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出版者:浙江大学

作者:陈贵平

出品人:

页数:383

译者:

出版时间:2007-8

价格:35.00元

装帧:

isbn号码:9787308055017

丛书系列:

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好的，这里有一份关于一本名为《大学计算机基础》之外的图书的详细简介。这份简介旨在介绍一本内容涵盖了计算机科学高级主题，与基础入门知识形成对比的教材。 --- 图书名称：《高级计算范式与前沿技术：从理论到实践的深度探索》 作者：[作者姓名/团队名称] 出版社：[出版社名称] 出版年份：[年份] --- 图书简介 《高级计算范式与前沿技术：从理论到实践的深度探索》并非一本关于计算机基础知识的入门教材。相反，它面向已经掌握了基本编程逻辑、数据结构与操作系统原理的读者，旨在引领他们深入探究当代计算科学的核心理论框架、新兴范式以及支撑未来技术发展的关键前沿领域。本书将基础知识视为必要的预备条件，而将重点聚焦于那些推动行业创新、对解决复杂工程问题至关重要的高级主题。 本书的结构设计旨在构建一个从抽象理论到具体实现的完整知识体系。全书共分为六个主要部分，每一部分都代表了计算科学中的一个重要研究或应用方向。 第一部分：计算理论的深化与拓展 本部分将超越经典的图灵机模型和可计算性理论基础，深入探讨现代计算复杂性理论的细微差别。我们将详细分析P/NP问题的最新研究进展，介绍交互式证明系统、随机化计算复杂性，以及量子计算的理论模型（如量子图灵机和量子纠缠的基础）。 核心章节将包括： 1. 复杂性类的精细划分： 探讨如$P^{NP}$、$PSPACE$等复杂类之间的关系，以及电路复杂性在处理大规模问题中的应用。 2. 不可证明性与不可判定性： 深入研究Rice定理的推广，以及一阶逻辑与高阶逻辑在形式化验证中的局限性与潜力。 3. 算法博弈论（Algorithmic Game Theory）： 分析在多智能体系统中，如何将博弈论与计算效率相结合，探讨纳什均衡的计算难度。 第二部分：高性能计算与并行架构 本部分将计算机体系结构的学习提升到大规模、高并发的层次，着重于如何设计和优化在多核、众核乃至异构计算环境（如GPU、FPGA）中运行的复杂算法。 重点内容包括： 1. 现代并行编程模型： 详细对比OpenMP、MPI、CUDA C++以及新兴的OpenCL/SYCL框架。不仅介绍API的使用，更侧重于内存一致性模型、缓存一致性协议在高性能计算中的影响。 2. 大规模并行算法设计： 深入剖析MapReduce/Spark等大数据处理框架背后的分布式算法设计，包括数据分区策略、容错机制的实现原理。 3. 异构计算优化： 针对GPU架构的线程束调度、内存访问模式（如合并访问）进行细致的性能调优案例分析，展示如何实现计算密集型任务的加速。 第三部分：高级操作系统与分布式系统理论 本部分将超越单机操作系统的基本概念，专注于现代云计算和大规模数据中心对系统软件提出的挑战。 核心章节聚焦于： 1. 虚拟化与容器化深度解析： 探讨Hypervisor（I/O虚拟化、内存虚拟化）的工作原理，以及Linux内核命名空间（Namespaces）和控制组（cgroups）在容器技术（如Docker/Kubernetes）中的底层实现机制。 2. 