全国计算机等级考试 基础知识和QBASIC程序设计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:南开大学出版社

作者:刘瑞挺

出品人:

页数:296

译者:

出版时间:2002-1

价格:27.00元

装帧:

isbn号码:9787310015856

丛书系列:

图书标签:

• 计算机等级考试
• 基础知识
• QBASIC
• 程序设计
• 教材
• 入门
• 考试
• 计算机基础
• 编程
• 学习

计算机科学的广袤天地：一部探索数字未来的新视角 本书旨在为读者打开一扇通往计算机科学核心概念与前沿应用的大门，内容涵盖了从硬件基础到软件架构，再到数据科学与人工智能等多个关键领域。我们摒弃了对单一编程语言或特定考试内容的侧重，转而构建一个更具前瞻性和系统性的知识框架，帮助读者理解现代计算技术是如何驱动信息社会发展的。 第一部分：计算的基石——硬件、系统与网络 本部分深入探讨了支撑一切数字活动的物理基础和底层逻辑。我们首先从计算机组成原理入手，详细解析了CPU（中央处理器）的微架构、存储器的层级结构（从寄存器到固态硬盘）及其性能优化策略。不同于传统的叙事方式，我们着重强调了并行处理技术（如多核、超线程）在现代计算中的核心地位，并引入了RISC-V等新兴指令集架构的讨论。 随后，我们转向操作系统的精髓。操作系统不再被简单地视为资源管理器，而是被视为复杂的调度与抽象层。深入剖析了内核态与用户态的切换机制、进程与线程的管理模型，以及现代操作系统如何实现虚拟内存以突破物理限制。我们详细对比了Linux、Windows及macOS在设计哲学上的异同，并对容器化技术（如Docker、Kubernetes）如何革新应用部署流程进行了深入阐述。 网络通信是现代信息社会的命脉。本部分投入大量篇幅讲解计算机网络的体系结构，从物理层（如光纤、5G技术）开始，逐步向上构建至TCP/IP协议栈。重点内容包括TCP的拥塞控制算法（如CUBIC、BBR）、BGP路由协议的工作原理，以及IPv6向IPv4的过渡策略。此外，我们还讨论了SDN（软件定义网络）和网络安全基础，确保读者对数据如何在全球范围内高效、安全传输有全面的认知。 第二部分：软件工程的艺术与实践 软件的开发与维护是一门结合了科学与艺术的学科。本部分聚焦于如何构建健壮、可扩展的软件系统。 我们首先从数据结构与算法的视角出发，超越基础排序与搜索，深入探讨了图论算法在复杂网络分析中的应用（如最短路径、最大流），以及动态规划在优化问题中的巧妙运用。对于时间复杂度分析，我们引入了更贴近实际工程场景的性能评估方法。 在编程范式层面，本书对比了面向对象（OOP）、函数式编程（FP）以及面向切面编程（AOP）的优缺点和适用场景。我们不局限于单一语法，而是探讨了如类型系统（静态与动态，强类型与弱类型）如何影响代码的可靠性。 软件的生命周期管理，即软件工程，是现代项目成功的关键。我们详细阐述了敏捷开发方法论（Scrum、看板）的实践细节，强调了持续集成/持续部署（CI/CD）流水线的构建，以及如何通过代码审查、单元测试和集成测试来保障质量。此外，我们探讨了设计模式（如工厂、单例、观察者）在解决常见软件设计难题时的普适性。 第三部分：数据驱动的世界——数据库与信息管理 数据是新时代的石油，有效管理和利用数据是核心竞争力。本部分系统介绍了数据存储与检索的理论与实践。 数据库系统部分，我们首先区分了关系型数据库（RDBMS）与非关系型数据库（NoSQL）。对于RDBMS，深入解析了SQL的优化技巧、事务的ACID特性以及复杂的锁机制。对于NoSQL，详细对比了键值存储（Redis）、文档数据库（MongoDB）和图数据库（Neo4j）各自的应用场景和数据模型。 更进一步，我们探讨了数据仓库与大数据技术。本部分介绍了ETL（提取、转换、加载）流程，以及Hadoop生态系统中的核心组件（HDFS、MapReduce的演变）如何处理PB级别的数据集。对于实时数据处理，我们引入了Apache Kafka和Spark Streaming等流处理框架的架构解析。 第四部分：迈向智能——人工智能与未来计算 本部分将目光投向了当前科技的最前沿，即如何让机器具备“智能”。 我们首先构建了机器学习的理论基础，包括概率论、统计推断在模型训练中的作用。从监督学习（回归、分类）到无监督学习（聚类、降维），我们详细解释了核心算法（如SVM、决策树、K-Means）的数学原理和参数调优策略。 随后，深入探讨了深度学习的革命性影响。本书清晰地梳理了前馈神经网络、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的结构及其在图像识别和自然语言处理中的突破。我们特别关注了Transformer架构及其在大型语言模型（LLMs）中的核心地位，分析了注意力机制的工作方式。 最后，本部分触及了计算伦理与未来趋势。我们讨论了AI的可解释性（XAI）、数据隐私保护（如联邦学习）的必要性，并展望了量子计算、边缘计算等颠覆性技术对传统计算范式的潜在冲击。 通过这四大部分的系统性构建，本书旨在培养读者跳出具体工具的限制，理解计算机科学作为一个整体学科的内在逻辑与演进方向，为应对未来复杂的技术挑战打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

