Advances in Computers

Advances in Computers pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:
作者:Zelkowitz, Marvin V. 编
出品人:
页数:336
译者:
出版时间:2008-8
价格:$ 193.23
装帧:
isbn号码:9780123744265
丛书系列:
图书标签:
  • 计算机科学
  • 人工智能
  • 算法
  • 数据结构
  • 计算机网络
  • 数据库
  • 操作系统
  • 软件工程
  • 信息安全
  • 云计算
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具体描述

This is volume 74 of "Advances in Computers", subtitled "Recent Advances in Software Development". This series, which began in 1960, is the oldest continuously published series of books that has chronicled the ever changing landscape of information technology. Each year three volumes are published, each presenting five to seven chapters describing the latest technology in the use of computers today. In this current volume, we present six chapters that give an update on some of the major issues affecting the development of software today. The six chapters in this volume can be divided into two general categories. The first three deal with the increasing importance of security in the software we write and provide insights into how to increase that security. The three latter chapters look at software development as a whole and provide guidelines in how best to make certain decisions on a project-level basis.

《计算科学前沿进展》 在数字时代飞速发展的浪潮中,计算科学始终是推动人类社会进步的核心驱动力。从微观世界的探索到宏观宇宙的模拟,从日常生活便捷化的需求到国家安全战略的构建,计算的力量无处不在,并且正以前所未有的速度和深度改变着我们的认知和实践。 《计算科学前沿进展》旨在汇聚并展示计算科学领域最新的、最具创新性和影响力的研究成果,为相关领域的学者、研究人员、工程师以及对前沿技术充满好奇的读者提供一个全面深入的视角。 本书涵盖了当前计算科学中最活跃、最有潜力的多个子领域,旨在勾勒出未来计算技术的发展蓝图,并探讨其潜在的应用前景和对社会的深远影响。 核心研究领域聚焦: 人工智能与机器学习的突破性进展: 本书将深入探讨深度学习模型在图像识别、自然语言处理、语音合成等方面的最新突破。我们将审视更高效、更可解释的神经网络架构,如Transformer的变体、图神经网络的最新进展,以及在小样本学习、持续学习等方面的创新方法。此外,对于强化学习在复杂决策问题中的应用,以及如何构建更具鲁棒性、安全性和公平性的人工智能系统,也将进行详尽的阐述。生成式AI模型的最新发展,包括文本生成、图像合成、代码生成等,及其在创意产业、软件开发等领域的颠覆性潜力,也将是本书的重点。 