CORBA服务

CORBA服务 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:电子工业出版社
作者:张毅
出品人:
页数:992
译者:韦乐平
出版时间:2002-7-1
价格:128.00
装帧:平装(无盘)
isbn号码:9787505377271
丛书系列:
图书标签:
  • CORBA
  • 分布式计算
  • 中间件
  • 对象请求代理
  • 远程过程调用
  • 软件架构
  • 通信协议
  • Java
  • C++
  • 网络编程
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具体描述

本书是“CORBA技术系列丛书”的第三册,根据OMG的《CORBA Services》编译而成。内容包括命名服务、事件服务、通知服务、生命周期服务、持久性对象服务、事务服务、并发服务、关系服务、具体化服务、查询服务、许可服务、属性服务、时间服务、安全服务、交易对象服务和对象集合服务。本书的编译工作是由朗讯科技(中国)贝尔实验室、朗讯科技(中国)、上海国信朗讯,及深圳朗讯科技光网络(中国)共同完成。

本书可作为专业软件工程师的实用参考书,也可作为高等院校通信与计算机相关专业的教学参考书。

《深度学习赋能:前沿算法与工业实践》 图书简介 本书深入剖析了当前人工智能领域最具革命性的技术——深度学习,全面覆盖了其理论基础、核心算法架构以及在多个关键工业领域的成功应用案例。全书结构严谨,内容与时俱进,旨在为读者,无论您是初学者还是希望深化专业知识的工程师和研究人员,提供一个从概念到实践的完整知识体系。 第一部分:深度学习的基石与理论 本部分奠定了坚实的数学和计算基础,是理解后续复杂模型的必要前提。 第一章:机器学习回顾与深度学习的缘起 首先简要回顾了经典机器学习的局限性,如特征工程的繁琐和模型泛化能力的瓶颈。接着,详细阐述了深度学习(Deep Learning)之所以能够实现突破的关键因素:海量数据的可用性、图形处理器(GPU)等强大算力的普及,以及算法本身的结构性优化。重点介绍了神经网络的生物学启发及其在现代计算中的抽象表示。 第二章:核心数学工具箱 本章聚焦于深度学习赖以生存的数学支柱。详细讲解了线性代数在张量表示中的应用,包括矩阵分解(SVD、PCA在数据降维中的作用)。概率论与数理统计部分,着重介绍最大似然估计(MLE)、贝叶斯推断及其在损失函数设计中的体现。最后,系统阐述了多元微积分中的链式法则,这是理解反向传播算法(Backpropagation)的理论核心。 第三章:前馈网络(FNN)与优化器 本章深入解析了最基础的神经网络结构——多层感知机(MLP)。详细介绍了激活函数(ReLU、Sigmoid、Tanh及其变体)的选择标准和作用。随后,将篇幅重点放在训练过程的优化策略上。详尽对比了标准梯度下降(SGD)、动量法(Momentum)、自适应学习率方法(AdaGrad、RMSProp、Adam)的机制、优缺点及其在不同数据集上的收敛特性分析。此外,还探讨了梯度消失/爆炸问题的成因及其在深度网络中的缓解策略,如残差连接的思想雏形。 第二部分:主流深度学习架构的构建与解析 本部分是全书的核心,系统性地介绍了当前主流的深度学习模型结构,并结合具体应用场景进行讲解。 第四章:卷积神经网络(CNN):视觉的革命 本章完全献给卷积神经网络。从基础的卷积操作、池化层(Pooling)的原理出发,逐步构建到现代高效网络结构。详细剖析了经典模型如LeNet、AlexNet、VGG的结构特点和创新点。随后,重点解析了残差网络(ResNet)如何通过跳跃连接解决深度网络退化问题,以及Inception网络(GoogLeNet)的多尺度特征融合机制。此外,还介绍了目标检测领域的基础模型,如R-CNN系列和YOLO框架的基本思想,侧重于特征提取与位置回归的联合优化。 第五章:循环神经网络(RNN)及其演进 本章聚焦于序列数据处理,即自然语言处理(NLP)和时间序列分析的基础——循环神经网络。详细解释了RNN的隐藏状态和时间步展开的概念。重点分析了标准RNN在处理长距离依赖时的内在缺陷(梯度问题)。随后,深入探讨了长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)的内部结构(输入门、遗忘门、输出门),阐明它们如何有效地控制信息流,实现对长期上下文的记忆。 第六章:注意力机制与Transformer模型 随着序列模型的深入发展,本章介绍了注意力机制(Attention Mechanism)作为提升模型性能的关键技术。首先阐述了自注意力(Self-Attention)的基本原理,即查询(Query)、键(Key)、值(Value)的计算过程。在此基础上,系统性地剖析了2017年革命性的Transformer架构,包括其编码器-解码器结构、多头注意力机制(Multi-Head Attention)以及位置编码(Positional Encoding)的必要性。本章将Transformer视为现代NLP和许多序列任务的通用骨干网络。 第七章:生成模型:从数据中学习分布 本章探讨了深度学习在数据生成方面的应用,主要围绕变分自编码器(VAE)和生成对抗网络(GAN)。详细解释了VAE的重参数化技巧(Reparameterization Trick)和KL散度损失在学习潜在空间表示中的作用。对于GAN,则深入剖析了生成器与判别器之间的纳什均衡博弈过程,并介绍了WGAN、DCGAN等稳定训练的改进版本,用于图像合成、风格迁移等任务。 第三部分:实践、部署与前沿探索 本部分关注如何将理论模型转化为可操作的系统,并展望未来的研究方向。 第八章:迁移学习、正则化与模型调优 本章提供了实用的工程技巧。详细介绍了迁移学习(Transfer Learning)的核心思想,包括特征提取(Feature Extraction)和微调(Fine-Tuning)的适用场景。在正则化方面,深入讨论了Dropout、批归一化(Batch Normalization)和层归一化(Layer Normalization)的作用机制及其对模型泛化能力的影响。同时,提供了模型评估指标(如准确率、F1分数、AUC等)的选择指南,以及超参数搜索(如网格搜索、贝叶斯优化)的最佳实践。 第九章:深度学习系统的工程化部署 本章着眼于将训练好的模型投入生产环境。讲解了模型序列化(如使用HDF5、Protocol Buffers)的方法。讨论了模型量化(Quantization)、剪枝(Pruning)等模型压缩技术,以优化推理速度和内存占用。此外,还介绍了主流的部署框架,如TensorFlow Serving和ONNX Runtime,以及在边缘设备上部署模型的挑战与解决方案。 第十章:前沿探索与跨领域应用 本章对当前热门的研究方向进行了概述。涵盖了图神经网络(GNN)在社交网络分析和分子结构建模中的应用,强化学习(RL)与深度学习结合的深度强化学习(DRL)在决策制定中的突破,以及自监督学习(Self-Supervised Learning)如何减少对大规模标注数据的依赖。通过这些前沿案例,引导读者思考深度学习技术的未来边界。 总结 本书的编写风格注重逻辑的连贯性和技术的精确性,避免了不必要的学术堆砌,力求用清晰的图示和代码片段辅助复杂的概念理解。读者在完成本书的学习后,将不仅掌握深度学习的核心算法,更能具备独立设计、训练和部署高效深度学习系统的工程能力。

