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出版者:电子科技大学

作者:梅龙宝 编

出品人:

页数:423

译者:

出版时间:2007-8

价格:35.00元

装帧:

isbn号码:9787811145908

丛书系列:

图书标签:

• 信息技术
• 大学
• 计算机基础
• 编程入门
• 数据结构
• 算法
• 网络原理
• 数据库
• 操作系统
• 信息安全

科技前沿：数字时代的计算思维与实践 图书简介 在这个信息爆炸、技术迭代日新月异的时代，对计算思维的深刻理解和实际操作能力已不再是特定技术领域的专属技能，而是构筑现代素养的基石。本书《科技前沿：数字时代的计算思维与实践》旨在为读者提供一套全面、深入且极具实践指导意义的知识体系，帮助他们驾驭飞速发展的数字浪潮，成为积极的技术参与者而非被动的消费者。 本书的核心理念在于，计算思维不仅仅是编程，而是一种解决问题的通用方法论，它要求我们将复杂问题分解为可管理的步骤，识别模式，抽象概念，并通过算法和数据结构进行逻辑推理与高效实现。我们聚焦于如何将这种思维模式应用于跨学科领域，从科学研究到商业决策，再到日常生活中的效率提升。 第一部分：计算思维的基石——逻辑与抽象的艺术 本部分是理解一切计算活动的理论基础。我们首先探讨了人类逻辑推理与形式化思维的演变，追溯了布尔代数、数理逻辑在现代计算机科学中的奠基作用。这不是枯燥的理论堆砌，而是通过大量实例，展示了如何利用逻辑门、真值表和命题演算来清晰地界定和解决问题。 接着，我们深入剖析了抽象的力量。在软件工程和系统设计中，抽象是管理复杂性的关键。本书详细阐述了不同层次的抽象技术，包括数据抽象（如抽象数据类型ADT的构建）、控制抽象（函数的封装与模块化）以及面向对象编程（OOP）中的多态性与继承的本质。读者将学习如何识别问题中的关键实体，构建合适的模型，并屏蔽不必要的细节，从而专注于解决核心挑战。 此外，我们引入了算法设计的核心范式。本书系统地介绍了分治法、贪心算法、动态规划等经典范式，并针对每一种范式提供了详实的复杂度分析（大O表示法）。我们强调的不是记忆算法的实现细节，而是理解在特定问题场景下，为何选择特定的算法范式，以及如何评估其效率和可行性。 第二部分：数据世界的构建与管理 数据是数字时代的石油，但只有经过有效组织和处理的数据才能发挥价值。本部分全面涵盖了数据结构的选择、构建与优化。 我们从最基础的线性结构（数组、链表、栈、队列）入手，逐步过渡到非线性结构（树、图、堆）。对于树结构，本书不仅讲解了二叉搜索树（BST）的遍历与平衡化（如AVL树和红黑树的原理），还重点分析了B树及其在数据库索引中的核心地位。 在图论部分，我们侧重于实际应用，详细解析了最短路径算法（Dijkstra、Floyd-Warshall）、最小生成树算法（Prim、Krusell），以及网络流模型在资源分配和调度问题中的应用。理论与实践相结合，确保读者能够识别现实世界中的网络拓扑问题，并选择恰当的图算法进行求解。 数据库管理是数据处理的另一核心支柱。本书对关系型数据库（SQL）的原理进行了深入的探讨，从数据模型（范式理论）到查询优化（索引、连接操作），再到事务管理（ACID特性与并发控制）。同时，我们也对NoSQL数据库（如文档型、键值对型）的适用场景和技术优势进行了客观的比较分析。 第三部分：系统底层与运行机制 要高效地利用计算工具，必须理解其工作原理。本部分将读者的视野从应用层拉回到系统底层，揭示了计算机系统是如何一步步执行我们的指令的。 我们详细阐述了计算机体系结构的基础，包括指令集、CPU的工作周期、存储器层次结构（缓存的工作机制与局部性原理）。理解这些底层概念，有助于开发者编写出更具性能的软件。 操作系统部分是理解资源管理的重中之重。本书深入探讨了进程与线程的区别与管理、内存的虚拟化技术（分页与分段）、文件系统的设计原理，以及I/O系统的交互机制。通过对经典死锁检测与避免算法的分析，读者将掌握保障系统稳定运行的关键技术。 在网络通信方面，本书基于TCP/IP协议栈模型，逐层解析了数据如何在网络中传输。重点讲解了IP寻址、TCP的可靠传输机制（三次握手、拥塞控制）、HTTP协议的演进，以及TLS/SSL的安全机制。这些知识是构建现代分布式应用和服务不可或缺的背景。 第四部分：前沿技术与实践中的计算思维 计算思维的价值最终体现在解决现实世界的问题上。本部分将重点放在当前最具影响力的技术领域，展示如何将前述基础知识应用于创新实践。 人工智能与机器学习：本书不侧重于复杂的数学推导，而是侧重于理解机器学习的流程和模型选择的依据。我们解释了监督学习、无监督学习的基本概念，探讨了决策树、支持向量机（SVM）和基础神经网络的工作逻辑。更重要的是，我们强调了数据预处理、特征工程在模型性能中的决定性作用，这是计算思维在AI领域应用的集中体现。 云计算与分布式系统：随着计算资源的集中化和分布式化，理解云架构变得至关重要。本书探讨了虚拟化、容器化（如Docker的基本原理）技术，并深入分析了CAP定理在设计高可用、高一致性分布式系统时的权衡艺术。读者将了解如何设计出能够弹性伸缩、容错性强的服务。 软件工程与高效开发：计算思维也指导着我们如何高效地协作和交付高质量软件。本部分涵盖了敏捷开发方法论、版本控制系统（Git的深入使用与分支策略），以及测试驱动开发（TDD）的实践。我们强调的是工程的规范性和自动化，确保软件的生命周期管理是系统化和可维护的。 总结与展望 《科技前沿：数字时代的计算思维与实践》旨在为渴望在数字时代保持竞争力的学习者提供一个坚实的知识框架。它不仅教授“如何做”，更重要的是解释“为什么这样做”。通过对逻辑、数据、系统和前沿应用的全面覆盖，本书致力于培养读者批判性思考、系统分析和创新解决问题的综合能力。掌握了这些计算思维的底层逻辑，读者将能够迅速适应未来任何新兴技术的挑战，真正做到“学以致用，融会贯通”。