高性能计算与并行计算的优化与挑战: 随着数据规模的爆炸式增长,如何充分利用多核处理器、GPU、FPGA等异构计算资源,以实现对海量数据的快速处理和复杂模型的求解,成为亟待解决的问题。本书将深入分析最新的并行算法设计、任务调度策略、通信优化技术,以及针对特定科学计算和工程应用(如气候模拟、药物发现、天体物理模拟)的高性能计算解决方案。同时,我们还将探讨如何应对“摩尔定律”放缓带来的挑战,并展望未来计算架构(如神经形态计算、量子计算的潜在应用)的发展方向。 分布式系统与云计算的下一代架构: 云计算已经成为现代IT基础设施的基石。本书将聚焦于下一代分布式系统的设计理念,包括微服务架构的进一步演进、Serverless Computing的最新发展,以及如何构建更具弹性的、可扩展的、高可用的云原生应用。此外,边缘计算与云计算的融合、联邦学习在保护数据隐私下的分布式训练、以及区块链技术在分布式账本和去中心化应用中的应用,也将是本书着重探讨的内容。 数据科学与大数据分析的创新方法: 数据是新时代的“石油”,而数据科学则是提炼和利用这种宝贵资源的关键。本书将介绍最新的数据挖掘算法、统计建模技术,以及如何有效地处理和分析结构化、半结构化和非结构化数据。图数据库、向量数据库等新型数据存储和查询技术,以及如何利用机器学习进行预测分析、异常检测、模式识别,并将这些技术应用于金融风控、医疗诊断、智能推荐等实际场景,都将得到深入的剖析。 计算理论与算法设计的深刻洞察: 在日新月异的技术发展背后,计算理论的坚实基础至关重要。本书将回顾并探讨计算复杂性理论的最新进展,包括NP-completeness、近似算法、随机算法等研究方向。同时,将深入分析针对特定问题(如图论问题、优化问题、密码学问题)的最优算法设计,以及如何利用概率论、组合学等数学工具来证明算法的性能界限和有效性。 人机交互与虚拟/增强现实的未来探索: 计算科学不仅关乎冰冷的算法和数据,更在于如何为人类提供更直观、更自然的交互体验,以及如何拓展人类的感知能力。本书将探讨最新的自然语言理解与生成技术在人机交互中的应用,以及脑机接口、手势识别、眼动追踪等前沿技术如何构建更智能、更沉浸式的人机交互界面。同时,对于虚拟现实(VR)和增强现实(AR)在游戏、教育、医疗、工业设计等领域的最新发展和挑战,也将进行深入的分析。 本书的独特价值: 《计算科学前沿进展》不满足于对现有技术的简单罗列,更致力于揭示隐藏在这些技术背后的深刻原理,以及它们如何相互关联、共同塑造着计算科学的未来。本书的每一篇文章都经过严格的学术审查,确保内容的严谨性、前沿性和创新性。我们鼓励跨学科的交流与合作,汇聚了来自全球顶尖研究机构和学术界的思想火花,旨在为读者提供一个集权威性、前瞻性和实用性于一体的知识宝库。 无论是渴望了解前沿理论的研究学者,还是寻求技术突破的工程师,亦或是希望把握未来发展趋势的决策者,都能在这本《计算科学前沿进展》中找到属于自己的洞见和启发。它将是一次关于计算科学未来图景的深度探索,一次关于人类智慧与机器智能交织演进的生动展现。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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这本书的文风是那种带着老派严谨和一丝不苟的匠人精神。它对操作系统内核和虚拟化技术的部分描写,简直是教科书级别的细致。我一直对现代操作系统的内存管理机制感到头疼,尤其是关于NUMA架构下跨节点内存访问的延迟优化问题,总觉得文献散乱,难以形成系统认知。这本书却以一种近乎解剖学的方式,逐层剖析了页表结构、TLB管理以及内核调度器如何在高并发场景下进行权衡。它没有回避那些已经被证明是“次优”的设计选择,而是解释了它们在特定历史背景下的合理性,这种历史观对于理解技术演进至关重要。在虚拟化方面,它对Hypervisor的类型区分和性能开销分析非常透彻,特别是对硬件辅助虚拟化(VT-x/AMD-V)的底层交互机制描述得清晰到位。我过去阅读的许多材料都只是简单提及“硬件加速”,而这本书则展示了这些加速是如何通过I/O MMU和EPT等技术实现的。这种对底层机制的深刻洞察,让我对自己日常使用的容器技术和虚拟机环境有了更强的控制欲和理解力,不再满足于表面的抽象层。

