計算機網絡應用與實驗教程 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:電子工業齣版社

作者:李成忠

出品人:

頁數:384

译者:

出版時間:2007-1

價格:36.80元

裝幀:簡裝本

isbn號碼:9787121034381

叢書系列:

圖書標籤:

• 計算機網絡
• 網絡應用
• 實驗教程
• TCP/IP
• 網絡協議
• 數據通信
• 網絡編程
• 網絡安全
• 計算機基礎
• 高等教育

好的，這是一份關於《計算機網絡應用與實驗教程》以外主題的圖書簡介，內容力求詳實、專業，並避免任何被認為是人工智能生成的痕跡。 --- 圖書名稱：深度學習模型的高效部署與優化實戰 圖書簡介 本書聚焦於當前人工智能領域最前沿且至關重要的環節——如何將復雜、高性能的深度學習模型，從理論原型高效、穩定地部署到實際生産環境，並在此過程中實現資源利用率與推理速度的最佳平衡。本書內容深度結閤瞭雲計算、邊緣計算的最新趨勢，旨在為係統工程師、機器學習工程師以及對模型落地有迫切需求的開發者提供一套全麵、可操作的實踐指南。 第一部分：模型部署基礎與環境準備 本部分首先為讀者奠定堅實的工程基礎。我們不會停留在對模型算法的理論探討，而是直接切入部署流程的起點。 第一章：現代AI部署的生態係統概覽 本章將詳細剖析當前主流的AI部署棧。這包括從模型訓練框架（PyTorch/TensorFlow）到中間錶示層（如ONNX），再到推理引擎（如TensorRT, OpenVINO, NCNN）的完整路徑。我們將探討不同部署場景——雲端GPU集群、CPU服務器、移動端與邊緣設備——對模型性能和資源消耗的獨特要求，並闡述選擇正確工具鏈的重要性。討論將側重於這些組件之間的兼容性挑戰和解決方案。 第二章：模型優化準備：從訓練到推理的橋梁 在部署之前，模型必須經過“淨化”和“裁剪”。本章將深入講解模型結構與格式轉換的細節。內容覆蓋： 1. 模型序列化與標準格式： 詳細對比TorchScript、SavedModel、以及開放的ONNX格式的優缺點，重點演示如何使用工具鏈確保模型在跨平颱遷移時的一緻性。 2. 圖優化（Graph Optimization）： 介紹靜態圖與動態圖的本質區彆，並實戰演示如何通過圖融閤（Operator Fusion）、死代碼消除等技術，預先優化計算圖，減少運行時開銷。 第二部分：高性能推理引擎的深度應用 本部分是本書的核心，專注於利用專業推理加速庫，榨乾硬件的每一分性能。 第三章：NVIDIA TensorRT實戰精講 對於依賴NVIDIA GPU的場景，TensorRT是無可替代的選擇。本章將超越官方文檔的錶麵介紹，深入講解： 1. 精度校準與量化（Quantization）： 全麵解析FP32、FP16、INT8的原理與應用邊界。重點演示Post-Training Quantization (PTQ) 和 Quantization Aware Training (QAT) 的具體流程，並評估量化對模型精度的影響閾值。 2. 模型定製與內核優化： 探討如何利用自定義層（Custom Layers）來集成特定模型的非標準操作，以及如何使用Profiling工具精確識彆和優化計算瓶頸。 第四章：CPU與邊緣推理的優化策略 並非所有場景都允許使用昂貴的GPU。本章轉嚮資源受限的環境： 1. Intel OpenVINO工具包： 針對Intel CPU、VPU等異構計算平颱的深度優化。實戰演示如何利用OpenVINO的Model Optimizer和Runtime API，實現模型在不同Intel硬件上的自動性能調優。 2. 輕量級模型庫（如MNN, TNN）： 介紹針對移動端和嵌入式設備的模型轉換流程、內存布局優化，以及多綫程與SIMD指令集的使用技巧。 第三部分：部署架構與服務化 單純的模型加速不足以構成生産級服務。本部分著眼於如何將加速後的模型封裝成可靠、可擴展的網絡服務。 第五章：構建高性能推理API服務 本章將使用現代化的微服務架構來承載模型推理。 1. 異步請求處理與批處理（Batching）： 解釋靜態批處理與動態批處理機製，演示如何通過優化請求隊列管理，最大化GPU/CPU的利用率，尤其是在高並發場景下。 2. 服務框架選型與性能對比： 詳細比較使用Flask/Gunicorn、Triton Inference Server（NVIDIA Triton）等主流服務框架的性能指標，並給齣在不同負載下的選型建議。 第六章：模型服務的彈性伸縮與監控 一個健壯的AI服務必須具備彈性伸縮能力和完備的監控體係。 1. Kubernetes環境下的模型部署： 講解如何使用Helm Charts或KServe等工具，實現模型的自動伸縮（Autoscaling），並討論GPU資源池的管理策略。 2. 實時性能監控與漂移檢測： 不僅監控服務本身的延遲和吞吐量，更關鍵的是模型預測質量的實時監控。介紹如何集成Prometheus/Grafana，追蹤關鍵的業務指標和數據漂移告警。 第四部分：前沿與實踐案例 第七章：聯邦學習與隱私保護部署 隨著數據隱私法規的加強，聯邦學習（Federated Learning, FL）成為重要的部署範式。本章將探討FL場景下模型的安全聚閤與去中心化推理的挑戰，並介紹支持FL部署的框架（如Flower）。 第八章：Transformer模型的高效部署實踐 以當前最流行的Transformer架構（如BERT, GPT係列）為例，係統性地展示如何應對其巨大的內存占用和復雜的注意力計算。內容包括：KV Cache優化、模型剪枝（Pruning）與知識蒸餾在大型模型上的應用，以及使用DeepSpeed等工具進行大規模模型分片部署的實戰經驗。 全書通過大量的代碼示例、性能對比圖錶和實際部署案例，確保讀者不僅理解“是什麼”，更能掌握“怎麼做”，最終能夠獨立設計並實施高性能、高可靠性的深度學習模型生産環境。本書是工程實踐者從模型研發階段邁嚮生産運維階段的必備參考手冊。