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我带着一个非常具体的问题来翻阅此书：如何在企业级应用中实现高可用性和数据一致性？我深知分布式系统面临的挑战是复杂的，需要理解诸如CAP定理、拜占庭容错这类高级概念。然而，这本书在涉及这些关键概念时，处理得过于“安全”和“概括化”。它花费了大量的篇幅去解释为什么我们需要操作系统，操作系统的内核是如何管理进程和内存的，这固然是计算机科学的基石，但对于我这个希望快速构建一个具备事务处理能力的微服务集群的工程师而言，这种自上而下的宏观叙事显得缺乏直接的指导意义。我需要的是具体的代码示例、具体的数据库选型考量（比如PostgreSQL与MongoDB在特定场景下的性能对比），以及故障转移的配置清单。这本书提供的更多是一种“你应该知道这些理论背景”，而不是“你应该这样做”。读完后，我感到知识体系得到了某种程度的巩固，但具体到“我明天上班该如何修改配置文件以解决当前宕机问题”时，它提供的帮助非常有限，更像是一位博学的导师在讲解学问的全貌，而不是一位经验丰富的架构师在传授实战秘籍。

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这本书的语言风格，我必须说，是极其学术化的，每一个句子都经过了精心的雕琢，力求准确无误，但这牺牲了阅读的流畅性和趣味性。我原本是想了解当前信息安全领域的热点，比如零信任架构的落地实践、钓鱼攻击的最新变种分析，或者如何利用机器学习模型来识别异常网络流量。这本书里确实有关于“信息保护”的章节，但内容聚焦于早期的加密算法原理，比如DES和RSA的数学基础，以及访问控制列表（ACL）的静态配置。这种论述方式，虽然保证了知识的经典性，却让读者感受不到当前网络安全威胁的紧迫性。对于一个经常需要参与安全评审和渗透测试的读者来说，这本书像是一本关于“如何制作锁”的指南，但丝毫没有提及“小偷现在都用什么工具”。我希望看到的是对最新的漏洞披露、最新的防御框架的深入剖析，而不是对早已被现代框架封装好的底层机制的详尽阐述。读完后，我感觉自己对“信息”这个概念有了更哲学的理解，但在应对现代网络攻击时，我的武器库并没有得到实质性的更新。

