Windows係統程式設計(第四版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• Windows
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• Windows API
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• 驅動開發
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• Win32
• 係統架構
• 編程技巧
• 第四版
• 實戰

Windows System Programming, Fourth Edition

　　Windows API程式設計的權威指引
　　內容完全升級到Windows 7、Windows Server 2008和Windows Vista

　　【Windows係統程式設計 第四版】涵蓋64位元程式設計、平行運算、多核係統，以及其他重要議題，範例程式碼已在32位元及64位元版本、單及多處理器係統、Windows 7/Vista/XP及Windows Server 2008測試及偵錯。書中提供許多範例執行畫麵，讓讀者更瞭解程式的運作。

　　作者在API層級有係統的討論Windows，提齣Windows程式設計師確切需要的主題，並且強調Windows在現實世界應用的實際行為和互動能力。一開始以單行程作為討論Windows API的範例，逐步將範例發展成功能更多的多緒程環境。本書的主題包括檔案係統、記憶體管理、例外、行程、緒程、同步控製、行程間通訊、Windows Services和安全性。

第四版涵蓋的新內容包括：
　　．多核係統的平行運算並提高效能
　　．跨Windows、Linux、UNIX提升原始碼可攜性及應用程式互通性
　　．善用64位元位址空間並確保64位元/32位元的移植
　　．利用緒程、緒程集區、I/O完成埠改善效能及延展性
　　．改善所有係統的程式穩定性及效能的技巧
　　．從Windows Vista開始支援的效能提升API，諸如SRW鎖定及條件變數

作者簡介

Johnson M. Hart

　　專精於Windows及.NET應用程式開發、開放係統運算的教育訓練講師、作者、軟體工程師。他在Cilk Arts, Inc、Sierra Atlantic、Hewlett-Packard、Apollo Computer等機構擁有超過25年的軟體工程、工程專案管理、技術顧問的經驗，也曾在肯塔基大學教授電腦科學長達9年，並且也寫作瞭四版的【Windows係統程式設計】。

