它能深入探讨知识表示的方法，比如规则、框架、语义网络等等，以及不同知识表示方法的优缺点。另外，推理机制也是我很感兴趣的部分，是基于逻辑推理、概率推理还是其他类型的推理？书中会不会介绍一些经典的推理算法，并对它们的效率和适用性进行分析？我很想知道，如何才能有效地从人类专家那里提取知识，这其中一定有很多挑战和技巧。如果书中能提供一些关于知识工程的经验和建议，或者分享一些构建专家系统的最佳实践，那将是非常宝贵的。我希望能从中学习到如何构建一个能够处理不确定性信息、并给出合理建议的智能系统。

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坦白说，当我翻开这本书的时候，并没有抱太大的期望，因为“数据库”和“专家系统”对我来说，听起来都有点偏理论化，而且感觉跟我的日常工作离得有点远。但越看越觉得，这本书似乎是在尝试连接一些我原本以为是割裂的概念。我特别关注的是它在“应用”这个词上的阐述，这让我觉得它不只是在讲技术本身，更是在探讨如何将这些技术转化为实际的生产力。我很好奇，它会从哪些角度来阐述“应用”呢？是介绍一些行业解决方案，还是更侧重于通用性的方法论？我猜想，它可能会从问题的定义、数据的收集与预处理、规则的构建、推理引擎的设计，到最终系统的部署与维护，一步步地带领读者进入这个领域。我希望它能提供一些启发性的思维方式，让我能用一种新的视角去看待我遇到的问题，也许我能从中找到一些自动化、智能化解决的思路。而且，如果书中能包含一些图表或者流程图，那就太棒了，我这种视觉型学习者，看到清晰的图示，会更容易理解复杂的技术架构和工作原理。

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