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这本书的排版和案例选择，暴露了它在与快速迭代的市场脱节方面的问题。我期待看到的是对敏捷开发方法论在软件工程中的具体应用，特别是如何将用户反馈快速融入到下一轮的迭代周期中，这对于我们开发面向用户的SaaS产品至关重要。然而，书中呈现的软件开发流程更像是经典的瀑布模型，强调详尽的前期需求分析和漫长的测试阶段。关于用户体验（UX）和用户界面（UI）的设计原则，书中也只是蜻蜓点水地提及，更多的是从人机交互的早期心理学角度进行探讨，而非现代设计工具（如Figma）的工作流程和设计系统（Design System）的构建。我尝试寻找关于API设计规范的现代化讨论，比如RESTful API的最佳实践或GraphQL的优势，但几乎找不到深入的篇幅。整本书读下来，它给我的感觉是构建了一座极其坚固、结构完美的知识“博物馆”，里面的展品都极其珍贵且富有历史意义，但你不能指望在这个博物馆里找到最新的智能手机或自动驾驶技术的原型。它完美地诠释了“信息技术”的字面意思，但与“前沿应用”的主流脉搏之间存在着明显的时差。

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这本书的阅读体验，坦率地说，有些像是在进行一场漫长而艰苦的拉力赛。我真正感兴趣的是如何利用云计算平台（比如AWS或Azure）进行成本优化和弹性伸缩的实战案例，毕竟在当前这个强调精益运营的时代，如何用更少的预算跑出更大的业务量是核心竞争力。这本书虽然也提到了网络的概念，但更多的是着墨于 OSI 七层模型的理论划分，以及 TCP/IP 协议栈的握手确认过程，这些内容在十年前可能非常前沿，但在现在这个应用层已经高度抽象化的今天，显得有些力不从心。我试着在其中寻找关于容器化技术（如Docker或Kubernetes）如何简化部署流程的章节，期待能学到一些最新的DevOps实践，但发现这部分内容非常浅尝辄止，远不如我从技术博客上随便搜索到的深度和广度。每次我以为要切入到更现代、更实用的技术领域时，笔锋又会立刻回调到计算机硬件的基本逻辑门操作上。这让我觉得，这本书仿佛是停在了某个特定的技术时间点上，对后续的快速迭代和技术栈演进捕捉得不够敏锐，更像是一份关于“计算如何诞生”的权威参考，而非“计算如何改变世界”的操作指南，对于追求效率和新潮技术的我来说，节奏感始终抓不住。

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这本书拿到手里，首先映入眼帘的是那种沉稳的封面设计，带着一丝学院派的严谨感，让人不禁对接下来的内容抱有很高的期待。我本来是想找一本关于现代社交媒体运营和用户增长策略的实战指南，毕竟现在哪个行业都离不开线上影响力建设。然而，当我翻开目录，却发现里面充斥着大量的底层架构原理、数据结构分析以及编程语言的基础语法讲解，这和我想象中那种轻快、立即可用的工具书路线大相径庭。阅读过程中，我花了很大篇幅去理解那些关于冯·诺依曼体系结构的描述，说实话，对我日常处理营销数据和优化用户体验流程的帮助微乎其微。我更希望看到的是如何利用最新的A/B测试工具进行精细化运营，或者深度剖析一下短视频平台的推荐算法黑箱。这本书更像是一本为计算机科学专业的本科新生准备的教材，内容详实到令人发指，但对于一个急需在职场上快速应用技术解决实际业务问题的读者来说，它提供的知识储备显得过于基础和理论化，缺乏直接的转换效率。那种期待能够马上应用到下一次活动策划中的“干货”几乎找不到踪影，更多的是对计算科学宏大图景的勾勒，这让我感觉在阅读一本“历史悠久”的学术经典，而不是一本面向未来的“操作手册”。

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