电脑网路概论（第九版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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作者曾在中华电信从事宽频网路研究及教学，累积多年的实务经验，其所累积的实力具体呈现于本书当中，可带给资讯网路人员对TCP/IP网路有一清晰的观念，并能透彻的了解电脑网路的基本原理。作者以Wireshark软体实作各种封包分析，让初进此资讯领域的学生及业界人员能更清楚明白其操作原理，是读者不可或缺的网路参考书籍。

本书特色

　　1.资讯最新：作者累积丰富学界及业界经验，提供读者最新、最完整之网路概念及标准介绍。
　　2.内容最丰富：从电脑网路概念的介绍到实际架设实作，让新手变高手。
　　3.实验最精彩：作者以实际操作的数据，介绍验证各种协定的网路架设，以最科学的实证引领读者动手架构所需的网路。

　　★作者从事宽频研究、教学，累积多年的实务经验，提供从事资讯网路人员对TCP/IP清晰正确的观念，透彻了解电脑网路的各种基本原理，并能动手实证，厚植网路基本实力。

好的，以下是一本假设的、与《电脑网路概论（第九版）》无关的图书的详细简介。 --- 《深度学习：原理、模型与前沿应用（第三版）》 作者： 王建国、李明、张伟 出版社： 科技创新出版社 页数： 850页 定价： 128.00元 内容简介 本书是面向计算机科学、人工智能、数据科学领域专业人士、高年级本科生及研究生的权威性教材与参考手册的第三版。它全面、深入地覆盖了深度学习领域的理论基石、主流模型架构、前沿研究方向及其在现实世界中的复杂应用。相较于第二版，本版在保留核心理论深度的同时，新增了对Transformer架构的深入剖析、生成式AI（Generative AI）的最新进展，以及如何在资源受限环境下部署高效模型的实用技术。 本书结构严谨，逻辑清晰，旨在帮助读者不仅掌握“如何使用”深度学习框架，更能理解“为什么”这些模型能够成功，从而具备设计和优化下一代智能系统的能力。 --- 第一部分：理论基石与数学基础（约占全书20%） 本部分为深度学习的坚实理论地基，确保读者具备必要的数学和统计学背景，以理解后续复杂模型的运作机制。 第1章：引言与历史回溯 本章首先界定了人工智能、机器学习与深度学习的范畴和相互关系。随后，追溯了人工神经网络（ANN）从感知机（Perceptron）到反向传播（Backpropagation）算法的发展历程，并简要概述了深度学习在近十年内实现突破的关键技术因素，如大数据、GPU算力的普及以及算法的革新。 第2章：线性代数与概率统计基础回顾 本章为针对性复习，重点强调与深度学习直接相关的数学工具。内容包括向量空间、矩阵分解（SVD、特征值分解）、高阶张量运算。概率部分则侧重于贝叶斯定理、概率密度函数、信息论基础（熵、交叉熵、KL散度）在模型评估和损失函数设计中的应用。 第3章：优化理论与梯度下降 深入探讨神经网络训练的核心——优化算法。本章详细分析了标准梯度下降（GD）的局限性，随后系统介绍了随机梯度下降（SGD）、动量法（Momentum）、自适应学习率方法如AdaGrad、RMSProp以及革命性的Adam优化器。同时，本章也涵盖了鞍点问题、病态条件（Ill-conditioning）以及二阶优化方法的理论探讨。 --- 第二部分：核心网络架构与模型设计（约占全书40%） 本部分是本书的核心，系统介绍了当前主流的深度神经网络结构及其设计哲学。 第4章：前馈网络（FNN）与激活函数 从最基础的全连接网络入手，详细讲解了多层感知机（MLP）的结构。本章着重比较了各类激活函数（Sigmoid, Tanh, ReLU及其变体如Leaky ReLU, GELU）的特性、梯度消失/爆炸问题的产生机制，以及如何通过恰当的选择和初始化策略（如Xavier/He初始化）来缓解这些问题。 第5章：卷积神经网络（CNN）的精髓 本章聚焦于计算机视觉领域的核心技术——CNN。内容覆盖了卷积操作的数学定义、池化层的作用、感受野的构建。随后，本书对经典与现代的CNN架构进行了详尽对比分析，包括LeNet、AlexNet、VGG、GoogleNet（Inception模块）和ResNet（残差连接的原理与重要性）。