电脑常见问题与故障1000例 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:清华大学

作者:张洁

出品人:

页数:352

译者:

出版时间:2005-4-1

价格:29.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787302107095

丛书系列:

图书标签:

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具体描述

好的，这是一份基于您的要求撰写的图书简介，内容避开了《电脑常见问题与故障1000例》所涵盖的范围，专注于其他技术或知识领域，力求详尽自然。 --- 数字化时代的艺术：深度学习驱动的创意生成与视觉叙事 —— 探索人工智能在图像、音乐及文本创作前沿的应用、原理与实践在信息爆炸与技术迭代飞速的二十一世纪，人类的创造力正面临一场由算法驱动的深刻变革。本书并非聚焦于计算机硬件的维护、系统错误的排查，或是传统意义上的“故障排除”指南，而是将目光投向一个更为前沿、更具想象力的领域：人工智能（AI）如何理解、模仿并最终革新人类的艺术与叙事方式。我们生活在一个由数据构建的时代，而深度学习，特别是生成对抗网络（GANs）、变分自编码器（VAEs）以及大型语言模型（LLMs）的崛起，已经彻底改变了内容生产的范式。本书将系统地拆解支撑这些前沿应用的底层技术逻辑，并带领读者深入探索它们在实际创意工作流中的应用潜力与伦理考量。第一部分：生成模型的基石与演进本部分将为读者构建起理解现代生成式AI的理论框架。我们不会讨论如何重启路由器或修复蓝屏错误，而是专注于模型架构的精妙设计。 1. 神经网络基础回顾与扩展：简要回顾多层感知机（MLP）与卷积神经网络（CNN）的结构，重点阐述Transformer架构的革命性意义，尤其是其自注意力（Self-Attention）机制如何捕捉长距离依赖，这正是当前大模型能够生成连贯长文本和复杂图像序列的关键。 2. 生成对抗网络（GANs）的艺术：深入剖析GANs中判别器与生成器之间的“博弈”过程。我们将详细介绍从DCGAN到StyleGAN系列的演变，探讨如何通过谱归一化（Spectral Normalization）和WGAN（Wasserstein GAN）来稳定训练过程，并展示如何利用这些技术生成超写实的人脸、艺术品风格迁移以及高分辨率的纹理合成。 3. 扩散模型（Diffusion Models）的崛起：介绍当前图像生成领域的主流技术——扩散模型。解释前向加噪过程与反向去噪过程的数学原理，探讨DDPM（Denoitte Diffusion Probabilistic Models）与潜在扩散模型（Latent Diffusion Models, 如 Stable Diffusion 的核心）的工作机制。本书将重点分析如何通过条件控制（如文本提示词、ControlNet）实现对生成结果的精细化引导。第二部分：视觉叙事的重塑：图像、视频与三维空间本部分将聚焦于AI在视觉媒体创作中的实际应用，这些内容完全独立于硬件或操作系统层面的故障诊断。 1. 