计算思维导论第2版
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作者万珊珊 吕橙 郭志强 李敏杰 张昱
出版社机械工业
ISBN9787111734697
出版时间2023-08
装帧其他
开本其他
定价69元
货号31836156
上书时间2024-08-11
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目录
目 录<br />前言<br />第1章 绪论 1<br />1.1 思维 1<br />1.1.1 思维的定义 1<br />1.1.2 科学和科学研究 2<br />1.1.3 从科学思维到计算思维 2<br />1.1.4 从计算机科学到计算思维 3<br />1.2 计算的概念 3<br />1.2.1 什么是计算 3<br />1.2.2 普适计算与计算无所不在 4<br />1.3 计算思维概述 4<br />1.3.1 计算思维的概念 4<br />1.3.2 计算思维的本质 5<br />1.3.3 计算思维的特征 7<br />1.3.4 身边的计算思维 7<br />1.4 计算工具与计算机 8<br />1.4.1 计算机的产生 8<br />1.4.2 计算机的分代与分类 12<br />1.4.3 计算机在中国的发展 14<br />1.4.4 计算机的局限性 16<br />1.4.5 计算机的应用 16<br />1.4.6 未来计算机的发展趋势 18<br />习题 20<br />第2章 计算基础 21<br />2.1 数据、信息与知识 21<br />2.1.1 数据 21<br />2.1.2 信息 22<br />2.1.3 知识 22<br />2.2 数制 23<br />2.2.1 数制的概念 23<br />2.2.2 二进制 24<br />2.2.3 数制的转换 25<br />2.3 数据的存储组织形式 26<br />2.3.1 数据的组织形式 26<br />2.3.2 计算机中的数据运算 27<br />2.4 数据在计算机中的表示形式 31<br />2.4.1 计算机中数值型数据的表示 31<br />2.4.2 西文字符在计算机中的表示 35<br />2.4.3 中文字符在计算机中的表示 36<br />2.4.4 声音信息和图像信息的表示 39<br />习题 43<br />第3章 计算平台 45<br />3.1 计算机硬件系统概述 45<br />3.1.1 计算机系统构成 45<br />3.1.2 冯·诺依曼计算机的基本组成 46<br />3.2 计算机基本工作原理 47<br />3.2.1 指令和指令系统 47<br />3.2.2 程序的执行过程 48<br />3.3 微型计算机硬件组成 49<br />3.3.1 微型计算机的主要性能指标 49<br />3.3.2 主板 49<br />3.3.3 中央处理器 54<br />3.3.4 存储器 56<br />3.3.5 输入/输出设备 64<br />3.4 计算机软件系统 68<br />3.4.1 系统软件和应用软件 68<br />3.4.2 本地软件和在线软件 68<br />3.4.3 商业软件、免费软件、自由<br />软件、开源软件 69<br />3.5 操作系统的功能和分类 70<br />3.5.1 操作系统的概念 70<br />3.5.2 操作系统的分类 70<br />3.5.3 操作系统的引导 72<br />3.5.4 操作系统的功能 72<br />习题 77<br />第4章 算法及程序设计 79<br />4.1 算法和算法描述 79<br />4.1.1 算法的概念 79<br />4.1.2 算法的特征 80<br />4.1.3 常量和变量 80<br />4.1.4 程序设计的三大结构 80<br />4.1.5 算法的描述 81<br />4.1.6 算法复杂度分析 90<br />4.2 经典算法 91<br />4.2.1 枚举法 91<br />4.2.2 递推法 92<br />4.2.3 递归法 94<br />4.2.4 迭代法 95<br />4.2.5 查找算法 96<br />4.2.6 排序算法 98<br />4.2.7 分治法 102<br />4.2.8 动态规划 103<br />4.2.9 贪心算法 104<br />4.2.10 回溯法 105<br />4.3 Raptor流程图 106<br />4.3.1 Raptor编程环境 106<br />4.3.2 Raptor功能介绍 107<br />4.3.3 Raptor算法描述示例 109<br />4.4 Python语言程序设计 111<br />4.4.1 Python编程环境 111<br />4.4.2 Python基本语法 112<br />4.4.3 Python基本数据结构 116<br />4.4.4 函数 128<br />4.4.5 模块 128<br />习题 139<br />第5章 计算机网络基础 141<br />5.1 计算机网络概述 141<br />5.1.1 计算机网络的定义和功能 141<br />5.1.2 计算机网络的形成和发展 142<br />5.1.3 计算机网络的组成 143<br />5.1.4 计算机网络的分类 144<br />5.2 计算机网络技术 149<br />5.2.1 计算机网络的体系结构 149<br />5.2.2 网络通信和互联设备 152<br />5.2.3 网络传输介质 155<br />5.2.4 网络地址和域名 157<br />5.3 计算机网络的基本服务和应用 159<br />5.3.1 WWW服务 159<br />5.3.2 电子邮件服务 160<br />5.3.3 DNS服务 161<br />5.3.4 DHCP服务 161<br />5.3.5 文件传输服务 161<br />5.3.6 远程登录服务 162<br />5.3.7 信息检索服务 162<br />5.3.8 