Windows系统程式设计(第四版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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Windows System Programming, Fourth Edition

　　Windows API程式设计的权威指引
　　内容完全升级到Windows 7、Windows Server 2008和Windows Vista

　　【Windows系统程式设计 第四版】涵盖64位元程式设计、平行运算、多核系统，以及其他重要议题，范例程式码已在32位元及64位元版本、单及多处理器系统、Windows 7/Vista/XP及Windows Server 2008测试及侦错。书中提供许多范例执行画面，让读者更了解程式的运作。

　　作者在API层级有系统的讨论Windows，提出Windows程式设计师确切需要的主题，并且强调Windows在现实世界应用的实际行为和互动能力。一开始以单行程作为讨论Windows API的范例，逐步将范例发展成功能更多的多绪程环境。本书的主题包括档案系统、记忆体管理、例外、行程、绪程、同步控制、行程间通讯、Windows Services和安全性。

第四版涵盖的新内容包括：
　　．多核系统的平行运算并提高效能
　　．跨Windows、Linux、UNIX提升原始码可携性及应用程式互通性
　　．善用64位元位址空间并确保64位元/32位元的移植
　　．利用绪程、绪程集区、I/O完成埠改善效能及延展性
　　．改善所有系统的程式稳定性及效能的技巧
　　．从Windows Vista开始支援的效能提升API，诸如SRW锁定及条件变数

作者简介

Johnson M. Hart

　　专精于Windows及.NET应用程式开发、开放系统运算的教育训练讲师、作者、软体工程师。他在Cilk Arts, Inc、Sierra Atlantic、Hewlett-Packard、Apollo Computer等机构拥有超过25年的软体工程、工程专案管理、技术顾问的经验，也曾在肯塔基大学教授电脑科学长达9年，并且也写作了四版的【Windows系统程式设计】。

