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大話電腦科學(生活中的計算思維全彩印刷)

  • 作者:商靜波//趙馨|責編:王中英|繪畫:費賽爾
  • 出版社:清華大學
  • ISBN:9787302671992
  • 出版日期:2024/09/01
  • 裝幀:平裝
  • 頁數:255
人民幣:RMB 99 元      售價:
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內容大鋼
    電腦科學是當下最火熱的學科之一,看似複雜、高大上,其實離每個人並不遙遠。本書作為該學科的專業科普圖書,通過常見的生活場景切入38個電腦科學知識點,涵蓋電腦科學本科教育中的經典課程,包括大一、大二必修的「程序設計」「數據結構」「演算法」課程,以及大三、大四選修的「數據科學」「機器學習」「智能系統」「信息安全」「電腦硬體」等課程。每個知識點通過獨立故事呈現,讀者可以按任意順序閱讀。
    本書最大的特色是,以一個個日常生活中的尋常事例來講電腦科學,沒有公式和代碼,旨在從原理和本質上講透電腦科學的重要概念,同時讓讀者真切體會到計算思維在生活中隨處可見。本書不僅故事豐富有趣,還配了精美插圖,方便讀者透徹理解內容。
    本書適合對電腦科學感興趣的中學生和非專業大眾讀者,亦可以作為高等院校電腦相關專業的導論課程、非電腦專業的通識課程的教材。

作者介紹
商靜波//趙馨|責編:王中英|繪畫:費賽爾

目錄
第1篇  生活中的程序設計與數據結構
  第1章  遞歸:老和尚給小和尚講故事
    1.1  「老和尚給小和尚講故事」中的遞歸
    1.2  《盜夢空間》中的遞歸
    1.3  生活中的遞歸
  第2章  二進位:靠掰手指居然能數幾萬個數
    2.1  用雙手錶示0?99的任意數字
    2.2  用雙手錶示0?1023的任意數字
    2.3  用雙手錶示更大的數字
  第3章  循環與上下文切換:怎麼更有效地做重複勞動
    3.1  按說明書組裝玩具書,重複勞動多
    3.2  優化一:同類操作集中做,減少上下文切換
    3.3  優化二:調整組裝順序,減少額外開銷
    3.4  優化三:兩人合作變身「雙核CPU」
  第4章  二分法與二叉樹:圖書館保安應該怎麼找到沒借過的書
    4.1  用二分法在有序數組中定位數字
    4.2  用二分法找沒有借過的書,鬧出了大烏龍
    4.3  二叉樹可以更好地對借書問題建模
    4.4  二叉樹的層數:需要的檢測次數
  第5章  隊列與棧:明天該穿什麼衣服
    5.1  把T恤衫組織成棧結構
    5.2  把T恤衫組織成隊列結構
    5.3  生活中的其他隊列結構
    5.4  生活中的其他棧結構
第2篇  生活中的演算法與理論
  第6章  蛋糕怎麼切才公平:多贏是可能的
    6.1  切蛋糕是一個博弈論問題
    6.2  A切B選演算法
    6.3  懸線切蛋糕演算法
  第7章  啟髮式搜索:《最強大腦》里的那些計算力小遊戲
    7.1  掌握正確演算法,你就是最強大腦
    7.2  啟髮式搜索解數獨
    7.3  啟髮式搜索解珍瓏棋局
  第8章  深度優先遍歷:迷宮裡的右手法則
    8.1  矩形迷宮中的右手法則
    8.2  右手法則與深度優先搜索
    8.3  右手法則與迷宮拓撲結構
    8.4  右手法則在其他迷宮未必奏效
  第9章  最短路與負環:套餐定價和外匯兌換的約束
    9.1  合理的菜單定價與三角形不等式
    9.2  從菜單到圖論
    9.3  用最短路演算法進行合理性檢驗
    9.4  最短路演算法與貨幣兌換中的負環
  第10章  最佳匹配:外賣平台是怎樣派單的
    10.1  外賣派單與二分圖
    10.2  二分圖匹配與運力判定問題
    10.3  二分圖最大匹配:匈牙利演算法
    10.4  從最大匹配到最優匹配
  第11章  旅行商問題:怎樣逛超市最省時間
    11.1  逛超市採購是一個旅行商問題

