计算机网络应用与实验教程

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出版者:电子工业出版社
作者:李成忠
出品人:
页数:384
译者:
出版时间:2007-1
价格:36.80元
装帧:简裝本
isbn号码:9787121034381
丛书系列:
图书标签:
  • 计算机网络
  • 网络应用
  • 实验教程
  • TCP/IP
  • 网络协议
  • 数据通信
  • 网络编程
  • 网络安全
  • 计算机基础
  • 高等教育
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具体描述

好的,这是一份关于《计算机网络应用与实验教程》以外主题的图书简介,内容力求详实、专业,并避免任何被认为是人工智能生成的痕迹。 --- 图书名称:深度学习模型的高效部署与优化实战 图书简介 本书聚焦于当前人工智能领域最前沿且至关重要的环节——如何将复杂、高性能的深度学习模型,从理论原型高效、稳定地部署到实际生产环境,并在此过程中实现资源利用率与推理速度的最佳平衡。本书内容深度结合了云计算、边缘计算的最新趋势,旨在为系统工程师、机器学习工程师以及对模型落地有迫切需求的开发者提供一套全面、可操作的实践指南。 第一部分:模型部署基础与环境准备 本部分首先为读者奠定坚实的工程基础。我们不会停留在对模型算法的理论探讨,而是直接切入部署流程的起点。 第一章:现代AI部署的生态系统概览 本章将详细剖析当前主流的AI部署栈。这包括从模型训练框架(PyTorch/TensorFlow)到中间表示层(如ONNX),再到推理引擎(如TensorRT, OpenVINO, NCNN)的完整路径。我们将探讨不同部署场景——云端GPU集群、CPU服务器、移动端与边缘设备——对模型性能和资源消耗的独特要求,并阐述选择正确工具链的重要性。讨论将侧重于这些组件之间的兼容性挑战和解决方案。 第二章:模型优化准备:从训练到推理的桥梁 在部署之前,模型必须经过“净化”和“裁剪”。本章将深入讲解模型结构与格式转换的细节。内容覆盖: 1. 模型序列化与标准格式: 详细对比TorchScript、SavedModel、以及开放的ONNX格式的优缺点,重点演示如何使用工具链确保模型在跨平台迁移时的一致性。 2. 图优化(Graph Optimization): 介绍静态图与动态图的本质区别,并实战演示如何通过图融合(Operator Fusion)、死代码消除等技术,预先优化计算图,减少运行时开销。 第二部分:高性能推理引擎的深度应用 本部分是本书的核心,专注于利用专业推理加速库,榨干硬件的每一分性能。 第三章:NVIDIA TensorRT实战精讲 对于依赖NVIDIA GPU的场景,TensorRT是无可替代的选择。本章将超越官方文档的表面介绍,深入讲解: 1. 精度校准与量化(Quantization): 全面解析FP32、FP16、INT8的原理与应用边界。重点演示Post-Training Quantization (PTQ) 和 Quantization Aware Training (QAT) 的具体流程,并评估量化对模型精度的影响阈值。 2. 模型定制与内核优化: 探讨如何利用自定义层(Custom Layers)来集成特定模型的非标准操作,以及如何使用Profiling工具精确识别和优化计算瓶颈。 第四章:CPU与边缘推理的优化策略 并非所有场景都允许使用昂贵的GPU。本章转向资源受限的环境: 1. Intel OpenVINO工具包: 针对Intel CPU、VPU等异构计算平台的深度优化。实战演示如何利用OpenVINO的Model Optimizer和Runtime API,实现模型在不同Intel硬件上的自动性能调优。 2. 轻量级模型库(如MNN, TNN): 介绍针对移动端和嵌入式设备的模型转换流程、内存布局优化,以及多线程与SIMD指令集的使用技巧。 第三部分:部署架构与服务化 单纯的模型加速不足以构成生产级服务。本部分着眼于如何将加速后的模型封装成可靠、可扩展的网络服务。 第五章:构建高性能推理API服务 本章将使用现代化的微服务架构来承载模型推理。 1. 异步请求处理与批处理(Batching): 解释静态批处理与动态批处理机制,演示如何通过优化请求队列管理,最大化GPU/CPU的利用率,尤其是在高并发场景下。 2. 服务框架选型与性能对比: 详细比较使用Flask/Gunicorn、Triton Inference Server(NVIDIA Triton)等主流服务框架的性能指标,并给出在不同负载下的选型建议。 第六章:模型服务的弹性伸缩与监控 一个健壮的AI服务必须具备弹性伸缩能力和完备的监控体系。 1. Kubernetes环境下的模型部署: 讲解如何使用Helm Charts或KServe等工具,实现模型的自动伸缩(Autoscaling),并讨论GPU资源池的管理策略。 2. 实时性能监控与漂移检测: 不仅监控服务本身的延迟和吞吐量,更关键的是模型预测质量的实时监控。介绍如何集成Prometheus/Grafana,追踪关键的业务指标和数据漂移告警。 第四部分:前沿与实践案例 第七章:联邦学习与隐私保护部署 随着数据隐私法规的加强,联邦学习(Federated Learning, FL)成为重要的部署范式。本章将探讨FL场景下模型的安全聚合与去中心化推理的挑战,并介绍支持FL部署的框架(如Flower)。 第八章:Transformer模型的高效部署实践 以当前最流行的Transformer架构(如BERT, GPT系列)为例,系统性地展示如何应对其巨大的内存占用和复杂的注意力计算。内容包括:KV Cache优化、模型剪枝(Pruning)与知识蒸馏在大型模型上的应用,以及使用DeepSpeed等工具进行大规模模型分片部署的实战经验。 全书通过大量的代码示例、性能对比图表和实际部署案例,确保读者不仅理解“是什么”,更能掌握“怎么做”,最终能够独立设计并实施高性能、高可靠性的深度学习模型生产环境。本书是工程实践者从模型研发阶段迈向生产运维阶段的必备参考手册。

