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☆☆☆☆☆

出版者:McGraw-Hill Science/Engineering/Math

作者:Behrouz Forouzan

出品人:

页数:1168

译者:

出版时间:2006-02-09

价格:CAD 182.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780073250328

丛书系列:

图书标签:

计算机网络
教材
2012
数据通信
网络
计算机网络
通信原理
网络协议
TCP/IP
网络安全
数据传输
网络技术
网络工程

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具体描述

As one of the fastest growing technologies in our culture today, data communications and networking presents a unique challenge for instructors. As both the number and types of students are increasing, it is essential to have a textbook that provides coverage of the latest advances, while presenting the material in a way that is accessible to students with little or no background in the field. Using a bottom-up approach, "Data Communications and Networking" presents this highly technical subject matter without relying on complex formulas by using a strong pedagogical approach supported by more than 700 figures. Now in its fourth edition, this textbook brings the beginning student right the forefront of the latest advances in the field, while presenting the fundamentals in a clear, straightforward manner. Students will find better coverage, improved figures and better explanations on cutting-edge material. The "bottom-up" approach allows instructors to cover the material in one course, rather than having separate courses on data communications and networking.

深入探索计算科学与人工智能的未来：一个多维度的视角本书旨在为读者提供一个全面、深入且前瞻性的视角，审视现代计算科学与人工智能领域的核心概念、新兴趋势及其对社会产生的深远影响。我们不会拘泥于传统的数据传输或网络协议的范畴，而是将焦点置于驱动下一代技术革命的底层逻辑、复杂系统的构建以及智能体的涌现行为。第一部分：计算的基石与范式转变本部分将重新审榷“计算”的本质，跳脱出基于冯·诺依曼架构的传统思维定势。我们首先探讨后摩尔时代的基础理论，包括量子计算的拓扑设计与容错机制。重点分析了在超导、离子阱和光子学等不同物理平台上，如何实现对量子比特的精确操控与纠缠，以及这些技术在解决特定NP-完全问题时的潜力与局限。读者将接触到酉变换理论在算法设计中的实际应用，以及退火算法在优化问题中的哲学思辨。随后，我们将深入研究新型计算范式。这包括对神经形态计算（Neuromorphic Computing）的详细剖析，探讨如何通过模拟生物神经元的脉冲（Spiking Neural Networks, SNNs）特性，实现极低功耗下的实时感知与决策。书中将用大量篇幅阐述忆阻器（Memristor）在构建非易失性内存和集成学习逻辑方面的突破，并讨论其在类脑计算架构中的关键作用。此外，我们还将介绍DNA计算的理论模型，着重分析其在海量并行搜索和生物信息学中的潜在价值。第二部分：复杂系统的建模与涌现智能本部分聚焦于如何使用先进的数学工具和计算模型来理解和预测复杂系统的行为，特别是那些展现出“涌现”特性的智能系统。我们首先审视拓扑数据分析（Topological Data Analysis, TDA），它提供了一种超越欧氏距离的几何方法来揭示高维数据中的内在“形状”。通过持续同调（Persistent Homology）的概念，我们将学习如何量化数据集中的“洞”、“环”和“连通分支”，这对于识别机器学习模型决策边界的稳定性或发现复杂社会网络中的关键结构至关重要。接着，本书全面转向生成式模型的前沿。我们不仅分析生成对抗网络（GANs）的收敛性问题和模式崩溃现象，更着重于扩散模型（Diffusion Models）在图像、音频乃至三维场景生成中的理论突破。重点讨论其背后的随机微分方程（SDEs）框架，以及如何通过逆向过程（Reverse Process）的精确控制来实现高质量、高保真度的内容合成。同时，对大型语言模型（LLMs）的涌现能力（Emergent Abilities）进行深入的哲学与工程学探讨，分析模型规模、数据分布与任务复杂性之间的非线性关系。第三部分：人机交互的未来与伦理架构随着智能系统的日益普及，理解它们如何与人类进行有效、安全且合乎伦理的交互成为核心议题。我们探讨可解释性人工智能（XAI）的最新进展，不再局限于事后的归因方法（如LIME或SHAP），而是侧重于内在可解释模型的设计，例如基于因果推断（Causal Inference）的结构化模型。书中将详细介绍反事实解释（Counterfactual Explanations）的构建框架，及其在法律和金融决策中的应用需求。在人机交互层面，本书考察了具身智能（Embodied AI）的挑战。机器人学与认知科学的交叉点要求智能体不仅要在虚拟环境中规划路径，更要在复杂的物理世界中进行实时感知、操作和学习。我们将分析模仿学习（Imitation Learning）与强化学习（Reinforcement Learning, RL）在解决现实世界稀疏奖励问题时的融合策略，例如通过世界模型（World Models）进行高效的内部模拟。最后，本书以计算伦理与治理作为收尾。讨论的重点在于如何设计公平性（Fairness）、鲁棒性（Robustness）和问责制（Accountability）的计算系统。涉及对算法偏见的量化指标（如均等机会、预测均等），以及如何利用联邦学习（Federated Learning）等分布式技术在保护数据隐私的同时，维持模型的群体性能。我们审视了在数据主权和跨国监管环境下，构建普适性AI系统的复杂性。总体而言，本书致力于为研究人员、高级工程师和政策制定者提供一套坚实的理论框架，用以理解和塑造计算科学与人工智能的下一个十年。它强调的不是信息的“如何传输”，而是“如何被理解、被创造和被负责任地使用”。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