    11.2  生活中的其他旅行商問題
    11.3  旅行商問題極具複雜性
    11.4  旅行商問題的近似演算法
第3篇  生活中的數據科學
  第12章  數據標注:驗證碼里的大生意
    12.1  訓練數據通常需要人工數據標注
    12.2  先有訓練數據,才有人工智慧模型
    12.3  訓練數據的質量與數量都很重要
    12.4  巧妙使用驗證碼來進行數據標注
  第13章  資料庫:搶火車票的背後發生了什麼
    13.1  關係資料庫:最經典的資料庫
    13.2  索引:為了更高效的資料庫查詢
    13.3  多表單資料庫:提高整體查詢效率
    13.4  資料庫中的併發與鎖:為什麼查到有票卻買不到
    13.5  為什麼購物平台往往比購票平台更高效
  第14章  大數據:啤酒和尿布為什麼要擺放在一起售賣
    14.1  頻繁模式:看兩種物品同時出現的頻率
    14.2  關聯規則:用戶購買A了,還有多大概率購買B
    14.3  分散式挖掘頻繁模式:高效探索關聯規則
  第15章  最優化:為什麼肯德基、麥當勞總是開在一起
    15.1  店鋪選址的「最優化」目標究竟是什麼
    15.2  生活中的其他最優化問題
  第16章  特徵工程:如何區分三個「一模一樣」的燈泡
    16.1  區分浣熊和貓咪的特徵構建:特徵工程重要且複雜
    16.2  提取燈泡發熱的特徵,妙解特徵工程的經典面試題
    16.3  好的特徵工程能力處處有用
第4篇  生活中的機器學習
  第17章  最近鄰演算法:孟母三遷背後的假設
    17.1  最近鄰演算法不需要「學習」
    17.2  最近鄰演算法的關鍵:如何定義相似度
    17.3  從最近鄰到K-最近鄰:綜合考慮更穩健
  第18章  支持向量:美國大選基本只需要看搖擺州
    18.1  得搖擺州者,得美國大選
    18.2  從二分類的角度看支持向量:尋找最優分界線
    18.3  遠離最大化邊界的點對最優分界線沒有影響
  第19章  過擬合:高考失誤真的是因為心態嗎
    19.1  人類學習與機器學習的類比
    19.2  高考表現得不好可能是因為過擬合
    19.3  過擬合產生的原因
    19.4  如何避免過擬合
  第20章  集成學習:疑難雜症要多看幾個專家
    20.1  集成學習與尋醫問診
    20.2  Bagging框架:群策群力、一人一票
    20.3  Boosting框架:考慮專家可信度加權平均
  第21章  梯度下降:駕駛汽車和登山都用到了導數
    21.1  一尺之棰,日取其半,萬世不竭
    21.2  位移、速度、加速度之間的導數關係
    21.3  梯度下降:利用導數尋找最優解
    21.4  登山、高爾夫球中的「梯度下降」
  第22章  樸素貝葉斯:為什麼我的郵件被識別為垃圾郵件

