具体描述
本书包括三部分。第一部分为Visual FoxPro 6.0数据库上机实验指导，共16个实验，指导学生由浅入深、循序渐进地学习和掌握数据库上机操作的方法。第二部分是小型系统开发实例，从系统可行性研究开始，到最后系统测试与调试，详尽地叙述了一个小型管理信息系统开发的整个过程。第三部分是附录，收集整理了Visual FoxPro 6.0的一些常用命令、常用函数、常用对象及常用文件类型。
本书是《数据库应用与程序设计教程》的配套教材，也可以作为其他同类教材的配套用书，是初学者和自学者的最佳选择，对管理信息系统的开发者也有一定的参考价值。
本书适合作为大学、高职、高专及各类中等学校的教材和编程初学者的参考书。
好的，请看这本图书的简介： --- 《前沿计算科学：理论与实践》 内容简介 本书深入探讨了当代计算科学领域的核心理论框架与新兴应用技术，旨在为读者构建一个全面、深入且具有前瞻性的知识体系。全书结构清晰，内容翔实，不仅涵盖了经典算法的精妙之处，更紧密结合了当前人工智能、大数据、高性能计算等热点方向的最新进展。 第一部分：计算理论基石与复杂度分析 本部分致力于夯实读者的理论基础。我们从图灵机模型和可计算性理论出发，系统阐述了计算的本质界限。重点章节详细解析了P/NP问题、NPC完全性理论，并对不同计算模型（如随机计算、量子计算的初步概念）进行了比较分析。我们强调了算法设计的严谨性，通过大量的案例分析，展示了如何对算法的时间复杂度和空间复杂度进行精确的度量和优化。对于动态规划、贪心算法、分治策略等核心范式，本书提供了超越标准教科书深度的剖析，尤其侧重于在非传统数据结构上应用这些范式的创新思路。 第二部分：高性能计算与并行化策略 随着数据规模的爆炸式增长，提升计算效率成为关键挑战。本部分聚焦于现代并行计算架构及其编程模型。内容涵盖了从多核CPU优化到大规模GPU加速的完整技术栈。我们详细介绍了OpenMP和MPI在共享内存和分布式内存环境下的应用实践，并通过实际代码示例演示了如何有效地划分任务、管理同步与通信开销。此外，本书对向量化（SIMD指令集）、缓存优化策略（如数据局部性、预取技术）进行了深入探讨，帮助读者编写出真正能榨干硬件性能的高效代码。性能度量与瓶颈分析工具的使用方法被纳入实践环节，确保理论指导能转化为可测量的性能提升。 第三部分：大数据处理与分布式系统 本部分将读者带入大数据处理的实际场景。我们不再局限于单一机器的内存限制，而是全面解析了分布式文件系统（如HDFS）的架构原理和容错机制。核心章节深入讲解了MapReduce编程模型的设计哲学及其在解决大规模数据聚合、排序问题上的优势与局限。随后，本书引介了新一代的流式计算框架（如基于内存的实时处理引擎），并详细对比了批处理与流处理的适用场景。数据湖、数据仓库的概念辨析，以及数据治理在分布式环境下的挑战与对策，也得到了充分的阐述。 第四部分：机器学习的数学基础与工程实现 在人工智能时代，理解算法背后的数学原理至关重要。本部分系统梳理了支撑现代机器学习的数学工具，包括高维空间中的线性代数、概率论与数理统计（尤其是贝叶斯方法和信息论）。在算法层面，本书对经典模型（如支持向量机、决策树集成方法）的优化算法进行了深入剖析，例如梯度下降的各种变体、牛顿法在优化中的应用。更重要的是，本部分强调了模型泛化能力与正则化技术的重要性，并提供了在主流深度学习框架（如TensorFlow/PyTorch）中构建高效训练管道的最佳实践，包括自定义损失函数、优化器选择及模型部署的注意事项。 第五部分：网络计算与信息安全前沿 随着计算日益走向边缘和云端，网络拓扑和安全性成为不可忽视的领域。本书对TCP/IP协议栈的底层机制进行了细致的讲解，并重点分析了现代应用层协议（如HTTP/3、QUIC）的设计思想，它们如何解决传统协议的延迟和可靠性问题。在信息安全方面，本书涵盖了密码学基础（对称/非对称加密、哈希函数），并探讨了现代安全威胁的应对策略，例如零信任架构、基于身份的访问控制模型（ABAC），以及在分布式系统中实现数据完整性与隐私保护的技术方案（如安全多方计算的初步介绍）。 本书特色： 深度与广度并重： 既有对计算理论的严谨论证，又紧密结合了工业界最热门的技术栈。 实践导向： 提供了大量经过验证的代码片段和案例分析，强调理论与实践的无缝衔接。 前瞻视野： 覆盖了量子计算的萌芽、后摩尔时代计算架构的挑战，帮助读者建立面向未来的知识结构。 本书适合于计算机科学、软件工程、数据科学及相关理工科专业的本科高年级学生、研究生，以及希望深入理解和提升自身计算能力的一线工程师和研究人员。阅读本书，将使您在面对复杂计算问题时，拥有更加深刻的洞察力和更强大的解决能力。 ---
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