具体描述
基本信息
书名：10000个科学难题 信息科学卷
定价：268.00元
作者：“10000个科学难题”信息科学编委会
出版社：科学出版社
出版日期：2011-09-01
ISBN：9787030319111
字数：1407000
页码：1117
版次：1
装帧：精装
开本：16开
商品重量：2.120kg
编辑推荐
内容提要
《10000个科学难题.信息科学卷》是《10000个科学难题》系列丛书中的信息科学卷。为了能够尽可能全面地反映信息领域的学科全貌，编委会在以信息领域专家为编委会主任、副主任委员的基础上，参照了国务院学位委员会的学科结构划分原则，聘请信息领域六个一级学科的知名专家作为责任编委，据此扩展。本书的编撰工作得到了信息领域众多专家学者的大力支持。由于信息科学本身就是一门应用科学，因此，在编撰过程中围绕区分“科学难题”而非“技术难题”做了大量工作。为便于读者浏览与阅读，科普类题目放在前面，其余则按六个一级学科分类排列。
《10000个科学难题.信息科学卷》可供高等院校和科研单位从事信息科学研究的工作者参考阅读。希望本书在引导广大青年学子致力于信息科学研究的同时，对从事信息科学研究的科研人员也有所帮助和启发。
目录
作者介绍
文摘
序言
用户评价
拿到《10000个科学难题 信息科学卷》，我首先被它扎实的理论基础和广泛的知识覆盖面所吸引。作为信息科学领域的入门读物，它似乎囊括了该学科几乎所有的核心概念和前沿问题。从最基本的计算机科学原理，到如今炙手可热的人工智能和大数据技术，这本书都给予了深刻的阐释。我特别欣赏它以“难题”为切入点的方式，这表明它并非仅仅罗列知识点，而是直击那些容易让初学者感到困惑、难以理解的核心问题。 我脑海中立刻浮现出一些曾经让我头疼的问题，比如：为什么计算机的存储容量是以字节、千字节、兆字节来度量的？它们之间到底有多少倍的差异？二进制系统是如何被用来表示所有信息的？它的优势又体现在哪里？编程中的“算法复杂度”究竟是如何衡量的？O(n)、O(n log n)和O(n^2)之间有着怎样的性能差异，在实际应用中又该如何选择？面向对象编程的思想，如何理解“封装”、“继承”和“多态”这三个核心概念？它们在提高代码的可维护性和可重用性方面有何作用？神经网络是如何模拟人脑工作的？反向传播算法的数学原理究竟是什么？如何理解“梯度下降”？ 我对书中关于“数据结构与算法”的部分尤为期待。虽然我接触过一些基础的算法，但总是觉得在理解其效率和应用场景方面不够透彻。例如，链表、栈、队列、树、图等数据结构，它们各自的优缺点是什么？在什么场景下选择哪种数据结构能够获得最佳的性能？排序算法，如冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等，它们的时间复杂度和空间复杂度都有何不同？在实际应用中，应该如何选择最适合的排序算法？搜索算法，如线性搜索、二分搜索，它们又有何不同，以及它们的适用范围？
评分拿到这本《10000个科学难题 信息科学卷》着实让我兴奋不已，作为一名对信息科学充满好奇心的读者，我一直渴望有一本能够系统性地解答我心中疑惑的书。这本书的书名就足够吸引人，“10000个科学难题”，光是听着就觉得内容极其丰富，而“信息科学卷”更是精准定位了我最感兴趣的领域。拿到实体书，它的厚度和分量也让人感到踏实，传递出一种“干货满满”的信号。我迫不及待地翻开目录，看到里面涉及的章节，诸如“信息论基础”、“数据结构与算法”、“人工智能导论”、“机器学习原理”、“网络安全”、“数据库系统”、“计算理论”等等，每一个标题都触动了我内心深处的求知欲。 我脑海中浮现出无数个曾经困扰我的问题：为什么信息熵能够衡量不确定性？它和我们日常生活中理解的“熵增”有什么联系？