    22.1  垃圾郵件中的關鍵詞
    22.2  關鍵詞分類背後的樸素貝葉斯演算法
    22.3  元數據也是垃圾郵件分類的重要依據
    22.4  如何避免正常郵件被誤分為垃圾郵件
第5篇  生活中的智能系統
  第23章  個體與系統的博弈:外賣騎手的困局
    23.1  博弈論的概念
    23.2  外賣平台中的博弈
    23.3  博弈的初衷是「三贏」
    23.4  演算法的「智能」會打破博弈的平衡
    23.5  個體之間的團結有利於博弈的平衡
  第24章  搜索引擎:孕婦到底能不能吃螃蟹
    24.1  早期搜索引擎:看字面相似度
    24.2  現代搜索引擎:從字面到語義
    24.3  搜索關鍵詞的設計
  第25章  同溫層效應:為什麼我的App內容越來越同質化
    25.1  協同過濾:相似的用戶喜歡相似的內容
    25.2  現代個性化推薦系統:用戶畫像
    25.3  用戶如何與個性化推薦系統更好地磨合
    25.4  個性化推薦系統的弊端:同溫層現象
  第26章  天梯匹配系統:網路遊戲如何讓玩家欲罷不能
    26.1  天梯積分是一種Elo等級分制度
    26.2  玩家在天梯匹配系統下的期望勝率通常是50%
    26.3  天梯匹配系統也不僅僅是Elo等級分制度
    26.4  如何利用天梯匹配系統科學上分
  第27章  大語言模型:啥是ChatGPT
    27.1  什麼是GPT
    27.2  GPT以外的其他語言模型
    27.3  Scaling Law:模型越大,能力越強
    27.4  ChatGPT帶來的機遇、挑戰和風險
  第28章  人臉識別:我的臉解鎖了媽媽的手機
    28.1  人臉識別的常見流程
    28.2  人臉識別常用的特徵
    28.3  人臉識別的挑戰:如何識別偽造的人臉
  第29章  自然語言處理:NLP is so hard
    29.1  基於自然語言處理的應用隨處可見
    29.2  中文的分詞極具挑戰性
    29.3  英語的語義也常有歧義
    29.4  歧義性也是一種魅力
第6篇  生活中的信息安全
  第30章  瀏覽器:隱私瀏覽模式到底有多隱私
    30.1  上網衝浪的過程到底能被誰看到
    30.2  隱私瀏覽模式到底保護了什麼隱私
  第31章  區塊鏈:比特幣的共識
    31.1  區塊鏈本質上是一個分散式賬本
    31.2  區塊鏈的獨特之處:去中心化的賬本
    31.3  比特幣的價值在哪裡
  第32章  哈希演算法:好網站都不保存用戶的明文密碼
    32.1  好的哈希函數是一個特級名廚
    32.2  用戶識別:比較登錄密碼的哈希值就夠了

    32.3  黑客如何根據哈希值反向破解密碼
    32.4  「適量加鹽」可以讓密碼更難破解
    32.5  靠瀏覽器記住密碼靠譜嗎
  第33章  非對稱加密:公開的密鑰能加密卻不能解密
    33.1  加密已經是上網衝浪的標配了
    33.2  對稱加密的風險問題
    33.3  非對稱加密的優勢
    33.4  圖靈獎級別的工作:RSA演算法
    33.5  中間人攻擊:非對稱加密也沒法避免的問題
第7篇  生活中的硬體系統
  第34章  文件系統:我的聊天記錄沒有了還能找回來嗎
    34.1  文件和文件系統
    34.2  快捷方式與懶刪除
  第35章  內存與存儲:為什麼手機「內存」比電腦內存還大
    35.1  電腦存儲的分類
    35.2  外存是一種非易失性存儲器
    35.3  內存是一種易失性存儲器
    35.4  手機廣告中提到的「內存」通常不是電腦科學中的「內存」
  第36章  網路:為什麼「1000M」的寬頻網路沒有「1000M」的運行速度
    36.1  bit和Byte的區別
    36.2  網速的瓶頸可能讓人意想不到
    36.3  為什麼上傳速度通常比下載速度慢
    36.4  網速為什麼會隨著時間波動
    36.5  Wi-Fi里的2.4GHz和5GHz是什麼意思
  第37章  物聯網:體感遊戲的秘訣
    37.1  體感遊戲如何評分
    37.2  體感遊戲評分難免有誤差
    37.3  記步數到底有多可靠
    37.4  感測器之間如何聯動提高準確度
  第38章  分散式計算:一小時做完年夜飯
    38.1  鍋碗瓢盆都是烹飪過程中的「計算節點」
    38.2  分散式計算和烹飪共同面對的問題
    38.3  高效烹飪與高效分散式計算的核心都在於調度協調
    38.4  計算資源決定了分散式計算的上限
    38.5  生活中的其他分散式計算

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