一致性与共识算法： 对Paxos、Raft等经典共识算法的数学证明和实际工程实现进行剖析，并比较它们在不同网络模型下的性能表现。 3. 分布式事务与数据一致性模型： 深入研究CAP定理的实际权衡，对比最终一致性、会话一致性等复杂模型，并介绍两阶段提交（2PC）和三阶段提交（3PC）的局限性。 第四部分：人工智能的高级模型与推理 本书将机器学习部分聚焦于深度学习的理论基础、高级网络结构以及可解释性（XAI）的研究。 主要涵盖： 1. 深度学习优化器与正则化： 不仅是学习Adam或SGD，更深入探讨动量机制的数学推导、自适应学习率的收敛性分析，以及批归一化（Batch Normalization）的深层原因。 2. 生成模型与表示学习： 全面解析变分自编码器（VAE）的潜在空间结构和生成对抗网络（GAN）的纳什均衡点寻找策略，并介绍最新的Diffusion Models的基础数学框架。 3. 可解释性与因果推理： 介绍LIME、SHAP值等模型的计算方法，并探讨如何从单纯的相关性推理迈向因果推断在决策系统中的应用。 第五部分：网络安全与密码学的现代应用 本部分不再局限于基础的网络协议（如TCP/IP），而是关注信息安全领域的最新威胁模型和前沿防御技术。 重点内容包括： 1. 后量子密码学（PQC）： 介绍格密码、哈希函数签名等抵抗量子计算机攻击的数学基础，分析Lattice-based Cryptography的挑战。 2. 零知识证明（Zero-Knowledge Proofs）： 深入探讨zk-SNARKs和zk-STARKs的技术细节，包括椭圆曲线配对（Pairing）的应用以及如何构造简洁的证明。 3. 软件漏洞分析与利用： 详细分析现代操作系统中堆栈溢出、UAF（Use-After-Free）等复杂漏洞的利用链构造，以及SAFESEH、ASLR等缓解措施的绕过技术。 第六部分：前沿交叉领域：量子计算与生物信息学 本部分探索计算机科学与其他尖端学科的交叉点，展示计算思维在解决非传统问题中的威力。 内容包括： 1. 量子计算算法的实践： 深入解析Shor算法和Grover算法的电路级实现逻辑，介绍使用Qiskit/Cirq等框架进行量子电路模拟与优化。 2. 结构生物信息学中的计算挑战： 探讨蛋白质折叠问题的计算复杂性，以及AlphaFold等基于深度学习的结构预测模型所采用的几何约束和注意力机制。 3. 符号计算与形式化方法： 介绍如何使用Coq或Isabelle/HOL等定理证明助手，对复杂的软件系统或数学命题进行严格的数学验证。 目标读者 本书是为计算机科学、软件工程、电子工程等专业的高年级本科生、研究生，以及寻求技术深度提升的资深软件工程师和研究人员量身定制的。读者需要具备扎实的离散数学、数据结构、算法基础以及至少一门现代编程语言（如C++或Python）的熟练运用能力。 本书特色 理论与实践的平衡： 每章都包含严格的数学推导和相应的工程实现案例，确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“如何做”。 前沿导向： 紧跟学术界和工业界的最新研究热点，许多内容直接来源于近五年的顶级会议论文（如NeurIPS, SOSP, OSDI, FOCS）。 批判性思维训练： 鼓励读者质疑现有技术的局限性，并在理论层面评估不同计算范式的优劣。 通过阅读《高级计算范式与前沿技术》，读者将完成从“使用工具”到“设计工具”的转变，为未来在高性能计算、人工智能、系统安全等高技术领域的研究与开发打下坚实、深厚的理论基础。

