电脑网路：开放源码导向 1/e pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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  《电脑网路：开放源码导向》认为通讯协定是以特殊方式设计而成，而其背后原因为何远比它是如何运作来得更为重要。本书阐释协定行为，并传达关键概念和基础原理。为了进一步弥补设计和实作之间长久以来的落差，本书以Linux 系统为例，说明了在系统何处及如何实作通讯协定的设计。一组全方面且实际运作中的42 个开放源码之实作穿插于各章中，其范围横跨硬体（8B/10B、OFDM、CRC32、CSMA/CD 及密码）、驱动程式（乙太网路和PPP）、系统核心（最长字首比对、校验和、NAT、TCP 讯流控制、插槽）以及守护行程（RIP/OSPF/BGP、DNS、FTP、SMTP/POP3/IMAP4、HTTP、SNMP、SIP、影音串流及P2P）。

　　‧从为何、何处及如何这三点来逻辑论述协定的设计与实作。
　　‧42个有明确编号的关键协定和机制的开放源码之实作。
　　‧4章附录，其主题分别为网际网路和开放源码社群里谁是谁、Linux系统核心之总览、开发工具和网路实用工具。。
　　‧在每章的开始就以待回答之重大问题来激励读者对一般性议题之学习动机。
　　‧以「封包的一生之旅」来说明本书的内容路线图和封包行进流程。
　　‧提供丰富的补充教材，包含历史演进、原理应用、效能专栏。
　　‧每章之末的「常见误解」指出常见的错误理解。
　　‧每章结尾附有「常见问题」集锦。
　　‧除了书面练习题之外，尚附有基于Linux系统的动手实作练习题。
 

好的，这是一份关于一本名为《电脑网路：开放源码导向 1/e》之外的图书的详细简介。 《深度学习与前沿计算：理论、实践与未来趋势》 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，探讨当前人工智能领域最核心的驱动力——深度学习——及其在不同计算范式下的应用与未来发展方向。我们不再局限于传统的网络基础知识，而是聚焦于如何利用先进的计算模型解决复杂、高维度的数据问题，并探讨这些技术如何重塑科学研究、工程实践乃至社会结构。 全书分为四个主要部分，层层递进，既有坚实的理论基础，也有丰富的实战案例。 第一部分：深度学习的理论基石与模型演进 本部分将深度剖析现代深度学习架构的底层数学原理和核心概念。我们从经典的人工神经网络（ANN）出发，详细阐述激活函数（如ReLU、Sigmoid的局限性与改进）、损失函数（包括交叉熵、均方误差及其在特定任务中的适用性）以及优化器（如SGD、Adam、RMSProp等在收敛速度和稳定性上的权衡）。 随后，我们将重点转向卷积神经网络（CNN）。书中不仅涵盖了LeNet、AlexNet、VGG到ResNet、DenseNet等经典网络的结构演变，更深入探讨了残差连接、批标准化（Batch Normalization）和可分离卷积等关键技术如何克服深度网络中的梯度消失/爆炸问题，并提升模型对空间层次特征的提取能力。对于图像处理、计算机视觉领域的读者，本章提供了构建高性能模型的蓝图。 循环神经网络（RNN）及其在序列数据处理中的应用是本部分的重要组成。我们将详尽分析标准RNN的局限性，并重点讲解长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部机制，特别是遗忘门、输入门和输出门如何精确控制信息流。此外，我们还将介绍序列到序列（Seq2Seq）模型在机器翻译和语音识别中的基础应用。 第二部分：注意力机制与Transformer架构的革命 本书的第二部分聚焦于近年来彻底改变自然语言处理（NLP）乃至整个深度学习领域的核心创新：注意力机制（Attention Mechanism）和Transformer模型。 我们首先解析自注意力（Self-Attention）的数学原理，即如何计算查询（Query）、键（Key）和值（Value）向量，以及缩放点积的意义。这将帮助读者理解模型如何动态地衡量输入序列中不同元素之间的关联强度。 随后，我们将详细剖析原始的Transformer架构，重点分析其编码器-解码器结构、多头注意力（Multi-Head Attention）的并行计算优势，以及位置编码（Positional Encoding）在捕捉序列顺序信息中的关键作用。 在此基础上，本书深入探讨了基于Transformer的预训练语言模型（PLMs）家族，包括BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的工作原理，其掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）任务的设计，以及GPT系列（Generative Pre-trained Transformer）的自回归生成能力。读者将学会如何利用这些预训练模型进行下游任务的微调（Fine-tuning），实现高效的问题解决。 第三部分：前沿计算范式与模型应用 第三部分将视角从单一模型的精进转向更广阔的计算环境和新兴的应用领域。 1. 深度强化学习（DRL）： 本章介绍智能体（Agent）、环境（Environment）、奖励函数和策略梯度等核心概念。我们将详细讲解基于价值的方法（如Q-Learning的深度拓展DQN）以及基于策略的方法（如Policy Gradients、Actor-Critic架构）。重点案例分析将涵盖机器人在复杂环境中的决策制定以及在游戏AI中的应用。 2. 生成对抗网络（GANs）与扩散模型： 我们深入探究GANs的生成器-判别器博弈框架，分析其训练过程中的不稳定性问题（如模式崩溃），并介绍WGAN（Wasserstein GAN）等改进方案。同时，鉴于扩散模型（Diffusion Models）在高质量图像生成上的突破性表现，本章将对其基于概率密度估计的反向过程进行详尽的数学推导和实现讨论。 3. 可解释性与鲁棒性（XAI）： 随着模型复杂度的增加，理解其决策过程变得至关重要。本节将介绍主流的可解释性方法，如梯度可视化技术（Grad-CAM, Integrated Gradients）和特征归因方法。此外，我们还将探讨对抗性攻击（Adversarial Attacks）的原理，以及如何通过对抗性训练（Adversarial Training）来增强模型的鲁棒性。 第四部分：高效能计算与部署挑战 本书最后一部分关注如何将复杂的深度学习模型投入实际生产环境，解决计算资源和部署效率的难题。 1. 模型压缩与量化： 为了在边缘设备或资源受限的服务器上运行大型模型，本章详细介绍了模型压缩技术。内容包括权重剪枝（Pruning）的稀疏化策略、知识蒸馏（Knowledge Distillation）如何用小模型模仿大模型，以及模型量化（Quantization）从浮点数到低精度整数的映射技术，包括训练中量化（QAT）和训练后量化（PTQ）的优缺点。 2. 分布式训练策略： 对于超大规模数据集和模型（如万亿参数模型），单机训练已不现实。本节将讲解数据并行（Data Parallelism）和模型并行（Model Parallelism）的设计理念。我们将分析同步随机梯度下降（Synchronous SGD）与异步随机梯度下降（Asynchronous SGD）在收敛速度和通信开销上的权衡，并介绍如All-Reduce等高效的通信原语在现代深度学习框架中的实现。 3. 异构计算与硬件加速： 本书最后将探讨深度学习模型在GPU、TPU以及新兴的神经形态芯片上的优化策略。读者将了解如何利用CUDA编程模型和特定的深度学习编译器（如TensorRT或OpenVINO）来最大化硬件吞吐量。 --- 目标读者： 本书适合具有扎实微积分、线性代数和概率论基础，并熟悉至少一种主流编程语言（如Python）的计算机科学专业学生、数据科学家、人工智能研究人员以及希望深入理解前沿计算范式和部署实践的软件工程师。本书的编写风格注重理论与实践的紧密结合，旨在培养读者独立分析和设计复杂智能系统的能力。

