具体描述
《大学计算机基础》是根据教育部计算机基础课程教学指导委员会制定的《关于进一步加强高等学校计算机基础教学的几点意见》编写而成的。《大学计算机基础》组织结构合理，内容丰富，思路新颖，图文并茂，循序渐进，可操作性强，同时采用项目实践教学，注重应用能力的培养。各章节都配有精心设计的课后习题，使读者能对所学知识有一个较为全面的复习和掌握。
全书共分为9章，主要内容有计算机基础知识、计算机硬件及软件系统、Windows XP操作系统、常用办公软件、多媒体技术简介、计算机网络基础、Internet与Intranet、软件技术基础、信息系统安全与社会责任。
《大学计算机基础》既可作为高等院校计算机基础课程教材，也可作为高等职业院校、高等专科院校、成人院校、民办高校及各种社会培训机构的计算机课程教材。
好的，以下是一份关于《大学计算机基础》以外其他计算机科学领域书籍的详细简介，旨在涵盖更专业、更深入或更侧重特定方向的内容： --- 图书系列推介：拓展您的计算思维与技术深度 本系列旨在为那些已经掌握了《大学计算机基础》中关于计算机系统基本概念、操作系统原理、数据结构基础以及程序设计入门知识的读者，提供一个更广阔、更深入的技术探索路径。我们精选了以下几类书籍，覆盖了从底层硬件架构到前沿人工智能算法的多个关键领域，帮助读者构建起坚实的专业知识体系和解决实际问题的能力。 一、 深入底层：计算机体系结构与汇编语言精解 对于任何希望深入理解计算机如何工作的工程师而言，仅仅停留在高级语言层面是远远不够的。《大学计算机基础》通常只会触及CPU的基本工作原理和内存层次结构，但要真正优化性能，必须直面硬件的限制与设计。 推荐书目：《计算机体系结构：量化研究方法》（或类似权威教材） 内容侧重与深度： 本书将带领读者穿越冯·诺依曼结构的藩篱，深入探讨现代高性能处理器背后的设计哲学。它不仅仅描述了结构，更重要的是教授量化分析方法——如何使用性能指标（如指令周期、CPI、加速比）来评估和指导设计决策。 1. 指令集架构（ISA）的权衡： 详细对比精简指令集（RISC，如MIPS/ARM）与复杂指令集（CISC，如x86）的设计哲学及其对编译器和硬件实现的影响。探讨超越传统ISA的新兴架构，如向量处理器和异构计算单元的设计思路。 2. 存储系统优化： 远超基础缓存（Cache）知识。深入讲解多级缓存（L1, L2, L3）的组织方式（直写、回写策略），缓存一致性协议（如MESI协议）在多核环境下的复杂性，以及主存技术（如DDR标准的发展）如何影响系统延迟。 3. 并行性与多核技术： 剖析指令级并行（ILP）的实现，如流水线技术、分支预测、乱序执行。随后重点讨论如何设计和编程多核/众核处理器，包括共享内存模型、内存屏障（Memory Barriers）的必要性，以及解决数据竞争的硬件和软件同步机制。 4. I/O系统与虚拟化： 探讨中断机制的优化，DMA（直接内存访问）如何减轻CPU负担，以及总线结构（如PCIe）的演进。对于理解现代服务器和云计算环境至关重要。 通过对这些主题的掌握，读者将能够阅读硬件手册，理解编译器优化报告，并在系统层面进行性能瓶颈分析。 二、 软件基石：高级操作系统设计与实现 《大学计算机基础》中的操作系统部分通常侧重于概念介绍，如进程、线程、调度算法和死锁预防。要成为一名系统级开发者，则需要理解这些概念在实际内核中的具体实现细节和工程挑战。 推荐书目：《深入理解计算机系统》（或《操作系统概念》的进阶版本） 内容侧重与深度： 本书将视角从宏观概念转向微观的系统调用和内核数据结构。它致力于揭示应用程序代码如何与操作系统、硬件环境进行交互。 1. 进程与线程的内核实现： 深入剖析进程控制块（PCB）的结构，各种调度算法（如CFS或实时调度）在内核中的具体代码实现逻辑，以及上下文切换的开销和优化。 2. 