大学计算机基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:清华大学

作者:牛熠 编

出品人:

页数:380

译者:

出版时间:2007-8

价格:32.00元

装帧:

isbn号码:9787302161424

丛书系列:

图书标签:

• 计算机基础
• 大学教材
• 高等教育
• 计算机科学
• 信息技术
• 入门
• 基础知识
• 学科教材
• 专业课
• 计算机

好的，这是一本名为《大学计算机基础》的图书简介，内容侧重于计算机科学与技术、信息技术应用等更深入、更前沿的领域，旨在为有一定基础的读者提供更广阔的知识视野。 --- 《深度解析：现代计算科学与信息技术前沿》图书简介 洞察未来：超越基础，聚焦核心驱动力 在信息技术日新月异的今天，仅仅掌握基础的计算机操作与概念已不足以应对快速演进的数字化浪潮。本书《深度解析：现代计算科学与信息技术前沿》，正是在此背景下应运而生，它并非对计算机基础知识的重复阐述，而是面向那些渴望从“使用者”蜕变为“构建者”和“创新者”的读者——无论是计算机科学与技术专业的深入学习者，还是希望在各自领域利用尖端技术实现跨越式发展的工程师、研究人员与决策者。 本书的核心目标是提供一个高阶、系统且前沿的知识框架，深入剖析驱动当代信息技术革命的关键理论、架构和应用范式。我们摒弃了对基础操作系统、办公软件操作等基础层面的冗余讲解，转而聚焦于构成现代信息系统的“硬核”技术栈。 第一篇：计算理论的深化与拓维 本篇着眼于计算科学的理论基石，但其深度远超传统“计算思维”的范畴，直击复杂计算的本质。 1. 高级算法设计与复杂度分析进阶 (Advanced Algorithms and Complexity) 本章不再满足于排序、查找等基础算法的介绍，而是深入探讨NP-完备性理论的实际应用与推论。我们将详细解析近似算法（Approximation Algorithms）、随机化算法（Randomized Algorithms）的构建策略，特别是针对大规模图论问题（如社区发现、网络流优化）的效率优化方法。此外，引入量子计算模型下的算法设计初步，探讨其对传统计算复杂度的颠覆性潜力，例如Shor算法和Grover算法的数学基础和应用场景的初步探讨。 2. 可计算性与形式化验证 (Computability and Formal Verification) 超越图灵机的基本模型，本章探讨非经典计算模型（如Lambda演算的高级应用、Lambda-Pi演算）在软件语义定义中的角色。重点聚焦于形式化方法：如何利用逻辑推理（如一阶逻辑、模态逻辑）来严谨地描述和验证复杂系统的行为。这对于开发高可靠性、高安全性的嵌入式系统和航空航天软件至关重要。我们通过案例分析，展示如何运用模型检测（Model Checking）工具来消除潜在的并发错误和安全漏洞。 第二篇：系统架构的演变与重构 本篇将读者带入现代高性能计算和分布式系统的核心，剖析支撑“云”与“边”的底层逻辑。 3. 现代处理器架构与并行计算 (Modern Processor Architecture and Parallel Computing) 本书不只是描述冯·诺依曼结构，而是深入指令集架构（ISA）的设计哲学（如RISC-V的开放性挑战与ARM的能效优化）。重点剖析多核并行编程模型：超越OpenMP和MPI的基础用法，深入探讨内存一致性模型（Memory Consistency Models）对并发程序正确性的影响，以及缓存一致性协议（如MESI协议）在现代CPU中的具体实现机制。此外，对GPU的CUDA编程模型进行系统性重构，阐释其SIMT（Single Instruction, Multiple Thread）架构如何实现大规模数据并行加速。 4. 分布式系统与一致性理论 (Distributed Systems and Consistency Models) 在微服务和云原生时代，分布式系统的可靠性是重中之重。本章详尽解析CAP定理的更深层含义，引入PACELC框架，探讨一致性与可用性之间的微妙平衡。重点讲解分布式事务处理机制（如Two-Phase Commit的局限性，Paxos和Raft协议的机制细节与故障恢复策略）。通过实际的Go语言或Rust语言实现示例，展示如何构建健壮的、具有容错能力的分布式服务。 第三篇：数据智能与机器学习工程化 本篇聚焦于驱动当前科技革命的核心引擎——人工智能，但强调的是工程实现和理论的严谨性，而非简单的模型调用。 5. 深度学习的数学基础与优化 (Mathematical Foundations and Optimization of Deep Learning) 本章要求读者具备扎实的微积分和线性代数基础，并在此基础上深入探讨反向传播算法的拓扑结构分析。重点剖析优化器理论：从基础的SGD到Adam、RMSProp等高级方法的收敛性分析。我们详细讲解正则化技术（如Dropout、Batch Normalization）背后的统计学原理，以及生成对抗网络（GANs）的稳定训练方法和变分自编码器（VAEs）的概率图模型基础。 6. 机器学习系统构建与 MLOps (ML System Building and MLOps) 本领域超越了模型训练本身，关注如何将模型可靠、高效地部署到生产环境。内容涵盖特征工程管道（Feature Engineering Pipelines）的设计、模型可解释性（XAI）技术（如SHAP、LIME）的应用，以及模型漂移（Model Drift）的监测与自动再训练策略。我们将探讨数据版本控制（DVC）和模型注册表在保障ML系统可复现性中的关键作用。 第四篇：信息安全与网络前沿 本篇从系统底层和网络协议的视角，审视信息安全的攻防态势。 7. 现代密码学原理与应用 (Modern Cryptography Principles and Applications) 本书详述公钥基础设施（PKI）的运作机制，深入椭圆曲线密码学（ECC）的数学基础，解释其相对于传统RSA在效率上的优势。重点解析零知识证明（Zero-Knowledge Proofs）的核心思想及其在区块链和隐私保护计算中的应用潜力。此外，对后量子密码学的最新进展（如格密码学）进行前瞻性介绍。 8. 软件定义网络与安全协议 (Software-Defined Networking and Security Protocols) 本章不限于TCP/IP协议栈的基础，而是转向SDN的控制平面与数据平面分离的架构理念，解析OpenFlow协议的工作原理。在安全层面，深度剖析TLS 1.3的安全增强机制（如0-RTT握手），并探讨网络功能虚拟化（NFV）在构建弹性安全边界中的作用。 --- 目标读者群体： 计算机科学与技术、软件工程等专业本科高年级学生。 正在准备研究生阶段学习或研究，需要系统化理论知识的研究生。 希望从应用层面转向底层架构或算法创新的IT行业资深工程师。 本书的价值定位： 《深度解析：现代计算科学与信息技术前沿》旨在弥合学术理论与工业前沿之间的鸿沟，为读者提供一个全面、深入、且面向未来的计算思维蓝图。它不是一本教科书，而是一部精炼的知识导航图，引导读者驾驭复杂计算环境，成为下一代信息技术的引领者。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

