電腦網路概論（第九版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• 計算機網絡
• 網絡原理
• 數據通信
• TCP/IP
• 網絡技術
• 計算機基礎
• 網絡工程
• 網絡安全
• 信息技術
• 通信原理

作者曾在中華電信從事寬頻網路研究及教學，纍積多年的實務經驗，其所纍積的實力具體呈現於本書當中，可帶給資訊網路人員對TCP/IP網路有一清晰的觀念，並能透徹的瞭解電腦網路的基本原理。作者以Wireshark軟體實作各種封包分析，讓初進此資訊領域的學生及業界人員能更清楚明白其操作原理，是讀者不可或缺的網路參考書籍。

本書特色

　　1.資訊最新：作者纍積豐富學界及業界經驗，提供讀者最新、最完整之網路概念及標準介紹。
　　2.內容最豐富：從電腦網路概念的介紹到實際架設實作，讓新手變高手。
　　3.實驗最精彩：作者以實際操作的數據，介紹驗證各種協定的網路架設，以最科學的實證引領讀者動手架構所需的網路。

　　★作者從事寬頻研究、教學，纍積多年的實務經驗，提供從事資訊網路人員對TCP/IP清晰正確的觀念，透徹瞭解電腦網路的各種基本原理，並能動手實證，厚植網路基本實力。

好的，以下是一本假設的、與《電腦網路概論（第九版）》無關的圖書的詳細簡介。 --- 《深度學習：原理、模型與前沿應用（第三版）》 作者： 王建國、李明、張偉 齣版社： 科技創新齣版社 頁數： 850頁 定價： 128.00元 內容簡介 本書是麵嚮計算機科學、人工智能、數據科學領域專業人士、高年級本科生及研究生的權威性教材與參考手冊的第三版。它全麵、深入地覆蓋瞭深度學習領域的理論基石、主流模型架構、前沿研究方嚮及其在現實世界中的復雜應用。相較於第二版，本版在保留核心理論深度的同時，新增瞭對Transformer架構的深入剖析、生成式AI（Generative AI）的最新進展，以及如何在資源受限環境下部署高效模型的實用技術。 本書結構嚴謹，邏輯清晰，旨在幫助讀者不僅掌握“如何使用”深度學習框架，更能理解“為什麼”這些模型能夠成功，從而具備設計和優化下一代智能係統的能力。 --- 第一部分：理論基石與數學基礎（約占全書20%） 本部分為深度學習的堅實理論地基，確保讀者具備必要的數學和統計學背景，以理解後續復雜模型的運作機製。 第1章：引言與曆史迴溯 本章首先界定瞭人工智能、機器學習與深度學習的範疇和相互關係。隨後，追溯瞭人工神經網絡（ANN）從感知機（Perceptron）到反嚮傳播（Backpropagation）算法的發展曆程，並簡要概述瞭深度學習在近十年內實現突破的關鍵技術因素，如大數據、GPU算力的普及以及算法的革新。 第2章：綫性代數與概率統計基礎迴顧 本章為針對性復習，重點強調與深度學習直接相關的數學工具。內容包括嚮量空間、矩陣分解（SVD、特徵值分解）、高階張量運算。概率部分則側重於貝葉斯定理、概率密度函數、信息論基礎（熵、交叉熵、KL散度）在模型評估和損失函數設計中的應用。 第3章：優化理論與梯度下降 深入探討神經網絡訓練的核心——優化算法。本章詳細分析瞭標準梯度下降（GD）的局限性，隨後係統介紹瞭隨機梯度下降（SGD）、動量法（Momentum）、自適應學習率方法如AdaGrad、RMSProp以及革命性的Adam優化器。同時，本章也涵蓋瞭鞍點問題、病態條件（Ill-conditioning）以及二階優化方法的理論探討。 --- 第二部分：核心網絡架構與模型設計（約占全書40%） 本部分是本書的核心，係統介紹瞭當前主流的深度神經網絡結構及其設計哲學。 第4章：前饋網絡（FNN）與激活函數 從最基礎的全連接網絡入手，詳細講解瞭多層感知機（MLP）的結構。本章著重比較瞭各類激活函數（Sigmoid, Tanh, ReLU及其變體如Leaky ReLU, GELU）的特性、梯度消失/爆炸問題的産生機製，以及如何通過恰當的選擇和初始化策略（如Xavier/He初始化）來緩解這些問題。 第5章：捲積神經網絡（CNN）的精髓 本章聚焦於計算機視覺領域的核心技術——CNN。內容覆蓋瞭捲積操作的數學定義、池化層的作用、感受野的構建。隨後，本書對經典與現代的CNN架構進行瞭詳盡對比分析，包括LeNet、AlexNet、VGG、GoogleNet（Inception模塊）和ResNet（殘差連接的原理與重要性）。第三版新增：對深度可分離捲積（Depthwise Separable Convolution）在移動端模型的應用進行瞭專門討論。 第6章：循環神經網絡（RNN）及其變體 本章處理序列數據建模。除瞭標準RNN的結構和梯度問題外，重點深入講解瞭長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部結構、遺忘門、輸入門和輸齣門的工作機製。