内存管理（虚拟内存）： 详细解析页表（Page Table）的层级结构，TLB（转换后援缓冲器）的工作机制，缺页中断的处理流程，以及内存分配器（如Buddy System、Slab分配器）的复杂算法，这些是理解内存碎片和性能问题的关键。 3. 并发控制的精细化： 超越简单的信号量。重点讨论现代内核如何使用自旋锁（Spinlocks）、互斥锁（Mutexes）和读写锁（RW Locks）来保证并发安全，以及无锁数据结构（Lock-Free Data Structures）的设计原则和ABA问题。 4. 文件系统与存储抽象： 探究日志式文件系统（如Ext4, NTFS）的恢复机制，i-node结构，以及缓存层如何平衡数据一致性和读写性能。 掌握这些知识，读者才能高效地调试并发程序，优化I/O密集型应用，并理解容器化技术（如Docker）背后的命名空间和控制组（cgroups）隔离原理。 三、 理论的殿堂：高级算法与复杂性分析 基础课程涵盖了排序、搜索等基本算法。然而，面对现实世界中海量数据和优化目标，需要更强大的工具箱和严谨的理论框架。 推荐书目：《算法导论》（或《算法设计与分析》的高级版） 内容侧重与深度： 本书是算法设计领域的“圣经”，强调从数学上证明算法的正确性与效率。 1. 高级图论算法： 不仅限于Dijkstra和Floyd-Warshall，深入探讨最小费用最大流、二分图匹配（如Hopcroft-Karp算法），以及如何在复杂的网络拓扑中应用这些工具解决资源分配问题。 2. 动态规划的结构化思维： 建立统一的动态规划模型，重点分析其最优子结构和重叠子问题，并能识别出新的、非标准问题的DP解法，例如处理背包问题的多维变体或序列比对问题。 3. 计算复杂性理论： 这是从“能否解决”到“高效解决”的关键一步。详细讲解P, NP, NP-完全（NP-Complete）的概念。读者将学会如何使用归约法证明一个新问题是NP-完全的，从而指导他们放弃寻找多项式时间解法的努力，转而寻找近似算法或启发式方法。 4. 近似算法与随机化算法： 针对不可解问题，介绍如何构造保证一定质量的近似解（如近似比），以及如何利用概率论设计比确定性算法更简洁或更快的随机化算法。 四、 驱动未来的引擎：机器学习与深度学习实践 《大学计算机基础》可能涉及基础的编程逻辑和数据处理。在当前的技术浪潮中，数据驱动的智能系统是核心焦点。 推荐书目：《深度学习》（花书，或专注于特定应用的高阶书籍） 内容侧重与深度： 本书假设读者已具备微积分、线性代数和概率论的基础知识，直接切入深度学习模型的数学原理和工程实现。 1. 优化器的精细调优： 深入解析梯度下降（GD）的变体（SGD, Momentum, Adam, RMSProp）背后的数学推导，理解学习率衰减策略和批量归一化（Batch Normalization）对收敛速度和稳定性的影响。 2. 网络结构创新： 详细分析卷积神经网络（CNN）在图像处理中的优势（局部感受野、权值共享），循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM, GRU）如何解决长期依赖问题，以及Transformer架构的核心——自注意力机制的原理。 3. 正则化与泛化： 探讨如何通过Dropout、权重衰减（Weight Decay）和数据增强（Data Augmentation）来控制模型的复杂性，确保模型在未见数据上表现良好。 4. 生成模型与对抗网络： 介绍变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GANs）的工作原理，理解它们在数据生成和表示学习中的前沿应用。 通过这些进阶读物，读者将完成从“使用计算机”到“设计和优化计算系统与智能模型”的飞跃，为未来在特定技术领域（如系统编程、高性能计算、人工智能工程）的深耕打下坚实的基础。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有