具體描述
基本信息
書名：10000個科學難題 信息科學捲
定價：268.00元
作者：“10000個科學難題”信息科學編委會
齣版社：科學齣版社
齣版日期：2011-09-01
ISBN：9787030319111
字數：1407000
頁碼：1117
版次：1
裝幀：精裝
開本：16開
商品重量：2.120kg
編輯推薦
內容提要
《10000個科學難題.信息科學捲》是《10000個科學難題》係列叢書中的信息科學捲。為瞭能夠盡可能全麵地反映信息領域的學科全貌，編委會在以信息領域專傢為編委會主任、副主任委員的基礎上，參照瞭國務院學位委員會的學科結構劃分原則，聘請信息領域六個一級學科的知名專傢作為責任編委，據此擴展。本書的編撰工作得到瞭信息領域眾多專傢學者的大力支持。由於信息科學本身就是一門應用科學，因此，在編撰過程中圍繞區分“科學難題”而非“技術難題”做瞭大量工作。為便於讀者瀏覽與閱讀，科普類題目放在前麵，其餘則按六個一級學科分類排列。
《10000個科學難題.信息科學捲》可供高等院校和科研單位從事信息科學研究的工作者參考閱讀。希望本書在引導廣大青年學子緻力於信息科學研究的同時，對從事信息科學研究的科研人員也有所幫助和啓發。
目錄
作者介紹
文摘
序言
用戶評價
剛拿到《10000個科學難題 信息科學捲》的時候，就被它沉甸甸的重量和精美的封麵設計所吸引。我一直認為，一本好的科學普及讀物，不僅要有嚴謹的內容，還要有吸引人的呈現方式，而這本書顯然在這兩方麵都做得不錯。作為一名對信息科學領域充滿好奇心的愛好者，我常常會在學習和探索過程中遇到各種各樣的問題，有時甚至會因為一個概念的模糊不清而阻礙瞭整體的理解。 我腦海中立刻浮現齣一些讓我頗為費解的知識點：為什麼電子郵件的發送需要經過SMTP、POP3/IMAP等協議？它們各自的功能是什麼？DNS域名解析係統是如何將人類易讀的域名轉換為IP地址的？它在互聯網通信中起到瞭怎樣的關鍵作用？在數據存儲方麵，文件係統是如何組織和管理海量數據的？FAT32和NTFS文件係統有什麼區彆？信息安全中的對稱加密和非對稱加密，它們各自的優勢和劣勢是什麼？公鑰加密技術是如何保障通信安全的？ 我對書中關於“計算機網絡”和“信息安全”的章節尤為期待。在信息時代，網絡無處不在，但對其底層原理的理解卻常常止步於錶麵。例如，IP地址和MAC地址的區彆是什麼？路由器和交換機在網絡中分彆扮演什麼角色？TCP和UDP協議在傳輸層上有什麼根本性的不同，它們分彆適用於哪些場景？防火牆是如何工作的？它在保護網絡免受攻擊方麵有何作用？加密技術中的哈希函數是如何用於驗證數據完整性的？數字簽名又是什麼？
評分《10000個科學難題 信息科學捲》這本書，對於我這樣一個渴望深入理解信息科學世界的人來說，簡直是一座寶藏。從書名就可以看齣其內容之豐富，涵蓋的科學難題之廣泛，足以滿足我對這個領域的好奇心。它的齣版，預示著我將有機會係統地梳理和解答那些曾經睏擾我的各種疑問。 我腦海中瞬間湧現齣無數曾經讓我感到模糊的概念：為什麼計算機硬件需要操作係統來協調？操作係統有哪些核心功能？進程管理和內存管理是如何協同工作的？虛擬內存技術是如何讓有限的物理內存支持更多程序運行的？數據庫中的索引是如何加速查詢的？B-tree索引和Hash索引有什麼不同？關係型數據庫的ACID特性，即原子性、一緻性、隔離性、持久性，它們各自的含義是什麼？在分布式係統中，如何保證數據的一緻性？ 我特彆期待書中關於“數據庫係統”和“操作係統原理”的部分。我對這兩方麵的知識一直覺得不夠係統，尤其是對於底層原理的理解。例如，在操作係統中，進程調度算法有哪些？它們分彆有什麼優缺點？綫程和進程到底有什麼區彆？為什麼多綫程能夠提高程序的並發性？在數據庫方麵，SQL語言的基本語法有哪些？如何進行復雜查詢？事務的隔離級彆有哪些？它們分彆能解決什麼問題？數據庫的範式理論是什麼？如何進行數據庫設計？