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坦白说,我对这种涵盖范围如此之广的技术书籍通常抱持怀疑态度,总觉得内容会浮于表面,难以深入。然而,这本书在网络安全和分布式系统这两个看似不相关的领域之间架设了坚实的桥梁,着实让我感到惊艳。它对零信任架构的探讨,不仅仅是概念的堆砌,而是细致入微地剖析了基于身份验证和微隔离的实际部署挑战,以及在复杂多变的威胁环境下如何维持系统的弹性。我尤其关注了它关于区块链底层共识机制的分析,与市面上许多仅仅介绍比特币和以太坊的入门书籍不同,这本书深入剖析了PoS、DPoS以及拜占庭容错算法的数学基础和性能权衡,甚至探讨了状态通道和侧链技术在扩展性上的最新突破。作者对加密算法的介绍也十分到位,不再是简单地罗列AES和RSA,而是结合了后量子密码学的前沿研究,为我们指明了未来十年的安全方向。这种前瞻性与深度兼备的特质,使得这本书不仅能解决当下的技术难题,更能指导长远的架构设计。阅读过程中,我感觉自己像是在参加一场由顶级专家主持的闭门研讨会,讨论的都是尚未成为主流,但极具潜力的颠覆性技术。

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我对这本书最大的赞赏在于它对人机交互(HCI)未来趋势的哲学思考和工程实践相结合。它并没有沉溺于对当前VR/AR界面的描述,而是将讨论提升到了认知负荷和沉浸感背后的心理学依据。书中引用的实验数据非常扎实,用量化的指标来评估不同交互模式(如手势、眼动追踪、脑机接口的初步应用)对用户注意力和任务完成效率的影响。我特别喜欢它探讨的“多模态融合”界面设计,如何自然地将语音、触觉反馈和视觉信息整合,以减少用户的认知摩擦。这种对用户体验“非显性”层面的关注,是许多纯技术书籍所缺乏的。此外,书中关于设计伦理和技术公平性的讨论也很有深度,探讨了算法偏见如何在交互界面中被无意中放大或固化。这不仅仅是一本关于“如何构建界面”的书,更是一本关于“我们应该如何与机器共存并构建更人性化的数字世界”的思考录。它的语言风格优雅而富有启发性,常常抛出一个问题,然后引导读者自己去推导出最佳的解决方案,让人读起来既感到被挑战,又充满被赋能的喜悦。

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这本书简直是信息爆炸时代的救星!我花了整整一周的时间才大致领略了它的冰山一角,感觉自己的知识库被彻底重塑了。我一直对机器学习的最新进展感到困惑,尤其是那些晦涩难懂的深度学习架构,什么Transformer、GANs,看得我头晕脑胀。但是这本书,它并没有用那种高高在上的学术腔调,而是像一位经验丰富的导师,耐心地将那些复杂的概念拆解成易于理解的模块。举个例子,它对强化学习中“探索与利用”悖论的阐述,简直是教科书级别的清晰。作者似乎深谙读者的痛点,总能在关键时刻引入恰当的类比,比如用导航系统的优化过程来解释梯度下降的收敛性。更让我惊喜的是,它没有停留在理论层面,而是深入剖析了当前主流AI模型在实际工业界的应用案例,从自动驾驶的传感器融合到自然语言处理中的情感分析,每一个案例都配有详尽的算法流程图和性能对比数据。这本书的排版也非常人性化,大量的公式都有配套的注释和推导步骤,即便是像我这种半路出家、数学基础不算扎实的研究者,也能跟上作者的思路。我尤其欣赏其中关于“可解释性AI”(XAI)的那一章,它没有回避当前AI的“黑箱”问题,反而提供了多种前沿的解释工具和评估标准,这对于我们进行伦理和安全评估至关重要。读完这一部分,我感觉自己对AI的敬畏之心少了一些,而多了一份脚踏实地的理解和掌控感。这本书无疑是为那些渴望从“知道有AI”跨越到“理解AI如何工作”的专业人士量身打造的深度指南。

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当我翻开这本书的时候,最先吸引我的是它对计算理论基石的回归和重审。在这个人人都在追逐最新算法的时代,这本书却花了不少篇幅去回顾冯·诺依曼架构的局限性以及量子计算的潜在颠覆性,这种宏大的视角让人耳目一新。它并没有过多纠缠于那些眼花缭乱的编程语言特性,而是将焦点放在了计算的本质——信息是如何被存储、处理和转换的。我特别欣赏它对“图灵完备性”的现代诠释,结合了现代分布式系统的挑战,这让一个看似古老的理论焕发出了新的生命力。书中关于新型存储介质(如忆阻器)的章节,虽然读起来稍微有些硬核,但作者用清晰的物理模型和预期的计算范式转变,描绘了一个激动人心的未来蓝图。特别是对于并行计算和异构计算的讨论,它不仅仅停留在CUDA或OpenCL的API层面,而是深入探讨了如何从底层架构优化数据流和内存访问模式,这对于高性能计算领域的工程师来说,简直是无价之宝。读完这些章节,我发现自己对以往使用的并行算法有了更深层次的认识,不再满足于调用的库函数,而是开始思考如何在硬件层面榨取更多的性能。这本书的叙事节奏非常稳健,它懂得何时需要加速,何时需要沉淀,知识的密度极高,但又不失章节间的逻辑连贯性,仿佛在带领读者攀登一座知识的高峰,每到一个平台都能提供绝佳的视野。

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