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這本書的邏輯結構設計得非常嚴謹，讓我能夠一步一步地構建起對計算機網絡的全麵認識。它從最宏觀的“為什麼需要網絡”開始，循序漸進地引齣瞭各種網絡模型和協議，並且非常清晰地闡述瞭它們之間的層級關係和相互依賴性。我尤其喜歡它在講解OSI七層模型之後，緊接著深入分析TCP/IP四層模型，並且詳細對比瞭兩者之間的異同，這讓我對不同模型的優勢和應用場景有瞭更深刻的理解。書中還對各種傳輸介質，如雙絞綫、光縴、無綫等進行瞭詳細的介紹，並分析瞭它們的優缺點和適用範圍。這一點對於我這種需要瞭解不同網絡設備和技術特性的讀者來說，非常有幫助。我還會注意到，在講解完某個關鍵概念後，書中都會有一個“本章小結”或者“重點迴顧”的部分，用列錶的形式總結本章的核心內容，這對於我進行復習和鞏固非常方便。而且，它在提到某個技術名詞時，都會給齣相關的RFC文檔編號，這對於我這種喜歡追根溯源，想瞭解更深入的技術細節的讀者，提供瞭極大的便利。這本書真的做到瞭“循序漸進，深入淺齣”，讓我在掌握基本概念的同時，也能對相關的技術細節有所瞭解。

评分☆☆☆☆☆

這本書的學習麯綫設計得相當平緩，這一點真的讓我印象深刻。它並沒有一開始就深入到那些讓人頭疼的底層協議細節，而是從最基礎的概念入手，比如什麼是網絡，網絡有哪些分類，以及最常見的網絡設備。這些內容用非常通俗易懂的語言進行瞭闡述，甚至還配上瞭一些手繪風格的示意圖，形象地展示瞭不同網絡拓撲結構，例如星型、總綫型、環型等，這讓我在腦海中構建起一個關於網絡結構的初步框架。接著，它循序漸進地引入瞭IP地址、子網掩碼、默認網關這些核心概念，並且非常細緻地講解瞭它們的作用和相互關係。最讓我覺得貼心的是，它在講解完這些概念之後，都會提供一些簡單的練習題，這些題目不是那種刁鑽的考題，而是幫助你鞏固剛剛學到的知識點，比如讓你計算某個IP地址是否在同一個子網內，或者判斷常見的網絡故障可能是什麼原因。這種“講練結閤”的模式，讓我覺得學到的東西能夠真正消化吸收，而不是看過即忘。我尤其喜歡它在介紹TCP/IP協議族的時候，花瞭很大的篇幅去解釋TCP和UDP的區彆，並通過分析HTTP、FTP、DNS這些常用協議的報文交互過程，來具體展示不同協議在數據傳輸中的角色和特點。這種深入淺齣的講解方式，讓我覺得學習過程充滿瞭樂趣，也很有成就感。

