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出版者:

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页数:269

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出版时间:2009-8

价格:34.00元

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isbn号码:9787811281286

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计算机科学的广袤图景：一本面向未来的技术导论 本书并非《大学计算机基础教程》的翻版或替代品，而是一部旨在为读者构建全面、深入、前沿的计算机科学知识体系的独立著作。 我们力求超越传统基础课程的边界，聚焦于驱动当代信息社会的核心原理、新兴技术与设计哲学。本书面向的是那些渴望理解计算的本质、掌握现代软件开发范式，并对人工智能、数据科学、网络安全等前沿领域抱有强烈探究欲的读者。 第一部分：计算的哲学与硬件基石的深度解构 (The Philosophy and Hardware Underpinnings) 本部分将带领读者穿越硅谷的迷雾，直抵计算的底层逻辑。我们摒弃了对单一指令集架构的浅尝辄止，转而深入探讨冯·诺依曼、图灵模型的现代演进与局限性。 第一章：计算理论的再审视——从可计算性到复杂性 本章不再将图灵机视为一个静态的教学模型，而是将其作为分析现代计算瓶颈的出发点。我们将深入探讨P vs NP 问题的哲学意义及其对密码学和优化算法的实际影响。重点解析不可计算性在实际工程决策中的体现，例如停机问题在编译器优化和静态分析中的替代方案。此外，会引入随机化计算模型（如Monte Carlo算法）的理论基础及其在处理大规模优化问题中的优势。 第二章：超越摩尔定律的硬件架构：异构计算的崛起 本书不会过多纠缠于x86的传统寄存器介绍，而是聚焦于当前计算架构的范式转移。深入分析GPU（图形处理器）如何通过大规模并行性重新定义了科学计算和机器学习的性能边界。详细阐述并行编程模型（如CUDA/OpenCL的底层原理），并探讨FPGA（现场可编程门阵列）和ASIC（专用集成电路）在特定领域（如高频交易、边缘计算）中的定制化优势。讨论内存层次结构的最新进展，包括HBM（高带宽内存）和新型非易失性存储技术（如MRAM）对系统性能的深远影响。 第三章：操作系统：从内核到抽象层的管理艺术 本书将操作系统视为一个资源调度与安全隔离的复杂系统。我们深入内核，对比微内核、宏内核和混合内核的设计哲学，并以Linux和FreeBSD的实际源码结构为例进行分析。重点剖析现代内存管理单元（MMU）如何实现虚拟内存与地址翻译，以及进程间通信（IPC）机制的效率考量（如共享内存与消息队列的性能权衡）。安全方面，会详细探讨沙箱技术、Capability-Based Security模型的实现原理。 第二部分：软件工程与现代编程范式 (Software Engineering and Modern Paradigms) 本部分旨在培养读者构建健壮、可维护、高性能软件系统的能力，而非仅仅掌握某一门语言的语法。 第四章：数据结构与算法：面向性能的精细化设计 摒弃传统的静态数组和链表讲解，本书侧重于动态数据结构和内存感知的算法设计。深入探讨B+树、LSM树（Log-Structured Merge Trees）在现代数据库系统中的应用，解析其在SSD存储环境下的写入放大优化。算法部分聚焦于近似算法、在线算法的设计思路，以及如何利用缓存友好性（Cache Locality）来优化遍历和查找性能。会专门设立章节讨论并发数据结构的无锁（Lock-Free）设计原理。 第五章：函数式编程与反应式系统 本书全面拥抱函数式编程（FP）作为处理复杂并发和状态管理的有效工具。深入讲解纯函数、不可变性、高阶函数的概念，并结合Haskell或Scala等语言的特性进行剖析。重点阐述Monad在I/O操作和副作用控制中的抽象能力。此外，会介绍反应式编程范式，解析如何使用流（Streams）和事件驱动模型来构建响应迅速的用户界面和后端服务。 第六章：编译原理与语言设计：从源代码到机器码的转换艺术 本章将带读者深入理解编程语言的静态语义和动态语义。详细分析词法分析、语法分析（LL/LR解析器）的现代实现。更重要的是，会聚焦于中间表示（IR）的构建与优化过程，解析SSA（Static Single Assignment）形式如何简化寄存器分配和死代码消除。讨论垃圾回收（GC）的各种机制（如分代、标记-清除、增量式收集）及其对程序延迟（Latency）的影响。 第三部分：网络、数据与智能的交汇 (Networking, Data, and Intelligence Convergence) 本部分着眼于计算的互联性、数据处理的规模化以及智能体的构建。 第七章：现代互联网架构与协议栈的深度剖析 本书不会满足于TCP/IP模型的基本介绍，而是聚焦于超大规模网络的应用层挑战。深入解析HTTP/3 (基于QUIC) 的设计动机、流量控制机制以及相对于TCP的性能提升。详细讨论内容分发网络（CDN）的边缘计算策略和一致性哈希算法。安全方面，重点分析PKI（公钥基础设施）、TLS 1.3的握手流程以及零信任网络架构（ZTNA）的实现。 第八章：大规模数据处理与分布式系统设计 本章聚焦于如何处理PB级别的数据。系统地介绍CAP定理在实际分布式数据库（如Cassandra、TiDB）中的权衡取舍。深入解析MapReduce的编程模型及其在Hadoop和Spark生态中的演变。重点讲解分布式事务的实现复杂性，对比两阶段提交（2PC）与Paxos/Raft一致性协议的工程实践差异。 第九章：人工智能的计算核心：从统计学习到深度神经网络 本书不教授如何调用现成的AI库，而是旨在揭示深度学习的计算本质。详细阐述反向传播算法的链式法则推导及其在GPU上的高效实现。分析卷积神经网络（CNN）和Transformer架构背后的数学原理和注意力机制。讨论模型量化、剪枝等技术在模型压缩和边缘AI部署中的关键作用，以及可解释性AI（XAI）所面临的计算挑战。 第四部分：计算的安全与未来趋势 (Security and Future Directions) 第十章：系统安全与密码学前沿 本章涵盖信息安全的工程实践。深入探讨内存安全漏洞（如缓冲区溢出、Use-After-Free）的攻击原理和缓解措施（如ASLR、DEP）。在密码学部分，重点介绍同态加密（Homomorphic Encryption）和安全多方计算（MPC）在数据隐私保护方面的潜力与计算开销。 第十一章：量子计算的计算模型与局限性 本章为读者提供一个非经典计算模型的严肃视角。介绍Qubit、量子门的基本概念，并详细分析Shor算法和Grover算法的原理，说明它们对现有加密体系的潜在威胁。同时，客观地评估当前NISQ（Noisy Intermediate-Scale Quantum）设备的工程挑战和实际应用范围。 --- 本书的特色在于其严谨的理论深度与前沿技术的紧密结合。 它假设读者已经具备基本的编程素养，但期望读者能从“如何使用”升级到“如何设计和优化”的层面。这是一本为未来十年计算领域从业者和研究者准备的硬核技术蓝图。

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