对于我们文科生来说，编程语言的学习通常是最头疼的部分，但《大学计算机基础》在这方面的处理方式简直是教科书级别的典范。它选择了一种非常务实且注重通用的方法，没有陷入特定编程语言的细节泥潭，而是聚焦于编程思想本身。通过对流程控制、变量类型、函数定义的讲解，读者可以迅速把握住编程的核心逻辑，无论是将来转向Python还是Java，基础都是相通的。我特别欣赏作者在案例选择上的用心，那些小型的、功能明确的程序片段，既能展示语言的特性，又不会因为太复杂而分散我们对核心概念的注意力。而且，它还适当地提到了面向对象编程（OOP）的一些基本概念，尽管只是初步介绍，但这为我们后续深入学习打下了很好的思维基础，让我们知道程序是如何组织起来的，而不是写一堆零散的指令。

评分☆☆☆☆☆

这本书在信息安全和网络通信方面的章节，简直是为信息爆炸时代的我们量身定做的“防身术”。我以前总觉得网络安全离我很远，是专业人士才需要关注的事情。读了这部分后，我才意识到我们每天都在与网络交互，了解基本的安全常识是多么重要。它不仅讲解了TCP/IP协议栈的基本概念——把数据比作寄信的过程，清晰易懂——更重要的是，它普及了诸如加密、数字签名、防火墙这些安全措施的原理。作者用一种非恐吓式的语气，教会我们如何识别钓鱼邮件、如何设置强密码，以及为什么使用HTTPS连接更安全。这种实用性极强的知识，让我觉得这本书的价值远远超出了课堂学习的范畴，它直接关系到个人信息和财产的安全，是现代公民必备的素养之一。

评分☆☆☆☆☆

这本书在数据结构与算法的讲解上，可以说是下了大功夫的。我之前总觉得算法是计算机专业学生的“天书”，抽象得让人望而却步。然而，这本书的编排方式非常巧妙，它没有急于抛出复杂的伪代码，而是先通过大量的现实生活中的例子来阐释每种数据结构（比如栈、队列、链表）存在的意义和它们解决的问题。举个例子，它用排队买票的场景解释了队列的先进先出原则，用俄罗斯套娃来比喻树形结构，这种具象化的描述极大地降低了理解门槛。更关键的是，它不仅仅停留在“是什么”的层面，还深入探讨了“为什么是这样”，比如不同查找算法的时间复杂度分析，虽然涉及一些数学推导，但作者的文字引导非常到位，使得我们能够理解为什么在数据量增大时，某些算法的效率会急剧下降。这让我明白，编程不仅仅是敲代码，更是运用逻辑和效率思维解决问题的过程。

评分☆☆☆☆☆

这本《大学计算机基础》确实让我对计算机世界有了更系统、更深入的认识。说实话，我以前对计算机的理解仅停留在会用Word、Excel或者上网冲浪的层面，很多底层原理对我来说都是个谜。这本书最让我印象深刻的是它对计算机硬件和软件概念的梳理。从CPU、内存、存储设备这些基础部件如何协同工作，到操作系统扮演的“管家”角色，讲解得非常清晰，没有太多晦涩难懂的术语。尤其是在讲到冯·诺依曼架构时，作者用了几个非常贴切的比喻，让我瞬间明白了程序和数据是如何在内存中存储和执行的。读完这部分，我再去看电脑的“任务管理器”时，那些进程和资源占用率不再是冰冷的数字，而是背后复杂的计算过程的直观体现。对于零基础的读者来说，这本书就像是一个耐心的向导，一步步地引导你走入数字世界的殿堂，建立起扎实的知识框架，远超我预期的入门教材水平。

评分☆☆☆☆☆

总而言之，《大学计算机基础》的价值在于它的**平衡性**和**前瞻性**。它没有偏科，既有对计算机历史和哲学的宏观叙事，也有对具体技术细节的扎实铺陈。阅读过程中，我感觉作者非常理解初学者的困惑点，总能在关键时刻提供恰到好处的解释。例如，在讨论数据库基础时，它没有直接上复杂的SQL语句，而是先解释了数据模型和关系的概念，这使得后续的学习变得水到渠成。这本书的排版和图示也做得非常出色，图文并茂，使得那些原本枯燥的理论变得生动起来。它成功地完成了一项艰巨的任务：让一个对技术心存敬畏的普通学习者，能够自信地迈入数字世界的门槛，并对未来计算机技术的发展方向产生探索的欲望。这本书绝对值得推荐给所有想系统了解计算机科学核心思想的人。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