JAVA网络程序设计 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:颜春煌

出品人:

页数:410

译者:

出版时间:2010-6

价格:69.00元

装帧:

isbn号码:9787894763648

丛书系列:

图书标签:

Java
Java
网络编程
Socket
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具体描述

《Java网络程序设计(原版引进中国台湾版权)》是台湾旗标出版股份有限公司制作出版的《Java网路程式设计(第2版)》简体中文版，是简单易学、范例丰富的Java语言学习手册。

《Java网络程序设计(原版引进中国台湾版权)》共计18章节，包含100余幅流程图、示意图、对照图，120余个教学范例。主要内容包括：网络通讯协议基础、认识Java程序语言、流的处理、系统程序设计概念、用Java实现以TCP协议为主的应用、用Java实现以UDP协议为主的应用、网络群播的设计、远程过程调用(RPC)与Java RMI、Web服务端的Servlet设计与JSP、Java多媒体与网络、让Java网络应用更安全等。

《Java网络程序设计(原版引进中国台湾版权)》集实用性、资料性于一体，既适合Java程序设计的初学者，也可以被广大Java编程爱好者及从业人员作为自学手册使用，同时还可以作为Java培训班、计算机类成人教育、中职教育、自学考试的教材。

数字图像处理与分析基础本书致力于深入浅出地介绍数字图像处理与分析领域的核心概念、理论基础与实用技术。内容涵盖了从图像的数字化表示、基础的图像增强与复原，到复杂的图像分割、特征提取与模式识别的全过程。本书旨在为计算机科学、电子工程、生物医学工程以及相关交叉学科的学生和研究人员提供一个坚实而全面的知识框架。第一部分：图像的数字化与表示本部分奠定了整个图像处理工作的基础。首先，我们详细探讨了人眼视觉系统的工作原理，以及这些生理学特性如何影响我们对数字图像的建模需求。接着，深入讲解了图像的采样（取样）和量化过程，这是将连续的物理场景转换为离散数字矩阵的关键步骤。读者将理解空间分辨率和灰度分辨率如何影响图像质量，以及如何计算合适的采样率以避免混叠现象（Nyquist-Shannon 采样定理的应用）。图像在计算机中的表示形式是核心内容之一。我们详细区分了灰度图像、彩色图像（RGB、CMYK 等色彩空间）以及多光谱/高光谱图像的内部数据结构。对于彩色图像，本书不仅讲解了标准的 RGB 模型，还引入了 HSI（色相、饱和度、亮度）和 Lab 等更适合人感知的色彩空间，并详细推导了这些色彩空间之间的转换公式，重点分析了不同色彩空间在特定应用场景下的优劣。此外，还将介绍图像的基本数学形态，包括二维离散卷积、傅里叶变换在图像域中的意义，为后续的滤波操作做铺垫。第二部分：图像的空间域增强技术空间域处理直接作用于图像的像素灰度值，是进行初步视觉优化的重要环节。本章首先关注线性点运算，包括图像的反相处理、灰度拉伸（线性、对数、指数变换）以及伽马校正，用以改善图像的对比度和亮度范围，使其更符合人眼的辨识能力。非线性点运算是本部分的重点。我们详细讨论了直方图处理的理论与实践。从直方图的统计学意义出发，深入讲解了直方图均衡化的原理，即如何通过累积分布函数（CDF）将灰度级线性化分布，从而增强图像的整体对比度。在此基础上，进一步介绍了直方图规定化（或称为直方图匹配），这项技术允许我们将一张图像的灰度分布映射到另一张目标图像的分布上，是实现图像风格统一的关键方法。除了点运算，本章还引入了空间滤波技术。首先介绍空间滤波器的构建，特别是卷积核（模板）的设计。我们将二阶空间微分算子（如拉普拉斯算子）与梯度算子（如 Sobel、Prewitt、Roberts 算子）进行了详尽的对比，阐述了它们在边缘检测中的侧重点。此外，本书对中值滤波等非线性空间滤波器进行了深入剖析，强调了中值滤波在有效去除椒盐噪声的同时，最大限度保留图像边缘信息的能力。第三部分：图像的频率域处理与复原频率域处理是现代图像分析中不可或缺的工具，它揭示了图像中不同空间频率成分的分布规律。本部分从傅里叶分析的理论基础出发，详细讲解了二维离散傅里叶变换 (2D-DFT) 的计算方法、性质（周期性、对称性、平移性质）以及其在图像处理中的应用。读者将学习如何通过观察傅里叶谱（幅度谱和相位谱）来理解图像的结构信息，例如周期性噪声源于谱图上的亮点。频率域滤波是实现图像增强和去噪的强大手段。我们将滤波操作从空间域的卷积转换为频率域的乘积，极大地简化了计算。本书系统性地介绍了各种经典滤波器： 1. 理想低通/高通滤波器 (ILPF/IHPF)：分析其在实现过程中引入的振铃效应（吉布斯现象）。 2. 巴特沃斯滤波器 (BLPF/BHPF)：讲解其平滑的过渡特性，以及截止频率（$D_0$）和阶数（$n$）的选择对滤波效果的影响。 