计算机应用基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:陈晓峰 编

出品人:

页数:280

译者:

出版时间:2008-6

价格:26.00元

装帧:

isbn号码:9787030221698

丛书系列:

图书标签:

• 计算机基础
• 应用
• 入门
• 办公软件
• 信息技术
• 计算机应用
• 基础知识
• 数字化
• 学习
• 技能

《数字人文：跨学科的理论与实践》 本书并非一本关于计算机基本操作或应用软件的指南，而是一次深入探索数字技术如何重塑人文学科研究的旅程。它致力于揭示计算思维、数据分析、可视化技术等在文学、历史、哲学、艺术等领域日益增长的影响力。 核心内容概览： 数字人文的定义与演进： 本书首先追溯了数字人文的起源，从早期的文本编码项目，到如今涉及大数据分析、人工智能在人文研究中的应用。它将清晰地阐释数字人文并非简单的“技术+人文”，而是一种全新的研究范式，强调方法论的革新与跨学科的对话。读者将了解到，数字人文关注的是如何利用数字工具和方法来提出新问题、探索新视角，以及发现传统方法难以触及的知识。 关键理论框架： 书中将深入探讨支撑数字人文研究的核心理论。这包括但不限于： 文本分析与计算语言学： 探讨如何使用自然语言处理（NLP）技术来分析大规模文本语料库，例如词频分析、主题建模、情感分析等，以揭示文学作品的风格演变、社会思潮的变迁，或作者的潜在意图。 数据化历史学： 介绍如何将历史文献、档案资料转化为可分析的数据集，利用定量方法来研究社会结构、经济活动、人口迁移等宏观历史现象。例如，通过分析大量的历史信件和官方记录，来绘制历史人物的网络关系图。 可视化叙事与信息设计： 讨论如何运用数据可视化技术，将复杂的历史事件、文学结构或哲学概念以直观、易于理解的方式呈现出来。这包括地图投影、时间轴、网络图、交互式图表等，强调可视化在传播和理解知识中的作用。 数字本体论与知识表示： 探讨如何构建数字化的知识体系，例如使用语义网技术、本体论建模等，来组织、连接和查询海量的人文知识，实现更智能的知识发现和推理。 代表性研究案例： 为了使理论更具象化，本书精心挑选了多个来自不同人文学科的、具有代表性的数字人文研究案例。这些案例将详细介绍研究问题、所使用的数字方法、数据来源、分析过程以及最终的研究发现。 文学研究： 例如，通过对莎士比亚全集进行大数据分析，揭示其语言使用的演变规律；或利用数字地图技术，追踪小说中人物的地理足迹，分析其社会文化背景。 历史学研究： 如，通过对古代碑刻进行数字扫描和OCR识别，建立大规模的古代铭文数据库，并进行统计分析，研究古代社会等级制度；或利用网络分析技术，绘制古代政治人物的权力网络。 艺术史研究： 介绍如何利用图像识别和机器学习技术，对艺术品进行风格分类、作者鉴定，或分析艺术品之间的关联性；或通过3D建模技术，重建已消失的古代建筑，进行虚拟游览和学术研究。 哲学研究： 探讨如何利用文本挖掘技术，分析哲学经典著作的论证结构，梳理哲学思想的发展脉络；或构建哲学概念的知识图谱，探索不同哲学学派之间的联系。 工具与技术导论（非操作指南）： 本书并非教授具体的软件操作，而是为读者介绍数字人文研究中常用的工具和技术类别，让读者了解其功能和应用场景。这可能包括： 文本处理工具： 如语料库分析软件、文本挖掘平台等。 数据管理与分析工具： 如数据库技术、统计分析软件（R、Python统计库）等。 可视化工具： 如Tableau、Gephi，以及编程库（D3.js、Matplotlib）等。 GIS（地理信息系统）： 在历史地理、文学地理等领域的应用。 机器学习与人工智能基础： 在文本分类、情感分析、图像识别等方面的初步应用。 方法论挑战与伦理考量： 数字人文的研究并非没有挑战。本书将坦诚地讨论在实际操作中可能遇到的问题，例如数据质量、算法偏见、解释的局限性、研究的可重复性等。同时，它还会关注数字人文研究中的伦理问题，如数据隐私、知识产权、数字鸿沟等，鼓励读者进行负责任的研究实践。 数字人文的未来展望： 最后，本书将展望数字人文的未来发展趋势，包括与其他新兴学科（如认知科学、计算社会学）的交叉融合，以及在教育、文化遗产保护、公共传播等领域的应用前景。 《数字人文：跨学科的理论与实践》旨在为希望了解或参与数字人文研究的学者、学生、研究人员以及对跨学科研究感兴趣的读者提供一个全面、深入的视角。它强调的不是学习一项新技能，而是拥抱一种新的思考方式，一种能够利用数字的力量来深化我们对人类文化、历史和思想理解的全新途径。本书适合那些已经具备一定人文学科基础，并渴望将现代技术转化为理解人文学科深度洞察力的读者。

