新编计算机应用基础教程

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出版者:河北科学技术
作者:赵冬梅
出品人:
页数:267
译者:
出版时间:2007-1
价格:23.00元
装帧:
isbn号码:9787537534666
丛书系列:
图书标签:
  • 计算机应用基础
  • 计算机基础
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具体描述

《新编计算机应用基础教程》内容紧扣计算机等级考试一级考试大纲。全书共分8章,主要内容包括计算机基础知识、多媒体和防病毒知识;中文Wmdows XP操作系统;文字处理软件Word 2003;表格处理软件Excel 2003;演示文稿制作软件PowerPoint 2003;网页设计软件FrontPage 2003;计算机网络与Intemet基础及使用、电子邮件收发;常用工具软件的使用等内容。

《新编计算机应用基础教程》可以作为高等院校各专业学生的计算机文化基础教材使用,也可作为参加计算机等级考试一级考试的考生参考用书。同时,也可作为广大计算机爱好者和微机用户从事计算机操作的参考书。

深入探索现代科技前沿:《现代信息技术与创新应用》 图书定位与内容聚焦: 本书旨在为读者提供一个全面、深入且与时俱进的视角,剖析当代信息技术的核心原理、发展趋势以及在各个行业中的创新性应用。它并非传统意义上的基础操作指南,而是侧重于理解“为什么”和“如何”利用前沿技术解决复杂问题,培养读者的技术思维和创新能力。 本书内容涵盖了计算科学的底层逻辑、数据驱动的决策机制、网络空间的构建与安全,以及人工智能的未来图景,力求在理论深度与实践广度之间取得精妙的平衡。 --- 第一部分:计算科学的基石与演进 本部分着眼于现代计算系统的理论基础和硬件演变,探讨支撑一切数字世界的底层逻辑。 第一章:超越冯·诺依曼:新型计算架构探析 本章将系统介绍经典冯·诺依曼架构的局限性,并深入剖析新兴的并行计算模型。重点讨论GPU加速计算的原理及其在高性能计算(HPC)中的应用,特别是CUDA编程模型的基础概念。同时,我们将前瞻性地介绍量子计算的基本概念——叠加态与纠缠态,分析其与经典计算在解决特定问题(如因子分解和材料模拟)上的潜力与挑战。内容将涵盖对类脑计算(Neuromorphic Computing)硬件结构的初步探索,理解其模仿生物神经元网络的优势。 第二章:操作系统内核的深度剖析 不同于概述性的介绍,本章将深入操作系统的核心组件。我们将详细解析进程与线程的调度算法(如CFS、RR等),探讨内存管理中的虚拟内存机制、页表结构和TLB(Translation Lookaside Buffer)的优化策略。在文件系统方面,我们将对比日志式文件系统(如ext4/NTFS)与分布式文件系统(如HDFS)在数据一致性、容错性方面的设计哲学。同步与互斥机制的分析将着重于并发编程中的死锁预防、检测与恢复的实际案例。 第三章:编译原理与软件性能优化 本章关注代码如何从高级语言转化为高效的机器指令。我们将详细拆解词法分析、语法分析和语义分析的流程。重点在于中间代码生成与代码优化的各种技术,例如常量折叠、循环展开和指令调度。读者将学会如何阅读和理解编译器生成的汇编代码片段,从而洞察程序性能瓶颈的真正来源,指导编写更具效率的源代码。 --- 第二部分:数据驱动的智能:从数据到洞察 本部分聚焦于现代信息系统的核心资产——数据,以及如何利用先进的数学模型从中提取价值。 第四章:大规模数据处理框架与工程实践 本章不再停留在传统数据库范畴,而是深入探讨大数据生态系统。我们将详细剖析MapReduce编程模型的理论基础,并详细讲解Apache Spark的架构,特别是其RDD(弹性分布式数据集)和DAG(有向无环图)执行引擎的工作机制。关于数据存储,本章将对比NoSQL数据库(如Cassandra、MongoDB)与NewSQL数据库在CAP理论约束下的设计取舍。数据湖(Data Lake)和数据仓库(Data Warehouse)的构建策略和ETL/ELT流程的优化是本章的实践重点。 