3. 高斯滤波器 (GLPF/GHPF)：突出其滤波特性最为平滑，是实际应用中最常用的频域滤波器之一。在此基础上，我们进入图像复原领域。图像复原的目标是根据退化模型的知识，尽可能地恢复原始图像。我们详细阐述了图像退化模型（卷积核 $H$ 和噪声 $N$）的建立，并重点讨论了逆滤波的局限性（对噪声的高度敏感性）。最后，本书着重介绍了两种最为重要的复原技术：维纳滤波（Wiener Filtering），它通过最小均方误差（MMSE）准则优化了复原结果，并引入了对噪声功率谱的估计；以及约束最小二乘法。第四部分：图像分割与特征提取图像分割是将图像分解成具有意义的区域或对象实例的关键步骤，是后续高级分析的先决条件。本章首先从基于灰度的分割方法入手，详细阐述了阈值法的原理。这包括全局阈值法（如简单固定阈值），并深入讲解了如何确定最优阈值的迭代法和大津法 (Otsu's Method)，后者基于最大类间方差准则。接下来，本书转向基于区域的分割技术。我们详细分析了区域生长法的算法流程、种子点的选择以及停止准则。与之相对的是区域分裂与合并法，该方法通过递归地将图像划分为同质的子区域，并在最后进行合并，以形成最终的分割结果。边缘和连接性分析是分割的补充。我们重新审视了边缘检测的概念，并介绍了如何利用边缘链接（Edge Linking）技术将检测到的边缘点连接成完整的轮廓。此外，对二值图像的形态学处理进行了详尽的介绍，包括腐蚀、膨胀、开运算和闭运算，这些操作在去除噪声、连接断裂的结构以及提取边界方面发挥着关键作用。最后，本书探讨了如何从分割出的区域中提取有意义的特征。这包括几何特征（如面积、周长、紧密度、矩形度、圆形度）以及高阶矩特征，这些特征是后续模式识别和分类的基础。第五部分：形态学图像处理与形态学边缘检测形态学处理是基于集合论的图像处理技术，特别适用于分析和处理图像中的形状和结构信息。本书的这一部分专门用于系统性地介绍其数学基础。首先定义了结构元素（Structuring Element），它是进行形态学操作的核心工具。随后，详细讲解了二值图像中的基本操作：腐蚀 (Erosion) 和膨胀 (Dilation)，分析它们如何改变对象的前景和背景。基于腐蚀和膨胀，我们构建了更高级的操作： 1. 开运算 (Opening)：腐蚀后紧接着进行膨胀，主要用于平滑轮廓、断开细小的连接并去除小的突出物。 2. 闭运算 (Closing)：膨胀后紧接着进行腐蚀，主要用于填充孔洞、连接断裂的区域。形态学处理的强大之处在于其在边缘检测和特征提取中的应用。本书重点介绍了形态学梯度（膨胀与腐蚀之差）和顶帽变换 (Top-Hat Transform)，后者能有效地从背景中提取出比结构元素小的亮色物体。此外，我们还讨论了灰度形态学，即结构元素和图像都具有灰度值的情况，并展示了其在阴影和高光去除方面的应用。第六部分：图像的变换与表示本部分关注如何用更紧凑、更具信息量的数学形式来表示图像，这对于数据压缩和高级特征分析至关重要。我们首先复习并扩展了傅里叶变换在表示图像周期性结构中的作用，并引出了离散余弦变换 (DCT)，详细分析了其在 JPEG 图像压缩标准中的核心地位。随后，本书将重点介绍小波变换 (Wavelet Transform)。与傅里叶变换使用无限长的正弦波作为基函数不同，小波变换使用具有有限支撑的波函数，这使得它能够同时提供图像在时间和频率（或空间和尺度）上的局部信息。我们将详细介绍多分辨率分析（MRA）的概念，以及二维离散小波变换（DWT）是如何实现图像的近似系数和细节系数（水平、垂直、对角线）分解的。读者将理解小波变换在去噪和特征提取中的优势。最后，本部分简要介绍了霍夫变换 (Hough Transform) 的原理，重点阐述了它如何用于检测图像中预设的参数化形状，如直线和圆，即便这些形状被噪声或间断所干扰。本书的每一章都配有丰富的理论推导、清晰的算法描述以及相应的 MATLAB/Python 伪代码示例，旨在确保读者不仅理解“做什么”，更能掌握“为什么这样做”以及“如何高效地实现”。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和逻辑结构设计得非常流畅，体现了作者深厚的教学功底。它并不是按照网络协议栈的层级（物理层、链路层、网络层……）来组织内容的，而是完全以“完成一个网络任务”的视角来构建知识体系。比如，在讲解如何构建一个高可靠的文件传输系统时，它会先引入多线程并行上传的概念，然后自然过渡到如何使用`CompletableFuture`来管理异步网络操作的结果，最后再回溯解释为什么在这种模型下需要一个自定义的滑动窗口协议来控制流量。这种“任务驱动”的学习路径，极大地增强了读者的代入感和解决问题的能力。相比于那些枯燥的理论罗列，这本书的内容就像是在跟着一位经验丰富的老前辈做项目，每一步都有明确的目的和对应的技术选型依据，让人读起来既有成就感，又不容易迷失在技术的海洋里。

