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    • 大话计算机科学(生活中的计算思维全彩印刷)
      • 作者:商静波//赵馨|责编:王中英|绘画:费赛尔
      • 出版社:清华大学
      • ISBN:9787302671992
      • 出版日期:2024/09/01
      • 页数:255
    • 售价:39.6
  • 内容大纲

        计算机科学是当下最火热的学科之一,看似复杂、高大上,其实离每个人并不遥远。本书作为该学科的专业科普图书,通过常见的生活场景切入38个计算机科学知识点,涵盖计算机科学本科教育中的经典课程,包括大一、大二必修的“程序设计”“数据结构”“算法”课程,以及大三、大四选修的“数据科学”“机器学习”“智能系统”“信息安全”“计算机硬件”等课程。每个知识点通过独立故事呈现,读者可以按任意顺序阅读。
        本书最大的特色是,以一个个日常生活中的寻常事例来讲计算机科学,没有公式和代码,旨在从原理和本质上讲透计算机科学的重要概念,同时让读者真切体会到计算思维在生活中随处可见。本书不仅故事丰富有趣,还配了精美插图,方便读者透彻理解内容。
        本书适合对计算机科学感兴趣的中学生和非专业大众读者,亦可以作为高等院校计算机相关专业的导论课程、非计算机专业的通识课程的教材。
  • 作者介绍

  • 目录

    第1篇  生活中的程序设计与数据结构
      第1章  递归:老和尚给小和尚讲故事
        1.1  “老和尚给小和尚讲故事”中的递归
        1.2  《盗梦空间》中的递归
        1.3  生活中的递归
      第2章  二进制:靠掰手指居然能数几万个数
        2.1  用双手表示0~99的任意数字
        2.2  用双手表示0~1023的任意数字
        2.3  用双手表示更大的数字
      第3章  循环与上下文切换:怎么更有效地做重复劳动
        3.1  按说明书组装玩具书,重复劳动多
        3.2  优化一:同类操作集中做,减少上下文切换
        3.3  优化二:调整组装顺序,减少额外开销
        3.4  优化三:两人合作变身“双核CPU”
      第4章  二分法与二叉树:图书馆保安应该怎么找到没借过的书
        4.1  用二分法在有序数组中定位数字
        4.2  用二分法找没有借过的书,闹出了大乌龙
        4.3  二叉树可以更好地对借书问题建模
        4.4  二叉树的层数:需要的检测次数
      第5章  队列与栈:明天该穿什么衣服
        5.1  把T恤衫组织成栈结构
        5.2  把T恤衫组织成队列结构
        5.3  生活中的其他队列结构
        5.4  生活中的其他栈结构
    第2篇  生活中的算法与理论
      第6章  蛋糕怎么切才公平:多赢是可能的
        6.1  切蛋糕是一个博弈论问题
        6.2  A切B选算法
        6.3  悬线切蛋糕算法
      第7章  启发式搜索:《最强大脑》里的那些计算力小游戏
        7.1  掌握正确算法,你就是最强大脑
        7.2  启发式搜索解数独
        7.3  启发式搜索解珍珑棋局
      第8章  深度优先遍历:迷宫里的右手法则
        8.1  矩形迷宫中的右手法则
        8.2  右手法则与深度优先搜索
        8.3  右手法则与迷宫拓扑结构
        8.4  右手法则在其他迷宫未必奏效
      第9章  最短路与负环:套餐定价和外汇兑换的约束
        9.1  合理的菜单定价与三角形不等式
        9.2  从菜单到图论
        9.3  用最短路算法进行合理性检验
        9.4  最短路算法与货币兑换中的负环
      第10章  最佳匹配:外卖平台是怎样派单的
        10.1  外卖派单与二分图
        10.2  二分图匹配与运力判定问题
        10.3  二分图最大匹配:匈牙利算法
        10.4  从最大匹配到最优匹配
      第11章  旅行商问题:怎样逛超市最省时间
        11.1  逛超市采购是一个旅行商问题

        11.2  生活中的其他旅行商问题
        11.3  旅行商问题极具复杂性
        11.4  旅行商问题的近似算法
    第3篇  生活中的数据科学
      第12章  数据标注:验证码里的大生意
        12.1  训练数据通常需要人工数据标注
        12.2  先有训练数据,才有人工智能模型
        12.3  训练数据的质量与数量都很重要
        12.4  巧妙使用验证码来进行数据标注
      第13章  数据库:抢火车票的背后发生了什么
        13.1  关系数据库:最经典的数据库
        13.2  索引:为了更高效的数据库查询
        13.3  多表单数据库:提高整体查询效率
        13.4  数据库中的并发与锁:为什么查到有票却买不到
        13.5  为什么购物平台往往比购票平台更高效
      第14章  大数据:啤酒和尿布为什么要摆放在一起售卖
        14.1  频繁模式:看两种物品同时出现的频率
        14.2  关联规则:用户购买A了,还有多大概率购买B
        14.3  分布式挖掘频繁模式:高效探索关联规则
      第15章  最优化:为什么肯德基、麦当劳总是开在一起
        15.1  店铺选址的“最优化”目标究竟是什么
        15.2  生活中的其他最优化问题
      第16章  特征工程:如何区分三个“一模一样”的灯泡
        16.1  区分浣熊和猫咪的特征构建:特征工程重要且复杂
        16.2  提取灯泡发热的特征,妙解特征工程的经典面试题
        16.3  好的特征工程能力处处有用
    第4篇  生活中的机器学习
      第17章  最近邻算法:孟母三迁背后的假设
        17.1  最近邻算法不需要“学习”
        17.2  最近邻算法的关键:如何定义相似度
        17.3  从最近邻到K-最近邻:综合考虑更稳健
      第18章  支持向量:美国大选基本只需要看摇摆州
        18.1  得摇摆州者,得美国大选
        18.2  从二分类的角度看支持向量:寻找最优分界线
        18.3  远离最大化边界的点对最优分界线没有影响
      第19章  过拟合:高考失误真的是因为心态吗
        19.1  人类学习与机器学习的类比
        19.2  高考表现得不好可能是因为过拟合
        19.3  过拟合产生的原因
        19.4  如何避免过拟合
      第20章  集成学习:疑难杂症要多看几个专家
        20.1  集成学习与寻医问诊
        20.2  Bagging框架:群策群力、一人一票
        20.3  Boosting框架:考虑专家可信度加权平均
      第21章  梯度下降:驾驶汽车和登山都用到了导数
        21.1  一尺之棰,日取其半,万世不竭
        21.2  位移、速度、加速度之间的导数关系
        21.3  梯度下降:利用导数寻找最优解
        21.4  登山、高尔夫球中的“梯度下降”
      第22章  朴素贝叶斯:为什么我的邮件被识别为垃圾邮件

