| 书名： | 大话计算机科学 : 生活中的计算思维 |
| 出版社： | 清华大学出版社 |
| 出版日期 | 2024 |
| ISBN号： | 9787302671992 |
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| 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。 |
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| 商静波 美国加州大学圣迭戈分校（UC San Diego）计算机系和数据科学学院终身教授。2014年本科毕业于上海交通大学ACM班，2013年带领上海交大ACM队获得ACM全球 总决赛金牌、亚军。本科毕业后赴美国伊利诺 伊大学厄巴纳香槟分校（UIUC）攻读数据挖 掘方向博士，师从数据挖掘领域开山鼻祖韩家 炜教授。在数据挖掘、自然语言处理、大模型 方向上的研究成果在业界得到广泛应用，并获NSF CAREER Award、谷歌学者、WAIC云帆奖·璀璨明星、SIGKDD最佳博士论文奖（亚军）等荣誉。 赵馨 法律从业者，曾在中美两国的不同类型 公司如五百强企业、初创公司和上市公司任职。因为爱好，一直坚持写作；因为嫁了一位计算 机科学家，开始了解计算机科学；因为养育孩子，想要为科普读物做一点小事。 费赛尔 现从事地图编发工作，大学毕业于中国美术学院。 很高兴负责本书插画，书中插图讲究科学上的严谨性，更偏向释义而非装饰。感谢商老师的小课堂，献祭了无数根头发，终于艰难地完成了这项任务。 |
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| 1. 易懂：结合生活中的故事，通俗讲解计算机科学知识；2. 透彻：直击概念本质，不仅学知识，更解锁知识之上的计算思维；3. 实用：那些生活中的困惑，本书为你揭开谜底；4. 颜值：全彩印刷，无损呈现180+幅精美插图。 |
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| 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 002 1.1 “老和尚给小和尚讲故事”中的递归 002 1.2 《盗梦空间》中的递归 006 1.3 生活中的递归 008 第2章 二进制：靠掰手指居然能数几万个数 009 2.1 用双手表示0~99的任意数字 009 2.2 用双手表示0~1023的任意数字 011 2.3 用双手表示更大的数字 013 第3章 循环与上下文切换：怎么更有效地做重复劳动 015 3.1 按说明书组装玩具书，重复劳动多 016 3.2 优化一：同类操作集中做，减少上下文切换 019 3.3 优化二：调整组装顺序，减少额外开销 021 3.4 优化三：两人合作变身“双核CPU” 022 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 023 4.1 用二分法在有序数组中定位数字 024 4.2 用二分法找没有借过的书，闹出了大乌龙 025 4.3 二叉树可以更好地对借书问题建模 027 4.4 二叉树的层数：需要的检测次数 028 第5章 队列与栈：明天该穿什么衣服 031 5.1 把T恤衫组织成栈结构 032 5.2 把T恤衫组织成队列结构 033 5.3 生活中的其他队列结构 035 5.4 生活中的其他栈结构 035 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 038 6.1 切蛋糕是一个博弈论问题 039 6.2 A切B选算法 040 6.3 悬线切蛋糕算法 041 第7章 启发式搜索：《最强大脑》里的那些 计算力小游戏 043 7.1 掌握正确算法，你就是最强大脑 043 7.2 启发式搜索解数独 044 7.3 启发式搜索解珍珑棋局 045 第8章 深度优先遍历：迷宫里的右手法则 050 8.1 矩形迷宫中的右手法则 050 8.2 右手法则与深度优先搜索 052 8.3 右手法则与迷宫拓扑结构 054 8.4 右手法则在其他迷宫未必奏效 055 第9章 最短路与负环：套餐定价和外汇兑换的约束 057 9.1 合理的菜单定价与三角形不等式 058 9.2 从菜单到图论 059 9.3 用最短路算法进行合理性检验 061 9.4 最短路算法与货币兑换中的负环 063 第10章 最佳匹配：外卖平台是怎样派单的 066 10.1 外卖派单与二分图 066 10.2 二分图匹配与运力判定问题 067 10.3 二分图最大匹配：匈牙利算法 069 10.4 从最大匹配到最优匹配 070 第11章 旅行商问题：怎样逛超市最省时间 073 11.1 逛超市采购是一个旅行商问题 074 11.2 生活中的其他旅行商问题 075 11.3 旅行商问题极具复杂性 076 11.4 旅行商问题的近似算法 078 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 082 12.1 训练数据通常需要人工数据标注 082 12.2 先有训练数据，才有人工智能模型 084 12.3 训练数据的质量与数量都很重要 085 12.4 巧妙使用验证码来进行数据标注 086 第13章 数据库：抢火车票的背后发生了什么 090 13.1 关系数据库：最经典的数据库 091 13.2 索引：为了更高效的数据库查询 092 13.3 多表单数据库：提高整体查询效率 093 13.4 数据库中的并发与锁：为什么查到有票却买不到 095 13.5 为什么购物平台往往比购票平台更高效 096 第14章 大数据：啤酒和尿布为什么要摆放在一起售卖 098 14.1 频繁模式：看两种物品同时出现的频率 099 14.2 关联规则：用户购买A了，还有多大概率购买B 100 14.3 分布式挖掘频繁模式：高效探索关联规则 100 第15章 最优化：为什么肯德基、麦当劳总是开在一起 102 15.1 店铺选址的“最优化”目标究竟是什么 103 15.2 生活中的其他最优化问题 105 第16章 特征工程：如何区分三个“一模一样”的灯泡 107 16.1 区分浣熊和猫咪的特征构建：特征工程重要且复杂 108 16.2 提取灯泡发热的特征，妙解特征工程的经典面试题 109 16.3 好的特征工程能力处处有用 111 