阅读体验上，这本书无疑是顶级的。我常常发现自己能够沉浸其中，忘记了时间。这很大程度上归功于作者精妙的语言组织能力。行文流畅自然，专业术语的引入和解释都恰到好处，没有那种生硬的学术腔调。更难能可贵的是，书中穿插的一些小案例和类比，非常贴合实际，能迅速帮助读者建立起抽象概念与现实场景之间的联系。这使得学习过程中的挫败感大大降低。对于自学的朋友来说，这本书的结构简直是福音，它就像一位耐心的私人导师，总能在你快要迷失方向时，及时为你点亮前方的路标。我甚至会时不时地回翻看一些章节，只为重温那种豁然开朗的感觉。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常朴实，一看就是那种专注于内容的专业书籍。我拿到手的时候，立刻被它厚实的纸张和清晰的字体吸引了。首先，我对这本书的排版印象深刻，章节划分得非常合理，逻辑层次分明。当你翻开第一页，就能感受到作者在知识体系构建上的用心。它不仅仅是知识点的堆砌，更像是一张精心绘制的地图，引导读者从宏观概念逐步深入到具体的实践操作。特别是对于初学者来说，这种循序渐进的引导至关重要，它有效地降低了学习的门槛，让人在阅读过程中感到游刃有余，而不是被海量信息淹没。书中对于基础概念的阐述，那种深入浅出的讲解方式，让原本枯燥的理论变得生动起来，仿佛作者就在身边耐心为你剖析每一个难点。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都超出了我的预期。我本来以为它只会在基础知识上做做表面功夫，但实际上，它在很多核心概念的处理上，展现了非常扎实的功底。比如，在某些关键算法的介绍部分，作者不仅给出了标准的实现方式，还探讨了不同实现路径之间的性能差异和优劣权衡，这对于想要向专业方向发展的读者来说，无疑是极大的助力。我尤其欣赏的是，书中对于编程思想的强调，它没有仅仅停留在“教你如何写代码”的层面，而是更多地引导读者去思考“为什么这样写更有效率”，这种思维层面的提升，才是真正有价值的。合上书本后，我感觉自己对整个计算机科学的基础框架有了更清晰、更坚固的认识，这绝非一本普通的应试教材能够给予的体验。

评分☆☆☆☆☆

这本书不仅仅是一本工具书，它更像是一次对计算机科学精髓的深度探索之旅。它成功地将枯燥的理论知识与令人兴奋的编程实践无缝结合起来。读完后，我最大的感受是，我对未来继续深入学习相关领域充满了信心。它为我打下了极其坚实的地基，让我明白，掌握基础知识的重要性远超掌握那些花哨的新技术。在讲解复杂逻辑时，作者总是能找到最简洁明了的表达方式，避免不必要的冗余，直击问题的核心。这本书的价值，在于它所培养起来的，那种结构化思考和解决问题的能力，这才是受益终生的财富。

评分☆☆☆☆☆

作为一本技术类书籍，它在细节的处理上展现出的严谨性令人赞叹。我对比了好几本同类书籍，发现这本书在知识点的更新和准确性方面做得尤为出色。每一个示例代码块都经过了反复的测试和校对，几乎找不到任何低级的错误或印刷错误，这对于依赖代码示例进行实践的读者来说，是极其重要的品质保证。此外，书后的附录和索引做得非常详尽，需要查找特定知识点时，能够迅速定位，极大地提高了学习效率。这种对细节的执着，体现了编著者对知识负责的态度，也为读者节省了大量排查错误的时间成本。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