Chapter 1 基础概念
1.1 电脑连网的条件
1.2 基层原理
1.3 网际网路的结构
1.4 开放源码的实作
1.5 本书内容路线图
1.6 总结

Chapter 2 实体层
2.1 一般性议题
2.2 传输媒介
2.3 资讯编码和基频传输
2.4 数位调变和多工传输
2.5 进阶议题
2.6 总结

Chapter 3 链结层
3.1 一般性议题
3.2 点对点协定
3.3 乙太网路（IEEE 802.3）
3.4 无线链结
3.5 桥接
3.6 网路介面的装置驱动程式
3.7 总结

Chapter 4 网际网路协定层
4.1 一般性议题
4.2 资料层面的通讯协定：网际网路协定
4.3 网际网路协定第6版
4.4 控制层面协定：位址管理
4.5 控制层面协定：错误回报
4.6 控制层面协定：路由
4.7 多点传播路由
4.8 总结

Chapter 5 传输层
5.1 一般性议题
5.2 不可靠的非连接式传输：UDP
5.3 可靠的连接导向式传输：TCP
5.4 插槽程式介面
5.5 用于即时讯流传输的传输层协
5.6 总结

Chapter 6 应用层
6.1 一般性议题
6.2 网域名称系统
6.3 电子邮件（e-mail）
6.4 全球资讯网（WWW）
6.5 档案传输协定（FTP）
6.6 简单网路管理协定（SNMP）
6.7 网路电话（VoIP）
6.8 串流传输
6.9 同侪式应用（P2P）
6.10 总结

