开机即会电脑入门

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出版者:
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页数:264
译者:
出版时间:2008-4
价格:29.80元
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isbn号码:9787900747044
丛书系列:
图书标签:
  • 电脑入门
  • 电脑基础
  • 开机
  • Windows
  • 操作系统
  • 办公软件
  • 电脑技巧
  • 新手教程
  • 零基础
  • 实用指南
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具体描述

《开机即会电脑入门》的阅读对象是从未使用过电脑,刚购买电脑的新手。不管是电脑操作、Vista操作系统、编辑文字,还是收发电子邮件、上网娱乐、网上游戏,统统将操作化简为图片指导,让你轻轻松松学电脑,真正达到开机即会!

好的,这是一本关于计算机基础知识的图书简介,不涉及“开机即会电脑入门”的具体内容: 书名:数字脉动:现代计算思维与实践指南 内容简介 在信息爆炸的时代,理解我们如何与数字世界互动,已不再是少数专业人士的特权,而是每个人必备的生存技能。本书《数字脉动:现代计算思维与实践指南》旨在为读者构建一个全面而深入的计算科学基础框架,从底层逻辑到前沿应用,带领读者探索数字时代的底层驱动力与思维模式。 第一部分:计算的哲学与历史脉络 本书的开篇并不急于教授具体软件操作,而是将目光投向计算的本质。我们探讨“计算”的哲学意义——它究竟是模拟人类思维,还是创造了全新的逻辑范式? 我们将回顾计算科学从古代的算盘、机械计算器,到图灵机理论的诞生历程。深入解析阿兰·图灵的贡献,理解其“通用计算模型”如何奠定现代计算机的理论基石。这部分内容着重于培养读者的计算史观和对算法本质的理解。我们不会简单罗列历史事件,而是侧重于分析关键性理论突破如何重塑了人类对信息处理的认知。例如,我们详细剖析了冯·诺依曼架构的革命性意义——将程序和数据存储于同一内存中的设计,如何使得计算机具备了前所未有的灵活性与可编程性。读者将了解,当我们谈论“计算机”时,我们实际上是在讨论一个基于特定逻辑框架的复杂系统。 第二部分:硬件的语言与信息载体 要理解数字世界,必须先理解其物理基础。本部分深入解析现代计算机系统的核心组件,但重点在于其工作原理而非品牌和型号选择。 我们详细阐述了二进制系统的内在逻辑,解释了为何“0”和“1”能够构建起我们所见的一切复杂应用。晶体管如何充当电子开关,构成逻辑门(AND, OR, NOT),并最终搭建起复杂的算术逻辑单元(ALU)。我们将运用清晰的类比,揭示CPU的指令周期、缓存层次结构(L1, L2, L3)如何影响程序的执行速度,以及内存(RAM)与永久存储(SSD/HDD)在数据生命周期中的角色分工。对于网络,我们将超越简单的“上网”概念,剖析TCP/IP协议栈的七层模型,解释数据包如何在全球范围内高效路由,以及端口、IP地址背后的寻址机制。这部分内容旨在让读者理解,屏幕上的每一个像素、每一次点击,背后都是遵循严格物理和逻辑规则的电子流动。 第三部分:软件的架构与编程思维 软件是现代计算的灵魂。本书将重点培养读者的“编程思维”,即使读者不打算成为专业程序员,这种思维模式也至关重要。 我们首先区分了高级语言与机器语言的差异,并简要介绍了编译、解释这两种主要的程序转换过程。重点分析了面向对象编程(OOP)的核心概念——封装、继承与多态——这些概念是现代软件设计哲学的基础。通过剖析一个简单的抽象案例,读者将学习如何将现实世界的问题分解为可管理的、可复用的逻辑模块。 此外,我们探讨了数据结构与算法设计的重要性。理解数组、链表、树和图等基本数据结构,能帮助读者评估不同软件解决方案的效率和适用性。我们深入分析了排序与搜索算法的复杂度(Big O Notation),阐明了“快”与“慢”在计算领域的精确定义。这部分内容不是枯燥的编码教程,而是关于如何用最有效率的方式组织信息和指令的艺术。 第四部分:信息安全与隐私的伦理考量 在数字生态中,信任与安全是运行的燃料。本部分关注计算技术带来的社会责任和个人风险。 我们将揭示现代加密技术的工作原理,如公钥/私钥加密体系(RSA),解释它们如何在不可信的网络环境中保障通信安全。同时,我们分析了常见的网络攻击向量,例如社会工程学、恶意软件(病毒、勒索软件)的工作机制,以及如何通过系统加固和安全协议来抵御威胁。 更重要的是,本书探讨了数据驱动时代下的隐私伦理。我们将讨论数据收集、算法偏见和监管框架(如GDPR的理念),促使读者思考:当技术能力不断增强时,我们应如何界定个人数据的边界和所有权?这部分内容是关于成为一个负责任的数字公民的指南。 第五部分:数据、智能与未来趋势 最后,本书展望了当前和未来的计算前沿,重点是数据处理和新兴智能形式。 我们详细解析了“大数据”的特征(Volume, Velocity, Variety),以及传统数据库技术在处理海量、非结构化数据时的局限性。我们将介绍数据仓库、数据湖的概念,以及ETL(提取、转换、加载)流程在商业智能中的作用。 在人工智能领域,本书聚焦于机器学习的基本范式——监督学习、无监督学习和强化学习。我们通过清晰的数学直觉(而非复杂公式),解释了神经网络的层级结构如何实现特征提取和模式识别。我们将讨论大语言模型(LLM)背后的Transformer架构的创新之处,以及它们在自然语言处理中带来的范式转移。 总结 《数字脉动:现代计算思维与实践指南》超越了单一操作系统的学习,它构建的是一套系统的、可迁移的计算知识体系。它适合任何渴望从“用户”转变为“理解者”的人——无论是希望提升职业竞争力、深入理解新闻报道中的技术术语,还是对信息社会运行的底层逻辑感到好奇的求知者。阅读本书,您将获得驾驭复杂数字环境所需的核心思维工具和知识深度。

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