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分布式系统的原理与模式(第二版)Tanenbaum 完整中文版

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简介:
《分布式系统的原理与模式》(第二版)由著名计算机科学家Andrew S. Tanenbaum撰写,本书提供了关于分布式系统设计和实现的全面指南,并首次完整推出中文版。 本书是著名作者Tanenbaum关于分布式系统的最新力作,作为该领域的权威教材备受推崇。全书分为两大部分:第二至第九章探讨了分布式系统的基本原理、概念和技术,涵盖通信、进程管理、命名机制、同步化策略、一致性与复制技术以及容错性和安全性等核心议题;第十到第十三章则侧重于讨论分布式应用开发的方法(即范型)。相比前一版,在介绍具体案例研究时有所调整——不再详尽阐述每个个案,而是借助一个典型实例来阐明相关原理。这种简化处理不仅减少了冗余信息的负担,同时也增强了阅读体验。 本书结构严谨、内容全面且经典,既展现了系统的深度和广度又兼具前沿视角。无论是对于学习分布式计算技术的本科生与研究生而言,还是对从事该领域科研及工程实践的专业人士来说,《分布式系统》都是一本极具价值的学习资料和参考书籍。

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客服
客服
  • Tanenbaum
    优质
    《分布式系统的原理与模式》(第二版)由著名计算机科学家Andrew S. Tanenbaum撰写,本书提供了关于分布式系统设计和实现的全面指南,并首次完整推出中文版。 本书是著名作者Tanenbaum关于分布式系统的最新力作,作为该领域的权威教材备受推崇。全书分为两大部分:第二至第九章探讨了分布式系统的基本原理、概念和技术,涵盖通信、进程管理、命名机制、同步化策略、一致性与复制技术以及容错性和安全性等核心议题;第十到第十三章则侧重于讨论分布式应用开发的方法(即范型)。相比前一版,在介绍具体案例研究时有所调整——不再详尽阐述每个个案,而是借助一个典型实例来阐明相关原理。这种简化处理不仅减少了冗余信息的负担,同时也增强了阅读体验。 本书结构严谨、内容全面且经典,既展现了系统的深度和广度又兼具前沿视角。无论是对于学习分布式计算技术的本科生与研究生而言,还是对从事该领域科研及工程实践的专业人士来说,《分布式系统》都是一本极具价值的学习资料和参考书籍。
  • 优质
    本书深入浅出地介绍了分布式系统的设计原则、架构模式及其实践应用,是学习和理解复杂网络环境下软件开发不可或缺的参考书。 分布式系统-原理与范型(第2版)分布式系统-原理与范型(第2版)分布式系统-原理与范型(第2版)distributed system-principles and paradigms(第二版) 简化后为: 《分布式系统-原理与范型》(第2版)
  • 答案(
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    《分布式系统原理与模式答案(第二版)》提供了对分布式系统核心概念和设计模式深入理解所需的解答与分析,适合计算机科学专业的学生及从业人员参考学习。 《分布式系统原理与范型(第二版)》的答案上回写错了,易造成误解!本段落档是第二版书的答案,请注意,文档为英文版本。
  • 范型(2
    优质
    《分布式系统的原理与范型》第二版全面介绍了分布式系统的设计和实现原则,涵盖最新研究成果和技术进展。 本书是Tanenbaum关于分布式系统的最新著作,并且成为该领域的权威教材。全书分为两大部分:第2至9章涵盖了分布式系统的基本原理、概念和技术,包括通信、进程管理、命名服务、同步机制、一致性与复制策略、容错性和安全性等关键领域;而第10至13章则探讨了开发分布式应用的方法(即范型)。相较于前一版,在讨论这些方法时,并未详尽介绍每个案例研究,而是选择了一个典型实例来阐述原理。这种教学方式不仅简化了内容结构,还提高了阅读体验。 本书的章节安排合理、逻辑清晰且信息量丰富全面,既涵盖了系统性的基础知识又融入了许多先进的理念和技术。无论是计算机科学专业的本科生和研究生还是从事分布式计算领域的科研人员及工程师们,都能从中受益匪浅,并将其作为学习或工作的参考书籍。
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    《模式分类》中文版是经典机器学习教材《Pattern Classification》第二版的完整汉化版本,系统地介绍了各类常用的统计模式识别和机器学习方法。 模式分类-中文版(原书第二版完整版)这本书提供了对各种机器学习模型的深入理解,特别强调了模式识别领域中的经典方法与最新进展之间的联系。书中内容涵盖了从基础理论到实际应用的各种层面,并且通过丰富的实例和习题帮助读者加深理解。
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  • ()复习资料》
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  • 范型()》复习资料
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    本复习资料针对《分布式系统原理与范型(第二版)》一书,涵盖核心概念、设计原则及实现技术等关键内容,适合深入理解和掌握分布式系统的读者使用。 《分布式系统原理与范型》第二版复习资料,适用于课堂学习和期末复习。
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    《模式分类》第二版中文版深入浅出地介绍了模式识别与统计分类领域的核心理论和方法,适合相关专业研究人员及学生阅读。 出版者的话 专家指导委员会 译者序 前言 第1章 绪论 1.1 机器感知 1.2 一个例子 1.3 模式识别系统 1.4 设计循环 1.5 学习和适应 1.6 本章小结 全书各章概要 文献和历史评述 参考文献 第2章 贝叶斯决策论 2.1 引言 2.2 贝叶斯决策论——连续特征 2.3 最小误差率分类 2.4 分类器、判别函数及判定面 2.5 正态密度 2.6 正态分布的判别函数 2.7 误差概率和误差积分 2.8 正态密度的误差上界 2.9 贝叶斯决策论——离散特征 2.10 丢失特征和噪声特征 2.11 贝叶斯置信网 2.12 复合贝叶斯决策论及上下文 本章小结 文献和历史评述 习题 上机练习 参考文献 第3章 最大似然估计和贝叶斯参数估计 第4章 非参数技术 第5章 线性判别函数 第6章 多层神经网络 第7章 随机方法 第8章 非度量方法 第9章 独立于算法的机器学习 第10章 无监督学习和聚类 附录A 数学基础 参考文献索引