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『簡體書』大学计算机——计算思维与信息素养(第4版)

書城自編碼: 4016291
分類:簡體書→大陸圖書→教材研究生/本科/专科教材
作者: 战德臣 聂兰顺 张丽杰 编著
國際書號(ISBN): 9787040623925
出版社: 高等教育出版社
出版日期: 2024-07-01

頁數/字數: /
書度/開本: 16开 釘裝: 平装

售價:HK$ 63.3

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內容簡介:
本书是计算机公共课第一层次课程大学计算机——计算思维通识教育类课程的最新教材,将蕴含在计算机学科中的经典计算思维和信息时代人们应具备的大数据、互联网 、人工智能等新型计算思维结合起来进行系统、全面的介绍。 本书分为四部分计16章。第一部分为计算机与计算,第二部分为计算系统,第三部分为算法思维,第四部分为网络化思维、数据化思维与人工智能 思维。全书图文并茂,讲解清晰,层层递进,可读性好。 本书可作为高等学校本科生第一门计算机公共基础课程的教材,也可作为高等学校计算类专业导论课程的教材或教学参考书。对于各类计算机教育从业者或从事计算机相关工作的人员,本书也是一本很有价值的参考书。
目錄
第一部分 计算机与计算
第1章 引论——走马观花看导论
1.1 为什么要学习本课程
1.2 本课程学习什么
1.3 本课程应学习到什么程度
第2章 初识计算思维——由小白鼠到计算思维
2.1 “小白鼠检验毒水瓶”问题及求解
2.2 “小白鼠检验毒水瓶”问题求解背后的思维
2.3 类比“小白鼠检验毒水瓶”问题求解做一个发明
2.4 进位制及其相互转换
2.5 本章小结
第3章 符号化、计算化与自动化——一看计算机的本质
3.1 万事万物符号化是计算与自动化的前提
3.2 符号化与计算化——基础是逻辑
3.3 计算化与自动化——根本还是逻辑
3.4 符号化—计算化—自动化——计算机最基本的思维模式
3.5 本章小结
第4章 程序与递归——二看计算机的本质
4.1 计算系统与程序
4.2 程序——组合、抽象与构造
4.3 大规模重复执行规则的程序构造——递归与迭代
4.4 本章小结
第二部分 计算系统
第5章 机器是如何执行程序的——认识计算机
5.1 通用计算机器的核心——指令、程序及其执行
5.2 冯·诺依曼计算机——存储程序与自动执行
5.3 存储器——怎样存取程序和数据
5.4 机器指令和机器级算法与程序
5.5 运算器和控制器(CPU)——可自动执行机器指令和程序的部件
5.6 机器程序的存储与执行
5.7 电子计算系统的发展脉络
5.8 图灵机模型——以状态变换表达程序及其执行
5.9 本章小结
第6章 复杂环境下程序是如何被执行的——理解现代计算机
6.1 计算机系统是复杂的系统
6.2 分工—合作与协同——理解复杂计算环境
6.3 计算环境的演进与发展——理解现代计算系统
6.4 本章小结
第7章 程序编写与计算机语言
7.1 由机器语言到高级语言
7.2 计算机语言(程序)的基本构成要素
7.3 关于常量和变量的进一步说明
7.4 高级语言程序编写示例
7.5 本章小结
第8章 利用典型计算机语言进行程序设计
8.1 典型编程环境简介
8.2 编制简单计算器程序
8.3 编制猜数游戏程序
8.4 编制分形树的绘制程序
8.5 编制可视化汉诺塔移动程序
8.6 本章小结
第三部分 算法思维
第9章 算法——程序与计算系统的灵魂
9.1 算法的基本概念
9.2 建立问题的数学模型——数学建模
9.3 算法策略选择——算法思想
9.4 算法设计——算法思想的精确表达
9.5 算法的实现——算法的程序设计
9.6 算法的模拟与分析
9.7 本章小结
第10章 受限资源约束下的算法——排序问题求解示例
10.1 为什么要研究排序问题——待求解问题的理解
10.2 基本排序算法
10.3 PageRank排序——排序问题的不同思考方法
10.4 本章小结
第11章 难解性问题求解——组合、随机与近似解
11.1 可求解与难求解问题
11.2 从社会、自然中寻求问题求解的思想——生物学中的遗传与进化
11.3 将社会、自然思想应用于计算——遗传算法的简单示例
11.4 探讨算法的本质——遗传算法为什么可以求解NP问题
11.5 算法研究的根本是问题求解——组合优化问题及遗传算法求解
11.6 本章小结
第四部分 互联网 思维、数据化思维与智能化思维
第12章 计算机网络、信息网络与互联网
12.1 网络基础与网络问题抽象
12.2 计算机网络——互联互通之基础
12.3 信息网络——技术与内容之融合
12.4 互联网与互联网 ——层出不穷之创新
12.5 本章小结
第13章 数据库与大数据
13.1 数据库与数据库管理系统
13.2 结构化数据库的基础——关系模型
13.3 结构化数据库语言——SQL
13.4 大数据
13.5 本章小结
第14章 机器学习
14.1 机器学习与人工智能概述
14.2 有监督机器学习思维——回归和分类
14.3 无监督机器学习思维——聚类
14.4 强化学习与半监督学习
14.5 本章小结
第15章 由深度学习到人工智能
15.1 神经网络
15.2 卷积神经网络
15.3 人工智能流派
15.4 人工智能技术
15.5 人工智能 X
15.6 本章小结
第16章 信息安全、网络安全与国家安全
16.1 信息安全概述
16.2 信息安全基础——加密与解密
16.3 信息安全与网络安全
16.4 网络安全与国家安全
16.5 本章小结
参考文献

 

 

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