具体描述
计算机技术是当今世界上发展最快的和应用最广泛的科学技术。随着计算机应用深入到社会的各个领域，计算机在人们工作、学习和生活的各个方面正发挥着越来越重要的作用。
本教材以应用为目的和出发点，强调实用性。内容主要包括：计算机基础知识、Windows XP、Internet技术、文字处理系统Word 2002、电子表格软件Excel 02、演示文稿制作软件PowerPoint 2002、多媒体技术基础等。
本教材在写法上，既注意概念的严谨性和清晰性，又特别注意采用读者容易理解的方法阐明看似深奥难懂的问题。并还配有教学参考书(包括实验指导和习题等)和教学用PowerPoint演示文稿。同时，还专门为该课程配有学习网站，网站有丰富的学习资源，便于教师的课堂教学和学生自学。
《数字时代的思维革命：从信息论到人工智能》 内容简介： 在信息爆炸、技术迭代日新月异的今天，我们正经历一场深刻的思维模式转型。本书并非聚焦于计算机的硬件构造或基础操作指南，而是深入探讨支撑现代数字世界的底层逻辑、核心理论以及前沿思潮。它旨在引导读者超越“会用”的层面，真正理解数字技术背内涵的科学原理与哲学意涵，从而构建起适应未来挑战的认知框架。 本书的篇幅将围绕三个核心板块展开，层层递进，构建起一个完整的知识图谱： --- 第一部分：信息哲学的基石——理解世界的量化语言 本部分着重于信息科学的起源与发展，探讨信息如何从一个模糊的概念，被数学化、工程化，并最终成为驱动现代社会运转的物质基础。 1. 熵与信息量的精确度量：香农的遗产 我们不再讨论文件格式或数据存储大小，而是深入探究信息论的数学本质。本章将详细解析克劳德·香农如何通过构建信息熵的概念，将“不确定性”量化，从而定义了信息的最小单位——比特（bit）。我们将追溯信息论从通信工程领域扩展至统计物理、生物学乃至经济学的过程，揭示信息熵在衡量系统复杂度和随机性方面的普适性。重点讨论信源编码与信道编码的数学原理，例如霍夫曼编码和香农-范诺编码的效率对比，以及香农的信道容量定理如何设定了任何通信系统的理论极限。 2. 逻辑系统的建构与局限：从布尔代数到计算理论 本章回溯了驱动所有计算活动的形式逻辑基础。我们将分析乔治·布尔如何将逻辑判断转化为代数运算，及其在数字电路中的直接应用。更进一步，我们将探讨阿兰·图灵对“可计算性”的深刻定义，详述图灵机模型的构造及其重要性——它不仅是现代计算机的抽象蓝图，更是定义了“什么是计算”的哲学边界。本部分还会触及哥德尔不完备定理的数学意涵，探讨形式逻辑系统在面对自身完备性与一致性时的内在张力。 3. 编码与表示的艺术：从模拟到数字的跨越 本书将详细剖析将现实世界（如声音、图像、物理量）转化为机器可识别的数字信号所涉及的采样、量化和编码技术的理论基础。讨论奈奎斯特-香农采样定理背后的数学严谨性，解释为什么高保真音频和视频传输需要遵循特定的频率限制。此外，还将解析如傅里叶变换（Fourier Transform）在信号处理中的核心地位，及其如何帮助我们将时域信号转化为频域信息，为后续的压缩和分析奠定数学基础。 --- 第二部分：算法的精妙与复杂性——解决问题的艺术 如果说第一部分是关于“信息是什么”，那么第二部分关注的是“如何高效地处理信息”。本部分聚焦于算法设计、分析及其固有的难度限制。 4. 算法设计的范式与效率分析 本章将介绍经典的算法设计范式，如分治法、贪心算法、动态规划等，并提供跨越不同领域的案例分析（例如，最短路径问题的Dijkstra算法与Bellman-Ford算法的对比）。核心在于对算法效率的精确评估——时间复杂度和空间复杂度的数学推导，重点阐释大O符号（Big O Notation）在描述算法渐进行为时的准确性。 5. 问题的难度划分：P、NP与计算的边界 本节将进入计算理论的核心领域，探讨计算复杂性理论。我们将清晰界定P类问题（能在多项式时间内解决的问题）与NP类问题（其解能被多项式时间验证的问题）。重点讨论NP完全问题的意义，解释为什么像旅行商问题（TSP）这样的问题被认为是计算难度最高的，以及它对现实世界优化问题的深远影响。本书将探讨诸如“P是否等于NP”这一世纪难题的现状与哲学意义，引导读者认识到并非所有问题都存在“快速”的解决方案。 6. 概率与随机性在计算中的角色 现代计算无法回避随机性。本章将探讨概率算法的设计与分析，如蒙特卡洛方法和拉斯维加斯算法。我们将解析这些方法如何在处理大规模或复杂问题时，以牺牲确定性为代价换取效率，以及如何精确评估其得出正确结论的概率。此外，还将涉及伪随机数生成器的数学机制，区别真随机与计算伪随机性的差异。 --- 第三部分：迈向智能——从数据到认知的飞跃 本部分关注如何利用前述的信息理论和高效算法，构建能够模拟或增强人类智能的系统，即人工智能的理论核心。 7. 机器学习的统计学与优化基础 本章避开具体的深度学习框架操作，转而深挖监督学习、无监督学习和强化学习背后的数学原理。详细阐述回归模型、分类模型的构建，重点分析损失函数（Loss Functions）的设计目标及其在优化空间中的意义。我们将深入探讨梯度下降及其变种（如Adam优化器）的收敛性分析，解释正则化（L1, L2）如何对抗过拟合的数学机制。 8. 神经网络的拓扑结构与非线性映射 本节将把神经网络视为一种强大的非线性函数逼近器。讨论激活函数（如ReLU, Sigmoid）如何引入非线性，使得网络能够拟合极其复杂的决策边界。我们将分析反向传播算法的链式法则应用，揭示其作为高效计算梯度的机制。同时，也会探讨卷积神经网络（CNN）中滤波器的数学本质，以及循环神经网络（RNN）处理序列数据的时序依赖关系。 9. 大数据时代的挑战与伦理考量 面对海量数据，本书关注的不再是数据的存储，而是数据分布、偏差与可解释性。讨论高维数据空间中的挑战（如维度灾难），以及如何通过降维技术（如PCA）进行有效的特征提取。最后，本部分将探讨算法决策的公平性、透明度与责任归属问题，提出在技术高速发展背景下，保持批判性思维和伦理审视的必要性。 --- 目标读者： 本书适合对信息科学的底层原理有强烈求知欲的读者，包括理工科高年级学生、跨学科研究人员，以及希望深入理解人工智能、大数据分析等领域背后数学逻辑的行业专业人士。它要求读者具备扎实的代数和微积分基础，以期能真正掌握数字时代的思维范式。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有