机器学习中的“过拟合”和“欠拟合”到底是怎么一回事？它们分别会对模型的性能产生怎样的影响？我该如何选择合适的评估指标？人工智能的“黑箱问题”真的无解吗？深度学习模型又是如何工作的，背后是否有清晰的数学原理支撑？网络安全中的加密算法是如何保证信息的机密性的？RSA算法和AES算法有什么本质区别？数据库的ACID特性是如何实现的？它在保证数据一致性方面扮演着怎样的角色？计算理论中的图灵机模型，它和我们现在使用的计算机之间又有什么样的演进关系？这些疑问，我相信在这本书中都能找到令人满意的解答。 我特别期待书中对于“信息论基础”部分的讲解。过去在学习相关课程时，虽然接触过香农的信息熵，但总觉得对它的理解不够深入，尤其是在实际应用中，如何将其与实际信息量的度量联系起来，如何理解信道容量的概念，以及如何通过编码来优化信息的传输效率，这些都曾让我感到困惑。我希望这本书能够提供清晰的数学推导和生动的案例，让我能够真正理解信息论的核心思想，并且能够将其运用到解决实际问题中。比如，在数据压缩、通信系统设计等方面，信息论都扮演着至关重要的角色。
评分拿到《10000个科学难题 信息科学卷》这本厚重的著作，内心涌起的是一种对知识的渴望和对信息科学这个迷人领域的敬畏。我一直相信，科学的魅力在于其能够解释我们周围的世界，而信息科学更是现代社会运转的基石。这本书的书名本身就带着一种挑战性，“10000个科学难题”，这无疑是对读者求知欲的一次有力召唤，而“信息科学卷”则明确了其聚焦的领域，让我对接下来的阅读充满期待。 我脑海中浮现出许多在学习过程中难以彻底理解的问题：为什么我们日常使用的电子邮件使用的是SMTP协议发送，而接收时使用POP3或IMAP协议？它们的作用分别是什么？互联网上的IP地址是如何工作的？它是如何保证数据能够准确地路由到目标设备的？DNS系统是如何将我们熟悉的域名解析成IP地址的？为什么HTTPS比HTTP更安全？SSL/TLS证书的作用又是什么？ 我尤其对书中关于“计算机网络”和“分布式系统”的章节充满了兴趣。这些领域对于理解现代互联网的运行机制至关重要。例如，TCP三次握手和四次挥手的过程是怎样的？它如何保证可靠的数据传输？UDP协议又有什么特点？在分布式系统中， CAP定理是什么？它对分布式系统的设计有哪些指导意义？一致性哈希算法是如何解决分布式系统中节点增减带来的数据分布问题的？Paxos算法和Raft算法在分布式一致性选举中分别解决了什么问题？
评分《10000个科学难题 信息科学卷》这本书，我一看书名就知道非同小可。信息科学本身就是一个日新月异、充满挑战的领域，而“10000个科学难题”这个定位，更是说明了这本书的深度和广度。作为一名对计算机和信息技术充满好奇的读者，我一直在寻找一本能够帮助我系统性地梳理和理解这些复杂概念的指南。 我脑海中立刻闪现出许多过去学习过程中遇到的“卡点”：信息熵和信息量到底是什么关系？为什么它能够衡量不确定性？为什么在机器学习中，我们经常需要对数据进行归一化或标准化处理？它们分别有什么作用？神经网络中的激活函数，如ReLU、Sigmoid、Tanh，它们的作用是什么？为什么需要不同的激活函数？ 我对书中关于“信息论”和“机器学习”的章节充满期待。这些是我一直觉得理解不够透彻的领域。例如，香农的信息论是如何建立的？信息编码和信道编码在通信系统中是如何应用的？如何理解“过拟合”和“欠拟合”？它们分别是模型性能下降的什么原因？如何通过正则化来缓解过拟合？支持向量机（SVM）的核函数是如何工作的？它在处理非线性分类问题时有何优势？