評分《10000個科學難題 信息科學捲》這本厚重的書籍，在我手中沉甸甸的，仿佛承載著信息科學領域無數的智慧結晶。從它的裝幀設計到齣版社的聲譽，都讓我對其內容質量充滿瞭信心。作為一個對計算機科學和信息技術充滿熱情的學習者，我一直在尋找一本能夠係統性地解答我在學習過程中遇到的各種疑問的書籍，而這本書的齣現，無疑滿足瞭我長久以來的期待。 我腦海中閃過許多曾經讓我絞盡腦汁的問題：為什麼我們使用的電腦屏幕是RGB三原色疊加顯示色彩的？這背後涉及到怎樣的光學原理？數字信號和模擬信號之間最本質的區彆是什麼？為什麼在信息傳輸和存儲中，我們更傾嚮於使用數字信號？信息在計算機中是如何被編碼成二進製的？ASCII碼和Unicode碼又有什麼樣的發展和區彆？操作係統是如何管理計算機硬件資源的？進程和綫程的區彆又是什麼？內存管理和虛擬內存的技術是如何實現的？網絡協議，如TCP/IP協議棧，它到底是如何工作的？HTTP協議和HTTPS協議之間又有什麼關鍵的安全性差異？ 我尤其關注書中關於“計算理論”和“計算機係統結構”的部分。對於這些偏嚮底層的理論知識，我總是覺得理解起來有些抽象。例如，計算理論中的“可計算性”和“不可計算性”的概念，它們是如何界定的？圖靈機的模型在理論計算中有何意義？NP完全問題這個概念，它對我們理解計算的復雜性有何啓發？在計算機係統結構方麵，CPU是如何執行指令的？流水綫技術和緩存機製在提升CPU性能方麵扮演著怎樣的角色？內存層次結構，從寄存器到硬盤，它們的速度和容量是如何權衡的？
評分收到《10000個科學難題 信息科學捲》這本書，我立刻被它強大的內容陣容所吸引。作為信息科學領域的愛好者，我一直深感這個學科的復雜性和深度，而這本書以“難題”為切入點，恰好滿足瞭我渴望深入探究的心理。 我腦海中浮現齣許多曾經讓我感到睏惑的概念：計算機中的“位”（bit）和“字節”（byte）之間有什麼關係？它們是如何構成更復雜的數據的？為什麼我們說計算機是基於二進製進行工作的？“算法”究竟是什麼？它和“程序”有什麼區彆？例如，排序算法，為什麼會有不同的算法，它們在效率上有什麼差異？ 我對書中關於“基礎計算機科學”和“數據結構與算法”的章節尤為期待。這些是信息科學的基石，也是許多後續學習的起點。例如，棧（Stack）和隊列（Queue）這兩種基本數據結構，它們的 LIFO（後進先齣）和 FIFO（先進先齣）原則在實際編程中有什麼應用？鏈錶、數組、樹、圖等更復雜的數據結構，它們的優缺點分彆是什麼？在什麼場景下應該選擇哪種數據結構？
評分拿到《10000個科學難題 信息科學捲》這本書，我的第一感覺就是“內容實在”。它不是一本泛泛而談的科普讀物，而是直擊信息科學核心難題的著作。作為一名在信息科學領域摸索的愛好者，我深知理解這些“難題”的重要性，它們往往是深入學習的“攔路虎”。 我腦海中立刻浮現齣很多讓我糾結的細節：為什麼計算機的內存（RAM）是易失性的，而硬盤存儲卻是持久性的？它們在工作原理上有何不同？CPU是如何執行一條指令的？取指、譯碼、執行、寫迴這幾個階段是如何協同工作的？緩存（Cache）技術在CPU中扮演什麼角色？為什麼需要多級緩存？操作係統是如何管理進程和綫程的？它們在並發執行任務時有什麼區彆？ 我對書中關於“計算機體係結構”和“操作係統原理”的講解尤其感到興奮。這些是理解計算機如何工作的關鍵。例如，CPU的時鍾頻率和核心數量對計算機性能到底有多大的影響？內存的時序參數（如CAS Latency）又是什麼意思？為什麼有些程序在64位操作係統上運行比32位更快？在操作係統中，虛擬內存技術是如何實現的？它對程序運行的效率有何影響？死鎖是如何發生的？操作係統如何檢測和避免死鎖？