　　本書支援及程式碼下載：jmhartsoftware.com

好的，以下是為您撰寫的一份關於一本虛構的、與《Windows係統程式設計（第四版）》內容無關的圖書的詳細簡介： --- 圖書名稱： 《深度學習模型優化與部署實戰：從PyTorch到生産環境的高效實踐》 圖書簡介 《深度學習模型優化與部署實戰：從PyTorch到生産環境的高效實踐》 是一本專注於現代深度學習生命周期中“落地”階段的專業技術著作。本書旨在彌閤理論研究與實際工程應用之間的鴻溝，為希望將訓練好的復雜模型高效、穩定地部署到真實生産環境中的工程師、研究人員和高級愛好者提供一套全麵、深入且高度實戰化的指南。 本書的核心目標，是解決當前深度學習領域中一個日益突齣的痛點：模型體積龐大、推理延遲高、資源消耗劇增。我們不關注基礎的神經網絡結構設計或損失函數選擇，而是將全部精力集中在如何對模型進行精細化、係統性的優化，並最終實現跨平颱、高性能的部署。 全書內容結構清晰，從模型編譯優化、量化技術、模型剪枝到最終的推理引擎選型與服務化，層層遞進，確保讀者能夠構建起一個端到端的優化與部署知識體係。 第一部分：深度學習模型性能瓶頸分析與基準測試 本部分首先確立瞭優化的基礎——準確的測量。我們將深入探討現代GPU、CPU乃至專用AI加速器（如NPU/TPU）的架構特點，並解釋這些架構如何影響深度學習的執行效率。 係統級性能瓶頸診斷： 詳細介紹如何使用如NVIDIA Nsight Systems、TensorBoard Profiler等工具，對模型訓練和推理過程中的內存訪問模式、內核並發性、數據加載延遲進行精確剖析。我們將重點分析延遲（Latency）和吞吐量（Throughput）之間的權衡藝術。 基準測試框架構建： 介紹如何構建一個可重復、可對比的基準測試環境。這包括設置固定的硬件配置、軟件棧版本控製，以及如何設計代錶真實業務場景的輸入數據分布，以獲取真正有意義的性能指標。 操作符層麵的效率分析： 深入探討捲積層（Conv）、矩陣乘法（GEMM）等核心操作在不同硬件上的實際性能錶現，並為後續的算子融閤和定製化優化打下理論基礎。 第二部分：模型結構優化與壓縮技術 此部分是本書的核心技術篇章，專注於在不顯著犧牲模型精度的前提下，減小模型體積並加速推理。 結構性剪枝（Pruning）： 詳細講解結構化剪枝（如通道剪枝、層剪枝）與非結構化剪枝的區彆與適用場景。重點介紹如何結閤稀疏性訓練和自動搜索技術，實現高稀疏度模型的高效壓縮，並討論如何利用硬件對稀疏矩陣的加速支持。 知識蒸餾（Knowledge Distillation）的工程化： 超越傳統的軟標簽蒸餾，本書將介紹如何進行多層次特徵蒸餾和關係蒸餾，以確保學生模型（Student Model）在獲得輕量化的同時，能最大限度地繼承教師模型（Teacher Model）的復雜推理能力。 網絡架構搜索（NAS）在優化中的應用： 探討如何利用搜索算法（如進化算法、強化學習）來自動發現針對特定部署目標（如特定延遲要求）的最優輕量級網絡結構，而非依賴手工設計的MobileNet或ShuffleNet變體。 第三部分：量化技術的高級應用與實踐 量化是實現極緻推理加速的關鍵技術，本書將深入剖析其背後的原理和工程實現細節。 浮點到低精度轉換的理論： 深入分析對稱/非對稱量化、綫性/非綫性量化的數學原理，以及不同位寬（INT8, INT4）對模型精度的影響機製。 量化感知訓練（QAT）的精細調優： 詳細介紹如何構建和訓練一個魯棒的QAT流程，包括選擇閤適的校準數據集、迭代次數，以及如何在PyTorch中利用內置工具鏈或第三方庫（如Intel OpenVINO的API）實現無縫集成。 後訓練量化（PTQ）的挑戰與對策： 重點討論PTQ在復雜模型（如Transformer結構）中遇到的精度漂移問題，並提供如混閤精度量化（Mixed-Precision Quantization）和敏感層校準等先進的工程化解決方案。 第四部分：高性能推理引擎與跨平颱部署 模型優化完成後，高效的推理引擎是實現最終性能的保障。本部分全麵對比和指導主流推理框架的選用與配置。 ONNX生態係統與互操作性： 詳細講解ONNX（Open Neural Network Exchange）作為中間錶示（IR）的重要性。內容涵蓋如何將PyTorch/TensorFlow模型導齣為ONNX，以及如何使用ONNX Runtime進行跨平颱（Windows, Linux, 移動端）的加速部署。 深度學習編譯器棧的剖析： 深入探討如Apache TVM和NVIDIA TensorRT的工作原理。我們將重點演示如何利用TVM的自動調優（AutoTVM/MetaSchedule）功能，為特定的CPU/GPU硬件生成高度定製化的、近乎裸金屬性能的代碼。 TensorRT的極緻優化流程： 針對NVIDIA GPU環境，本書提供詳盡的TensorRT構建指南，包括圖優化、層融閤、內核選擇，以及如何利用網絡定義API手動注入自定義優化策略。 第五部分：服務化架構與延遲優化 部署到生産環境不僅關乎單次推理速度，更關乎高並發下的係統穩定性與資源利用率。 動態批處理（Dynamic Batching）： 探討如何在Web服務框架（如FastAPI, Triton Inference Server）中實現對不同輸入大小請求的動態聚閤，以最大化GPU利用率，同時管理可接受的最大延遲。 模型服務化框架實踐： 詳細對比NVIDIA Triton Inference Server與其他輕量級方案。著重介紹Triton如何管理模型版本、並發執行策略，以及其內置的後端模型加載機製。 內存管理與緩存策略： 討論如何在推理服務中高效復用GPU內存，減少不必要的模型加載/卸載開銷，特彆是在多模型部署場景下的內存隔離與共享策略。 目標讀者 本書麵嚮具備一定Python和深度學習基礎知識的軟件工程師、AI算法工程師、機器學習係統架構師。讀者應熟悉PyTorch或TensorFlow的基本操作，並希望掌握將模型從實驗階段推進到生産綫上的全套工程化技能。 ---

CHAPTER 1 Windows簡介
CHAPTER 2 使用Windows的檔案係統與字元I/O功能
CHAPTER 3 進階的檔案與目錄處理及登錄資料庫
CHAPTER 4 例外處理
CHAPTER 5 記憶體管理、記憶體映對檔與DLL
CHAPTER 6 行程管理
CHAPTER 7 緒程與排程
CHAPTER 8 緒程同步控製
CHAPTER 9 鎖定機製的效能影響及NT6的加強
CHAPTER 10 進階的緒程同步控製
CHAPTER 11 行程間的通訊機製
CHAPTER 12 Windows Sockets網路程式設計
CHAPTER 13 Windows Services
CHAPTER 14 非同步I/O與I/O完成埠
CHAPTER 15 保護Windows物件
APPENDIX A 如何使用範例程式
APPENDIX B 原始碼可攜性：Windows、UNIX、Linux
APPENDIX C 效能測試結果
參考書目
函式相關索引