本章也簡要介紹瞭Bidirectional RNNs在需要上下文信息的任務中的應用。 第7章：注意力機製與Transformer架構 這是本版新增和強化的重點章節。首先介紹瞭注意力機製（Attention Mechanism）如何解決傳統RNN在長序列上的瓶頸。隨後，本書詳盡拆解瞭2017年裏程碑式的Transformer模型，分析瞭其自注意力（Self-Attention）機製、多頭注意力（Multi-Head Attention）、位置編碼（Positional Encoding）以及前饋子層。本書強調瞭Transformer如何成為NLP和許多其他領域的通用骨乾網絡。 --- 第三部分：進階主題與前沿技術（約占全書30%） 本部分探討瞭深度學習中更復雜、更具挑戰性的領域和技術。 第8章：模型正則化與泛化能力 探討如何確保模型不僅在訓練集上錶現優異，更能在未見過的數據上保持高性能。內容包括：L1/L2權重衰減、Dropout機製的隨機性解釋、早停法（Early Stopping）、數據增強（Data Augmentation）技術在不同模態（圖像、文本）中的應用，以及批量歸一化（Batch Normalization）和層歸一化（Layer Normalization）在穩定訓練過程中的作用。 第9章：無監督學習與自監督學習 本章關注如何從海量未標注數據中提取有價值的特徵。詳細介紹瞭解碼器結構（如自編碼器AE、變分自編碼器VAE）以及生成對抗網絡（GAN）的原理、訓練不穩定性問題和主流的改進方案（如WGAN）。第三版重點更新：引入瞭對比學習（Contrastive Learning，如SimCLR, MoCo）作為當前自監督學習的主流範式。 第10章：生成模型與擴散模型 本章聚焦當前人工智能領域最熱門的方嚮。除瞭對GAN的深入探討外，本書將大量篇幅用於解釋擴散模型（Diffusion Models）的數學框架，包括前嚮加噪過程和反嚮去噪過程，以及它們在高質量圖像生成（如DALL-E、Stable Diffusion背後的原理）中的核心地位。 第11章：可解釋性、魯棒性與倫理考量（XAI） 隨著模型部署的深入，理解“黑箱”變得至關重要。本章介紹瞭解釋性方法，如LIME、SHAP值、梯度可視化（Grad-CAM）。同時，探討瞭模型麵對對抗性攻擊（Adversarial Attacks）的脆弱性，並討論瞭公平性、偏見檢測及AI倫理設計的基本原則。 --- 第四部分：應用場景與工程實踐（約占全書10%） 本部分將理論與實際工程需求相結閤。 第12章：深度學習框架與分布式訓練 簡要概述主流框架（TensorFlow 2.x, PyTorch）的編程範式。重點講解瞭模型並行（Model Parallelism）和數據並行（Data Parallelism）在大型模型訓練中的實現，以及如何利用現代GPU集群進行高效、容錯的分布式訓練策略。 附錄：經典數據集與評測指標 提供對ImageNet, COCO, SQuAD等經典數據集的快速參考，並對分類、檢測、生成任務中常用的精確率、召迴率、F1-Score、mAP、BLEU等指標進行清晰定義和使用場景說明。 --- 本書特色 1. 理論深度與實踐廣度兼顧： 不僅提供模型背後的嚴格數學推導，還輔以大量僞代碼和框架結構圖，確保讀者能夠清晰地從理論跳躍到代碼實現。 2. 緊跟前沿： 本版深度整閤瞭近三年來的重大突破，特彆是Transformer及其衍生模型（如BERT, GPT係列的基礎架構理解）和生成式AI的最新進展。 3. 麵嚮未來： 強調瞭模型的可解釋性、魯棒性和計算效率，為讀者從事下一代AI係統的研發打下基礎。 4. 豐富的案例分析： 穿插瞭對特定領域（如自然語言處理中的機器翻譯、計算機視覺中的實例分割）的案例分析，使抽象概念具象化。 本書是深度學習領域不可多得的全麵指南，適閤所有緻力於在這一領域深耕的工程師和研究人員。

CHAPTER 01 網路基本概念
CHAPTER 02 資料通訊基礎
CHAPTER 03 通訊協定與OSI模型
CHAPTER 04 網路傳輸媒介與設備
CHAPTER 05 最主流的區域網路乙太網路
CHAPTER 06 廣域網路
CHAPTER 07 無綫網路技術
CHAPTER 08 IP協定
CHAPTER 09 ARP/RARP/ICMP協定
CHAPTER 10 TCP/UDP協定
CHAPTER 11 DNS協定
CHAPTER 12 DHCP協定
CHAPTER 13 FTP協定
CHAPTER 14 PPP協定
CHAPTER 15 HTTP協定
CHAPTER 16 SMTP協定與POP3協定
CHAPTER 17 網路管理
CHAPTER 18 網路安全
附錄A ASCII錶
附錄B 如何安裝 Wireshark
附錄C 8B/6T 編碼錶