Appendix A 谁是谁
Appendix B Linux系统核心之总览
Appendix C 开发工具
Appendix D 网路实用工具
索引

评分☆☆☆☆☆

作为一个长期在IT领域摸爬滚打的工程师，我深知网路技术的重要性，也见证了它如何从最初的简单连接，发展到如今高度复杂和动态的生态系统。选择一本优秀的网路书籍，就像是为自己的技术生涯选择了一位可靠的向导。这本书的书名——“电脑网路：开放源码导向”，立刻引起了我的注意。我一直坚信，开放源码是现代网路技术的核心驱动力之一。从Linux操作系统到各种开源的路由器固件，再到大量的网路监控和管理工具，它们共同构建了一个充满活力和创新精神的网路世界。因此，我非常期待这本书能够深入剖析开放源码在网路领域的核心应用，不仅仅是理论层面的介绍，更希望能够看到一些实际的案例，例如如何利用开源技术来构建高性能的企业级网路，或者如何通过开源工具来提升网路的安全性和稳定性。我尤其好奇书中会不会探讨一些关于容器化网路（如Docker、Kubernetes）以及服务网格（如Istio）等前沿技术，并且能够结合具体的开源项目进行讲解。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，要真正掌握电脑网路，就不能停留在“知其然”的层面，而要深入到“知其所以然”。这几年，我一直在寻找一本能够帮助我打下坚实基础，并且能够与时俱进的书籍。当我在书店看到《电脑网路：开放源码导向》这本书时，我的眼前一亮。开放源码这个词，在我看来，代表着透明、灵活和强大的能力。我希望这本书能把我从那些模糊的网路概念中拉出来，让我看到网路协议是如何一步步实现的，数据包又是如何被处理的。我尤其期待书中能够深入讲解一些底层的网路技术，比如Linux内核的网络栈是如何工作的，各种网络驱动程序扮演着怎样的角色，以及如何通过命令行工具来精细地控制和优化网络流量。如果书中还能包含一些关于网络安全和性能优化的实践经验，并且能够通过开放源码的工具来演示，那这本书的价值就真的无与伦比了。我希望这本书能让我不仅理解网路的工作原理，更能让我拥有独立解决复杂网路问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就非常有吸引力，那种扎实的蓝色调，配合清晰的字体，第一眼就给人一种专业、可靠的感觉。我一直对电脑网路这个领域很感兴趣，但市面上很多书要么过于理论化，要么就是讲解得云里雾里，很难找到一本既有深度又不失实操性的。看到这本书的副标题是“开放源码导向”，这立刻引起了我的好奇心。众所周知，开放源码在网路技术领域扮演着至关重要的角色，从Linux操作系统到各种网路设备固件，几乎都离不开它。如果这本书能深入讲解如何利用开放源码来理解和构建网路，那就太棒了。我尤其期待书中能对一些主流的开放源码网路工具，比如Wireshark、tcpdump，甚至是像Open vSwitch这样更底层的技术，有详细的介绍和实操指南。毕竟，在实际工作中，很多时候都需要我们自己动手去解决网路问题，而拥有扎实的开放源码知识，就像是拿到了一把万能钥匙。这本书会不会提供一些实际的案例分析，或者是一些常见的网路故障排除场景的解决方案呢？我非常期待书中能够给我带来这样的启发和帮助。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我在网路技术方面算是一个“学习者”，从学校里学到的基础知识，在实际工作中常常觉得不够用，尤其是在面对一些复杂且非标准的网路问题时。市面上很多网路书籍，要么停留在比较基础的概念层面，要么就直接跳到一些非常高深的理论，让我感觉有点力不从心。这本书的书名“电脑网路：开放源码导向”一下子就吸引了我，因为我一直觉得，要真正理解电脑网路，必须深入到它的实现层面，而开放源码恰恰提供了这样一个绝佳的窗口。我特别希望这本书能够帮助我理解那些“幕后”的东西，比如数据包是如何在网路中传输的，路由器和交换机是如何工作的，DNS解析的过程是怎样的，等等。而且，我一直对Linux系统下的网路配置和管理很感兴趣，希望这本书能详细介绍一些命令行工具的使用，让我在实际操作中能够得心应手。例如，如果能讲解如何使用Wireshark来抓包分析，或者如何通过一些工具来诊断网路延迟和丢包问题，那对我来说将是巨大的福音。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的时候，我被它厚实的体量给小小地震撼了一下，但随之而来的是一种踏实的期待。在网路技术日新月异的今天，想要跟上时代的步伐，拥有一本能够系统性梳理知识体系的书籍至关重要。而“开放源码导向”这个切入点，恰恰是我一直以来所追求的。我希望这本书不仅仅是枯燥的技术堆砌，而是能够带我理解网路协议的底层逻辑，以及如何在开放源码的世界里构建、管理和优化网路。我脑海里设想的，是书中能够详细讲解TCP/IP协议栈的各个层次，并结合Linux下的相关命令和工具进行演示。比如，如何利用iptables进行防火墙配置，如何使用netstat或者ss来监控网路连接，甚至是如何通过一些脚本自动化网路管理任务。更进一步，如果能涉及到一些现代网路架构的概念，比如SDN（软件定义网路）或者容器化网路，并且能够用开放源码的技术栈来阐释，那这本书的价值就真的不可估量了。我特别想知道，这本书会不会讲解如何从零开始搭建一个简单的网路环境，然后一步步去测试和验证各种网路功能。