评分☆☆☆☆☆

對於我這樣的開發者來說，選擇一本技術書籍，往往是在無數的選擇中艱難徘徊。我最看重的是作者的專業深度和知識的係統性。《Windows係統程式設計(第四版)》的齣現，很大程度上滿足瞭我的這一需求。我一直認為，要真正理解一個係統，就必須深入其底層的運行機製，而Windows係統編程恰恰是這條路的起點。我非常期待書中能夠詳細闡述Windows核心對象、進程管理、綫程同步、內存模型等關鍵概念，並且能夠用清晰易懂的語言加以解釋。同時，我也希望書中能包含一些實際的應用案例，幫助我將理論知識轉化為實際能力。在這個過程中，我會格外留意書中對於代碼示例的質量和規範性，因為好的代碼示例能夠極大地提升學習效率。希望這本書能夠成為我手中一本常備的參考書，在我遇到棘手問題時，能提供及時有效的解決方案。

评分☆☆☆☆☆

我一直對Windows底層技術充滿著好奇，也深知掌握這些知識對於提升編程功力至關重要。《Windows係統程式設計(第四版)》這本厚重的著作，在我眼中就是通往Windows係統編程殿堂的一把鑰匙。我尤其期待書中能深入剖析Windows操作係統架構的方方麵麵，比如它的組件模型、消息傳遞機製、以及各種核心服務的實現原理。我希望通過閱讀這本書，能夠建立起對Windows係統一個宏觀且細緻的認知，瞭解不同模塊之間的交互邏輯，以及它們是如何協同工作的。我曾嘗試過一些其他的資料，但往往在深度上有所欠缺，或者過於零散。我希望這本《Windows係統程式設計(第四版)》能夠提供一個係統性的學習路徑，讓我能夠循序漸進地掌握Windows係統編程的精髓，從而在未來的開發工作中，能夠遊刃有餘地應對各種挑戰。

评分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，無疑是Windows係統編程領域的一件盛事。我拿到《Windows係統程式設計(第四版)》的時候，內心是充滿瞭期待的。畢竟，在這個快速迭代的時代，一本能夠與時俱進的深度技術書籍是多麼的難得。從封麵到內頁的印刷質量，都透著一股專業和用心，讓人在翻閱之前就有瞭良好的第一印象。我尤其關注的是書中對於現代Windows API的覆蓋程度，以及對最新技術趨勢的解讀。畢竟，如今的Windows係統早已不是十年前的麵貌，新的架構、新的編程模型層齣不窮。我希望這本書能夠幫助我理清這些復雜的概念，掌握核心的技術要點，並且能夠為我的實際項目開發提供有力的指導。閱讀一本好書，就像與一位經驗豐富的導師對話，希望這本書能帶給我這樣的體驗，讓我能夠站在巨人的肩膀上，看得更遠。

评分☆☆☆☆☆

作為一名已經從業多年的開發者，我深知技術更新迭代的速度有多麼驚人。尤其是在Windows這個龐大的操作係統生態係統中，各種新技術、新API層齣不窮。《Windows係統程式設計(第四版)》的齣版，對我來說，就像是獲得瞭一份最新的“作戰指南”。我非常期待書中能夠涵蓋近年來Windows係統在編程層麵上的重大更新和發展，比如UWP、WinUI的引入，或者對.NET Core/.NET 5+等現代編程語言和框架在Windows平颱上的應用。我希望這本書不僅僅是停留在傳統的Win32 API層麵，更能引導我走嚮現代Windows應用開發的康莊大道。我會在閱讀過程中，格外關注書中對這些新技術的講解深度和實用性，以及它們與現有技術的整閤方式。我希望這本書能幫助我更新我的技術棧，讓我不至於在這個快速發展的領域裏掉隊。

评分☆☆☆☆☆

對於任何一個想要深入理解Windows係統運行機製的人來說，《Windows係統程式設計(第四版)》無疑是繞不開的一道坎。我一直堅信，理論知識與實踐相結閤纔是王道。我非常期待這本書能夠提供大量高質量、可執行的代碼示例，並且這些示例能夠清晰地展示書中所闡述的編程概念。我尤其關注書中對錯誤處理、調試技巧以及性能優化的講解。因為在實際的係統編程中，這些往往是決定一個程序成敗的關鍵因素。我希望通過這本書，不僅能學到“怎麼做”，更能學到“為什麼這麼做”，從而培養齣良好的編程習慣和解決問題的能力。我期待這本書能夠成為我手中一本值得反復研讀的寶典，在我遇到瓶頸時，能為我指點迷津，在我取得成就時，能與我一同分享喜悅。