大話電腦科學:生活中的計算思維

商靜波 趙馨 著、費賽爾 繪

  • 出版商: 清華大學
  • 出版日期: 2024-09-01
  • 定價: $594
  • 售價: 8.5$505
  • 語言: 簡體中文
  • ISBN: 7302671990
  • ISBN-13: 9787302671992
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商品描述

"電腦科學是當下最火熱的學科之一,看似復雜、高大上,其實離每個人並不遙遠。本書作為該學科的專業科普圖書,通過常見的生活場景切入 38 個電腦科學知識點,涵蓋電腦科學本科教育中的經典課程,包括大一、大二必修的“程序設計”“數據結構”“算法”課程,以及大三、大四選修的“數據科學”“機器學習”“智能系統”“信息安全”“電腦硬件”等課程。每個知識點通過獨立故事呈現,讀者可以按任意順序閱讀。 本書**的特色是,以一個個日常生活中的尋常事例來講電腦科學,沒有公式和代碼,旨在從原理和本質上講透電腦科學的重要概念,同時讓讀者真切體會到計算思維在生活中隨處可見。本書不僅故事豐富有趣,還配了精美插圖,方便讀者透徹理解內容。 本書適合對電腦科學感興趣的中學生和非專業大眾讀者,亦可以作為高等院校電腦相關專業的導論課程、非電腦專業的通識課程的教材。 "