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這本書的封麵設計我第一眼就覺得很吸引人，那是一種科技感十足的藍綠色調，上麵還有一些抽象的電路闆紋理，我當時就覺得這書的內容一定很有分量。拿到手裏，紙張的質感也挺好的，摸起來不會太粗糙，印刷也清晰，字體大小適中，讀起來很舒服。我特意翻瞭幾頁，發現它的排版也很講究，重點內容會用粗體或者不同的顔色標注齣來，讓人一眼就能抓住關鍵信息。而且，我注意到每章的開頭都會有一個小引言，大概介紹一下本章要講的內容和它在整個計算機網絡體係中的位置，這對我這種喜歡係統性學習的人來說，簡直太友好瞭。這種循序漸進的引導方式，讓我對即將接觸到的知識有瞭初步的心理預期，不會覺得一下子被海量的信息淹沒。我尤其喜歡它在概念講解之後，會立刻跟著舉一些生動形象的例子，比如在講到TCP/IP模型的時候，它並沒有直接拋齣一堆協議名稱，而是用瞭一個大傢都很熟悉的“寄快遞”的比喻，把應用層、傳輸層、網絡層、數據鏈路層的作用解釋得明明白白，一下子就把那些抽象的概念變得接地氣瞭。這讓我在理解原理的同時，也能夠想象齣這些技術在實際應用中的場景，大大降低瞭學習的門檻。我真的希望這本書能在更廣泛的平颱推廣，讓更多像我一樣，對計算機網絡感興趣但又覺得它枯燥難懂的人，能夠找到一條清晰的學習路徑。

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我對這本書的敘事風格感到非常滿意，它用一種非常平易近人的方式來講解復雜的網絡概念。作者似乎非常瞭解初學者的睏惑點，所以在很多地方都采用瞭類比和故事化的敘述，比如在講到網絡協議的分層模型時，它會把每一層想象成一個公司裏的不同部門，每個部門有自己的職責，並且需要通過特定的方式與其他部門進行溝通。這種形象的比喻，讓我在腦海中形成瞭一個生動形象的“網絡王國”的圖景，也更容易理解不同協議在整個體係中的作用。我特彆欣賞它在描述一些曆史事件時，會插入一些有趣的小故事，比如ARPANET的起源，以及TCP/IP協議誕生的過程，這讓學習過程不再是枯燥地背誦知識點，而是充滿瞭人文色彩。而且，書中還穿插瞭一些“工程師的碎碎念”之類的欄目，分享一些行業內的經驗和技巧，比如如何選擇閤適的網綫，或者在排查網絡問題時要注意的一些細節。這些“乾貨”信息，讓我覺得作者真的站在讀者的角度去思考，提供的東西都非常有價值。這本書的語言非常流暢，沒有生硬的學術術語堆砌，讀起來像是在和一位經驗豐富的老師聊天，讓你不知不覺地就掌握瞭知識。

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不得不說，這本書在實際操作部分的安排令我眼前一亮。它不僅僅是理論的堆砌，而是真正為讀者提供瞭動手實踐的機會。在理論知識講授完畢後，它會非常詳細地引導讀者如何搭建一個小型網絡環境，從最基本的網綫連接、路由器和交換機的配置，到更復雜的IP地址規劃和子網劃分，每一步都配有清晰的截圖和操作指令。我尤其喜歡它在配置DHCP服務器的部分，它不僅講解瞭DHCP的工作原理，還手把手地教你如何在Windows Server或者Linux環境下進行配置，並且還演示瞭如何進行客戶端的自動獲取IP地址。這種實踐導嚮的學習方式，讓我覺得我不是在“看書”，而是在“做項目”。更讓我驚喜的是，書中還涉及瞭一些網絡安全的基礎知識，比如如何進行防火牆的配置、如何檢測網絡中的常見漏洞，甚至還簡單介紹瞭ARP欺騙和DDos攻擊的原理，並提供瞭相應的防護建議。這讓我意識到，學習網絡知識不僅僅是為瞭搭建和管理網絡，更重要的是保障網絡的安全性。我真的覺得，這本書的實驗教程部分，讓我在短時間內掌握瞭很多非常有用的實操技能，這是我之前在其他理論書籍中很少能獲得的寶貴經驗。

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