文本到图像的精确控制：详细介绍提示工程（Prompt Engineering）的艺术与科学。探讨如何通过关键词权重、负面提示词、种子值锁定以及迭代细化技术，将抽象的概念转化为具体的视觉表达。我们将通过案例研究展示如何为电影预视觉化、概念设计和广告创意生成高品质图像。 2. 视频生成与时间一致性挑战：探讨如何利用时空注意力机制（Spatio-Temporal Attention）来确保视频帧之间的时间连贯性。分析当前视频生成模型（如Sora等的前身技术）在处理运动轨迹、物理模拟以及物体保持一致性方面所面临的技术难题及最新的研究进展。 3. 风格与语义的深度融合：分析神经风格迁移（Neural Style Transfer）的局限性，并过渡到更高级的语义编辑技术。例如，如何使用CLIP模型（Contrastive Language-Image Pre-training）作为指导，实现对图像内容的语义级别修改，而非简单的像素级重绘。第三部分：声音与文本的智能编排本部分将探讨AI如何处理人类交流中最核心的两种载体：语言和音乐。 1. 大型语言模型（LLMs）的内部工作机制：我们将深入探讨GPT、BERT等模型中，指令跟随（Instruction Following）、上下文学习（In-Context Learning）和思维链（Chain-of-Thought）提示技术背后的概率模型。本书将分析如何利用这些模型进行复杂的文本摘要、情感分析、角色扮演对话设计，以及生成符合特定语境的专业文档结构。 2. 人工智能音乐创作：介绍如何将音乐理论转化为可计算的表示形式（如MIDI数据或符号表示）。分析使用RNNs、LSTMs以及Transformer来生成旋律、和声与配器的技术。我们将探讨AI如何学习特定作曲家的风格，并生成具有情感深度的原创乐曲。 3. 语音合成与情感表达：探讨端到端（End-to-End）的语音合成系统，如Tacotron和WaveNet/Vocoder模型。重点分析如何通过注入情感标签或声学特征向量，使合成语音摆脱机械感，实现自然、富有表现力的口语表达，这在有声读物和虚拟助手领域具有关键价值。第四部分：伦理、安全与创造力的未来生成式AI的强大能力也带来了新的挑战。本章将完全脱离技术故障排除的范畴，专注于AI发展带来的社会和法律议题。 1. 版权与归属权：讨论训练数据的使用权、生成内容的知识产权归属问题。分析当前全球在“合理使用”和“深度伪造”（Deepfake）监管方面的不同立场。 2. 模型偏差与公平性：探讨训练数据中存在的社会偏见如何被放大到生成结果中（如种族、性别刻板印象）。介绍去偏技术（Debiasing Techniques）的策略和局限性。 3. 人机协作的新范式：展望未来，AI并非取代人类创作者，而是作为强大的“协作者”存在。探讨如何设计人机交互界面，使艺术家、设计师和作家能够更直观、高效地驾驭这些复杂的生成模型，将重点从“修复错误”转向“最大化创意产出”。本书旨在为对人工智能的创造性应用有浓厚兴趣的开发者、设计师、内容创作者以及技术爱好者提供一份全面的、深入的理论与实践指南。它不涉及操作系统优化、网络配置、硬件兼容性或任何形式的桌面故障诊断，而是致力于解锁数字内容生产力的下一个前沿领域。

