大学信息技术习题与实验指导

大学信息技术习题与实验指导 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:286
译者:
出版时间:2008-6
价格:29.00元
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isbn号码:9787508454580
丛书系列:
图书标签:
  • 信息技术
  • 大学
  • 习题
  • 实验
  • 计算机基础
  • 编程入门
  • 数据结构
  • 算法
  • 高等教育
  • 教材
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具体描述

《21世纪高等院校规划教材•大学信息技术习题与实验指导》是按照教育部高等院校非计算机专业计算机基础课程教学指导委员会提出的最新教学要求和最新大纲编写的。全书共分为六大部分,主要内容包括:13个基本实验,涉及计算机网络基础、常用工具软件的使用、Word字处理软件、Excel电子表格软件、PowelPoint演示文稿制作软件、网页设计与制作等;课后习题解答;全国计算机等级考试C和Visual FoxPro语言理论及上机试题等。实验目的明确,内容、步骤清晰,学生既可在教师指导下完成实验,也可独立完成。《21世纪高等院校规划教材•大学信息技术习题与实验指导》的最后配有测验题,可供学生进行自我测试。

《21世纪高等院校规划教材•大学信息技术习题与实验指导》可以供普通高等院校本科、高职院校非计算机专业学生使用,也可以作为计算机专业学生的参考实验教材。

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目录信息

读后感

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用户评价

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阅读体验上,这本书的语言风格是非常独特的,它不像某些技术书籍那样干巴巴的,反而带有一种温和而坚定的引导性。作者在解释复杂概念时,习惯性地会使用一些生活化的类比,这在很大程度上打破了信息技术“高冷”的壁垒。我记得在解释数据结构中链表和数组的区别时,作者用“一列火车和一排固定的座位”进行对比,瞬间就让人豁然开朗。这种叙事方式让学习过程变得更加轻松愉快,减少了阅读时的挫败感。此外,书中对于术语的引入非常谨慎,新名词的出现往往伴随着清晰的定义和使用场景的说明,使得读者能够很自然地融入到技术交流的语境中,而不是被一堆陌生的专业词汇压垮。

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作为一本实践指导性的书籍,它的实验环节设计得非常巧妙,真正做到了“学以致用”的理念。我注意到,许多实验都不是那种孤立的、完成即止的机械操作,而是以小型项目驱动的,这迫使我们必须综合运用前几章学到的多个知识点才能成功完成任务。例如,在网络编程的实验部分,它要求我们不仅要配置好环境,还要设计出能够处理并发连接的简单服务,这极大地锻炼了我的问题排查能力和系统集成思维。而且,对于每个实验的预期结果和可能遇到的陷阱,书里都做了详尽的预警和提示,这极大地减少了我们在调试过程中无谓的时间浪费。这种步步为营、层层递进的实验安排,使得每一次成功运行代码的成就感都来得十分扎实和有意义。

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这本书的排版设计真是让人眼前一亮,封面那种沉稳又不失现代感的深蓝色调,很符合大学教材的定位。内页纸张的质感也相当不错,拿在手里有一种扎实的感觉,不是那种廉价的、一看就容易反光的纸张。更值得称赞的是字体选择,清晰易读,行距和字距的把握恰到好处,即便是需要长时间阅读那些复杂的概念和代码示例,眼睛也不会感到过分疲劳。尤其是在那些需要仔细研读的章节,比如网络协议的原理图示,图文并茂的设计让抽象的内容变得直观易懂。装帧上看得出是下了功夫的,书脊的粘合得很牢固,即便是经常翻阅和在图书馆里带进带出,也没有出现散页的迹象,这对于经常需要查找参考资料的学生来说,无疑是一个巨大的加分项。整体来看,这本书在物理形态上就给人一种“专业且耐用”的印象,让人愿意长期使用和保存。

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这本书的理论深度和广度处理得相当平衡,它没有陷入那种空泛的理论说教,而是紧密结合了当前信息技术领域的主流发展趋势。比如,在讲解数据库管理系统时,它不仅涵盖了传统的SQL操作,还加入了对NoSQL数据库基本概念的介绍,这对于刚接触这门学科的学生来说,是非常及时的知识补充。再者,它对基础算法的阐述逻辑性极强,每一步推导都清晰可见,辅以恰当的伪代码注释,使得即便是初学者也能顺着思路一步步理解其核心思想,而不是死记硬背公式。我特别欣赏它在介绍新兴技术(比如云计算的基本架构)时所展现出的那种“面向未来”的视角,它让读者明白,我们现在学的这些基础,是如何支撑起未来那些更复杂的应用场景的,这种宏观视野的培养,远比单纯的知识点堆砌要宝贵得多。

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这本书的参考资料和拓展阅读部分的设置,体现了作者的学术严谨性和对读者学习负责的态度。它并没有止步于提供标准答案,而是为那些渴望深入钻研的同学开辟了更广阔的道路。在每一章的末尾,列出了一系列经典论文、权威手册或者优秀开源项目的链接,这些资源都经过了筛选,具有极高的参考价值。这不仅仅是提供了“下一步可以看什么”的建议,更重要的是,它引导我们建立起一种终身学习的习惯——技术知识是不断更新的,优秀的学习者必须学会自己去追溯和验证第一手资料。这种对“如何学”的教学,远比直接教“学什么”更加重要,它为我们未来进入研究领域或尖端技术岗位打下了坚实的思维基础。

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