社交平台 163<br />5.3.9 即时通信 164<br />5.3.10 视频会议 164<br />5.4 网络互联 164<br />5.4.1 因特网 164<br />5.4.2 计算机局域网 168<br />5.4.3 无线局域网 169<br />5.5 网络安全及防护 173<br />5.5.1 网络安全 173<br />5.5.2 网络安全面临的威胁 173<br />5.5.3 网络安全技术 177<br />5.6 常用网络组网实例 183<br />5.6.1 局域网组网实例 183<br />5.6.2 无线局域网组网实例 187<br />习题 190<br />第6章 数据库技术基础 192<br />6.1 数据管理技术的发展 192<br />6.1.1 人工管理阶段 192<br />6.1.2 文件系统阶段 193<br />6.1.3 数据库系统阶段 194<br />6.2 数据库系统的设计方法 194<br />6.2.1 基本概念 194<br />6.2.2 概念模型 195<br />6.2.3 关系模型 198<br />6.3 MySQL数据库管理系统 204<br />6.3.1 查看MySQL数据库 204<br />6.3.2 MySQL数据库的建立和维护 206<br />6.3.3 在Navicat中创建查询 213<br />6.3.4 SQL语句查询 214<br />6.3.5 创建视图 226<br />6.3.6 使用Navicat导出/导入<br />数据库文件 228<br />6.3.7 使用Python连接MySQL<br />数据库 230<br />习题 231<br />第7章 逻辑思维与逻辑推理 232<br />7.1 逻辑学与逻辑思维 232<br />7.1.1 逻辑学与逻辑思维的基本<br />概念 232<br />7.1.2 逻辑思维的特征 233<br />7.1.3 数理逻辑 234<br />7.2 命题与命题判断 234<br />7.2.1 命题的概念 234<br />7.2.2 命题的类型 235<br />7.2.3 命题的判断方法 235<br />7.3 命题符号化与联结词 236<br />7.3.1 命题符号化 236<br />7.3.2 联结词 236<br />7.4 真值表与等值演算 239<br />7.4.1 构建真值表 239<br />7.4.2 等值演算 241<br />7.4.3 主析取范式与主合取范式 242<br />7.5 逻辑推理 245<br />习题 249<br />第8章 数据挖掘基础 251<br />8.1 数据挖掘概述 251<br />8.1.1 数据挖掘的产生背景 251<br />8.1.2 数据挖掘的定义 253<br />8.1.3 数据挖掘的步骤与面临的主要<br />问题 254<br />8.2 数据采集 256<br />8.2.1 数据类型与数据来源 256<br />8.2.2 数据采集方法 258<br />8.3 数据探索 259<br />8.3.1 分布分析 259<br />8.3.2 统计分析 260<br />8.3.3 相关性分析 262<br />8.3.4 贡献度分析 262<br />8.4 数据预处理 263<br />8.4.1 数据清洗 263<br />8.4.2 数据集成 267<br />8.4.3 数据变换 268<br />8.4.4 数据归约 269<br />8.5 机器学习 271<br />8.5.1 机器学习的概念 271<br />8.5.2 分类 272<br />8.5.3 预测 278<br />8.5.4 聚类 279<br />8.5.5 关联规则 284<br />8.6 深度学习 287<br />8.6.1 人工神经网络 287<br />8.6.2 单层神经网络 290<br />8.6.3 两层神经网络 294<br />8.6.4 多层神经网络 294<br />8.6.5 卷积神经网络 295<br />8.6.6 循环神经网络 297<br />8.6.7 长短期记忆神经网络 298<br />习题 300<br />第9章 计算机新技术 301<br />9.1 非冯·诺依曼计算机 301<br />9.1.1 量子计算机 301<br />9.1.2 光子计算机 304<br />9.1.3 生物计算机 305<br />9.2 大数据技术 305<br />9.2.1 大数据的概念与特点 305<br />9.2.2 大数据的度量 306<br />9.2.3 大数据生态圈 307<br />9.2.4 大数据的典型应用 309<br />9.2.5 大数据的发展趋势 310<br />9.3 人工智能 311<br />9.3.1 人工智能的发展 311<br />9.3.2 人工智能的主要研究领域 312<br />9.3.3 人工智能的主要实现技术 314<br />9.3.4 人工智能的典型应用 314<br />9.3.5 ChatGPT 316<br />9.4 BIM 316<br />9.4.1 BIM概述及其意义 317<br />9.4.2 BIM的代表软件 317<br />9.4.3 BIM的应用案例 318<br />9.4.4 数字孪生 320<br />9.5 其他计算机新技术 321<br />9.5.1 云计算 321<br />9.5.2 物联网 321<br />9.5.3 智能建造 324<br />9.5.4 VR、AR和MR 325<br />9.5.5 元宇宙 327<br />习题 328<br />参考文献 329
内容摘要
本书不仅介绍了与“计算”相关的普适知识，同时深入讲解隐藏在知识和技术背后的计算思维相关的思想和方法。旨在为非计算机专业学生今后设计、构造和应用各种计算系统求解学科问题奠定思维基础，帮助学生提高解读真实世界系统并解决复杂问题的能力。
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