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这本《大学计算机基础》的封面设计，坦白说，第一眼就给人一种扑面而来的学术气息，那种严肃的、不苟言笑的排版，让我这种刚踏入大学校门的“小白”心里不免咯噔一下，生怕自己完全跟不上节奏。内容上，它倒是很扎实地从最基础的二进制和逻辑门讲起，就像在教一个从未接触过电子设备的人如何理解电流的原理一样，细致入微。我记得最清楚的是关于冯·诺依曼体系结构的讲解，书里用了一个很形象的比喻，把计算机比作一个高度分工的办公室，CPU是那个决策者，内存是堆放文件和草稿的案头，硬盘则是档案柜。这种具象化的描述，大大降低了理解难度。不过，对于一些初学者来说，可能在“数据结构”和“算法初步”这部分会稍微吃力一些，特别是涉及到递归和链表的时候，光看文字描述，脑子里还是像有一团乱麻。我花了比预期多一倍的时间去啃这几章，幸好书后附带了一些经典的例题，虽然答案是有的，但过程的推导还是需要自己动手一步步来，这倒也不失为一种强迫自己思考的好方法。总的来说，这是一本“硬核”的入门读物，适合希望打下坚实基础，不满足于只学会使用软件工具的学生。

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拿到这本书的时候，我首先关注的是它在软件应用方面的覆盖面，毕竟对我们这些专业不完全是计算机方向的学生来说，能快速上手处理日常学习和研究中遇到的数据处理问题才是王道。遗憾的是，这本书的重心似乎完全偏离了这一点，它更像是一本深入探究计算机“骨骼”的教材，而不是教授“肌肉运动”的指南。书中花了大篇幅介绍操作系统的工作原理，比如进程管理和内存分配的底层机制，这些内容对我写一篇期末报告时需要引用的背景知识来说，是很有帮助的，能让我言之有物，显得更专业。但是，如果你期待从中找到关于Word高级排版技巧、Excel复杂函数应用，或者Photoshop基础操作的详细图文教程，那你恐怕要失望了。这些部分在全书中只是一带而过，甚至可以说只是提了个名字，没有深入展开。我不得不另外找网络视频来学习那些实用的技能。这本书更像是在为未来的“软硬件结合”打地基，地基打得结实，但上层建筑何时动工，就全靠读者自己去补足了。

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从排版和装帧来看，这本《大学计算机基础》绝对是走的是实用主义路线，没有多余的彩色插图或者花哨的背景纹理，黑白为主，文字密度相当高。这直接导致了阅读体验的挑战性——纸张的厚度和墨水的浓度似乎都在向读者发出无声的挑战：“你能看完我吗？”我记得有一次为了理解并行处理的概念，我不得不对照着书中的一个电路图和文字说明反复比对，图示虽然存在，但其复杂性和示意性不足，让我的视觉疲劳感倍增。尽管如此，这种“朴实无华”的装帧也带来了好处：它让我的注意力完全集中在了文本内容本身，不会被分散。这本书的索引和术语表做得相当到位，当我需要快速查找某个特定的定义时，能迅速定位，这在复习考试前夕显得尤为重要。它更像是一本工具手册，而不是一本可以轻松消遣的读物。

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这本书的语言风格，怎么说呢，有一种老派教科书的严谨与刻板交织在一起的感觉。每一个定义都力求精确到小数点后几位，每一个概念的引入都遵循着层层递进的逻辑链条。读起来需要极高的专注度，稍微走神，一句话可能就让你错失了理解整个段落的关键。我个人比较欣赏它在网络协议部分的处理，TCP/IP四层的划分和每一层的功能介绍，配上了清晰的流程图，让原本抽象的网络数据传输过程变得可视化了许多。特别是对三次握手和四次挥手的比喻，生动地描绘了数据包的往来。但是，这种严谨有时也会显得过于“学术化”，缺乏一些贴近现代科技的鲜活案例。比如，它很少提及云计算、大数据这类我们天天接触的概念，而更多的是聚焦于计算机科学的经典理论。对于习惯了碎片化信息和快速反馈的新一代读者来说，需要一定的耐心去适应这种“慢工出细活”的叙述节奏。

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坦白讲，这本书最大的价值可能体现在它对计算思维的培养上，而不是教你具体的技术操作。书中关于离散数学的某些基础概念，比如集合论和映射关系，虽然在计算机科学的其他领域可能更常用，但这本书将其融入基础计算的逻辑推导中，让我开始尝试用更系统、更模块化的方式去分解一个复杂问题。它教会我如何将一个宏大的目标拆解成一系列可执行的小步骤，这比记住任何一行代码都要宝贵。例如，讲解编译过程时，从源代码到机器码的每一步转换，都体现了一种严密的逻辑结构。虽然书中关于现代编程语言特性的介绍相对滞后，但我现在能更好地理解为什么C语言那样设计，也能更清晰地预判其他高级语言背后的运行逻辑。这本书更像是一个“思维体操”的训练手册，虽然过程枯燥，但结束后，你会发现自己看问题的角度确实发生了一些微妙而关键的转变。

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