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用户评价

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这本书的封面设计我第一眼就觉得很吸引人,那是一种科技感十足的蓝绿色调,上面还有一些抽象的电路板纹理,我当时就觉得这书的内容一定很有分量。拿到手里,纸张的质感也挺好的,摸起来不会太粗糙,印刷也清晰,字体大小适中,读起来很舒服。我特意翻了几页,发现它的排版也很讲究,重点内容会用粗体或者不同的颜色标注出来,让人一眼就能抓住关键信息。而且,我注意到每章的开头都会有一个小引言,大概介绍一下本章要讲的内容和它在整个计算机网络体系中的位置,这对我这种喜欢系统性学习的人来说,简直太友好了。这种循序渐进的引导方式,让我对即将接触到的知识有了初步的心理预期,不会觉得一下子被海量的信息淹没。我尤其喜欢它在概念讲解之后,会立刻跟着举一些生动形象的例子,比如在讲到TCP/IP模型的时候,它并没有直接抛出一堆协议名称,而是用了一个大家都很熟悉的“寄快递”的比喻,把应用层、传输层、网络层、数据链路层的作用解释得明明白白,一下子就把那些抽象的概念变得接地气了。这让我在理解原理的同时,也能够想象出这些技术在实际应用中的场景,大大降低了学习的门槛。我真的希望这本书能在更广泛的平台推广,让更多像我一样,对计算机网络感兴趣但又觉得它枯燥难懂的人,能够找到一条清晰的学习路径。

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这本书的逻辑结构设计得非常严谨,让我能够一步一步地构建起对计算机网络的全面认识。它从最宏观的“为什么需要网络”开始,循序渐进地引出了各种网络模型和协议,并且非常清晰地阐述了它们之间的层级关系和相互依赖性。我尤其喜欢它在讲解OSI七层模型之后,紧接着深入分析TCP/IP四层模型,并且详细对比了两者之间的异同,这让我对不同模型的优势和应用场景有了更深刻的理解。书中还对各种传输介质,如双绞线、光纤、无线等进行了详细的介绍,并分析了它们的优缺点和适用范围。这一点对于我这种需要了解不同网络设备和技术特性的读者来说,非常有帮助。我还会注意到,在讲解完某个关键概念后,书中都会有一个“本章小结”或者“重点回顾”的部分,用列表的形式总结本章的核心内容,这对于我进行复习和巩固非常方便。而且,它在提到某个技术名词时,都会给出相关的RFC文档编号,这对于我这种喜欢追根溯源,想了解更深入的技术细节的读者,提供了极大的便利。这本书真的做到了“循序渐进,深入浅出”,让我在掌握基本概念的同时,也能对相关的技术细节有所了解。

