大学计算机基础实验与实训教程

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作者:
出品人:
页数:148
译者:
出版时间:2009-8
价格:15.50元
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isbn号码:9787564303396
丛书系列:
图书标签:
  • 计算机基础
  • 大学教材
  • 实验教程
  • 实训
  • 计算机科学
  • 高等教育
  • 编程入门
  • 办公软件
  • 信息技术
  • 实践教学
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具体描述

《大学计算机基础实验与实训教程》面向的对象主要是高职高专学生,同时也非常适合计算机入门者进行自学。《大学计算机基础实验与实训教程》包含了大量针对性很强的实验和技能实训以及全国计算机等级考试(一级)试题,可供参加等级考试的考生作为参考资料。

《大学计算机基础实验与实训教程》内容取材力求少而精,表达方式力求简洁明了,语言力求通俗易懂。《大学计算机基础实验与实训教程》既适于自学又适应教学,希望能对读者进行高效率的学习有所帮助。

《大学计算机基础实验与实训教程》的取材和编排充分考虑了自学、教学和实践的需要,实现了理论和实践的有机结合,实验内容由浅入深、层次分明,实验的目的、内容和要求简单明了,对于有些难度的地方或内容都给出了相应的提示,技能实训部分还提供了操作步骤。《大学计算机基础实验与实训教程》对读者的理论学习是一个有力支持,同时也是锻炼动手能力的实用工具。

好的,这是一本关于大学计算机基础实验与实训教程的图书简介,旨在突出其核心内容与实践价值,但不包含任何关于“大学计算机基础实验与实训教程”本身的内容描述。 --- 深入探索:前沿编程范式与现代软件工程实践指南 本书聚焦于为计算机科学与工程领域的学习者提供一套系统、深入的实践指导,旨在弥合理论知识与实际工程应用之间的鸿沟。 它不是对入门概念的重复介绍,而是将读者从基础理论的彼岸,直接引向复杂系统设计与高效开发流程的前沿地带。全书结构紧凑,内容精炼,专为那些渴望在职业生涯初期就具备扎实工程素养的读者量身定制。 本书的第一个核心模块深入探讨了函数式编程范式(Functional Programming Paradigms) 的高级应用。我们摒弃了对函数式编程哲学浅尝辄止的讨论,而是直接进入其实际操作层面。读者将学习如何利用不可变数据结构(Immutable Data Structures) 来构建健壮且易于推理的并发系统。通过对高阶函数(Higher-Order Functions) 的深度剖析及其在异步编程中的应用,我们将展示如何利用这种范式有效管理状态,显著减少传统命令式编程中常见的副作用问题。重点案例研究包括使用特定语言(如 Haskell 或 Scala 的部分特性)实现一个高并发的消息队列原型,并对比分析其在性能和可维护性上相对于面向对象实现的优势与挑战。此外,模块还将涵盖函子(Functors)、应用函子(Applicative Functors)和单子(Monads) 在数据流处理中的实际意义,强调它们作为抽象工具如何提升代码的通用性和可复用性。 紧随其后,第二部分将读者带入现代软件架构设计与演进的领域。我们不再局限于传统的单体应用模型,而是专注于微服务架构(Microservices Architecture) 的构建、部署与运维。本书详细阐述了服务间通信的最佳实践,包括同步(RESTful API, gRPC)和异步(消息队列,事件驱动架构)机制的选择与权衡。读者将通过实际操作,掌握服务发现、负载均衡、容错与熔断机制(Circuit Breaker Pattern) 的实现细节。一个贯穿本章的实践项目是构建一个多语言、多数据库的分布式事务处理系统原型,核心在于理解Saga 模式在最终一致性保证中的作用。此外,我们还涵盖了服务网格(Service Mesh,如 Istio 或 Linkerd) 的基本概念及其在治理复杂微服务网络中的关键作用,帮助读者理解下一代基础设施层面的抽象。 DevOps 与自动化流程是本书不可或缺的第三个支柱。我们深知,代码的价值体现在其交付的速度和可靠性上。本部分详细介绍了持续集成/持续部署(CI/CD)流水线的设计与优化。读者将学习如何利用行业领先的工具(如 Jenkins, GitLab CI 或 GitHub Actions)构建端到端的自动化流程。关键内容包括容器化技术(Docker) 的深度应用,不仅是基础镜像的构建,更深入到多阶段构建优化与安全加固。在此基础上,本书将重点讲解基础设施即代码(Infrastructure as Code, IaC) 的核心理念,通过实践 Terraform,实现对云资源(AWS/Azure/GCP)的声明式管理,确保环境配置的一致性和可重复性。最后的实践环节,我们聚焦于可观测性(Observability),探讨如何结合日志(Logging)、指标(Metrics)与分布式追踪(Distributed Tracing,如 Jaeger) 来监控生产环境下的服务健康状态与性能瓶颈。 第四个模块聚焦于高性能计算与并行化策略。面对日益增长的数据处理需求,有效的资源利用至关重要。本章从底层原理出发,解析了多线程编程中的陷阱,如死锁、竞态条件与内存屏障。随后,我们将重点介绍内存模型(Memory Models) 对程序正确性的影响。在实践层面,我们将引导读者使用并行计算框架(如 OpenMP 或 TBB) 来优化计算密集型算法,如矩阵乘法或快速傅里叶变换(FFT)。重点案例是如何识别代码中的瓶颈,并设计出高效的并行化方案,同时兼顾现代 CPU 架构(如缓存一致性协议)带来的影响。 最后,第五部分探讨了数据安全与隐私保护技术的前沿实践。本书超越了简单的输入验证,深入到加密学的实际应用。读者将学习非对称加密(RSA, ECC) 在安全通信中的部署,并理解数字签名的机制及其在验证数据完整性中的重要性。更具前瞻性的是,本书引入了零知识证明(Zero-Knowledge Proofs) 的基本概念,并展示了如何在受限环境中验证信息的真实性而不泄露信息本身。在数据库安全方面,我们将探讨同态加密(Homomorphic Encryption) 的初步应用场景,以及在保护敏感数据同时仍能进行计算的可能性探索。 本书的整体结构强调“学以致用”。每一个理论章节后都紧跟着大型实训项目(Capstone Projects),要求读者整合前述模块中学到的工具和技术来解决一个接近真实的工程问题。这些实训要求读者独立完成从需求分析、架构设计、代码实现、自动化测试到最终部署的完整生命周期管理。通过本书,学习者将获得的不只是知识点,而是一套在现代软件开发生态中不可或缺的、可立即投入使用的工程能力。

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