第三版新增：对深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）在移动端模型的应用进行了专门讨论。 第6章：循环神经网络（RNN）及其变体 本章处理序列数据建模。除了标准RNN的结构和梯度问题外，重点深入讲解了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构、遗忘门、输入门和输出门的工作机制。本章也简要介绍了Bidirectional RNNs在需要上下文信息的任务中的应用。 第7章：注意力机制与Transformer架构 这是本版新增和强化的重点章节。首先介绍了注意力机制（Attention Mechanism）如何解决传统RNN在长序列上的瓶颈。随后，本书详尽拆解了2017年里程碑式的Transformer模型，分析了其自注意力（Self-Attention）机制、多头注意力（Multi-Head Attention）、位置编码（Positional Encoding）以及前馈子层。本书强调了Transformer如何成为NLP和许多其他领域的通用骨干网络。 --- 第三部分：进阶主题与前沿技术（约占全书30%） 本部分探讨了深度学习中更复杂、更具挑战性的领域和技术。 第8章：模型正则化与泛化能力 探讨如何确保模型不仅在训练集上表现优异，更能在未见过的数据上保持高性能。内容包括：L1/L2权重衰减、Dropout机制的随机性解释、早停法（Early Stopping）、数据增强（Data Augmentation）技术在不同模态（图像、文本）中的应用，以及批量归一化（Batch Normalization）和层归一化（Layer Normalization）在稳定训练过程中的作用。 第9章：无监督学习与自监督学习 本章关注如何从海量未标注数据中提取有价值的特征。详细介绍了解码器结构（如自编码器AE、变分自编码器VAE）以及生成对抗网络（GAN）的原理、训练不稳定性问题和主流的改进方案（如WGAN）。第三版重点更新：引入了对比学习（Contrastive Learning，如SimCLR, MoCo）作为当前自监督学习的主流范式。 第10章：生成模型与扩散模型 本章聚焦当前人工智能领域最热门的方向。除了对GAN的深入探讨外，本书将大量篇幅用于解释扩散模型（Diffusion Models）的数学框架，包括前向加噪过程和反向去噪过程，以及它们在高质量图像生成（如DALL-E、Stable Diffusion背后的原理）中的核心地位。 第11章：可解释性、鲁棒性与伦理考量（XAI） 随着模型部署的深入，理解“黑箱”变得至关重要。本章介绍了解释性方法，如LIME、SHAP值、梯度可视化（Grad-CAM）。同时，探讨了模型面对对抗性攻击（Adversarial Attacks）的脆弱性，并讨论了公平性、偏见检测及AI伦理设计的基本原则。 --- 第四部分：应用场景与工程实践（约占全书10%） 本部分将理论与实际工程需求相结合。 第12章：深度学习框架与分布式训练 简要概述主流框架（TensorFlow 2.x, PyTorch）的编程范式。重点讲解了模型并行（Model Parallelism）和数据并行（Data Parallelism）在大型模型训练中的实现，以及如何利用现代GPU集群进行高效、容错的分布式训练策略。 附录：经典数据集与评测指标 提供对ImageNet, COCO, SQuAD等经典数据集的快速参考，并对分类、检测、生成任务中常用的精确率、召回率、F1-Score、mAP、BLEU等指标进行清晰定义和使用场景说明。 --- 本书特色 1. 理论深度与实践广度兼顾： 不仅提供模型背后的严格数学推导，还辅以大量伪代码和框架结构图，确保读者能够清晰地从理论跳跃到代码实现。 2. 紧跟前沿： 本版深度整合了近三年来的重大突破，特别是Transformer及其衍生模型（如BERT, GPT系列的基础架构理解）和生成式AI的最新进展。 3. 面向未来： 强调了模型的可解释性、鲁棒性和计算效率，为读者从事下一代AI系统的研发打下基础。 4. 丰富的案例分析： 穿插了对特定领域（如自然语言处理中的机器翻译、计算机视觉中的实例分割）的案例分析，使抽象概念具象化。 本书是深度学习领域不可多得的全面指南，适合所有致力于在这一领域深耕的工程师和研究人员。