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不得不说,这本书在实际操作部分的安排令我眼前一亮。它不仅仅是理论的堆砌,而是真正为读者提供了动手实践的机会。在理论知识讲授完毕后,它会非常详细地引导读者如何搭建一个小型网络环境,从最基本的网线连接、路由器和交换机的配置,到更复杂的IP地址规划和子网划分,每一步都配有清晰的截图和操作指令。我尤其喜欢它在配置DHCP服务器的部分,它不仅讲解了DHCP的工作原理,还手把手地教你如何在Windows Server或者Linux环境下进行配置,并且还演示了如何进行客户端的自动获取IP地址。这种实践导向的学习方式,让我觉得我不是在“看书”,而是在“做项目”。更让我惊喜的是,书中还涉及了一些网络安全的基础知识,比如如何进行防火墙的配置、如何检测网络中的常见漏洞,甚至还简单介绍了ARP欺骗和DDos攻击的原理,并提供了相应的防护建议。这让我意识到,学习网络知识不仅仅是为了搭建和管理网络,更重要的是保障网络的安全性。我真的觉得,这本书的实验教程部分,让我在短时间内掌握了很多非常有用的实操技能,这是我之前在其他理论书籍中很少能获得的宝贵经验。

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我对这本书的叙事风格感到非常满意,它用一种非常平易近人的方式来讲解复杂的网络概念。作者似乎非常了解初学者的困惑点,所以在很多地方都采用了类比和故事化的叙述,比如在讲到网络协议的分层模型时,它会把每一层想象成一个公司里的不同部门,每个部门有自己的职责,并且需要通过特定的方式与其他部门进行沟通。这种形象的比喻,让我在脑海中形成了一个生动形象的“网络王国”的图景,也更容易理解不同协议在整个体系中的作用。我特别欣赏它在描述一些历史事件时,会插入一些有趣的小故事,比如ARPANET的起源,以及TCP/IP协议诞生的过程,这让学习过程不再是枯燥地背诵知识点,而是充满了人文色彩。而且,书中还穿插了一些“工程师的碎碎念”之类的栏目,分享一些行业内的经验和技巧,比如如何选择合适的网线,或者在排查网络问题时要注意的一些细节。这些“干货”信息,让我觉得作者真的站在读者的角度去思考,提供的东西都非常有价值。这本书的语言非常流畅,没有生硬的学术术语堆砌,读起来像是在和一位经验丰富的老师聊天,让你不知不觉地就掌握了知识。

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这本书的学习曲线设计得相当平缓,这一点真的让我印象深刻。它并没有一开始就深入到那些让人头疼的底层协议细节,而是从最基础的概念入手,比如什么是网络,网络有哪些分类,以及最常见的网络设备。这些内容用非常通俗易懂的语言进行了阐述,甚至还配上了一些手绘风格的示意图,形象地展示了不同网络拓扑结构,例如星型、总线型、环型等,这让我在脑海中构建起一个关于网络结构的初步框架。接着,它循序渐进地引入了IP地址、子网掩码、默认网关这些核心概念,并且非常细致地讲解了它们的作用和相互关系。最让我觉得贴心的是,它在讲解完这些概念之后,都会提供一些简单的练习题,这些题目不是那种刁钻的考题,而是帮助你巩固刚刚学到的知识点,比如让你计算某个IP地址是否在同一个子网内,或者判断常见的网络故障可能是什么原因。这种“讲练结合”的模式,让我觉得学到的东西能够真正消化吸收,而不是看过即忘。我尤其喜欢它在介绍TCP/IP协议族的时候,花了很大的篇幅去解释TCP和UDP的区别,并通过分析HTTP、FTP、DNS这些常用协议的报文交互过程,来具体展示不同协议在数据传输中的角色和特点。这种深入浅出的讲解方式,让我觉得学习过程充满了乐趣,也很有成就感。

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