第五章:机器学习前沿算法与模型解释性(XAI) 本章涵盖了从经典统计学习到深度学习的跨越。除了对支持向量机(SVM)、决策树集成(如XGBoost/LightGBM)的深入理解外,我们将重点讨论深度神经网络(DNN)中的高级结构,如残差网络(ResNet)、Transformer架构在序列建模中的突破。鉴于模型“黑箱”的挑战,本章花费大量篇幅介绍模型解释性技术(XAI),如LIME、SHAP值,帮助从业者理解和信任复杂模型的决策依据。 第六章:时间序列分析与预测建模 针对金融、物联网和工业监控等领域对动态数据的处理需求,本章专门探讨时间序列的特性与分析方法。内容包括平稳性检验、差分操作、自相关与偏自相关函数(ACF/PACF)的解读。理论上,我们将深入探讨ARIMA/GARCH模型的构建过程;在现代方法上,则侧重于使用LSTM和TCN(时间卷积网络)进行长期依赖关系的捕捉与高精度预测。 --- 第三部分:网络空间、安全与分布式系统 本部分关注信息交互的基础设施——网络,及其面临的安全挑战和分布式系统的复杂性。 第七章:下一代网络协议与软件定义网络(SDN) 本章超越TCP/IP模型的简单介绍,聚焦于网络架构的智能化转型。我们将分析IPv6的地址结构与路由挑战,并深入研究MPLS在流量工程中的作用。核心内容是软件定义网络(SDN)的概念,包括控制器与转发器的分离、OpenFlow协议的工作方式,以及SDN如何赋能网络资源的灵活调度。此外,对5G网络架构(核心网与边缘计算的融合)的探讨,将展示未来移动通信的发展方向。 第八章:网络安全威胁、防御机制与零信任架构 本章从攻击者的视角审视现代安全漏洞。内容覆盖缓冲区溢出攻击的原理、社会工程学攻击的流程,以及APT(高级持续性威胁)的生命周期。防御方面,我们将详细解析入侵检测系统(IDS)和防火墙的深度包检测(DPI)技术。重中之重是对零信任安全模型(Zero Trust Architecture)的设计原则、身份验证(如多因素认证MFA)和微隔离技术的工程化实施进行深入讲解。 第九章:分布式系统的一致性与容错性 理解现代云计算和大规模服务的核心挑战。本章将详细解析一致性模型,区分强一致性、最终一致性和因果一致性。我们将重点学习Raft协议和Paxos算法在领导者选举、日志复制和保证系统状态一致性方面的数学基础和工程实现细节。本章还会探讨分布式事务的处理方案(如两阶段提交2PC、TCC补偿机制)及其在跨服务调用中的适用场景。 --- 第四部分:信息技术与社会交叉的前沿探索 本部分关注技术发展对社会、伦理及专业实践带来的深远影响。 第十章:区块链技术:机制、共识与应用场景 本章深入解析区块链的加密学基础(哈希函数、非对称加密),以及去中心化账本的构建原理。我们将对比不同的共识机制,如PoW(工作量证明)与PoS(权益证明)的能耗与安全性权衡。内容将扩展到智能合约的编程模型(如Solidity基础)及其在DeFi、供应链管理中的实际应用案例分析,同时警示其面临的可扩展性和监管挑战。 第十一章:人机交互(HCI)的未来趋势与沉浸式技术 本章探讨信息消费方式的革命。内容聚焦于用户体验(UX)设计流程(从用户研究到原型迭代),以及可用性评估的量化指标。更进一步,本章将深入分析虚拟现实(VR)/增强现实(AR)中的关键技术,如头部和手部追踪的传感器原理、空间计算的基础,以及如何设计真正沉浸且不引起生理不适的交互范式。 第十二章:技术伦理、数据治理与法律前沿 随着技术能力的增强,伦理约束变得至关重要。本章探讨算法偏见的来源(训练数据偏差、模型结构偏差)及其对社会公平的影响。内容将涵盖隐私保护计算技术,如同态加密(HE)和联邦学习(Federated Learning),如何在不暴露原始数据的前提下进行联合分析。最后,本章将讨论GDPR、数据主权等全球数据治理框架对技术设计的影响。 --- 本书的特点在于其深度、前瞻性与批判性思维的培养。它假定读者已经掌握了基本的计算机操作和编程概念,转而致力于构建一个坚实的、跨学科的信息技术知识体系,为读者在云计算、大数据、人工智能等高技术领域进行深入学习和创新实践打下坚实的基础。

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