多媒体计算机技术

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页数:314
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出版时间:2008-6
价格:30.00元
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isbn号码:9787121064722
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图书标签:
  • 计算机
  • 多媒体技术
  • 计算机技术
  • 多媒体计算机
  • 数字媒体
  • 图像处理
  • 视频处理
  • 音频处理
  • 计算机应用
  • 信息技术
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具体描述

《多媒体计算机技术》(第3版)系统地介绍了多媒体计算机技术的基本原理和多媒体计算机系统的组成,详述了数字声音、图像和视频处理中的关键技术;对多媒体数据存储的重要载体之一——光盘存储技术、多媒体计算机软件、多媒体数据库、多媒体文档的组织与设计以及多媒体计算机网络中涉及的关键技术也进行了简要的介绍。在此基础上,《多媒体计算机技术》(第3版)对多媒体技术在网络以及通信方面的典型应用——视频会议系统、IPTV系统、IP电话、VOD系统以及多媒体即时聊天系统等进行了扼要的介绍。《多媒体计算机技术》(第3版)为普通高等教育"十一五"国家级规划教材。

深入解析:现代信息架构与计算范式 图书名称:现代信息架构与计算范式 图书简介: 本书旨在全面、深入地剖析当前信息技术领域最前沿的架构设计理念与核心计算范式。不同于侧重于单一媒体处理或具体应用实现的传统教材,本书将视野聚焦于支撑整个数字世界的底层逻辑、数据流转机制以及新兴的智能处理框架。我们立足于计算机科学的坚实基础,系统性地梳理了从冯·诺依曼体系结构演进至今的各项关键突破,重点探讨了如何在高并发、海量数据和异构计算环境下,构建高效、可扩展、安全可靠的信息系统。 第一部分:计算范式的演进与核心基础设施 本书首先回顾了计算技术的历史轨迹,明确了现代信息系统与早期批处理、分时系统的本质区别。我们详细阐述了云计算(Cloud Computing)的IaaS、PaaS、SaaS三层模型,并深入分析了支撑这些服务的虚拟化技术——从硬件虚拟化(如KVM, Xen)到操作系统级虚拟化(容器技术Docker/Kubernetes)。我们强调了软件定义基础设施(SDI)的理念,探讨了基础设施即代码(IaC)如何通过Terraform、Ansible等工具实现基础设施的自动化管理和版本控制,从而彻底改变了传统IT运维的模式。 在网络层面,本书跳出了TCP/IP协议栈的简单描述,转向探讨软件定义网络(SDN)和网络功能虚拟化(NFV)对现代数据中心和广域网的变革。我们分析了Overlay网络技术,如VxLAN,如何在物理基础设施之上构建灵活的逻辑网络拓扑,以及服务网格(Service Mesh,如Istio, Linkerd)如何在应用层实现服务发现、流量控制、安全加密和可观测性,这是微服务架构得以稳定运行的关键技术支柱。 第二部分:数据处理的革命性转变:大数据与分布式存储 当前信息系统的核心挑战在于如何高效地处理和利用PB级乃至EB级的数据。本书对分布式文件系统(DFS)进行了细致的剖析,涵盖了Hadoop HDFS的原理、写入与读取机制,以及其在批处理场景下的局限性。在此基础上,我们深入探讨了面向OLAP和实时分析的新一代存储系统。 