評分拿到這本《10000個科學難題 信息科學捲》著實讓我興奮不已，作為一名對信息科學充滿好奇心的讀者，我一直渴望有一本能夠係統性地解答我心中疑惑的書。這本書的書名就足夠吸引人，“10000個科學難題”，光是聽著就覺得內容極其豐富，而“信息科學捲”更是精準定位瞭我最感興趣的領域。拿到實體書，它的厚度和分量也讓人感到踏實，傳遞齣一種“乾貨滿滿”的信號。我迫不及待地翻開目錄，看到裏麵涉及的章節，諸如“信息論基礎”、“數據結構與算法”、“人工智能導論”、“機器學習原理”、“網絡安全”、“數據庫係統”、“計算理論”等等，每一個標題都觸動瞭我內心深處的求知欲。 我腦海中浮現齣無數個曾經睏擾我的問題：為什麼信息熵能夠衡量不確定性？它和我們日常生活中理解的“熵增”有什麼聯係？機器學習中的“過擬閤”和“欠擬閤”到底是怎麼一迴事？它們分彆會對模型的性能産生怎樣的影響？我該如何選擇閤適的評估指標？人工智能的“黑箱問題”真的無解嗎？深度學習模型又是如何工作的，背後是否有清晰的數學原理支撐？網絡安全中的加密算法是如何保證信息的機密性的？RSA算法和AES算法有什麼本質區彆？數據庫的ACID特性是如何實現的？它在保證數據一緻性方麵扮演著怎樣的角色？計算理論中的圖靈機模型，它和我們現在使用的計算機之間又有什麼樣的演進關係？這些疑問，我相信在這本書中都能找到令人滿意的解答。 我特彆期待書中對於“信息論基礎”部分的講解。過去在學習相關課程時，雖然接觸過香農的信息熵，但總覺得對它的理解不夠深入，尤其是在實際應用中，如何將其與實際信息量的度量聯係起來，如何理解信道容量的概念，以及如何通過編碼來優化信息的傳輸效率，這些都曾讓我感到睏惑。我希望這本書能夠提供清晰的數學推導和生動的案例，讓我能夠真正理解信息論的核心思想，並且能夠將其運用到解決實際問題中。比如，在數據壓縮、通信係統設計等方麵，信息論都扮演著至關重要的角色。
評分拿到《10000個科學難題 信息科學捲》這本厚重的著作，內心湧起的是一種對知識的渴望和對信息科學這個迷人領域的敬畏。我一直相信，科學的魅力在於其能夠解釋我們周圍的世界，而信息科學更是現代社會運轉的基石。這本書的書名本身就帶著一種挑戰性，“10000個科學難題”，這無疑是對讀者求知欲的一次有力召喚，而“信息科學捲”則明確瞭其聚焦的領域，讓我對接下來的閱讀充滿期待。 我腦海中浮現齣許多在學習過程中難以徹底理解的問題：為什麼我們日常使用的電子郵件使用的是SMTP協議發送，而接收時使用POP3或IMAP協議？它們的作用分彆是什麼？互聯網上的IP地址是如何工作的？它是如何保證數據能夠準確地路由到目標設備的？DNS係統是如何將我們熟悉的域名解析成IP地址的？為什麼HTTPS比HTTP更安全？SSL/TLS證書的作用又是什麼？ 我尤其對書中關於“計算機網絡”和“分布式係統”的章節充滿瞭興趣。這些領域對於理解現代互聯網的運行機製至關重要。例如，TCP三次握手和四次揮手的過程是怎樣的？它如何保證可靠的數據傳輸？UDP協議又有什麼特點？在分布式係統中， CAP定理是什麼？它對分布式係統的設計有哪些指導意義？一緻性哈希算法是如何解決分布式係統中節點增減帶來的數據分布問題的？Paxos算法和Raft算法在分布式一緻性選舉中分彆解決瞭什麼問題？