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 114 17.1 最近邻算法不需要“学习” 114 17.2 最近邻算法的关键：如何定义相似度 116 17.3 从最近邻到K-最近邻：综合考虑更稳健 117 第18章 支持向量：美国大选基本只需要看摇摆州 120 18.1 得摇摆州者，得美国大选 120 18.2 从二分类的角度看支持向量：寻找最优分界线 121 18.3 远离最大化边界的点对最优分界线没有影响 124 第19章 过拟合：高考失误真的是因为心态吗 125 19.1 人类学习与机器学习的类比 126 19.2 高考表现得不好可能是因为过拟合 126 19.3 过拟合产生的原因 129 19.4 如何避免过拟合 131 第20章 集成学习：疑难杂症要多看几个专家 133 20.1 集成学习与寻医问诊 133 20.2 Bagging框架：群策群力、一人一票 135 20.3 Boosting框架：考虑专家可信度加权平均 137 第21章 梯度下降：驾驶汽车和登山都用到了导数 140 21.1 一尺之棰,日取其半,万世不竭 140 21.2 位移、速度、加速度之间的导数关系 141 21.3 梯度下降：利用导数寻找最优解 143 21.4 登山、高尔夫球中的“梯度下降” 144 第22章 朴素贝叶斯：为什么我的邮件被识别为垃圾邮件 147 22.1 垃圾邮件中的关键词 147 22.2 关键词分类背后的朴素贝叶斯算法 148 22.3 元数据也是垃圾邮件分类的重要依据 150 22.4 如何避免正常邮件被误分为垃圾邮件 151 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 154 23.1 博弈论的概念 154 23.2 外卖平台中的博弈 155 23.3 博弈的初衷是 “三赢” 156 23.4 算法的“智能”会打破博弈的平衡 157 23.5 个体之间的团结有利于博弈的平衡 159 第24章 搜索引擎：孕妇到底能不能吃螃蟹 161 24.1 早期搜索引擎：看字面相似度 162 24.2 现代搜索引擎：从字面到语义 164 24.3 搜索关键词的设计 166 第25章 同温层效应：为什么我的App内容越来越同质化 168 25.1 协同过滤：相似的用户喜欢相似的内容 169 25.2 现代个性化推荐系统：用户画像 170 25.3 用户如何与个性化推荐系统更好地磨合 172 25.4 个性化推荐系统的弊端：同温层现象 173 第26章 天梯匹配系统：网络游戏如何让玩家欲罢不能 175 26.1 天梯积分是一种Elo等级分制度 176 26.2 玩家在天梯匹配系统下的期望胜率通常是50% 178 26.3 天梯匹配系统也不仅仅是Elo等级分制度 180 26.4 如何利用天梯匹配系统科学上分 181 第27章 大语言模型：啥是ChatGPT 182 27.1 什么是GPT 183 27.2 GPT以外的其他语言模型 185 27.3 Scaling Law：模型越大，能力越强 185 27.4 ChatGPT带来的机遇、挑战和风险 188 第28章 人脸识别：我的脸解锁了妈妈的手机 190 28.1 人脸识别的常见流程 190 28.2 人脸识别常用的特征 192 28.3 人脸识别的挑战：如何识别伪造的人脸 193 第29章 自然语言处理：NLP is so hard 194 29.1 基于自然语言处理的应用随处可见 195 29.2 中文的分词极具挑战性 196 29.3 英语的语义也常有歧义 197 29.4 歧义性也是一种魅力 198 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 200 30.1 上网冲浪的过程到底能被谁看到 201 30.2 隐私浏览模式到底保护了什么隐私 203 第31章 区块链：比特币的共识 205 31.1 区块链本质上是一个分布式账本 206 31.2 区块链的独特之处：去中心化的账本 207 31.3 比特币的价值在哪里 209 第32章 哈希算法：好网站都不保存用户的明文密码 210 32.1 好的哈希函数是一个特级名厨 211 32.2 用户识别：比较登录密码的哈希值就够了 212 32.3 黑客如何根据哈希值反向破解密码 213 32.4 “适量加盐”可以让密码更难破解 214 32.5 靠浏览器记住密码靠谱吗 216 第33章 非对称加密：公开的密钥能加密却不能解密 217 33.1 加密已经是上网冲浪的标配了 218 33.2 对称加密的风险问题 218 33.3 非对称加密的优势 219 33.4 图灵奖级别的工作：RSA算法 220 33.5 中间人攻击：非对称加密也没法避免的问题 222 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 226 34.1 文件和文件系统 227 34.2 快捷方式与懒删除 229 第35章 内存与存储：为什么手机“内存”比电脑内存还大 231 35.1 计算机存储的分类 232 35.2 外存是一种非易失性存储器 233 35.3 内存是一种易失性存储器 233 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” 235 第36章 网络：为什么“1000M”的宽带网络没有“1000M” 的运行速度 237 36.1 bit和Byte的区别 237 36.2 网速的瓶颈可能让人意想不到 238 36.3 为什么上传速度通常比下载速度慢 239 36.4 网速为什么会随着时间波动 240 36.5 Wi-Fi里的2.4GHz和5GHz是什么意思 241 第37章 物联网：体感游戏的秘诀 242 37.1 体感游戏如何评分 243 37.2 体感游戏评分难免有误差 244 37.3 记步数到底有多可靠 245 37.4 传感器之间如何联动提高准确度 247 第38章 分布式计算：一小时做完年夜饭 249 38.1 锅碗瓢盆都是烹饪过程中的“计算节点” 250 38.2 分布式计算和烹饪共同面对的问题 251 38.3 高效烹饪与高效分布式计算的核心都在于调度协调 252 38.4 计算资源决定了分布式计算的上限 254 38.5 生活中的其他分布式计算 255 |
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