评分《10000个科学难题 信息科学卷》这本书，对于我这样一个渴望深入理解信息科学世界的人来说，简直是一座宝藏。从书名就可以看出其内容之丰富，涵盖的科学难题之广泛，足以满足我对这个领域的好奇心。它的出版，预示着我将有机会系统地梳理和解答那些曾经困扰我的各种疑问。 我脑海中瞬间涌现出无数曾经让我感到模糊的概念：为什么计算机硬件需要操作系统来协调？操作系统有哪些核心功能？进程管理和内存管理是如何协同工作的？虚拟内存技术是如何让有限的物理内存支持更多程序运行的？数据库中的索引是如何加速查询的？B-tree索引和Hash索引有什么不同？关系型数据库的ACID特性，即原子性、一致性、隔离性、持久性，它们各自的含义是什么？在分布式系统中，如何保证数据的一致性？ 我特别期待书中关于“数据库系统”和“操作系统原理”的部分。我对这两方面的知识一直觉得不够系统，尤其是对于底层原理的理解。例如，在操作系统中，进程调度算法有哪些？它们分别有什么优缺点？线程和进程到底有什么区别？为什么多线程能够提高程序的并发性？在数据库方面，SQL语言的基本语法有哪些？如何进行复杂查询？事务的隔离级别有哪些？它们分别能解决什么问题？数据库的范式理论是什么？如何进行数据库设计？
评分拿到《10000个科学难题 信息科学卷》这本书，我的第一感觉就是“内容实在”。它不是一本泛泛而谈的科普读物，而是直击信息科学核心难题的著作。作为一名在信息科学领域摸索的爱好者，我深知理解这些“难题”的重要性，它们往往是深入学习的“拦路虎”。 我脑海中立刻浮现出很多让我纠结的细节：为什么计算机的内存（RAM）是易失性的，而硬盘存储却是持久性的？它们在工作原理上有何不同？CPU是如何执行一条指令的？取指、译码、执行、写回这几个阶段是如何协同工作的？缓存（Cache）技术在CPU中扮演什么角色？为什么需要多级缓存？操作系统是如何管理进程和线程的？它们在并发执行任务时有什么区别？ 我对书中关于“计算机体系结构”和“操作系统原理”的讲解尤其感到兴奋。这些是理解计算机如何工作的关键。例如，CPU的时钟频率和核心数量对计算机性能到底有多大的影响？内存的时序参数（如CAS Latency）又是什么意思？为什么有些程序在64位操作系统上运行比32位更快？在操作系统中，虚拟内存技术是如何实现的？它对程序运行的效率有何影响？死锁是如何发生的？操作系统如何检测和避免死锁？
评分《10000个科学难题 信息科学卷》这本书，就像一位知识渊博的长者，在我面前铺展开信息科学的宏伟画卷。它的厚重和内容的丰富程度，让我看到了它所蕴含的巨大价值。作为一名信息科学领域的初学者，我常常感到自己像是置身于一个庞大而复杂的迷宫，对各种概念和原理的理解总是在似懂非懂之间徘徊。 我脑海中涌现出一些曾经让我倍感困惑的问题：为什么计算机内部的所有信息，无论是文字、图片还是声音，最终都可以被表示成一串串的二进制数字？二进制系统和我们日常使用的十进制系统有什么根本性的区别？算法的“时间复杂度”和“空间复杂度”到底是什么意思？为什么我们需要分析它们？如何理解“动态规划”这种解决问题的思路？它在实际编程中有什么应用？ 我对书中关于“数据结构与算法”以及“计算理论”的部分尤为期待。这些是信息科学的基石，但往往也是最抽象、最难理解的部分。例如，链表、栈、队列、树、图等基本数据结构，它们的底层实现原理是什么？在实际应用中，如何根据问题的需求选择最合适的数据结构？排序算法，如快速排序，它的递归实现是如何工作的？为什么它能够达到O(n log n)的平均时间复杂度？图灵机模型在理论计算机科学中有什么意义？“P versus NP”问题又是什么？
