三级网络技术 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:中国水利水电出版社

作者:宋立智

出品人:

页数:308

译者:

出版时间:2005-1

价格:28.0

装帧:平装

isbn号码:9787508417646

丛书系列:

图书标签:

网络技术
计算机网络
三级网络
网络工程
网络管理员
网络基础
TCP/IP
网络协议
信息技术
通信技术

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到本本书屋

onlinetoolsland.com

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

该书是根据教育部考试中心最新颁布的《三级网络技术》考试大纲编写而成的。该书系统地讲述了计算机和计算机网络的基础理论及应用技术。全书共分为8章，内容包括：计算机基础知识，计算机操作系统，计算机网络基本概念，局域网应用技术，Internet基础，网络安全技术，电子商务与电子政务，网络技术发展。

　　该书内容全面系统，叙述深入浅出，用语规范流畅，脉络清楚。每章设有“例题详解”和“练习题”，全书末附有各章练习题的“参考答案”和考试大纲、模拟试题，可读性和实用性俱强。

　　该书适合于作为准备参加全国计算机等级考试(三级网络技术)的各类人员的学习用书，也可作为大中专、高职和相关培训人员的教材。

《数字图像处理与计算机视觉基础》（本书内容不涉及任何关于“三级网络技术”的知识点） --- 导言：洞察像素背后的世界在这个信息爆炸的时代，我们每天都在与图像和视频进行着海量的交互。从智能手机拍摄的照片到自动驾驶汽车的环境感知系统，数字图像不再仅仅是记录世界的工具，它们已成为理解和分析现实世界的核心数据载体。然而，原始的图像数据往往是冗余、有噪声且信息密度不均的。如何高效、准确地从这些复杂的像素阵列中提取出有意义的特征、结构乃至高级语义信息，是计算机科学领域一项至关重要的挑战。《数字图像处理与计算机视觉基础》正是为系统性地解决这一挑战而精心编撰的。本书旨在为读者提供一个坚实、全面且深入的理论基础和实践框架，以掌握从低级信号处理到高级场景理解的全过程。本书的编写严格遵循循序渐进的原则，从最基础的图像形成模型和量化理论入手，逐步深入到复杂的模式识别与三维重建技术，确保读者能够建立起一个完整且相互关联的知识体系。 --- 第一部分：图像的获取、表示与基础操作本部分是整个学科的基石，专注于理解和准备数字图像数据。第一章：图像的数学基础与形成模型本章首先探讨了人眼和相机成像的光学原理，并将其转化为离散的数字模型。内容涵盖：光的物理特性与颜色空间：详细解析了可见光光谱、RGB、CMY、HSI 以及 La 等主流颜色空间的数学转换关系、应用场景及其局限性。图像的数字化过程：深入讲解了采样（Spatial Sampling）和量化（Intensity Quantization）的原理，包括混叠现象、奈奎斯特采样定理，以及量化误差的分析。图像的矩阵表示与基本属性：定义了数字图像作为二维离散函数 $f(x, y)$ 的形式，讨论了图像的灰度级、分辨率、连通性等核心概念。第二章：图像的增强与预处理预处理是提高图像质量和后续分析准确性的关键步骤。本章专注于像素级的操作和变换。灰度变换函数：系统介绍线性、非线性（如幂律、对数）灰度变换，重点剖析了直方图均衡化和自适应直方图均衡化 (AHE/CLAHE) 的数学推导及其在对比度增强中的实际效果对比。空间域滤波：全面阐述卷积（Convolution）的数学定义，详细介绍各种空间滤波器：线性滤波器：均值滤波、高斯平滑滤波及其在噪声抑制中的作用。非线性滤波器：中值滤波、极值滤波，特别强调中值滤波在去除椒盐噪声（Salt-and-Pepper Noise）方面的优越性。第三章：图像的频率域分析本章将视角从空间域转移到频率域，这是理解图像结构和进行高效滤波的必要手段。傅里叶变换 (Fourier Transform)：详细推导二维离散傅里叶变换 (DFT) 及其快速算法 (FFT)。解析了傅里叶频谱的物理意义，解释了低频分量对应图像的平滑区域，高频分量对应边缘和细节。频率域滤波：基于傅里叶变换，设计并实现了理想、巴特沃斯 (Butterworth) 和高斯滤波器，用以实现低通滤波（去噪）和高通滤波（锐化）。