我们重点讨论了NewSQL数据库的崛起,分析了它们如何在保持事务一致性(ACID)的同时,实现近乎NoSQL的水平扩展能力。例如,CockroachDB、TiDB等系统的分布式事务实现机制,特别是两阶段提交(2PC)和更优化的分布式共识算法(如Raft或Paxos)在保证强一致性中的作用。 对于实时数据流,本书详尽介绍了流处理架构。Kafka作为事件驱动架构的基石,其高吞吐量的日志存储与分区机制被深入解析。随后,我们对比分析了主流的流处理引擎:Spark Streaming(微批处理模式)与Apache Flink(原生流处理和状态管理)。重点分析了Flink的事件时间语义、水位线(Watermarking)机制以及如何处理乱序数据和状态的容错恢复,这是构建高精度实时分析系统的核心能力。 第三部分:智能计算范式:从并行化到深度学习框架 本书的核心章节之一聚焦于驱动当代技术革命的人工智能计算范式。我们首先界定了高性能计算(HPC)与通用并行计算(GPGPU)的关系。我们详细介绍了CUDA编程模型,分析了GPU的SIMT(单指令多线程)架构如何最有效地执行大规模并行任务,并讨论了CPU与GPU之间的数据传输瓶颈及优化策略。 在软件框架层面,我们避免了对具体模型(如CNN、RNN)的数学细节展开,转而关注如何高效地构建、训练和部署这些模型。我们剖析了TensorFlow和PyTorch两大主流深度学习框架的计算图(Computational Graph)机制。特别强调了动态图(如PyTorch)相对于静态图的灵活性优势,以及如何利用XLA (Accelerated Linear Algebra) 等即时编译技术来优化模型执行效率。 此外,本书还深入探讨了模型部署的挑战,即“从训练到推理”的鸿沟。我们研究了模型量化(Quantization)、模型剪枝(Pruning)和知识蒸馏(Knowledge Distillation)等模型压缩技术,以及如何利用TensorRT、OpenVINO等推理引擎,将复杂的神经网络高效地部署到边缘设备或生产服务器上,实现低延迟的实时预测服务。 第四部分:系统安全与可观测性:现代架构的基石 一个健壮的现代信息系统,必须将安全性和可观测性内建于架构设计之初。本书在安全方面,重点讨论了零信任(Zero Trust)架构的理念,强调“永不信任,始终验证”。我们分析了现代身份和访问管理(IAM)系统,特别是基于角色的访问控制(RBAC)和基于属性的访问控制(ABAC)在分布式环境下的应用。在数据安全方面,我们探讨了同态加密(Homomorphic Encryption)和安全多方计算(SMPC)在保护敏感数据隐私前提下进行计算的可能性与工程挑战。 在可观测性(Observability)方面,本书阐述了日志(Logs)、指标(Metrics)和追踪(Traces)三要素如何协同工作,以全面诊断复杂的分布式系统行为。我们详细介绍了OpenTelemetry标准,并分析了Jaeger或Zipkin等分布式追踪系统如何捕获请求的完整生命周期,帮助工程师快速定位延迟瓶颈或故障源。 结语:迈向自适应与自主系统 本书的最终目标是为读者构建一个宏观的认知框架:理解当代信息系统不再是静态的集合,而是一个由复杂算法和动态数据流驱动的自适应实体。我们探讨了服务网格、Service Mesh与Envoy代理的结合如何实现服务间的策略自动执行,以及Kubernetes Operator模式如何将复杂的人工运维逻辑编码进控制器中,驱动系统向自愈和自适应状态迈进。 本书面向系统架构师、高级软件工程师、数据平台开发者以及对前沿计算理论有深刻兴趣的研究人员,提供了一套严谨的、跨越多个领域的综合性技术视角。