CHAPTER 01 网路基本概念
CHAPTER 02 资料通讯基础
CHAPTER 03 通讯协定与OSI模型
CHAPTER 04 网路传输媒介与设备
CHAPTER 05 最主流的区域网路乙太网路
CHAPTER 06 广域网路
CHAPTER 07 无线网路技术
CHAPTER 08 IP协定
CHAPTER 09 ARP/RARP/ICMP协定
CHAPTER 10 TCP/UDP协定
CHAPTER 11 DNS协定
CHAPTER 12 DHCP协定
CHAPTER 13 FTP协定
CHAPTER 14 PPP协定
CHAPTER 15 HTTP协定
CHAPTER 16 SMTP协定与POP3协定
CHAPTER 17 网路管理
CHAPTER 18 网路安全
附录A ASCII表
附录B 如何安装 Wireshark
附录C 8B/6T 编码表

评分☆☆☆☆☆

說實話，一開始拿到《電腦網路概論（第九版）》的時候，我其實有點擔心內容會不會太艱澀難懂，畢竟網路這個領域變化太快了。但翻開之後，我的疑慮就煙消雲散了。這本書的寫作風格非常貼近讀者，很多時候都像是經驗豐富的老師在課堂上循循善誘。作者對於各種網路協定的解釋，總能從實際應用場景出發，讓我明白為什麼會有這些協定，它們解決了什麼問題。像是關於HTTP協定的講解，就讓我清楚了解了我們平常上網瀏覽網頁的背後，實際上是發生了多少次的請求和回應。而且，第九版特別強調了網路安全的部分，這點非常重要。在現今資訊洩漏頻傳的時代，了解網路攻擊的原理以及如何防範，已經是全民必備的知識了。書中對於常見的網路攻擊手法，像是DDoS攻擊、釣魚網站等等，都有詳細的說明，並且提供了相對應的防護建議。這讓我在使用網路時，能夠更有警覺性，也更懂得如何保護自己的資訊安全。

评分☆☆☆☆☆

哇，這本《電腦網路概論（第九版）》真的是讓我驚豔不已！身為一個對網路世界充滿好奇的學習者，我找了好久才找到一本既有深度又不失活潑的入門教材，而它絕對是我的首選。從第一章開始，作者就用非常淺顯易懂的比喻，將那些看似複雜的網路概念，像是TCP/IP協定、OSI模型等等，化解得像在聊天一樣。我特別喜歡其中關於資料封包傳輸的比喻，讓我腦海中瞬間就勾勒出了資料在網路上旅行的畫面，不再是死板的文字。而且，第九版還加入了許多最新的網路技術和應用，例如雲端運算、物聯網（IoT）的基礎架構，還有一些關於網路安全的最新趨勢。我個人一直對物聯網的發展很感興趣，這本書恰好提供了紮實的背景知識，讓我知道這些日常生活中越來越普遍的智慧設備，背後是如何透過網路互相溝通協調的。此外，書中豐富的圖例和結構清晰的章節編排，也讓我在閱讀過程中感到輕鬆許多，不會因為資訊量太大而感到壓力。就算你不是資訊科班出身，絕對也能從中學到很多。

评分☆☆☆☆☆

這本《電腦網路概論（第九版）》真的是一本為初學者量身打造的寶典！作者的功力深厚，用詞遣字都非常精準，但又不會過於學術化，讓人望而卻步。我印象最深刻的是書中對於網路硬體設備的介紹，像是路由器、交換器、集線器等等，不僅說明了它們的功能，還解釋了它們在網路架構中所扮演的角色。透過書中清晰的圖示，我彷彿能夠親手搭建一個小型家庭網路。而且，作者在講解過程中，時常會穿插一些網路發展的歷史和未來趨勢，這讓我在學習技術知識的同時，也能對整個網路產業的演進有一個宏觀的認識。第九版中關於無線網路技術的發展，像是Wi-Fi 6以及未來可能出現的Wi-Fi 7，都有相當深入的探討，這對我這個經常依賴無線網路的人來說，非常有幫助。我終於能理解為什麼有時候我的Wi-Fi速度會變得很快，有時候又會很慢，背後其實都有技術上的原理。

评分☆☆☆☆☆

這本《電腦網路概論（第九版）》真的顛覆了我對傳統教科書的刻板印象。它不只是一本冰冷的學術著作，更像是一本引導讀者探索網路奧秘的旅程指南。作者的敘述方式非常流暢，時而幽默，時而嚴謹，讓人讀起來欲罷不能。我特別喜歡書中關於各種網路服務的介紹，像是DNS、DHCP等等，它們是如何協調運作，讓我們的上網體驗如此順暢。第九版更新的內容，也涵蓋了許多當前熱門的網路應用，例如內容傳遞網路（CDN）的原理，以及大數據分析和雲端計算在網路中的應用。這讓我能夠更全面地理解現代網路的運作模式，以及這些技術是如何緊密結合，推動著科技的進步。總之，如果你想要快速且深入地了解電腦網路的世界，這本書絕對是你的最佳拍檔。

评分☆☆☆☆☆

《電腦網路概論（第九版）》這本書的內容涵蓋範圍廣泛，深度也足夠，對於想要系統性學習電腦網路知識的讀者來說，絕對是不可錯過的優質教材。作者在闡述複雜概念時，非常善於運用類比和實例，讓枯燥的技術原理變得生動有趣。例如，書中對IP位址和MAC位址的區分，就用了一個非常貼切的郵寄地址和門牌號碼的比喻，讓我瞬間就明白了它們各自的功能和重要性。而且，第九版特別加入了關於網路效能調校和故障排除的章節，這對實際應用來說非常有價值。我過去在公司遇到網路問題時，常常感到無從下手，但讀了這本書之後，我對如何診斷網路問題有了基本的概念，也能夠更有效率地與IT人員溝通。書中對於常見的網路延遲、封包遺失等問題的分析，都相當到位，提供了許多實用的解決方案。