本章还探讨了维纳滤波 (Wiener Filtering) 在有噪声环境下恢复图像的优化方法。 --- 第二部分：图像的分割、特征提取与表示本部分是连接低级处理和高级理解的桥梁，旨在将图像分解为有意义的组成部分。第四章：图像的复原与重建与增强不同，复原的目标是尽可能地反演成像过程中的退化。噪声模型分析：区分高斯白噪声、瑞利噪声、泊松噪声等常见噪声源，并建立其数学模型。盲复原与逆滤波：探讨在不知道退化函数（PSF）时的图像复原难题，以及如何利用约束条件（如最小均方误差）进行估计和复原。第五章：图像分割的核心技术图像分割是将图像划分为互不重叠的、具有相同属性区域的过程。阈值法：深入讲解Otsu’s Method (大津法) 的统计学原理，用于确定最优全局阈值。区域生长与分裂合并：基于像素邻域的区域划分算法，及其在复杂纹理图像分割中的应用。边缘检测：这是分割的关键前驱。全面分析了梯度算子（Sobel, Prewitt）的局限性，并重点讲解 Canny 边缘检测算法的五步流程（降噪、梯度计算、非极大值抑制、双阈值处理、边缘链接），展示其在精确捕捉边界上的强大能力。第六章：形态学图像处理形态学（Mathematical Morphology）基于集合论，特别适用于分析和处理图像中物体的形状和结构。基本结构元素：定义结构元素 (Structuring Element) 及其对图像操作的影响。基本操作：详细阐述腐蚀 (Erosion)、膨胀 (Dilation) 的数学定义与效果。复合操作：基于基本操作构建开运算 (Opening)（用于平滑轮廓、去除小噪点）和闭运算 (Closing)（用于填充小孔洞、连接断裂的边界），并讨论其在二值图像中的应用。第七章：图像特征描述与表示如何用数学语言量化图像中的对象？本章专注于特征提取。区域特征描述：包括紧凑度、圆形度、主轴方向等几何特征。纹理特征：介绍如何利用灰度共生矩阵 (GLCM) 提取对比度、能量、熵等统计特征，用于区分不同材料表面。描述子与变换：探讨傅里叶描述符在表示轮廓形状上的优势，以及小波变换在多分辨率分析中的应用，用于捕捉不同尺度的局部信息。 --- 第三部分：高级视觉：几何、识别与三维重建本部分将理论推向应用层面，探讨计算机如何理解空间关系和识别对象。第八章：图像变换与几何校正理解图像在不同视角下的几何失真，并进行校正。空间变换：详述仿射变换（Affine Transformation，包括平移、旋转、缩放、剪切）和透视变换（Perspective Transformation，单应性矩阵 H）的数学模型。图像配准 (Image Registration)：探讨如何利用特征点匹配（如使用SIFT/SURF等局部描述符，尽管本书不深入介绍描述子本身，但会讲解其应用场景）和最小化误差函数来对齐多幅图像，这在医学影像融合中至关重要。第九章：模式识别基础与分类器应用将提取的特征输入到分类系统中进行决策。特征向量与距离度量：如何构建有效的特征向量，以及使用欧氏距离、马氏距离等进行相似性度量。线性分类器：介绍感知机（Perceptron）和线性判别分析（LDA）的基本原理。非线性分类器的引入：简要介绍支持向量机 (SVM) 的基本思想及其在二分类问题中的鲁棒性。第十章：立体视觉与深度感知简介本章是理解三维场景的起点，是现代机器人和增强现实技术的基础。相机标定：解释如何确定相机的内参（焦距、主点）和外参（位置、姿态），这是进行几何测量的先决条件。立体匹配 (Stereo Matching)：详细分析视差 (Disparity) 的概念，介绍基于代价函数的匹配方法，例如块匹配（Block Matching）算法，以及如何利用视差图计算场景深度。 --- 总结与展望《数字图像处理与计算机视觉基础》专注于提供一个扎实、无歧义的数学和算法基础。全书的叙述逻辑严格围绕“如何获取、如何优化、如何分割、如何理解”的流程展开，强调了每一步算法背后的数学推导和对图像物理特性的尊重。本书旨在培养读者独立分析和设计图像处理算法的能力，而非仅仅依赖现成的工具箱函数。读者在掌握本书内容后，将能自信地应对复杂的图像质量提升、目标提取以及基础几何测量任务。 --- (本书不包含任何关于网络架构、协议栈、路由配置、数据链路层协议、物理层传输、交换机或三层网络结构、IP地址管理、子网划分或任何与“三级网络技术”直接相关的技术细节。)