作者简介

目录信息

第1章硬件故障
第2章软件故障
第3章 Internet故障
附录A BIOS故障代码
附录B Windows代码
附录C 拨号失败错误代码
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我翻阅了这本书的多个章节，发现它对“问题”的定义完全不同于我们日常所理解的“故障”。这里的“问题”，更多的是指代计算科学领域中那些尚未被有效解决的、关乎效率、安全和伦理的核心难题。书中对“图灵完备性”的局限性及其在面对现实世界非线性复杂性时的不足之处的批判性分析，是极其深刻的。它引导读者思考，现有的计算模型是否已经触及了其理论上的天花板。此外，书中对“信息论的哲学基础”的探讨，让我对信息的本质有了更贴近物理学的理解，远非香农公式那样简单直观。作者还花了大篇幅讨论了“后摩尔时代”的计算材料科学，从拓扑绝缘体到自旋电子学，这些内容对于非材料学背景的读者来说，是极具挑战性但也极其引人入胜的知识拓展。这本书毫无疑问是一部高屋建瓴的学术力作，它提供的不是速效药，而是深入理解现代计算领域核心矛盾的“思想疫苗”。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，这本书的叙事风格和内容深度，完全超出了我原先对“故障处理手册”的刻板印象。它几乎没有提及任何具体硬件的型号识别或者操作系统级别的“重启大法”。相反，它将重点放在了对计算哲学和复杂系统理论的探讨上。我特别欣赏作者在阐述系统熵增与信息过载问题时所采用的类比手法，那种将物理学的概念无缝嫁接到信息科学中的能力，极大地提升了阅读的趣味性和理解的层次感。书中对“黑箱问题”在人工智能决策中的伦理考量部分，更是让我深思了许久。它没有提供简单的代码片段来规避风险，而是从更基础的公理体系层面提出了质疑。此外，书中对“计算的终极能耗边界”这一宏大命题的探讨，展示了作者对可持续发展与信息技术未来走向的关切。整本书的论证过程严密、逻辑链条清晰，每一次观点的提出都有扎实的理论支撑，读起来就像是在听一位顶尖科学家进行学术报告，充满了思想的碰撞和智慧的火花，绝对是值得反复研读的经典之作。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是让人大开眼界，特别是那些关于新兴科技和未来趋势的探讨，简直是为我打开了一扇新世界的大门。我一直以为自己对IT领域了解得还算深入，但读完这本书后才发现，自己知识体系中还有太多空白。它并没有拘泥于我们日常能接触到的那些小修小补的故障排除，而是深入挖掘了底层逻辑和架构设计上的挑战。比如，其中对量子计算在数据安全领域可能带来的颠覆性影响的分析，让我不得不重新审视现有加密体系的脆弱性。还有，关于类脑芯片和新型神经形态计算的描述，让我对未来人机交互的形态有了更宏大、更具象的想象。这本书的作者显然不是一个只懂修补的工程师，而是一位具有深厚理论基础和前瞻性思维的架构师。书中那些关于分布式共识机制的演进、去中心化自治组织（DAO）的技术瓶颈，以及如何在虚拟现实环境中实现物理定律的精确模拟等内容，都展现了极高的专业水准和独特的洞察力。阅读过程像是一场智力上的攀登，每解析完一个复杂的概念，都有种拨云见日、豁然开朗的成就感。它更像是一本为技术思想家准备的入门指南，而非给普通用户解决鼠标失灵问题的工具书。

评分☆☆☆☆☆

令人意外的是，这本书几乎完全没有涉及任何日常技术支持领域的内容。它更像是一份关于如何构建下一代计算平台的蓝图设计书。其中关于“自适应网络拓扑结构”的构想，以及如何利用拓扑学原理来优化数据流，为我提供了全新的网络设计思路。我原本以为会看到关于路由器配置或防火墙策略的详述，结果却是关于如何从数学上证明网络稳定性的探讨，这种反差感带来了极大的惊喜。书中对“数字孪生”概念的深化理解，不仅仅局限于工业制造，而是拓展到了对生态系统乃至人类社会复杂模型的构建，这种跨学科的融合处理得非常巧妙。作者对“可解释性”这一前沿课题的讨论，也展现了极强的思辨能力，他清晰地阐述了在追求模型性能最大化的同时，如何避免陷入不可控的“智能黑箱”陷阱。总而言之，这本书适合那些渴望超越“使用”层面，迈向“创造”层面的技术精英和研究人员。

评分☆☆☆☆☆

这本厚重的篇章，与其说是一本技术参考书，不如说是一部关于数字文明的编年史和预言录。它对过去几十年计算范式的转移进行了深刻的历史梳理，从早期的集中式计算到后来的互联网化，再到如今的万物互联和边缘计算的兴起，每一步的转型都被赋予了深刻的时代意义。作者没有满足于描述“发生了什么”，而是执着于探究“为什么会这样”以及“接下来会怎样”。书中对“信息孤岛”的形成机制及其对社会结构影响的分析，简直是教科书级别的社会观察。我特别喜欢其中关于“算法偏见”的章节，它没有停留在指责算法的简单层面，而是追溯到了训练数据的偏差、模型构建的假设，甚至是人类认知固有的局限性。这种由表及里、穿透本质的分析方法，使我对当前数字世界的一切都产生了更深层次的怀疑和探究的欲望。读完后，我感觉自己看问题的角度都被提升到了一个新的维度，不再满足于表面的现象，而是开始追问其背后的结构性力量。

评分☆☆☆☆☆