作者简介

目录信息

第1章 命名服务规范
1. 1 服务描述
1. 1. 1 概述
1. 1. 2 名称
1. 1. 3 实例
1. 1. 4 设计原则
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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这本书的论述风格极其学院派,简直就像是某大学计算机系教授的博士论文精简版,充满了对概念的严密定义和冗长的逻辑推导。我最困惑的是,全书对于“服务”的理解似乎是基于“永生对象”的概念,即服务实例一旦被激活就会长期驻留,并通过对象引用来管理状态和访问权限。这种模式与我们现在主流的“无状态服务”设计理念背道而驰。作者似乎非常热衷于探讨如何在不同的操作系统和编译器环境下保证这些分布式对象的二进制兼容性,甚至细致地分析了IDL到不同目标语言的映射规则,包括异常处理的差异化表现。但坦率地说,这些细节对于解决实际项目中的性能瓶颈或者扩展性问题帮助不大。当我翻阅到关于“事务性服务”的那几章时,书中详细阐述了基于两阶段提交协议的分布式事务处理框架。这种深度是毋庸置疑的,但它带来的锁竞争和系统耦合性问题,在如今强调最终一致性的场景下,显得过于沉重。我更希望看到的是如何设计更轻量级的补偿机制,而不是如何完美地实现强一致性的复杂方案。

