具体描述
《大学计算机基础(第2版)》作为普通高等学校“大学计算机基础”课程的主干教材。注重课程多模式、个性化的具体要求，具有模块化的特点。《大学计算机基础(第2版)》内容全面、覆盖面广、结构合理、图文并茂，重应用，重方法，强化学生的实际动手能力。目的是帮助学生对教材的内容加深理解，培养学生的动手能力。
教材全书分4部分，第一部分，计算机基础理论，建议全部学生必修。第二部分，计算机基础操作，提供文科、体育、艺术类学生必修。第三部分，计算机专业理论简介，提供理工类学生必修。第四部分，计算机高级操作，提供理工类学生必修以及其他专业优秀学生选修。本教材软件采用WindowsXP+Office2003。
《数字时代的应用与实践：软件工程、数据分析与信息安全概览》 面向未来技术前沿的综合性教材 第一部分：现代软件工程方法与实践 第一章：软件开发的迭代与敏捷思维 本章深入探讨了软件开发范式的演变，重点剖析了从瀑布模型到敏捷开发（Agile）的转变。我们将详细介绍Scrum、看板（Kanban）等主流敏捷框架的核心原则、角色职责（如产品负责人、Scrum Master、开发团队）以及关键仪式（如每日站会、迭代回顾）。通过真实案例分析，阐释如何在快速变化的需求环境中，通过短周期、高频率的交付来最大化客户价值。同时，本章还将引入DevOps文化的理念，强调开发（Dev）与运维（Ops）的深度集成，探讨持续集成（CI）和持续部署（CD）流水线的构建与自动化策略，为构建健壮、可扩展的现代应用打下坚实基础。 第二章：面向对象设计（OOD）的深度解析与UML建模 本章超越了基础的类和对象概念，聚焦于高级设计原则。我们将系统梳理SOLID原则（单一职责、开闭原则、里氏替换、接口隔离、依赖倒置），并结合实际代码示例，展示如何应用这些原则来提高代码的可维护性、灵活性和可测试性。重点内容包括设计模式的应用，如工厂模式、单例模式、观察者模式和策略模式，分析它们在解决特定设计问题时的有效性与权衡。此外，本章将详尽介绍统一建模语言（UML）的深入应用，不仅限于类图和序列图，还将覆盖组件图、部署图以及状态机图，教授如何利用这些图示工具进行系统架构的可视化、沟通和验证。 第三章：现代软件测试与质量保证体系 软件质量是产品成功的基石。本章全面覆盖了软件测试的各个层面。首先区分单元测试、集成测试、系统测试和验收测试的侧重点和执行时机。我们将介绍主流的测试驱动开发（TDD）流程，强调“先写测试，后写代码”的思维模式。在自动化测试方面，本章会详细讲解如何使用流行的测试框架（如JUnit, PyTest, Selenium等）构建健壮的自动化回归测试套件。此外，本章探讨了性能测试（负载测试、压力测试）和安全测试（渗透测试基础）的基本概念和常用工具，确保从功能性到非功能性的全面质量保障。 第二部分：数据驱动的世界：大数据、分析与计算思维 第四章：数据结构与算法的优化应用 本章将数据结构与算法的学习提升到工程实践的高度。重点不再是简单地实现基础结构，而是分析不同场景下最优数据结构的选取。例如，在处理高并发请求时，如何利用跳跃表（Skip List）或B/B+树的特性来优化查找速度；在网络路由或社交网络分析中，如何高效应用图论算法（如Dijkstra, A搜索）。本章还深入探讨了算法的时间复杂度和空间复杂度分析的严谨性，引入概率分析方法，并介绍常见排序和搜索算法在并行计算环境下的优化策略。 第五章：数据库系统的进阶与NoSQL生态 本章全面审视了关系型数据库（RDBMS）的高级特性，包括事务的ACID特性、隔离级别（Read Uncommitted到Serializable）的深入解读、索引优化（如复合索引、覆盖索引）的实战技巧，以及存储过程和触发器的应用场景。随后，本章将重点引入非关系型数据库（NoSQL）的多元世界，对比分析键值存储（如Redis）、文档数据库（如MongoDB）、列式存储（如Cassandra）和图数据库（如Neo4j）的适用领域、数据模型差异及其扩展性优势。重点指导读者如何在分布式系统中选择最合适的持久化方案。 第六章：数据分析流程与可视化基础 本章侧重于将原始数据转化为可操作的洞察。我们将概述完整的数据分析生命周期，包括数据采集、清洗（处理缺失值、异常值）、探索性数据分析（EDA）和建模。在统计学基础方面，本章复习了假设检验、回归分析（线性与逻辑回归）的核心原理。特别地，本章强调数据可视化在沟通分析结果中的关键作用，介绍使用Python库（如Matplotlib, Seaborn, Plotly）创建专业级图表的方法，并讨论了如何通过叙事性图表（Storytelling with Data）有效地传达复杂发现。 第三部分：信息安全、网络基础与新兴技术趋势 第七章：网络协议栈与信息安全基础 本章从应用层向下深入OSI七层参考模型，重点解析TCP/IP协议族的具体工作机制，包括三次握手、四次挥手、拥塞控制算法（如Reno, CUBIC）的实现细节。在信息安全方面，本章构建了现代安全防护的基础框架。内容涵盖对称加密（AES）和非对称加密（RSA, ECC）的工作原理、数字证书与公钥基础设施（PKI）。深入分析常见的网络攻击向量，如中间人攻击（MITM）、拒绝服务攻击（DoS/DDoS）、SQL注入和跨站脚本（XSS），并提供针对性的防御策略和安全编程规范。 第八章：云计算架构与容器化技术 本章聚焦于现代IT基础设施的变革——云计算。我们将区分IaaS、PaaS和SaaS的不同服务模型，并探讨公有云、私有云与混合云的架构选择考量。重点在于容器化技术的应用，详细讲解Docker的核心概念（镜像、容器、卷、网络）及其在环境一致性方面的巨大优势。在此基础上，本章将引入Kubernetes（K8s）作为容器编排的事实标准，阐述其核心组件（如Pod, Service, Deployment）和自动伸缩、服务发现的机制，为构建高可用、可扩展的微服务架构提供技术支撑。 第九章：人工智能伦理与未来计算趋势 本章着眼于技术的社会影响和未来发展方向。在人工智能伦理方面，本章探讨了算法偏见（Bias）、透明度（Explainability/XAI）和问责制在AI系统中的重要性，引导学生负责任地开发技术。此外，本章概述了前沿计算领域的发展，包括量子计算的基本原理及其对现有加密体系的潜在颠覆，边缘计算（Edge Computing）在物联网（IoT）场景下的必要性，以及区块链技术在去中心化应用（DApp）中的独特价值主张。 总结： 本书旨在为学习者提供一套全面、深入且紧跟行业前沿的技术知识体系，侧重于理论指导下的工程实践，培养解决复杂现实问题的能力，而非停留在对基础概念的简单罗列。
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