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翻阅这本书的过程中，我一直在寻找那种能让人茅塞顿开、豁然开朗的“黑科技”讲解，比如**量子计算的比特（Qubit）概念**是如何颠覆传统二元逻辑的，或者**网络安全领域中零日漏洞的防御机制**是怎样的复杂与精妙。遗憾的是，这本书的重点似乎完全放在了“应用”的表层。例如，它花了大量篇幅教导读者如何设置电子邮件签名档的字体和颜色，如何调整Word文档的页边距以符合规范——这些技能固然重要，但在信息爆炸的今天，这些内容已经通过网络上的碎片化教程被迅速掌握了。我更期待的是对**计算机体系结构**进行更深层次的探讨，例如CPU的流水线技术是如何提高执行效率的，或者**内存管理单元（MMU）**在虚拟内存机制中扮演的关键角色。如果能将基础知识与底层原理巧妙结合，而不是仅仅停留在软件界面的操作指导上，这本书的价值无疑会翻倍。现在的版本，更像是为刚刚接触电脑的老一辈人准备的入门手册，对于寻求技术深度和广度的年轻读者来说，吸引力有限。

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读完这本书，我的感受是它提供了一个非常稳固的“地基”，但想盖起一座摩天大楼，显然还需要在其他方向上进行大量的补充学习。它似乎刻意回避了所有需要数学和逻辑推导才能深入理解的部分。例如，在讲解**图形学基础**时，只是简单展示了如何使用画图工具绘制几何图形，而完全没有触及**三维变换矩阵**的数学原理，或是**光栅化算法**是如何将复杂的几何体渲染到屏幕上的。这种对底层逻辑的规避，使得本书的知识体系显得有些漂浮。我更期望看到的是，即便是基础应用，也能与现代计算的底层逻辑挂钩。如果能加入一章关于**软件工程中的敏捷开发方法论**，或者介绍**主流的操作系统内核是如何调度进程的**，而不是仅仅教人如何格式化U盘，这本书的格局和实用价值会提升一个档次。它现在更像是一个怀旧的集合，而非面向未来的导航图。

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从排版和图例来看，这本书的质量是无可挑剔的，插图清晰，步骤说明详尽，看得出编辑团队的用心。然而，内容上的“保守”让我感到一丝时代的脱节。我本想从中学习如何利用**Python或R语言进行数据可视化**，掌握**数据清洗和初步统计分析**的流程，但这本教材似乎尚未将编程思维纳入“基础应用”的范畴。它对**网络协议**的介绍也停留在TCP/IP四层模型的概念层面，对于**HTTP/3的QUIC协议**带来的延迟优化，或者**BGP协议**在互联网路由中的决策逻辑，这些真正决定了我们今天网络体验的核心技术，书中只字未提。这本书成功地教会了读者如何“使用”现成的工具，但未能引导读者去“构建”或“理解”这些工具背后的核心技术栈。它是一本关于“工具操作”的教科书，而非“技术原理”的启蒙之作。

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这本书的叙事风格非常平稳、线性，几乎没有太多引起读者思考的“智力挑战”。比如，在介绍**数据库基础**时，它详细列举了SQL的SELECT、INSERT等基本语句，并配有截图指导如何运行查询。这很好，但如果能进一步探讨**非关系型数据库（NoSQL）**的适用场景，特别是当面对TB级别非结构化数据时的性能优势对比，那该多好。同样的，在涉及**信息检索**的部分，它主要讲解了搜索引擎的关键词匹配原理，但对于**自然语言处理（NLP）在现代搜索中的语义理解**能力，例如BERT模型如何提升搜索结果的相关性，则完全没有提及。我希望看到的，是一本能够激发读者对“为什么会这样工作”的好奇心的教材，而不是一本仅仅告知“这样做就能完成任务”的操作指南。它需要更多的案例分析，分析那些**大规模分布式系统的设计哲学**，而不是仅仅停留在单机软件的使用技巧上。

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这本《计算机应用基础》的封面设计着实吸引人，那种简约又不失科技感的蓝色调，让人一眼就能感受到它想传达的专业与严谨。然而，当我翻开目录，试图寻找一些关于**深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）**的详尽介绍时，心里不免有些失落。书中更多的是对基础操作的细致讲解，比如如何高效地使用办公软件进行数据透视和图表美化，这对于初学者无疑是贴心的向导。但对于那些已经掌握了基本操作系统和常用应用软件，渴望了解**人工智能前沿算法原理**的读者来说，这本书的深度显然是远远不够的。它更像是一份详尽的“计算机使用说明书”，而非通往尖端技术殿堂的“阶梯”。我期望能看到关于**云计算架构下的服务模型（IaaS, PaaS, SaaS）**的深入剖析，或者至少对**区块链技术的基本逻辑**有所涉及，但这些令人兴奋的现代技术热点，在这本书中几乎找不到踪影。整体感觉，这本书的知识体系构建在十年前的计算机应用水平上，虽然扎实，但略显过时，缺少了对未来技术趋势的捕捉和引领。

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