计算机公共基础上机实验指导 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:高等教育

作者:李存斌

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2002-2-23

价格:21.8

装帧:

isbn号码:9787040093643

丛书系列:

图书标签:

• 计算机基础
• 上机实验
• 计算机公共课
• 实验指导
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• 网络基础

《人工智能：革命与未来》 内容简介 《人工智能：革命与未来》是一本深度剖析人工智能（AI）当前发展现状、核心技术、深远影响以及未来发展趋势的著作。本书并非一本技术手册，而是着眼于AI的宏观视角，带领读者理解这项正在重塑我们世界的颠覆性技术。作者以清晰流畅的笔触，结合生动翔实的案例，深入浅出地阐释了AI如何从一个曾经科幻的概念，演变为如今渗透到社会方方面面的强大力量。 本书的第一部分“革命的序曲：AI的崛起”回顾了人工智能的发展历程，从早期的符号主义和连接主义之争，到机器学习的突破，再到深度学习的浪潮。这一部分不仅梳理了历史脉络，更重要的是解释了驱动AI不断进步的关键技术突破，例如神经网络的演进、大数据的作用以及计算能力的飞跃。读者将了解到，AI的出现并非一蹴而就，而是多学科交叉、长期积累的必然结果。作者将复杂的概念转化为易于理解的语言，使非专业读者也能领略AI发展的壮丽图景。 紧接着，本书的第二部分“核心驱动：AI的技术基石”深入探讨了当前AI领域最具代表性的核心技术。这包括了机器学习的各种算法，如监督学习、无监督学习和强化学习，以及它们在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域的应用。此外，本书还详细介绍了深度学习的原理，特别是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的结构和工作方式，以及它们在视觉和听觉信息处理中的卓越表现。生成对抗网络（GAN）等前沿技术也将得到阐述，揭示其在内容创作领域的巨大潜力。作者力求准确描述这些技术的原理，但绝不陷入枯燥的技术细节，而是强调这些技术如何支撑起AI的各项能力。 第三部分“渗透与变革：AI的社会影响”将焦点从技术本身转向AI对社会各行各业的广泛影响。本书将AI的应用场景分解为多个维度，包括： 医疗健康： AI在疾病诊断、药物研发、个性化治疗方案制定、医学影像分析等方面的革命性作用。例如，AI如何辅助医生更早、更准确地发现癌症，如何加速新药的发现过程，以及如何为患者提供更精准的健康管理。 交通出行： 自动驾驶技术的兴起，它将如何改变我们的通勤方式，提高交通安全，以及对物流行业带来的颠覆性变革。本书将讨论自动驾驶面临的技术挑战、伦理困境以及其未来的发展前景。 金融服务： AI在风险评估、欺诈检测、量化交易、客户服务等方面的应用，如何提高金融行业的效率和安全性。例如，AI如何识别异常交易，如何为用户提供智能化的投资建议。 制造业： 智能工厂、机器人自动化、预测性维护等，AI如何提升生产效率、降低成本、改善产品质量。本书将探讨AI如何实现生产流程的智能化和柔性化。 教育领域： 个性化学习平台、智能辅导系统、教育资源优化等，AI如何重塑教育模式，提升学习效果。例如，AI如何根据学生的学习进度和理解能力，提供定制化的学习内容。 内容创作与娱乐： AI在音乐、绘画、写作、游戏等领域的创作能力，以及其对内容产业的颠覆性影响。本书将探讨AI生成内容的伦理问题和版权归属。 公共服务与城市管理： 智慧城市的概念，AI如何应用于交通管理、公共安全、资源调度等方面，提升城市运行效率和居民生活品质。 在探讨正面影响的同时，本书的第四部分“挑战与伦理：AI的双刃剑”也毫不回避地审视AI发展带来的潜在风险和伦理困境。这包括： 就业冲击： AI自动化可能导致的失业问题，以及社会如何应对这一挑战，例如通过再培训和新的就业模式。 隐私泄露与数据安全： AI对大量数据的依赖，如何保护个人隐私不被滥用，以及如何防范数据泄露风险。 算法偏见与公平性： AI算法可能存在的固有偏见，以及如何确保AI系统的公平性和公正性。例如，在招聘或信贷审批中，AI是否会歧视特定人群。 自主武器与军事应用： AI在军事领域的应用，特别是自主武器的出现，引发的伦理道德争论和国际安全担忧。 “黑箱”问题与可解释性： 深度学习模型的复杂性，导致其决策过程难以理解，即“黑箱”问题，以及对AI可解释性的需求。 AI的通用性与奇点： 对未来强人工智能（AGI）的探索，以及对“技术奇点”可能性的讨论，即AI超越人类智能的时刻。 本书的第五部分“远眺未来：AI的无限可能”将目光投向AI的未来发展趋势。作者将探讨AI在科学研究、太空探索、环境保护、人类健康等领域的更深层次应用。本书将展望AI与量子计算、脑科学等前沿领域的融合，预测AI将如何继续加速科学发现，解决人类面临的重大挑战。同时，作者也将探讨人工智能治理的必要性，以及国际社会在制定AI发展规范和伦理准则方面的重要性。 《人工智能：革命与未来》不仅是一本面向专业人士的指南，更是一本面向所有对未来感到好奇的读者的启蒙读物。它旨在帮助读者建立对人工智能的全面、深刻的认知，理解这项技术的力量，警惕其潜在的风险，并以积极的态度拥抱AI带来的无限可能。通过阅读本书，读者将能够更好地理解当今世界正在发生的深刻变革，并为未来的发展做好准备。本书的写作风格力求严谨而不失趣味，专业却不失通俗，旨在激发读者的思考，引发对人类与技术共存未来的深刻探讨。