评分☆☆☆☆☆

从一个偏向应用层开发的视角来看，这本书的实战性远超我的预期。我原本以为它会充满晦涩的底层API，但惊喜地发现，作者非常擅长将复杂的概念“包装”成易于理解的模块。比如，在讲解如何安全地处理网络数据流时，书中没有直接抛出加密算法，而是先从“半包/粘包”问题的实际表现入手，然后逐步引入基于定界符和长度字段的解析器设计。最让我感到受益的是关于网络安全集成的部分。书中展示了如何无缝地将SSL/TLS握手过程集成到自定义的TCP连接中，不仅仅是展示了`SSLSocketFactory`的用法，更重要的是解释了证书链验证和握手失败时的调试技巧，这在实际工作中是处理线上安全问题时至关重要的知识点。这本书成功地搭建了一座从Java语言特性到网络系统架构的桥梁，让原本觉得高不可攀的网络架构设计变得触手可及。

评分☆☆☆☆☆

我尤其赞赏这本书对现代并发编程范式在网络场景下应用的深刻洞察。传统的同步阻塞I/O模型虽然简单直观，但在面对成千上万的用户请求时，线程的创建和销毁带来的巨大资源消耗是无法忽视的。这本书巧妙地引入了响应式编程的概念，并展示了如何使用Java 19之后引入的虚拟线程（Project Loom）来重塑传统的网络服务器模型。作者对比了使用传统平台线程实现高并发与使用虚拟线程实现高并发的代码复杂度、资源占用以及维护难度的差异，这种前沿技术的引入，使得这本书具有了超越一般教材的生命力。它不仅教会了我们“如何做”，更重要的是启发我们思考在新的硬件和语言特性下，“应该如何更优雅地做”。对于任何希望自己的网络编程技能不落伍、追求极致性能和简洁代码的开发者来说，这本书提供了极具价值的参考和实践指导。

评分☆☆☆☆☆

这本《JAVA网络程序设计》的实践指导手册简直是为我量身定做的！我一直想深入了解Socket编程的底层细节，但市面上很多教材要么过于理论化，要么代码示例老旧得跟不上现代Java版本。这本书的厉害之处在于，它并没有止步于讲解基础的TCP/IP握手过程，而是花了大量的篇幅去剖析如何利用NIO（非阻塞I/O）框架构建高性能、高并发的网络应用。尤其让我眼前一亮的是关于异步事件驱动模型的讲解，作者用清晰的流程图和贴合实际业务场景的代码片段，完美演示了如何利用Selector和ByteBuffer来管理成千上万的并发连接，而不需要为每个连接都分配一个重量级的线程。书中还穿插了大量的性能调优技巧，比如如何正确地使用内存映射文件（Memory-Mapped Files）来加速大文件的网络传输，以及在处理高并发请求时，如何平衡线程池的大小以避免上下文切换的开销。读完后，我感觉自己对构建一个健壮、高效的网络服务框架有了一种全新的认知，不再是简单地调用`new Socket()`了事，而是真正理解了数据如何在网络中流动以及如何最大化系统的吞吐量。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的整体感觉是——“深入浅出，但又不失专业深度”。许多网络编程的书籍在介绍HTTP协议时，往往只是停留在“请求-响应”的表面，但这本书却用了整整一章的篇幅，详尽地拆解了HTTP/1.1和HTTP/2的帧结构和多路复用机制。这种对底层协议的执着，对于希望从事高性能中间件或网络代理开发的读者来说，简直是宝藏。我特别欣赏作者在代码示例中的严谨性，每一个代码块都经过了细致的注释，解释了每一步操作背后的网络原理。例如，在讲解UDP的可靠性增强方案时，作者不仅展示了如何自己实现序列号和确认机制，还对比了QUIC协议的一些设计思想，这极大地拓宽了我的视野。它不是那种快速过一遍知识点的“速成书”，而更像是一本需要沉下心来反复研读的工具书，尤其是对于那些希望自己动手实现一个精简版负载均衡器或者简单的RPC框架的工程师来说，书中的设计模式和实现思路无疑是极具启发性的。

评分☆☆☆☆☆