Interdisciplinary Learning and Teaching in Higher Education pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Chandramohan, Balasubramanyam (EDT)/ Fallows, Stephen (EDT)

出品人:

页数:184

译者:

出版时间:2008-12

价格:$ 57.57

装帧:

isbn号码:9780415341301

丛书系列:

图书标签:

• Interdisciplinary Learning
• Higher Education
• Teaching and Learning
• Curriculum Development
• Pedagogy
• Educational Innovation
• Academic Integration
• Cross-Disciplinary
• University Teaching
• Student Success

好的，这是一本关于高级计算与数据科学前沿应用的图书简介： --- 《高级计算与数据科学前沿应用：理论基础与工程实践》 图书简介 在信息爆炸与计算能力飞速发展的时代，数据已成为驱动科学研究、技术创新乃至社会变革的核心资源。本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，探讨现代高级计算方法与数据科学在解决复杂现实问题中的前沿应用、底层理论框架及工程实现细节。 本书并非探讨高等教育中的跨学科学习方法，而是聚焦于高性能计算（HPC）、大规模数据处理、机器学习的理论深度以及新兴计算范式的实际落地。全书结构严谨，理论与实践并重，力求构建一座连接前沿学术研究与工业级工程应用的坚实桥梁。 --- 第一部分：高性能计算与并行化策略 本部分深入剖析了现代计算机体系结构对计算效率的限制，并详细阐述了突破这些限制的关键技术。 第一章：现代CPU/GPU架构与内存层级 本章首先回顾了冯·诺依曼架构的局限性，重点分析了多核CPU、众核GPU（如NVIDIA CUDA架构）的内部构造、缓存一致性协议（Cache Coherency）以及内存访问模式对算法性能的决定性影响。我们讨论了如何通过优化数据布局（如SoA vs. AoS）和利用硬件预取机制来最大化吞吐量。 第二章：并行编程模型与框架 深入介绍主流的并行计算编程模型，包括OpenMP（用于共享内存系统）、MPI（Message Passing Interface，用于分布式内存系统），以及如何有效地结合使用这两种模型（Hybrid Programming）。特别地，本章会详细解析CUDA C/C++的核心概念，如线程块、网格、流（Streams）和异步执行，并辅以实例展示如何将经典的数值算例（如矩阵乘法、有限元分析）高效地映射到GPU上。 第三章：异构计算与任务调度 随着CPU、GPU、FPGA等异构资源的普及，任务的智能调度成为性能优化的关键。本章探讨了基于运行时（Runtime System）的自适应调度算法，如基于工作窃取（Work-Stealing）的负载均衡策略，以及如何利用现代集群管理系统（如Slurm或Kubernetes）来管理和调度大规模并行作业。 --- 第二部分：大规模数据管理与流处理 本部分聚焦于如何高效地存储、检索和实时处理PB级别的数据集，强调系统的可扩展性与容错性。 第四章：分布式文件系统与存储优化 探讨Hadoop分布式文件系统（HDFS）的设计哲学及其在容错性、高吞吐量读取方面的优势与局限。随后，引入现代云原生存储解决方案，如对象存储（S3兼容API）的特点。重点分析数据在不同存储介质（SSD vs. HDD vs. NVMe）间的迁移策略，以及压缩算法（如Snappy, Zstd）在存储效率和计算开销间的权衡。 第五章：批处理与内存计算框架 深入解析Apache Spark的核心架构，包括弹性分布式数据集（RDD）、DataFrame/Dataset的演变及其背后的Catalyst优化器工作原理。详细解析Spark的Shuffle机制、DAG执行引擎以及内存管理策略，并提供性能调优的实践指南，尤其针对SQL查询和GraphX操作的优化。 第六章：实时流处理与事件驱动架构 转向对时间敏感型数据的处理。本章详细介绍Apache Kafka作为高吞吐量消息队列的内部机制，包括分区、副本、ISR列表和日志段管理。随后，深入分析Apache Flink等流处理引擎的状态管理、时间语义（Event Time, Processing Time, Ingestion Time）的处理，以及如何实现精确一次（Exactly-Once）的语义保证。 --- 第三部分：深度学习理论与工程化实践 本部分将计算科学的严谨性应用于现代人工智能领域，重点关注模型训练的效率、稳定性和可解释性。 第七章：深度神经网络的优化算法 超越基础的梯度下降法，本章全面审视现代优化器，如AdamW、Adagrad、以及自适应学习率策略的数学原理。重点讨论二阶优化方法的近似应用，以及如何利用Hessian信息加速收敛。同时，分析了梯度裁剪、权重衰减在深度网络正则化中的作用。 第八章：模型并行与分布式训练 面对超大规模模型（如LLMs）对单一设备内存的挑战，本章详述模型并行（如张量并行、流水线并行）与数据并行的结合策略。深入解析如DeepSpeed和Megatron-LM等框架中用于高效分布式训练的关键技术，如ZeRO优化器（Zero Redundancy Optimizer）如何削减内存占用并加速通信。 第九章：可解释性AI（XAI）与因果推断 在模型日益“黑箱化”的背景下，本章探讨了提升模型透明度的技术手段。详细介绍基于梯度的方法（如Grad-CAM、Integrated Gradients）和基于扰动的模型解释方法。此外，本章还引入了从数据科学角度出发的因果推断基础（如Do-Calculus、倾向得分匹配），以评估模型决策背后的真实影响。 --- 第四部分：新兴计算范式与未来趋势 本部分展望了计算科学领域正在兴起的前沿技术及其潜在的颠覆性影响。 第十章：量子计算基础与量子机器学习 简要介绍量子比特、量子门、叠加态和纠缠等基本概念，并概述当前主要的量子计算模型（如门模型、变分量子本征求解器VQE）。重点讨论如何将经典优化问题转化为量子电路问题，并分析NISQ（Noisy Intermediate-Scale Quantum）设备在实现早期量子机器学习算法方面的挑战与机遇。 第十一章：图神经网络（GNN）与复杂系统建模 GNN已成为处理非欧几里得结构化数据（如图、网络、分子结构）的强大工具。本章深入探讨GCN、GraphSAGE和Transformer在图结构数据上的泛化应用，并详细展示GNN在社交网络分析、药物发现和交通流预测中的工程实现。 第十二章：边缘计算与联邦学习 为应对物联网（IoT）设备激增带来的延迟和隐私挑战，本章聚焦于去中心化的计算模式。深入解析联邦学习（Federated Learning）的聚合算法（如FedAvg），探讨其在处理数据异构性（Non-IID Data）和保证模型安全与隐私方面的技术细节和挑战。 --- 本书特色 本书通过大量的Python（PyTorch/TensorFlow）、C++/CUDA代码示例、详尽的性能基准测试和实际案例分析，确保读者不仅理解理论，更能掌握在实际工程环境中部署和优化高级计算解决方案的能力。它面向的是具备一定数学和编程基础，希望在高性能计算、大数据架构或深度学习工程领域深耕的工程师、研究人员和高年级学生。 ---

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