在看本书之前，看了Tanenbaum的《计算机网络》第五版，但是感觉不具备某些基础知识，省略的地方多有不明，因此选择了这本书，简直是对症下药，各种各样的概念解释简明扼要，通篇没有任何的废话。虽说瑕不掩瑜，但是还是发现不少翻译中的错误，比如原书第四版中译本（机械工业...

评分☆☆☆☆☆

基本概念讲解的很清楚；基本上都是介绍性的描述，没有什么深入的地方；对初学者来说非常适合。需要说明的是，这本书很厚，字很小，不太适合通读。我觉得可以把它当成字典用，遇到某些名词或者术语搞不清楚的时候，就到了它发挥作用的时候了：）

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这是一本需要投入时间，并且值得反复研读的参考书。它的深度使得它不像是一本可以“一目十行”读完的读物，更像是工具箱里那把最精密、最核心的扳手，只有在真正需要解决复杂问题时，它的价值才会完全显现。我认为它在涵盖了传统数据通信基础的同时，对现代云计算和虚拟化网络环境的讨论也保持了足够的关注度。例如，书中对Overlay网络和隧道技术的介绍，虽然篇幅不长，但点出了其在虚拟环境中的必要性。这本书的排版对于长时间阅读非常友好，大量的留白和清晰的章节划分，缓解了内容密度的压力。对于希望跳过那些已经烂熟于心且过于基础的概念（比如什么是比特流）的资深人士，这本书的好处在于它的大部分内容都聚焦于那些“卡脖子”的关键技术点和性能瓶颈的深层原因。它不是在教你如何配置路由器，而是在教你如何设计一个能够应对未来挑战的网络架构，其视野是面向未来的，而非仅仅是复述现有的配置手册。我个人已经决定，在未来很长一段时间内，它都将是我书架上最常被翻阅的那一本。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的阅读体验是充满挑战性的，但挑战背后是巨大的收获。我感觉自己像是在攀登一座知识的高峰，每前进一步都需要付出心力去消化那些密集的数学公式和抽象的概念。特别是讲解面向连接服务和无连接服务的对比时，作者的逻辑链条极其严密，涉及到拥塞控制算法的推导过程，我不得不反复对照着书后的附录反复演算了好几遍才勉强跟上思路。这本书的独特之处在于，它不满足于“是什么”，而是深入探究“为什么是这样设计”。比如，为什么是三次握手而不是两次？为什么UDP比TCP更“快”？作者并没有直接给出标准答案，而是通过历史背景、性能权衡和潜在的故障场景来引导读者自行得出结论。这种“苏格拉底式”的教学方法，虽然让初学者感到压力山大，但一旦突破了某个认知瓶颈，那种豁然开朗的成就感是其他泛泛而谈的入门读物无法比拟的。它迫使你走出舒适区，去思考协议设计的哲学，而不是简单地记忆端口号和状态码。对于那些真正想成为网络架构师或深层次故障排查专家的人来说，这种深度是不可或缺的盔甲。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给我留下了深刻的第一印象，那种沉稳的蓝色调和简洁的排版，一下子就让人觉得这是一本“硬核”的专业书籍。我原本对网络通信的了解仅停留在“路由器”、“交换机”这些基础概念的层面，翻开目录后才意识到自己知识体系的空洞。内容组织上，它没有一上来就抛出复杂的协议栈图景，而是从信息论的视角娓娓道来，这点非常巧妙。