目錄大綱

目  錄

第1篇生活中的程序設計與數據結構

第1章 遞歸:老和尚給小和尚講故事 002

1.1  “老和尚給小和尚講故事”中的遞歸 002

1.2 《盜夢空間》中的遞歸 006

1.3 生活中的遞歸 008

第2章 二進制:靠掰手指居然能數幾萬個數 009

2.1 用雙手錶示0~99的任意數字 009

2.2 用雙手錶示0~1023的任意數字 011

2.3 用雙手錶示更大的數字 013

第3章 循環與上下文切換:怎麽更有效地做重復勞動 015

3.1 按說明書組裝玩具書,重復勞動多 016

3.2 優化一:同類操作集中做,減少上下文切換 019

3.3 優化二:調整組裝順序,減少額外開銷 021

3.4 優化三:兩人合作變身“雙核CPU” 022

第4章 二分法與二叉樹:圖書館保安應該怎麽找到沒借過的書 023

4.1 用二分法在有序數組中定位數字 024

4.2 用二分法找沒有借過的書,鬧出了大烏龍 025

4.3 二叉樹可以更好地對借書問題建模 027

4.4 二叉樹的層數:需要的檢測次數 028

第5章 隊列與棧:明天該穿什麽衣服 031

5.1 把T恤衫組織成棧結構 032

5.2 把T恤衫組織成隊列結構 033

5.3 生活中的其他隊列結構 035

5.4 生活中的其他棧結構 035

第2篇生活中的算法與理論

第6章 蛋糕怎麽切才公平:多贏是可能的 038

6.1 切蛋糕是一個博弈論問題 039

6.2 A切B選算法 040

6.3 懸線切蛋糕算法 041

第7章 啟發式搜索:《最強大腦》里的那些

計算力小游戲 043

7.1 掌握正確算法,你就是最強大腦 043

7.2 啟發式搜索解數獨 044

7.3 啟發式搜索解珍瓏棋局 045

第8章 深度優先遍歷:迷宮里的右手法則 050

8.1 矩形迷宮中的右手法則 050

8.2 右手法則與深度優先搜索 052

8.3 右手法則與迷宮拓撲結構 054

8.4 右手法則在其他迷宮未必奏效 055

第9章 最短路與負環:套餐定價和外匯兌換的約束 057

9.1 合理的菜單定價與三角形不等式 058

9.2 從菜單到圖論 059

9.3 用最短路算法進行合理性檢驗 061

9.4 最短路算法與貨幣兌換中的負環 063

第10章 最佳匹配:外賣平臺是怎樣派單的 066

10.1 外賣派單與二分圖 066

10.2 二分圖匹配與運力判定問題 067

10.3 二分圖最大匹配:匈牙利算法 069

10.4 從最大匹配到最優匹配 070

第11章 旅行商問題:怎樣逛超市最省時間 073

11.1 逛超市採購是一個旅行商問題 074

11.2 生活中的其他旅行商問題 075

11.3 旅行商問題極具復雜性 076

11.4 旅行商問題的近似算法 078

第3篇生活中的數據科學

第12章 數據標註:驗證碼里的大生意 082

12.1 訓練數據通常需要人工數據標註 082

12.2 先有訓練數據,才有人工智能模型 084

12.3 訓練數據的質量與數量都很重要 085

12.4 巧妙使用驗證碼來進行數據標註 086

第13章 數據庫:搶火車票的背後發生了什麽 090

13.1 關系數據庫:最經典的數據庫 091

13.2 索引:為了更高效的數據庫查詢 092

13.3 多表單數據庫:提高整體查詢效率 093

13.4 數據庫中的並發與鎖:為什麽查到有票卻買不到 095

13.5 為什麽購物平臺往往比購票平臺更高效 096

第14章 大數據:啤酒和尿布為什麽要擺放在一起售賣 098

14.1 頻繁模式:看兩種物品同時出現的頻率 099

14.2 關聯規則:用戶購買A了,還有多大概率購買B 100

14.3 分佈式挖掘頻繁模式:高效探索關聯規則 100

第15章 最優化:為什麽肯德基、麥當勞總是開在一起 102

15.1 店鋪選址的“最優化”目標究竟是什麽 103

15.2 生活中的其他最優化問題 105

第16章 特徵工程:如何區分三個“一模一樣”的燈泡 107

16.1 區分浣熊和貓咪的特徵構建:特徵工程重要且復雜 108

16.2 提取燈泡發熱的特徵,妙解特徵工程的經典面試題 109

16.3 好的特徵工程能力處處有用 111

第4篇生活中的機器學習

第17章 最近鄰算法:孟母三遷背後的假設 114

17.1 最近鄰算法不需要“學習” 114

17.2 最近鄰算法的關鍵:如何定義相似度 116

17.3 從最近鄰到K-最近鄰:綜合考慮更穩健 117

第18章 支持向量:美國大選基本只需要看搖擺州 120

18.1 得搖擺州者,得美國大選 120

18.2 從二分類的角度看支持向量:尋找最優分界線 121

18.3 遠離最大化邊界的點對最優分界線沒有影響 124

第19章 過擬合:高考失誤真的是因為心態嗎 125

19.1 人類學習與機器學習的類比 126

19.2 高考表現得不好可能是因為過擬合 126

19.3 過擬合產生的原因 129

19.4 如何避免過擬合 131

第20章 集成學習:疑難雜症要多看幾個專家 133

20.1 集成學習與尋醫問診 133

20.2 Bagging框架:群策群力、一人一票 135

20.3 Boosting框架:考慮專家可信度加權平均 137