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和校对工作做得相当出色，这是一个常常被低估的细节，但对阅读体验至关重要。图表的质量非常高，所有的网络拓扑图、协议数据单元（PDU）结构图都绘制得清晰明确，关键路径和信息流向一目了然，没有出现任何箭头指向混乱或标签缺失的情况。更重要的是，它采用了大量的伪代码和命令行示例，这些代码块的格式规范，颜色区分得当，使得代码与文字解释之间的切换非常顺畅，极大地减少了阅读时的认知负荷。我几乎没有发现任何明显的错别字或技术术语使用不当的地方，这反映了编辑团队的专业素养。一本优秀的技术书籍，其信息的准确性和呈现的专业度是基石，这本书在这些基础方面做得无可挑剔，让人在阅读时能够心无旁骛地专注于吸收知识本身，而不是被低级的印刷错误分散注意力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格非常引人入胜，它没有那种令人昏昏欲睡的教科书腔调。作者在阐述复杂概念时，常常会穿插一些生动的比喻或者引入历史背景，让原本枯燥的技术点瞬间变得鲜活起来。比如，当他解释路由协议的收敛过程时，用到了一个关于信息快速传播与验证的比喻，让我立刻明白了为什么某些协议的效率会更高。文字的驾驭能力非常高超，行文流畅，逻辑跳跃自然，几乎没有生硬的转折。更让我欣赏的一点是，作者在介绍技术标准时，并没有单纯罗列RFC编号，而是结合了这些标准产生的时代背景和解决的具体问题，这使得读者能够从宏观上把握技术演进的脉络。这本书读起来不像是在啃一本技术手册，更像是在听一位经验丰富的行业前辈娓娓道来，分享他的技术心得和对未来趋势的判断。这种人文关怀与技术深度的完美结合，是很多技术书籍所缺乏的亮点。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，这本书的实操性远远超出了我的预期。我一直苦于市面上很多网络技术书籍偏重理论推导，动手实践的指导内容往往泛泛而谈，但这本书完全不同。它不仅仅告诉你“是什么”，更重要的是教会你“怎么做”。作者似乎亲身走过每一个配置的弯路，因此在讲解每一个配置命令或拓扑搭建步骤时，都附带了极其细致的排错指南和注意事项。我按照书中的步骤，在自己的实验环境中搭建了一个复杂的企业级虚拟网络拓扑，整个过程行云流水，几乎没有遇到书中没有提及的阻碍。特别是关于防火墙策略配置和VPN隧道建立的那几个章节，其详尽程度简直是教科书级别的范本。我发现自己不再是机械地复制粘贴命令，而是真正理解了每条指令背后的网络意图和底层原理，这种知识内化的过程，是任何碎片化学习都无法比拟的。这感觉就像拥有了一位耐心的、手把手的资深工程师在身边指导。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计非常吸引人，封面采用了深邃的蓝色调，配以简洁有力的白色字体，给人一种专业而又沉稳的感觉。初次翻开时，我立刻被其清晰的目录结构所吸引。内容组织得井井有条，从基础概念的引入到复杂场景的深入剖析，层次分明，逻辑严谨。阅读过程中，作者似乎对读者的学习曲线有着深刻的理解，总能在恰当的时机引入新的知识点，并且总是伴随着详实、贴近实际的案例分析。那些关于数据包如何在不同网络层之间封装与解封装的描述，简直像一幅生动的动态图谱，即便是初学者也能迅速掌握其精髓。尤其值得称道的是，书中对于一些前沿技术如SDN（软件定义网络）的探讨，并未流于表面，而是深入到了控制平面与数据平面的交互细节，这对于希望在网络领域深耕的专业人士来说，无疑是一份宝贵的参考资料。纸张的质感也很好，阅读起来眼睛不易疲劳，即便是长时间沉浸其中，体验也相当舒适，看得出出版方在细节上的用心。

评分☆☆☆☆☆

在深入阅读后，我开始关注到书中对安全性和性能优化方面的独到见解。这部分内容处理得相当老练，没有将安全视为一个孤立的模块，而是贯穿在了整个网络架构设计的始终。例如，在讲解VLAN划分和生成树协议时，作者同步提出了潜在的安全隐患（如VLAN跳跃攻击），并给出了即时防御的策略。此外，书中关于流量工程和QoS（服务质量）的章节，提供了许多实用的性能调优技巧。我特别留意了其对拥塞控制算法的分析，它不仅解释了TCP窗口机制的原理，还对比了不同算法在不同网络环境下的表现差异，这对于需要为实时应用（如VoIP或视频会议）设计网络的工程师来说，具有极高的参考价值。它教会我的不是如何让网络“跑起来”，而是如何让网络“跑得又快又稳”。这种前瞻性和全局观，使得这本书的价值超越了一般的入门或中级教程。

评分☆☆☆☆☆