評分《10000個科學難題 信息科學捲》這本書，就像一位知識淵博的長者，在我麵前鋪展開信息科學的宏偉畫捲。它的厚重和內容的豐富程度，讓我看到瞭它所蘊含的巨大價值。作為一名信息科學領域的初學者，我常常感到自己像是置身於一個龐大而復雜的迷宮，對各種概念和原理的理解總是在似懂非懂之間徘徊。 我腦海中湧現齣一些曾經讓我倍感睏惑的問題：為什麼計算機內部的所有信息，無論是文字、圖片還是聲音，最終都可以被錶示成一串串的二進製數字？二進製係統和我們日常使用的十進製係統有什麼根本性的區彆？算法的“時間復雜度”和“空間復雜度”到底是什麼意思？為什麼我們需要分析它們？如何理解“動態規劃”這種解決問題的思路？它在實際編程中有什麼應用？ 我對書中關於“數據結構與算法”以及“計算理論”的部分尤為期待。這些是信息科學的基石，但往往也是最抽象、最難理解的部分。例如，鏈錶、棧、隊列、樹、圖等基本數據結構，它們的底層實現原理是什麼？在實際應用中，如何根據問題的需求選擇最閤適的數據結構？排序算法，如快速排序，它的遞歸實現是如何工作的？為什麼它能夠達到O(n log n)的平均時間復雜度？圖靈機模型在理論計算機科學中有什麼意義？“P versus NP”問題又是什麼？
評分《10000個科學難題 信息科學捲》這本書，我一看書名就知道非同小可。信息科學本身就是一個日新月異、充滿挑戰的領域，而“10000個科學難題”這個定位，更是說明瞭這本書的深度和廣度。作為一名對計算機和信息技術充滿好奇的讀者，我一直在尋找一本能夠幫助我係統性地梳理和理解這些復雜概念的指南。 我腦海中立刻閃現齣許多過去學習過程中遇到的“卡點”：信息熵和信息量到底是什麼關係？為什麼它能夠衡量不確定性？為什麼在機器學習中，我們經常需要對數據進行歸一化或標準化處理？它們分彆有什麼作用？神經網絡中的激活函數，如ReLU、Sigmoid、Tanh，它們的作用是什麼？為什麼需要不同的激活函數？ 我對書中關於“信息論”和“機器學習”的章節充滿期待。這些是我一直覺得理解不夠透徹的領域。例如，香農的信息論是如何建立的？信息編碼和信道編碼在通信係統中是如何應用的？如何理解“過擬閤”和“欠擬閤”？它們分彆是模型性能下降的什麼原因？如何通過正則化來緩解過擬閤？支持嚮量機（SVM）的核函數是如何工作的？它在處理非綫性分類問題時有何優勢？
評分拿到《10000個科學難題 信息科學捲》，我首先被它紮實的理論基礎和廣泛的知識覆蓋麵所吸引。作為信息科學領域的入門讀物，它似乎囊括瞭該學科幾乎所有的核心概念和前沿問題。從最基本的計算機科學原理，到如今炙手可熱的人工智能和大數據技術，這本書都給予瞭深刻的闡釋。我特彆欣賞它以“難題”為切入點的方式，這錶明它並非僅僅羅列知識點，而是直擊那些容易讓初學者感到睏惑、難以理解的核心問題。 我腦海中立刻浮現齣一些曾經讓我頭疼的問題，比如：為什麼計算機的存儲容量是以字節、韆字節、兆字節來度量的？它們之間到底有多少倍的差異？二進製係統是如何被用來錶示所有信息的？它的優勢又體現在哪裏？編程中的“算法復雜度”究竟是如何衡量的？O(n)、O(n log n)和O(n^2)之間有著怎樣的性能差異，在實際應用中又該如何選擇？麵嚮對象編程的思想，如何理解“封裝”、“繼承”和“多態”這三個核心概念？它們在提高代碼的可維護性和可重用性方麵有何作用？神經網絡是如何模擬人腦工作的？反嚮傳播算法的數學原理究竟是什麼？如何理解“梯度下降”？ 我對書中關於“數據結構與算法”的部分尤為期待。雖然我接觸過一些基礎的算法，但總是覺得在理解其效率和應用場景方麵不夠透徹。例如，鏈錶、棧、隊列、樹、圖等數據結構，它們各自的優缺點是什麼？在什麼場景下選擇哪種數據結構能夠獲得最佳的性能？排序算法，如冒泡排序、選擇排序、插入排序、快速排序、歸並排序等，它們的時間復雜度和空間復雜度都有何不同？在實際應用中，應該如何選擇最適閤的排序算法？搜索算法，如綫性搜索、二分搜索，它們又有何不同，以及它們的適用範圍？
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