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总的来说，这本《计算机公共基础上机实验指导》是一本功能性极强的教材，但它绝对不是一本能让你在咖啡馆里悠闲阅读的书籍。它的价值在于其内容的深度和对实践操作的严格要求，它像一位不苟言笑的严师，不容许任何取巧和捷径。它教会你的，是计算机世界最核心的“生存法则”，而不是那些快速致富的“脚本”。如果你想快速了解计算机的皮毛，这本书会让你感到痛苦和冗长；但如果你想真正打下未来学习任何高级课程的坚实地基，那么这本书的每一页都值得你投入时间去细嚼慢咽。我最终完成实验后的感受，与其说是“学会了”，不如说是“驯服了”——驯服了那些底层逻辑的桀骜不驯。唯一的遗憾是，在排版和图示的现代化处理上，它显得有些落伍，如果能注入更多现代设计的活力，或许能更好地吸引那些对技术充满好奇心的年轻学子，让他们在学习这些枯燥概念时，视觉上也能得到一定的慰藉。

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阅读这本书的过程，让我深刻体会到“扎实基础”这四个字的重量。它几乎没有触及任何前沿或热门的技术，比如人工智能、大数据分析或者云计算的深度应用。内容全部聚焦在那些被认为是计算机领域的“十八般兵器”的基础功上：二进制、布尔代数、指令集架构的简化模型、操作系统的基本原理，以及C语言这种“老派”编程语言的核心语法。坦白讲，如果我是那种已经掌握了这些基础，急于进入高阶领域学习的读者，我可能会觉得这本书的节奏慢得令人发指。它花了大量的篇幅去解释那些在其他教材中可能被一笔带过的概念，比如内存的寻址方式、堆栈与堆的区别，甚至是编译器预处理的步骤。这种详尽的程度，一方面保证了知识的无懈可击，另一方面也大大拉长了阅读时间。我记得有一次，我被一个关于指针运算的例子卡住了好一阵子，反复对照书中的图示和代码块，才最终理解了那种“内存地址漂移”的感觉。这本书的价值在于，它强迫你慢下来，去啃那些看似简单实则关键的“硬骨头”，而不是让你浮于表面地掌握一些光鲜亮丽的API调用。它训练的不是你的“效率”，而是你的“内功”。

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这本书的封面设计，坦率地说，并没有给我留下多么深刻的印象。它采用了那种非常标准的教科书风格，色彩朴素，排版工整，给人一种“这是官方出品”的感觉。当我第一次翻开它时，我立刻注意到它的目标读者似乎非常明确——那些刚刚接触计算机科学领域，或者需要补齐基础知识的大学生。书中的语言非常严谨，几乎没有多余的修饰词，一切都以清晰、准确为最高准则。它更像是一本工具手册，而不是一本引人入胜的读物。比如，在介绍基本的硬件架构时，作者用了大量的图表来辅助说明，这些图表本身设计得是功能性的，但美观度上确实差强人意。我花了相当大的精力去理解那些复杂的逻辑流程图，它们虽然逻辑清晰，但对于初学者来说，缺少一些更生动、更贴近实际应用的案例来作为铺垫。整本书的结构安排是线性的，从最底层的概念开始，逐步向上构建知识体系，这种结构本身是合理的，但阅读体验上，它更像是爬一座笔直的楼梯，每一步都需要你付出同样的努力，缺乏一些可以稍作喘息的平台。我希望在某些理论讲解的部分，能多一些历史背景的穿插，或者引用一些业界的经典案例，这样理论就不至于显得那么干涩和脱离实际。

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这本书的语言风格，用一个词来形容就是“去人情味”。作者完全放弃了任何试图拉近与读者距离的努力，所有的陈述都是一种不容置疑的宣告式口吻。比如，当描述一个错误的代码逻辑时，它不会说“如果读者不小心这样处理，可能会导致意想不到的结果”，而是直接给出“此种操作违反了数据一致性原则，是不可接受的”。这种绝对化的表达，在学术上是无可厚非的，因为它力求精确，但在阅读体验上，却显得有些冰冷和高傲。我个人感觉，这本书更像是一份规范文档的通俗化版本，而不是一本旨在启发思维的教程。我注意到，书中的术语解释非常到位，每一个专业名词都会在第一次出现时进行详尽的定义，这一点值得肯定。但遗憾的是，缺乏对比性的讨论。例如，在讨论不同的数据结构时，它会详细描述A结构是如何工作的，但对于它相比于B结构在特定场景下的优势或劣势，提及得非常少。这使得读者在选择技术方案时，只能被动地接受书本提供的单一路径，缺乏批判性思考的引导。

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从教学方法论的角度来看，这本实验指导书的侧重点明显偏向于“动手实践”。每一个章节的理论讲解之后，紧跟着的往往是一系列篇幅可观的实验步骤。这些实验的设计，说实话，充满了上个世纪末期的“工程师精神”——直接、粗暴，直击核心的逻辑。它们很少使用现代IDE提供的那些花哨的调试工具，而是要求你直接去操作命令行，去观察十六进制的输出，去手动计算内存的分配情况。例如，在涉及到文件操作的实验中，它要求我们不仅仅是学会“读写文件”的API调用，更要去理解操作系统底层是如何在磁盘上分配扇区，以及不同文件系统对元数据的处理方式。这种训练对于培养一个具备底层思维的程序员来说是极其宝贵的。然而，对于习惯了图形化界面和一键运行的年轻一代来说，这无疑是一种挑战。书里提供的参考代码往往是极简的骨架，很多关键的错误处理和边界条件的判断需要读者自己去完善，这使得实验的难度系数被无形中抬高了不少，也意味着完成每一个实验所需要的时间投入远超预期。

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