评分刚拿到《10000个科学难题 信息科学卷》的时候，就被它沉甸甸的重量和精美的封面设计所吸引。我一直认为，一本好的科学普及读物，不仅要有严谨的内容，还要有吸引人的呈现方式，而这本书显然在这两方面都做得不错。作为一名对信息科学领域充满好奇心的爱好者，我常常会在学习和探索过程中遇到各种各样的问题，有时甚至会因为一个概念的模糊不清而阻碍了整体的理解。 我脑海中立刻浮现出一些让我颇为费解的知识点：为什么电子邮件的发送需要经过SMTP、POP3/IMAP等协议？它们各自的功能是什么？DNS域名解析系统是如何将人类易读的域名转换为IP地址的？它在互联网通信中起到了怎样的关键作用？在数据存储方面，文件系统是如何组织和管理海量数据的？FAT32和NTFS文件系统有什么区别？信息安全中的对称加密和非对称加密，它们各自的优势和劣势是什么？公钥加密技术是如何保障通信安全的？ 我对书中关于“计算机网络”和“信息安全”的章节尤为期待。在信息时代，网络无处不在，但对其底层原理的理解却常常止步于表面。例如，IP地址和MAC地址的区别是什么？路由器和交换机在网络中分别扮演什么角色？TCP和UDP协议在传输层上有什么根本性的不同，它们分别适用于哪些场景？防火墙是如何工作的？它在保护网络免受攻击方面有何作用？加密技术中的哈希函数是如何用于验证数据完整性的？数字签名又是什么？
评分收到《10000个科学难题 信息科学卷》这本书，我立刻被它强大的内容阵容所吸引。作为信息科学领域的爱好者，我一直深感这个学科的复杂性和深度，而这本书以“难题”为切入点，恰好满足了我渴望深入探究的心理。 我脑海中浮现出许多曾经让我感到困惑的概念：计算机中的“位”（bit）和“字节”（byte）之间有什么关系？它们是如何构成更复杂的数据的？为什么我们说计算机是基于二进制进行工作的？“算法”究竟是什么？它和“程序”有什么区别？例如，排序算法，为什么会有不同的算法，它们在效率上有什么差异？ 我对书中关于“基础计算机科学”和“数据结构与算法”的章节尤为期待。这些是信息科学的基石，也是许多后续学习的起点。例如，栈（Stack）和队列（Queue）这两种基本数据结构，它们的 LIFO（后进先出）和 FIFO（先进先出）原则在实际编程中有什么应用？链表、数组、树、图等更复杂的数据结构，它们的优缺点分别是什么？在什么场景下应该选择哪种数据结构？
评分《10000个科学难题 信息科学卷》这本厚重的书籍，在我手中沉甸甸的，仿佛承载着信息科学领域无数的智慧结晶。从它的装帧设计到出版社的声誉，都让我对其内容质量充满了信心。作为一个对计算机科学和信息技术充满热情的学习者，我一直在寻找一本能够系统性地解答我在学习过程中遇到的各种疑问的书籍，而这本书的出现，无疑满足了我长久以来的期待。 我脑海中闪过许多曾经让我绞尽脑汁的问题：为什么我们使用的电脑屏幕是RGB三原色叠加显示色彩的？这背后涉及到怎样的光学原理？数字信号和模拟信号之间最本质的区别是什么？为什么在信息传输和存储中，我们更倾向于使用数字信号？信息在计算机中是如何被编码成二进制的？ASCII码和Unicode码又有什么样的发展和区别？操作系统是如何管理计算机硬件资源的？进程和线程的区别又是什么？内存管理和虚拟内存的技术是如何实现的？网络协议，如TCP/IP协议栈，它到底是如何工作的？HTTP协议和HTTPS协议之间又有什么关键的安全性差异？ 我尤其关注书中关于“计算理论”和“计算机系统结构”的部分。对于这些偏向底层的理论知识，我总是觉得理解起来有些抽象。例如，计算理论中的“可计算性”和“不可计算性”的概念，它们是如何界定的？图灵机的模型在理论计算中有何意义？NP完全问题这个概念，它对我们理解计算的复杂性有何启发？在计算机系统结构方面，CPU是如何执行指令的？流水线技术和缓存机制在提升CPU性能方面扮演着怎样的角色？内存层次结构，从寄存器到硬盘，它们的速度和容量是如何权衡的？
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