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读后感

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作为一个对领域前沿保持高度关注的从业者,我通常对“基础理论”类的书籍敬而远之,总觉得它们的信息密度不高,更新速度跟不上技术迭代的步伐。然而,这本书在这方面给了我一个惊喜。它虽然涵盖了从信号采样到高级渲染的基础知识,但它在关键的转折点上,总能敏锐地捕捉到那些对未来影响深远的底层趋势。比如,书中对“实时性”在信息系统中的定义进行了重新审视,并探讨了如何通过**异步处理架构**来更好地应对现代应用对低延迟的苛刻要求。这种讨论已经超越了传统意义上的多媒体处理范畴,开始触及分布式系统和边缘计算的前沿边界。当我读到这部分内容时,我立刻联想到了我正在参与的一个项目中的性能瓶颈,书中的理论分析恰好提供了一个全新的视角去重构我们的处理流程。这种能够将经典理论与最新技术趋势无缝对接的能力,是这本书最让我赞叹的地方。它不是一本停留在过去的技术手册,而是一份面向未来的技术蓝图的导读。

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这本书的装帧质量和排版设计,也间接反映了其内容的专业性和匠心。纸张的选取很考究,印刷清晰度极高,即便是最细微的公式符号也能一览无余,这对于需要反复推导和验证的章节至关重要。更值得一提的是,书中大量使用的术语索引和交叉引用系统做得非常出色。在阅读过程中,每当遇到一个不熟悉的专业名词,我总能迅速通过页眉的提示或脚注的链接,找到该名词的首次定义或更详细的解释,极大地提升了我的阅读效率,避免了频繁在不同章节间跳跃查找的困扰。这种对细节的极致关注,体现了编者对读者体验的尊重。全书的结构布局有一种“层层递进,回归主旨”的美感,仿佛每一个章节都是为最终构建一个完整而坚固的知识大厦添砖加瓦。我不会把它当作一本可以快速翻阅的书籍,而更倾向于将其视为一本需要慢慢研读、时常翻阅参考的案头工具书。它提供的知识体系的深度和广度,完全值得我投入足够的时间去精耕细作。

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这本书的封面设计真是让人眼前一亮,那种深邃的蓝色调配上充满未来感的银色字体,一下子就把读者的思绪拉进了一个数字构建的广阔世界。我原本是抱着试试看的心态翻开的,毕竟市面上关于“技术”的书籍多如牛毛,大多都停留在理论的堆砌,枯燥乏味。然而,这本书的开篇几章,那种对信息处理本质的探讨,立刻抓住了我的注意力。它没有急着抛出复杂的算法或硬件参数,而是从人类感官接收和认知信息的方式入手,构建了一个非常宏大而又贴近生活的认知框架。我尤其欣赏作者在阐述“感知”与“数据”转换过程中的那种行云流水般的叙述,仿佛在和一位经验极其丰富的导师对话,他总能用最精炼的语言,将那些原本晦涩难懂的概念,用生活中的例子掰开了揉碎了讲明白。阅读过程中,我感觉自己不再是被动接收知识,而是在与作者共同探索一个复杂系统的内在逻辑。那种求知若渴的感觉,很久没有在技术读物中体验到了。这本书无疑为我搭建了一个坚实的基础平台,让我对后续更深入的专业内容充满了期待。

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说实话,我一开始对这本书的实用性抱有很大的疑虑,毕竟我更偏爱那种直接给出代码示例或者操作指南的“工具书”。然而,这本书的价值恰恰在于它超越了单纯的技术操作层面,深入到了底层架构和设计哲学的探讨。它不像其他书籍那样,仅仅告诉你“如何实现A功能”,而是会深入剖析“为什么选择A而不是B实现方式的深层技术考量和未来发展趋势”。我特别喜欢其中关于信息压缩和传输效率的章节,作者没有停留在传统的熵编码理论上,而是引入了基于人类视觉残留和听觉掩蔽效应的**感知优化编码**思路,这在很大程度上解释了目前很多主流多媒体格式背后那些“看似神奇”的优化技巧是如何诞生的。阅读这些内容时,我常常需要停下来,回溯前面讲解的数学原理,然后对照自己过去工作中遇到的瓶颈,豁然开朗的感觉非常美妙。这种由表及里的剖析,真正教会了我如何用一种更具批判性和创造性的眼光去看待现有技术方案,而不是盲目接受。对于一个希望从“使用者”升级到“设计者”的专业人士来说,这种思维方式的塑造是无价的。

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这本书的行文风格非常独特,它似乎在努力平衡学术的严谨性与大众的可读性之间找到一个微妙的平衡点。我注意到,在描述那些涉及高深数学模型的段落时,作者总是非常体贴地穿插一些历史背景或者关键人物的学术轶事,这极大地缓解了阅读疲劳。举个例子,当讲到早期图形渲染管线时,作者没有直接堆砌矩阵变换公式,而是用了一段生动的文字描述了早期图形工程师为了模拟光影效果所做的那些“近乎艺术的努力”。这种叙事手法,让原本冰冷的技术概念瞬间拥有了温度和人情味。而且,书中的图示设计也值得称赞,它们并非简单的框图,而是具有高度信息密度的示意图,每一个箭头和颜色变化都蕴含着特定的逻辑关系。我花了大量时间去研究那些流程图,发现它们本身就是一套精炼的总结。这本书的编排逻辑,就像一个经验丰富的讲师在精心设计一门课程,节奏张弛有度,保证了学习者既能深入思考,又不会因为信息过载而感到窒息。

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