　　本书支援及程式码下载：jmhartsoftware.com

好的，以下是为您撰写的一份关于一本虚构的、与《Windows系统程式设计（第四版）》内容无关的图书的详细简介： --- 图书名称： 《深度学习模型优化与部署实战：从PyTorch到生产环境的高效实践》 图书简介 《深度学习模型优化与部署实战：从PyTorch到生产环境的高效实践》 是一本专注于现代深度学习生命周期中“落地”阶段的专业技术著作。本书旨在弥合理论研究与实际工程应用之间的鸿沟，为希望将训练好的复杂模型高效、稳定地部署到真实生产环境中的工程师、研究人员和高级爱好者提供一套全面、深入且高度实战化的指南。 本书的核心目标，是解决当前深度学习领域中一个日益突出的痛点：模型体积庞大、推理延迟高、资源消耗剧增。我们不关注基础的神经网络结构设计或损失函数选择，而是将全部精力集中在如何对模型进行精细化、系统性的优化，并最终实现跨平台、高性能的部署。 全书内容结构清晰，从模型编译优化、量化技术、模型剪枝到最终的推理引擎选型与服务化，层层递进，确保读者能够构建起一个端到端的优化与部署知识体系。 第一部分：深度学习模型性能瓶颈分析与基准测试 本部分首先确立了优化的基础——准确的测量。我们将深入探讨现代GPU、CPU乃至专用AI加速器（如NPU/TPU）的架构特点，并解释这些架构如何影响深度学习的执行效率。 系统级性能瓶颈诊断： 详细介绍如何使用如NVIDIA Nsight Systems、TensorBoard Profiler等工具，对模型训练和推理过程中的内存访问模式、内核并发性、数据加载延迟进行精确剖析。我们将重点分析延迟（Latency）和吞吐量（Throughput）之间的权衡艺术。 基准测试框架构建： 介绍如何构建一个可重复、可对比的基准测试环境。这包括设置固定的硬件配置、软件栈版本控制，以及如何设计代表真实业务场景的输入数据分布，以获取真正有意义的性能指标。 操作符层面的效率分析： 深入探讨卷积层（Conv）、矩阵乘法（GEMM）等核心操作在不同硬件上的实际性能表现，并为后续的算子融合和定制化优化打下理论基础。 第二部分：模型结构优化与压缩技术 此部分是本书的核心技术篇章，专注于在不显著牺牲模型精度的前提下，减小模型体积并加速推理。 结构性剪枝（Pruning）： 详细讲解结构化剪枝（如通道剪枝、层剪枝）与非结构化剪枝的区别与适用场景。重点介绍如何结合稀疏性训练和自动搜索技术，实现高稀疏度模型的高效压缩，并讨论如何利用硬件对稀疏矩阵的加速支持。 知识蒸馏（Knowledge Distillation）的工程化： 超越传统的软标签蒸馏，本书将介绍如何进行多层次特征蒸馏和关系蒸馏，以确保学生模型（Student Model）在获得轻量化的同时，能最大限度地继承教师模型（Teacher Model）的复杂推理能力。 网络架构搜索（NAS）在优化中的应用： 探讨如何利用搜索算法（如进化算法、强化学习）来自动发现针对特定部署目标（如特定延迟要求）的最优轻量级网络结构，而非依赖手工设计的MobileNet或ShuffleNet变体。 第三部分：量化技术的高级应用与实践 量化是实现极致推理加速的关键技术，本书将深入剖析其背后的原理和工程实现细节。 浮点到低精度转换的理论： 深入分析对称/非对称量化、线性/非线性量化的数学原理，以及不同位宽（INT8, INT4）对模型精度的影响机制。 量化感知训练（QAT）的精细调优： 详细介绍如何构建和训练一个鲁棒的QAT流程，包括选择合适的校准数据集、迭代次数，以及如何在PyTorch中利用内置工具链或第三方库（如Intel OpenVINO的API）实现无缝集成。 后训练量化（PTQ）的挑战与对策： 重点讨论PTQ在复杂模型（如Transformer结构）中遇到的精度漂移问题，并提供如混合精度量化（Mixed-Precision Quantization）和敏感层校准等先进的工程化解决方案。 第四部分：高性能推理引擎与跨平台部署 模型优化完成后，高效的推理引擎是实现最终性能的保障。本部分全面对比和指导主流推理框架的选用与配置。 ONNX生态系统与互操作性： 详细讲解ONNX（Open Neural Network Exchange）作为中间表示（IR）的重要性。内容涵盖如何将PyTorch/TensorFlow模型导出为ONNX，以及如何使用ONNX Runtime进行跨平台（Windows, Linux, 移动端）的加速部署。 深度学习编译器栈的剖析： 深入探讨如Apache TVM和NVIDIA TensorRT的工作原理。我们将重点演示如何利用TVM的自动调优（AutoTVM/MetaSchedule）功能，为特定的CPU/GPU硬件生成高度定制化的、近乎裸金属性能的代码。 TensorRT的极致优化流程： 针对NVIDIA GPU环境，本书提供详尽的TensorRT构建指南，包括图优化、层融合、内核选择，以及如何利用网络定义API手动注入自定义优化策略。 第五部分：服务化架构与延迟优化 部署到生产环境不仅关乎单次推理速度，更关乎高并发下的系统稳定性与资源利用率。 动态批处理（Dynamic Batching）： 探讨如何在Web服务框架（如FastAPI, Triton Inference Server）中实现对不同输入大小请求的动态聚合，以最大化GPU利用率，同时管理可接受的最大延迟。 模型服务化框架实践： 详细对比NVIDIA Triton Inference Server与其他轻量级方案。着重介绍Triton如何管理模型版本、并发执行策略，以及其内置的后端模型加载机制。 内存管理与缓存策略： 讨论如何在推理服务中高效复用GPU内存，减少不必要的模型加载/卸载开销，特别是在多模型部署场景下的内存隔离与共享策略。 目标读者 本书面向具备一定Python和深度学习基础知识的软件工程师、AI算法工程师、机器学习系统架构师。读者应熟悉PyTorch或TensorFlow的基本操作，并希望掌握将模型从实验阶段推进到生产线上的全套工程化技能。 ---

CHAPTER 1 Windows简介
CHAPTER 2 使用Windows的档案系统与字元I/O功能
CHAPTER 3 进阶的档案与目录处理及登录资料库
CHAPTER 4 例外处理
CHAPTER 5 记忆体管理、记忆体映对档与DLL
CHAPTER 6 行程管理
CHAPTER 7 绪程与排程
CHAPTER 8 绪程同步控制
CHAPTER 9 锁定机制的效能影响及NT6的加强
CHAPTER 10 进阶的绪程同步控制
CHAPTER 11 行程间的通讯机制
CHAPTER 12 Windows Sockets网路程式设计
CHAPTER 13 Windows Services
CHAPTER 14 非同步I/O与I/O完成埠
CHAPTER 15 保护Windows物件
APPENDIX A 如何使用范例程式
APPENDIX B 原始码可携性：Windows、UNIX、Linux
APPENDIX C 效能测试结果
参考书目
函式相关索引