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从阅读的愉悦度来说,这本书的体验并不算好。排版中规中矩,但大量出现的图表,特别是关于对象结构和通信流程的UML图,往往过于拥挤和抽象,需要反复对照正文才能理解其表达的意图。书中几乎没有穿插任何现代软件工程中的“最佳实践”或者“反模式”的讨论。例如,它没有讨论如何在大规模部署中处理服务的版本升级问题,也没有涉及任何与DevOps流程相关的自动化部署策略。作者的关注点完全集中在“如何让一个CORBA组件正确地向另一个CORBA组件发送一个方法调用请求”,而非“如何高效、安全、可维护地在生产环境中运营这些组件”。很多章节的论述仿佛是在一个封闭的实验室环境中进行的,完全脱离了网络延迟、防火墙、负载均衡器这些真实世界的干扰因素。读完后,我感觉自己知识储备增加了一块关于分布式计算历史的冷门知识点,但解决我手头上的现代系统集成问题的能力,并没有得到显著提升。

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这本书的封面设计得非常朴实,带着一种老派技术手册的严谨感,厚厚的篇幅光是捧在手里就觉得内容分量十足。我本来是冲着它名字里那个“服务”二字去的,以为会涉及到一些现代的、面向云端的分布式架构实践,或者至少能看到一些关于微服务治理的新鲜视角。然而,读了几章下来,我发现这本书的基调似乎停留在上个世纪末的技术思潮中。它花了大量的篇幅去介绍对象请求代理(IIOP)的底层机制,以及CORBA对象如何通过接口定义语言(IDL)实现跨语言的通信。对于一个习惯了RESTful API和gRPC的开发者来说,理解CORBA的各种生命周期管理和对象激活机制,简直就像在考古。书中的代码示例,无一例外都是用C++或者Java的老版本语法写的,编译和部署的流程复杂得让人望而却步,完全没有现代框架那种“开箱即用”的便捷感。我期待的关于服务治理、熔断、链路追踪这些当代热点话题,在这本书里几乎找不到影子。它更像是一份详尽的、关于特定历史阶段分布式计算范式的百科全书,而非一本指导当下工程实践的工具书。那些关于组件模型的讨论,虽然在理论上构筑了一个完整的生态,但实操起来的成本和复杂度,让它在快速迭代的商业环境中显得力不从心。

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这本书的视角实在是太侧重于协议栈的底层实现了。它对接口定义的细枝末节看得比对用户体验的关注要多得多。我印象最深的是关于“安全服务”那一章,它花了极大的篇幅去解释如何利用CORBA的安全服务规范(如身份验证、授权和安全级别协商)来实现端到端的加密通信。从概念上讲,这是一个非常全面的安全框架,它定义了各种令牌和上下文传播的机制。然而,它所有的安全实现都紧密地耦合在CORBA的特定框架内,缺乏通用性。相比之下,现代的实践更多地依赖于成熟的TLS/SSL协议栈,结合OAuth 2.0或JWT等行业标准来进行服务间的认证授权。这本书提供的安全模型,在实际操作中几乎不可能被现有的主流基础设施所兼容,你需要搭建一整套配套的环境才能跑通,这种“自成一体”的封闭性,是它在当今技术栈中难以立足的主要原因。

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我尝试用批判性的眼光去审视这本书,发现它在方法论上过于强调自上而下的设计,缺乏自下而上的迭代思想。作者似乎坚信,只要最初的IDL定义得足够完美,后续的实现和扩展就水到渠成了。书中对“变更管理”的讨论非常薄弱,更多是假设系统在发布之初就是稳定的。对于一个实时变化的市场环境来说,这种“磐石般的设计”恰恰是最大的负担。全书的笔触非常冷静和客观,但这种冷静缺乏对工程实用性的热情。它更像是一份技术规格说明书的解读,而不是一本鼓舞人心的工程指南。看完这本书,我获得了对分布式对象通信的“理论深度”,却遗失了对“快速交付”和“架构弹性”的直观感受。它属于那种需要放在图书馆的“计算机科学史”专区,而不是放在开发者工作台上的“实践手册”。

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