J. Glenn Brookshear 世界知名的计算机科学教育家。他在1975年获得新墨西哥州立大学博士后,创办了Marquette大学的计算机科学学位项目,并在该校任教至今。他的主 要研究方向是计算理论。除了本书之外,他还著有Theory of Computationr: Formal Languages, Automata, and Complexity。
首先无数的评价说明了这本书的确是一本非常不错的入门书籍。这也是我选择这本书的原因,虽然我不是需要入门的人了,但是我希望通过这本书对计算机的整个大方向有一个好的了解。今天花了一天的时间把这本书看完了,倒不是因为这么本书内容少(400页,而且涉及的内容特别多),主...
评分如果翻译依旧停留在这个水平的话,不如不要翻译 如果翻译依旧停留在这个水平的话,不如不要翻译 如果翻译依旧停留在这个水平的话,不如不要翻译 如果翻译依旧停留在这个水平的话,不如不要翻译 如果翻译依旧停留在这个水平的话,不如不要翻译 如果翻译依旧停留在这个水平的话,...
评分http://1tthinking.com/2011/12/28/the-notes-on-cs 有个别问题,不想改了。姑且可以看一下吧。 还有一个整合版的,需要的mail我。一共33pages。
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我必须指出,这本书在对“软件工程实践”的讨论上显得有些力不从心,或者说,它固守在经典的、学院派的理论框架内,对于现代软件开发环境的快速变化适应不足。它详细讲解了瀑布模型和结构化分析的理论,这无可厚非,但当我们谈论“计算机科学”时,似乎不能忽略敏捷开发、DevOps文化以及微服务架构的兴起。书中关于版本控制的介绍,仅仅是蜻蜓点水地提到了“使用源代码管理工具”,却完全没有深入讲解Git这类主流工具的实际工作流和分支策略。这让我感到遗憾,因为对于一个希望将所学知识付诸实践的读者来说,如何高效地与团队协作、如何进行持续集成,与掌握图灵机模型同样重要。这本书更像是一个停留在上世纪末的课堂笔记,而非一本面向21世纪工程师的指南。理论的深度足够,但实操的广度和前瞻性明显不足,读起来总感觉缺少了一把连接理论与现实世界的桥梁。
评分这本《计算机科学》简直是为我这种编程小白量身定做的入门宝典!我一直对计算机领域充满好奇,但面对那些深奥的术语和复杂的理论就望而却步。这本书的叙事方式非常平易近人,它没有一开始就堆砌那些晦涩难懂的算法和数据结构,而是从最基础的二进制和冯·诺依曼结构讲起,就像一位和蔼的老师在一步步地牵引你走进这个奇妙的世界。我尤其喜欢它对“计算思维”的阐释,作者巧妙地将抽象的概念与日常生活中的例子结合起来,比如用排队买票的场景来解释队列的概念,用收拾房间的逻辑来类比排序算法的效率。读起来完全没有压力,反而有一种“原来如此”的豁然开朗。它不是那种死板的教科书,更像是一本有趣的科普读物,让我对计算机科学这个学科的宏观图景有了一个清晰的认知,知道我们每天使用的软件和服务背后到底隐藏着怎样的智慧结晶。这本书成功地激发了我深入学习的兴趣,让我不再惧怕那些复杂的编程语言和底层原理,而是满怀信心地准备好迎接接下来的挑战。它的结构设计非常人性化,章节之间的过渡自然流畅,不会让人感到突兀或迷失方向。
评分这本书的排版和图示设计绝对是业界良心之作。作为一名视觉学习者,我经常在阅读技术书籍时感到头疼,因为文字密密麻麻,没有喘息的空间。然而,《计算机科学》在这一点上做得非常出色。它大量使用了高质量的流程图、数据结构的可视化模型,以及代码片段的语法高亮。特别是它对网络协议栈(OSI七层模型)的阐述,通过生动的动画草图(即使是在静态的纸质书上也能想象出动态过程),使得原本枯燥的TCP/IP握手过程变得一目了然。书中关于数据库系统(DBMS)的介绍,也大量运用了关系代数和范式的图解,让SQL的底层逻辑不再是黑箱操作。这种注重视觉体验的设计,极大地降低了阅读疲劳感,也有效地帮助我巩固了那些抽象的理论概念。可以说,这本书的“颜值”和“内涵”是成正比的,它让学习过程变成了一种享受,而不是一种煎熬。这种对细节的打磨,体现了出版方对读者体验的尊重。
评分坦白说,我期待从一本名为《计算机科学》的书里看到更前沿、更具批判性的探讨,但这本书给我的感觉更像是为大一新生准备的“基础知识速览”。它详尽地覆盖了计算机科学的经典领域——从离散数学的基础引入,到操作系统如何管理资源,再到编译原理的基本流程。内容是全面且准确的,但缺乏深度和针对特定领域的深入挖掘。举个例子,在讨论人工智能和机器学习的部分,它仅仅停留在对监督学习和无监督学习的表面介绍,几乎没有涉及当前的深度学习框架或最新的模型发展,这对于一个已经有一定编程基础的读者来说,显得有些力不从心。我对算法复杂度的分析部分印象最为深刻,它用清晰的图表解释了O(n^2)和O(n log n)的区别,这部分内容是扎实的。然而,整本书的论述风格过于“百科全书式”,缺少了作者自己独特的见解或者对未来趋势的预判,读完后,我感觉自己只是被喂饱了一堆事实,但还未被真正“启发”到,更像是完成了一次知识点的打卡任务,而不是一次智力上的探险。
评分这本书最让我感到惊喜的,是它对于计算的哲学思辨和历史脉络的梳理。很多技术书籍只关注“如何做”(How-to),但很少触及“为什么”(Why)。《计算机科学》花费了相当大的篇幅来探讨计算的边界,从图灵的可计算性理论出发,探讨了哥德尔不完备性定理对我们理解机器局限性的启示。这种深度的哲学思辨,极大地拓宽了我的视野,让我意识到计算机科学不仅仅是编程和工程,更是一门关于逻辑、数学和认知的底层学科。作者在讲述早期计算机发展史时,笔触非常细腻,不仅描绘了ENIAC等巨型机器的诞生,还详细介绍了那些被历史遗忘的先驱者的贡献,使得整个学科的演变过程具有了人性化的色彩。这种宏大叙事和对历史细节的尊重,让这本书的价值超越了一本单纯的技术手册,更像是一部计算机科学领域的“编年史”,读完后,我对这门学科的敬畏之情油然而生。
评分好久都没见到这么给力的教材了。
评分要配合译文来看。汗。
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