它先花了大量的篇幅解释“为什么需要通信”，以及“如何量化信息”，这为后续理解TCP/IP模型打下了坚实的理论基础。我特别欣赏作者在讲解物理层时，那种对信号衰减、噪声处理的细致描述，几乎能让人联想到实验室里那些密密麻麻的示波器波形。读到光纤通信那部分时，作者用生动的比喻将全内反射原理阐释得清晰透彻，完全没有晦涩难懂的感觉。它不是一本纯粹的教科书，更像是一位经验丰富的老工程师在手把手地教你如何从最底层的物理限制出发，构建起整个现代通信的宏伟蓝图。书中的插图质量极高，许多示意图清晰到可以直接作为备忘录来使用。总而言之，这本书让我对“数据”是如何穿越物理世界的障碍到达彼岸，有了一个全新的、近乎哲学的理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实践指导性在理论的海洋中显得尤为珍贵。我最喜欢它在介绍路由选择算法（如Dijkstra和Bellman-Ford）之后，紧接着就给出了在不同网络拓扑下这些算法的实际收敛时间对比分析。这使得抽象的算法立刻拥有了具体的性能指标。更棒的是，作者非常注重将理论与实际的行业标准（RFC文档）关联起来。每当介绍一个新的协议层级时，书内都会明确指出对应的RFC编号，这对于希望进一步钻研官方规范的读者来说，是极其贴心的导航系统。我试着根据书中描述的原理，在虚拟机环境中搭建了一个简易的子网，并尝试模拟了数据包丢失的情况。书中所描述的超时重传机制，在我的模拟中完美复现了预期的行为，这极大地增强了我对理论的信心。这本书的写作风格是那种典型的“老派学者风”，句子结构复杂，用词精确到小数点后几位，充满了对细节的偏执。如果你习惯于那种轻快的、口语化的技术写作风格，初读可能会觉得有些枯燥和沉重，但坚持下去，你会发现每一个冗长的句子背后都隐藏着一个精确的逻辑结构，绝无半句废话。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值远超出了对TCP/IP五层或七层模型的简单罗列。它成功地将网络通信提升到了系统工程的高度来审视。我观察到，它在网络安全章节的处理方式非常成熟，没有将其视为一个孤立的模块，而是渗透在每一层协议的讲解之中。例如，在讨论ARP时，作者详细分析了ARP欺骗的可能性和原理；在讲解DNS时，也顺带提到了区域传输的潜在风险。这种“安全内建”的视角，比很多只在最后几章才增加安全章节的书籍要深刻得多。此外，本书对广域网（WAN）和局域网（LAN）的区分，以及对不同接入技术（如DSL、Cable Modem）的底层差异描述，展现了作者对整个通信生态的宏观掌控力。我特别欣赏作者对“延迟”和“带宽”这对孪生兄弟的辩证分析，指出了在某些应用场景下，降低延迟比单纯增加带宽更为关键。整本书读完后，我感觉自己对“为什么现代网络是这个样子”的理解，从一个点状的知识结构，变成了一个立体的、互相牵制的复杂系统模型。

评分☆☆☆☆☆

英语入门教本！

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

这课，我是真心没学到多少，太懒了

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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