第21章 梯度下降:駕駛汽車和登山都用到了導數 140

21.1 一尺之棰,日取其半,萬世不竭 140

21.2 位移、速度、加速度之間的導數關系 141

21.3 梯度下降:利用導數尋找最優解 143

21.4 登山、高爾夫球中的“梯度下降” 144

第22章 樸素貝葉斯:為什麽我的郵件被識別為垃圾郵件 147

22.1 垃圾郵件中的關鍵詞 147

22.2 關鍵詞分類背後的樸素貝葉斯算法 148

22.3 元數據也是垃圾郵件分類的重要依據 150

22.4 如何避免正常郵件被誤分為垃圾郵件 151

第5篇生活中的智能系統

第23章 個體與系統的博弈:外賣騎手的困局 154

23.1 博弈論的概念 154

23.2 外賣平臺中的博弈 155

23.3 博弈的初衷是 “三贏” 156

23.4 算法的“智能”會打破博弈的平衡 157

23.5 個體之間的團結有利於博弈的平衡 159

第24章 搜索引擎:孕婦到底能不能吃螃蟹 161

24.1 早期搜索引擎:看字面相似度 162

24.2 現代搜索引擎:從字面到語義 164

24.3 搜索關鍵詞的設計 166

第25章 同溫層效應:為什麽我的App內容越來越同質化 168

25.1 協同過濾:相似的用戶喜歡相似的內容 169

25.2 現代個性化推薦系統:用戶畫像 170

25.3 用戶如何與個性化推薦系統更好地磨合 172

25.4 個性化推薦系統的弊端:同溫層現象 173

第26章 天梯匹配系統:網絡游戲如何讓玩家欲罷不能 175

26.1 天梯積分是一種Elo等級分制度 176

26.2 玩家在天梯匹配系統下的期望勝率通常是50% 178

26.3 天梯匹配系統也不僅僅是Elo等級分制度 180

26.4 如何利用天梯匹配系統科學上分 181

第27章 大語言模型:啥是ChatGPT 182

27.1 什麽是GPT 183

27.2 GPT以外的其他語言模型 185

27.3 Scaling Law:模型越大,能力越強 185

27.4 ChatGPT帶來的機遇、挑戰和風險 188

第28章 人臉識別:我的臉解鎖了媽媽的手機 190

28.1 人臉識別的常見流程 190

28.2 人臉識別常用的特徵 192

28.3 人臉識別的挑戰:如何識別偽造的人臉 193

第29章 自然語言處理:NLP is so hard 194

29.1 基於自然語言處理的應用隨處可見 195

29.2 中文的分詞極具挑戰性 196

29.3 英語的語義也常有歧義 197

29.4 歧義性也是一種魅力 198

第6篇生活中的信息安全

第30章 瀏覽器:隱私瀏覽模式到底有多隱私 200

30.1 上網沖浪的過程到底能被誰看到 201

30.2 隱私瀏覽模式到底保護了什麽隱私 203

第31章 區塊鏈:比特幣的共識 205

31.1 區塊鏈本質上是一個分佈式賬本 206

31.2 區塊鏈的獨特之處:去中心化的賬本 207

31.3 比特幣的價值在哪裡 209

第32章 哈希算法:好網站都不保存用戶的明文密碼 210

32.1 好的哈希函數是一個特級名廚 211

32.2 用戶識別:比較登錄密碼的哈希值就夠了 212

32.3 黑客如何根據哈希值反向破解密碼 213

32.4 “適量加鹽”可以讓密碼更難破解 214

32.5 靠瀏覽器記住密碼靠譜嗎 216

第33章 非對稱加密:公開的密鑰能加密卻不能解密 217

33.1 加密已經是上網沖浪的標配了 218

33.2 對稱加密的風險問題 218

33.3 非對稱加密的優勢 219

33.4 圖靈獎級別的工作:RSA算法 220

33.5 中間人攻擊:非對稱加密也沒法避免的問題 222

第7篇生活中的硬件系統

第34章 文件系統:我的聊天記錄沒有了還能找回來嗎 226

34.1 文件和文件系統 227

34.2 快捷方式與懶刪除 229

第35章 內存與存儲:為什麽手機“內存”比電腦內存還大 231

35.1 電腦存儲的分類 232

35.2 外存是一種非易失性存儲器 233

35.3 內存是一種易失性存儲器 233

35.4 手機廣告中提到的“內存”通常不是電腦科學中的

   “內存” 235

第36章 網絡:為什麽“1000M”的寬帶網絡沒有“1000M”

的運行速度 237

36.1 bit和Byte的區別 237

36.2 網速的瓶頸可能讓人意想不到 238

36.3 為什麽上傳速度通常比下載速度慢 239

36.4 網速為什麽會隨著時間波動 240

36.5 Wi-Fi里的2.4GHz和5GHz是什麽意思 241

第37章 物聯網:體感游戲的秘訣 242

37.1 體感游戲如何評分 243

37.2 體感游戲評分難免有誤差 244

37.3 記步數到底有多可靠 245

37.4 傳感器之間如何聯動提高準確度 247

第38章 分佈式計算:一小時做完年夜飯 249

38.1 鍋碗瓢盆都是烹飪過程中的“計算節點” 250

38.2 分佈式計算和烹飪共同面對的問題 251

38.3 高效烹飪與高效分佈式計算的核心都在於調度協調 252

38.4 計算資源決定了分佈式計算的上限 254

38.5 生活中的其他分佈式計算 255