评分☆☆☆☆☆

這本《電腦網路概論（第九版）》真的顛覆瞭我對傳統教科書的刻闆印象。它不隻是一本冰冷的學術著作，更像是一本引導讀者探索網路奧秘的旅程指南。作者的敘述方式非常流暢，時而幽默，時而嚴謹，讓人讀起來欲罷不能。我特別喜歡書中關於各種網路服務的介紹，像是DNS、DHCP等等，它們是如何協調運作，讓我們的上網體驗如此順暢。第九版更新的內容，也涵蓋瞭許多當前熱門的網路應用，例如內容傳遞網路（CDN）的原理，以及大數據分析和雲端計算在網路中的應用。這讓我能夠更全麵地理解現代網路的運作模式，以及這些技術是如何緊密結閤，推動著科技的進步。總之，如果你想要快速且深入地瞭解電腦網路的世界，這本書絕對是你的最佳拍檔。

评分☆☆☆☆☆

說實話，一開始拿到《電腦網路概論（第九版）》的時候，我其實有點擔心內容會不會太艱澀難懂，畢竟網路這個領域變化太快瞭。但翻開之後，我的疑慮就煙消雲散瞭。這本書的寫作風格非常貼近讀者，很多時候都像是經驗豐富的老師在課堂上循循善誘。作者對於各種網路協定的解釋，總能從實際應用場景齣發，讓我明白為什麼會有這些協定，它們解決瞭什麼問題。像是關於HTTP協定的講解，就讓我清楚瞭解瞭我們平常上網瀏覽網頁的背後，實際上是發生瞭多少次的請求和迴應。而且，第九版特別強調瞭網路安全的部分，這點非常重要。在現今資訊洩漏頻傳的時代，瞭解網路攻擊的原理以及如何防範，已經是全民必備的知識瞭。書中對於常見的網路攻擊手法，像是DDoS攻擊、釣魚網站等等，都有詳細的說明，並且提供瞭相對應的防護建議。這讓我在使用網路時，能夠更有警覺性，也更懂得如何保護自己的資訊安全。

评分☆☆☆☆☆

哇，這本《電腦網路概論（第九版）》真的是讓我驚豔不已！身為一個對網路世界充滿好奇的學習者，我找瞭好久纔找到一本既有深度又不失活潑的入門教材，而它絕對是我的首選。從第一章開始，作者就用非常淺顯易懂的比喻，將那些看似複雜的網路概念，像是TCP/IP協定、OSI模型等等，化解得像在聊天一樣。我特別喜歡其中關於資料封包傳輸的比喻，讓我腦海中瞬間就勾勒齣瞭資料在網路上旅行的畫麵，不再是死闆的文字。而且，第九版還加入瞭許多最新的網路技術和應用，例如雲端運算、物聯網（IoT）的基礎架構，還有一些關於網路安全的最新趨勢。我個人一直對物聯網的發展很感興趣，這本書恰好提供瞭紮實的背景知識，讓我知道這些日常生活中越來越普遍的智慧設備，背後是如何透過網路互相溝通協調的。此外，書中豐富的圖例和結構清晰的章節編排，也讓我在閱讀過程中感到輕鬆許多，不會因為資訊量太大而感到壓力。就算你不是資訊科班齣身，絕對也能從中學到很多。

评分☆☆☆☆☆

《電腦網路概論（第九版）》這本書的內容涵蓋範圍廣泛，深度也足夠，對於想要係統性學習電腦網路知識的讀者來說，絕對是不可錯過的優質教材。作者在闡述複雜概念時，非常善於運用類比和實例，讓枯燥的技術原理變得生動有趣。例如，書中對IP位址和MAC位址的區分，就用瞭一個非常貼切的郵寄地址和門牌號碼的比喻，讓我瞬間就明白瞭它們各自的功能和重要性。而且，第九版特別加入瞭關於網路效能調校和故障排除的章節，這對實際應用來說非常有價值。我過去在公司遇到網路問題時，常常感到無從下手，但讀瞭這本書之後，我對如何診斷網路問題有瞭基本的概念，也能夠更有效率地與IT人員溝通。書中對於常見的網路延遲、封包遺失等問題的分析，都相當到位，提供瞭許多實用的解決方案。

评分☆☆☆☆☆

這本《電腦網路概論（第九版）》真的是一本為初學者量身打造的寶典！作者的功力深厚，用詞遣字都非常精準，但又不會過於學術化，讓人望而卻步。我印象最深刻的是書中對於網路硬體設備的介紹，像是路由器、交換器、集線器等等，不僅說明瞭它們的功能，還解釋瞭它們在網路架構中所扮演的角色。透過書中清晰的圖示，我彷彿能夠親手搭建一個小型傢庭網路。而且，作者在講解過程中，時常會穿插一些網路發展的歷史和未來趨勢，這讓我在學習技術知識的同時，也能對整個網路產業的演進有一個宏觀的認識。第九版中關於無線網路技術的發展，像是Wi-Fi 6以及未來可能齣現的Wi-Fi 7，都有相當深入的探討，這對我這個經常依賴無線網路的人來說，非常有幫助。我終於能理解為什麼有時候我的Wi-Fi速度會變得很快，有時候又會很慢，背後其實都有技術上的原理。