        22.1  垃圾邮件中的关键词
        22.2  关键词分类背后的朴素贝叶斯算法
        22.3  元数据也是垃圾邮件分类的重要依据
        22.4  如何避免正常邮件被误分为垃圾邮件
    第5篇  生活中的智能系统
      第23章  个体与系统的博弈:外卖骑手的困局
        23.1  博弈论的概念
        23.2  外卖平台中的博弈
        23.3  博弈的初衷是“三赢”
        23.4  算法的“智能”会打破博弈的平衡
        23.5  个体之间的团结有利于博弈的平衡
      第24章  搜索引擎:孕妇到底能不能吃螃蟹
        24.1  早期搜索引擎:看字面相似度
        24.2  现代搜索引擎:从字面到语义
        24.3  搜索关键词的设计
      第25章  同温层效应:为什么我的App内容越来越同质化
        25.1  协同过滤:相似的用户喜欢相似的内容
        25.2  现代个性化推荐系统:用户画像
        25.3  用户如何与个性化推荐系统更好地磨合
        25.4  个性化推荐系统的弊端:同温层现象
      第26章  天梯匹配系统:网络游戏如何让玩家欲罢不能
        26.1  天梯积分是一种Elo等级分制度
        26.2  玩家在天梯匹配系统下的期望胜率通常是50%
        26.3  天梯匹配系统也不仅仅是Elo等级分制度
        26.4  如何利用天梯匹配系统科学上分
      第27章  大语言模型:啥是ChatGPT
        27.1  什么是GPT
        27.2  GPT以外的其他语言模型
        27.3  Scaling Law:模型越大,能力越强
        27.4  ChatGPT带来的机遇、挑战和风险
      第28章  人脸识别:我的脸解锁了妈妈的手机
        28.1  人脸识别的常见流程
        28.2  人脸识别常用的特征
        28.3  人脸识别的挑战:如何识别伪造的人脸
      第29章  自然语言处理:NLP is so hard
        29.1  基于自然语言处理的应用随处可见
        29.2  中文的分词极具挑战性
        29.3  英语的语义也常有歧义
        29.4  歧义性也是一种魅力
    第6篇  生活中的信息安全
      第30章  浏览器:隐私浏览模式到底有多隐私
        30.1  上网冲浪的过程到底能被谁看到
        30.2  隐私浏览模式到底保护了什么隐私
      第31章  区块链:比特币的共识
        31.1  区块链本质上是一个分布式账本
        31.2  区块链的独特之处:去中心化的账本
        31.3  比特币的价值在哪里
      第32章  哈希算法:好网站都不保存用户的明文密码
        32.1  好的哈希函数是一个特级名厨
        32.2  用户识别:比较登录密码的哈希值就够了

        32.3  黑客如何根据哈希值反向破解密码
        32.4  “适量加盐”可以让密码更难破解
        32.5  靠浏览器记住密码靠谱吗
      第33章  非对称加密:公开的密钥能加密却不能解密
        33.1  加密已经是上网冲浪的标配了
        33.2  对称加密的风险问题
        33.3  非对称加密的优势
        33.4  图灵奖级别的工作:RSA算法
        33.5  中间人攻击:非对称加密也没法避免的问题
    第7篇  生活中的硬件系统
      第34章  文件系统:我的聊天记录没有了还能找回来吗
        34.1  文件和文件系统
        34.2  快捷方式与懒删除
      第35章  内存与存储:为什么手机“内存”比电脑内存还大
        35.1  计算机存储的分类
        35.2  外存是一种非易失性存储器
        35.3  内存是一种易失性存储器
        35.4  手机广告中提到的“内存”通常不是计算机科学中的“内存”
      第36章  网络:为什么“1000M”的宽带网络没有“1000M”的运行速度
        36.1  bit和Byte的区别
        36.2  网速的瓶颈可能让人意想不到
        36.3  为什么上传速度通常比下载速度慢
        36.4  网速为什么会随着时间波动
        36.5  Wi-Fi里的2.4GHz和5GHz是什么意思
      第37章  物联网:体感游戏的秘诀
        37.1  体感游戏如何评分
        37.2  体感游戏评分难免有误差
        37.3  记步数到底有多可靠
        37.4  传感器之间如何联动提高准确度
      第38章  分布式计算:一小时做完年夜饭
        38.1  锅碗瓢盆都是烹饪过程中的“计算节点”
        38.2  分布式计算和烹饪共同面对的问题
        38.3  高效烹饪与高效分布式计算的核心都在于调度协调
        38.4  计算资源决定了分布式计算的上限
        38.5  生活中的其他分布式计算