评分☆☆☆☆☆

对于任何一个想要深入理解Windows系统运行机制的人来说，《Windows系统程式设计(第四版)》无疑是绕不开的一道坎。我一直坚信，理论知识与实践相结合才是王道。我非常期待这本书能够提供大量高质量、可执行的代码示例，并且这些示例能够清晰地展示书中所阐述的编程概念。我尤其关注书中对错误处理、调试技巧以及性能优化的讲解。因为在实际的系统编程中，这些往往是决定一个程序成败的关键因素。我希望通过这本书，不仅能学到“怎么做”，更能学到“为什么这么做”，从而培养出良好的编程习惯和解决问题的能力。我期待这本书能够成为我手中一本值得反复研读的宝典，在我遇到瓶颈时，能为我指点迷津，在我取得成就时，能与我一同分享喜悦。

评分☆☆☆☆☆

我一直对Windows底层技术充满着好奇，也深知掌握这些知识对于提升编程功力至关重要。《Windows系统程式设计(第四版)》这本厚重的著作，在我眼中就是通往Windows系统编程殿堂的一把钥匙。我尤其期待书中能深入剖析Windows操作系统架构的方方面面，比如它的组件模型、消息传递机制、以及各种核心服务的实现原理。我希望通过阅读这本书，能够建立起对Windows系统一个宏观且细致的认知，了解不同模块之间的交互逻辑，以及它们是如何协同工作的。我曾尝试过一些其他的资料，但往往在深度上有所欠缺，或者过于零散。我希望这本《Windows系统程式设计(第四版)》能够提供一个系统性的学习路径，让我能够循序渐进地掌握Windows系统编程的精髓，从而在未来的开发工作中，能够游刃有余地应对各种挑战。

评分☆☆☆☆☆

作为一名已经从业多年的开发者，我深知技术更新迭代的速度有多么惊人。尤其是在Windows这个庞大的操作系统生态系统中，各种新技术、新API层出不穷。《Windows系统程式设计(第四版)》的出版，对我来说，就像是获得了一份最新的“作战指南”。我非常期待书中能够涵盖近年来Windows系统在编程层面上的重大更新和发展，比如UWP、WinUI的引入，或者对.NET Core/.NET 5+等现代编程语言和框架在Windows平台上的应用。我希望这本书不仅仅是停留在传统的Win32 API层面，更能引导我走向现代Windows应用开发的康庄大道。我会在阅读过程中，格外关注书中对这些新技术的讲解深度和实用性，以及它们与现有技术的整合方式。我希望这本书能帮助我更新我的技术栈，让我不至于在这个快速发展的领域里掉队。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，无疑是Windows系统编程领域的一件盛事。我拿到《Windows系统程式设计(第四版)》的时候，内心是充满了期待的。毕竟，在这个快速迭代的时代，一本能够与时俱进的深度技术书籍是多么的难得。从封面到内页的印刷质量，都透着一股专业和用心，让人在翻阅之前就有了良好的第一印象。我尤其关注的是书中对于现代Windows API的覆盖程度，以及对最新技术趋势的解读。毕竟，如今的Windows系统早已不是十年前的面貌，新的架构、新的编程模型层出不穷。我希望这本书能够帮助我理清这些复杂的概念，掌握核心的技术要点，并且能够为我的实际项目开发提供有力的指导。阅读一本好书，就像与一位经验丰富的导师对话，希望这本书能带给我这样的体验，让我能够站在巨人的肩膀上，看得更远。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样的开发者来说，选择一本技术书籍，往往是在无数的选择中艰难徘徊。我最看重的是作者的专业深度和知识的系统性。《Windows系统程式设计(第四版)》的出现，很大程度上满足了我的这一需求。我一直认为，要真正理解一个系统，就必须深入其底层的运行机制，而Windows系统编程恰恰是这条路的起点。我非常期待书中能够详细阐述Windows核心对象、进程管理、线程同步、内存模型等关键概念，并且能够用清晰易懂的语言加以解释。同时，我也希望书中能包含一些实际的应用案例，帮助我将理论知识转化为实际能力。在这个过程中，我会格外留意书中对于代码示例的质量和规范性，因为好的代码示例能够极大地提升学习效率。希望这本书能够成为我手中一本常备的参考书，在我遇到棘手问题时，能提供及时有效的解决方案。