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大學計算機基礎(第6版) 版權信息
- ISBN：9787302654773
- 條形碼：9787302654773 ; 978-7-302-65477-3
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
大學計算機基礎(第6版) 本書特色
本書為“國家精品課程”主講教材、“高等教育國家級教學成果獎”配套教材、普通高等教育“十一五”國家級規劃教材、全國高校出版社優秀暢銷書獎。本書是為適應“新工科”建設需要組織編寫的“大學計算機”和“大學計算機基礎”課程的教材。本書以信息處理為主線，結合新技術，介紹信息處理的基本方法和技術。本書圍繞“新工科”建設組織內容，以培養學生的“計算思維”能力為目標，內容豐富，技術實用，注重基礎，注重實踐，可作為大學本科“大學計算機”和“大學計算機基礎”等相關基礎課程的教材和教學參考書。
大學計算機基礎(第6版) 內容簡介
本書是為適應“新工科”建設需要組織編寫的“大學計算機”和“大學計算機基礎”課程的教材。本書以信息處理為主線，結合新技術，介紹信息處理的基本方法和技術。
本書共分為8章： 第1章，計算機組織與結構，介紹計算機和計算機的發展、計算機系統的組成；第2章，算法描述和評價，介紹計算機算法的描述方法和評價標準；第3章，Python程序設計，介紹信息處理的計算機編程語言及基本的編程方法；第4章，Python數據分析基礎，介紹基本的數據統計量以及常用數據分析和可視化工具NumPy、Matplotlib和Pandas的基本使用方法；第5章，信息的表示，介紹信息是如何在計算機中表示的，計算機是如何實現信息的保存和計算的；第6章，信息的獲取與傳輸，介紹信息是如何通過物聯網感知和通過網絡進行傳輸的；第7章，信息存儲與計算，介紹數據的管理和數據庫技術、云計算技術；第8章，機器學習，介紹機器學習的基本概念，簡單介紹機器學習的幾種基本算法，如線性回歸、聚類和神經網絡等。
本書圍繞“新工科”建設組織內容，以培養學生的“計算思維”能力為目標，內容豐富，技術實用，注重基礎，注重實踐，可作為大學本科“大學計算機”和“大學計算機基礎”等相關基礎課程的教材和教學參考書。
大學計算機基礎(第6版) 目錄
第1章計算機組織與結構1
1.1計算機和計算機的發展1
1.1.1計算和早期計算裝置1
1.1.2電子計算機的誕生和發展6
1.2計算機系統的組成9
1.2.1硬件系統10
1.2.2軟件系統19
小結26
習題26 第2章算法描述和評價28
2.1算法和算法的特征28
2.2算法的描述29
2.3算法的評價36
小結38
習題39 第3章Python程序設計41
3.1計算機語言和程序開發環境41
3.1.1程序設計語言和語言處理程序41
3.1.2安裝Python語言環境43
3.1.3使用Python編程44
3.1.4Python程序的編碼特點46
3.2簡單Python程序的編寫47
3.2.1數據類型47
3.2.2運算符和表達式52
3.2.3輸入和輸出55
3.3控制結構59
3.3.1順序結構59
3.3.2分支結構59
3.3.3循環結構65
3.4字符串和列表69
3.4.1字符串69
3.4.2列表74
3.5函數和模塊82
3.5.1函數82
3.5.2模塊88
小結90
習題91 第4章Python數據分析基礎93
4.1常用統計量介紹93
4.2NumPy數據分析基礎95
4.2.1數組的定義95
4.2.2數組的運算101
4.2.3基本統計函數106
4.2.4文件讀寫110
4.3Matplotlib數據可視化基礎112
4.3.1Matplotlib基本繪圖結構112
4.3.2圖形的輔助信息115
4.3.3常用繪圖函數119
4.4Pandas基礎130
4.4.1Pandas數據結構130
4.4.2Pandas讀寫數據文件135
4.4.3數據處理和分析137
小結144
習題145 第5章信息的表示148
5.1數與進制148
5.1.1信息與數據148
5.1.2進位記數制150
5.2數的編碼154
5.2.1整數的編碼155
5.2.2浮點數的編碼157
5.2.3BCD碼160
5.3文字信息的編碼161
5.3.1英文和ASCII編碼161
5.3.2漢字編碼163
5.3.3Unicode編碼166
5.4多媒體信息的編碼169
5.4.1聲音的編碼170
5.4.2圖像的編碼173
5.4.3視頻的編碼179
5.5信息的存儲與運算180
5.5.1布爾代數與邏輯運算180
5.5.2基本邏輯門電路181
5.5.3觸發器183
5.5.4加法器186
小結187
習題188 第6章信息的獲取與傳輸194
6.1計算機網絡基礎194
6.1.1計算機網絡的定義和組成194
6.1.2計算機網絡的發展195
6.1.3計算機網絡分類197
6.1.4網絡體系結構200
6.1.5計算機網絡的數據封裝與傳輸過程202
6.1.6TCP/IP模型203
6.2計算機網絡設備與服務204
6.2.1傳輸介質205
6.2.2網絡互聯設備206
6.2.3網絡編址211
6.2.4網絡服務214
6.3物聯網218
6.3.1物聯網概述218
6.3.2自動識別技術221
6.3.3傳感器技術232
小結233
習題234 第7章信息存儲與計算238
7.1數據管理技術的發展238
7.2數據庫技術241
7.2.1數據庫基本概念241
7.2.2關系型數據庫243
7.2.3SQL245
7.2.4SQLite數據庫254
7.2.5數據庫應用實例257
7.2.6非關系型數據庫261
7.3云計算技術262
7.3.1云計算概述262
7.3.2云計算關鍵技術264
小結268
習題268 第8章機器學習274
8.1基本概念274
8.1.1學習策略274
8.1.2一般流程276
8.1.3評估理論277
8.2經典算法283
8.2.1K近鄰分類算法284
8.2.2K均值聚類算法291
8.2.3線性回歸300
8.2.4神經網絡309
小結318
習題318 參考文獻320
1.1計算機和計算機的發展1
1.1.1計算和早期計算裝置1
1.1.2電子計算機的誕生和發展6
1.2計算機系統的組成9
1.2.1硬件系統10
1.2.2軟件系統19
小結26
習題26 第2章算法描述和評價28
2.1算法和算法的特征28
2.2算法的描述29
2.3算法的評價36
小結38
習題39 第3章Python程序設計41
3.1計算機語言和程序開發環境41
3.1.1程序設計語言和語言處理程序41
3.1.2安裝Python語言環境43
3.1.3使用Python編程44
3.1.4Python程序的編碼特點46
3.2簡單Python程序的編寫47
3.2.1數據類型47
3.2.2運算符和表達式52
3.2.3輸入和輸出55
3.3控制結構59
3.3.1順序結構59
3.3.2分支結構59
3.3.3循環結構65
3.4字符串和列表69
3.4.1字符串69
3.4.2列表74
3.5函數和模塊82
3.5.1函數82
3.5.2模塊88
小結90
習題91 第4章Python數據分析基礎93
4.1常用統計量介紹93
4.2NumPy數據分析基礎95
4.2.1數組的定義95
4.2.2數組的運算101
4.2.3基本統計函數106
4.2.4文件讀寫110
4.3Matplotlib數據可視化基礎112
4.3.1Matplotlib基本繪圖結構112
4.3.2圖形的輔助信息115
4.3.3常用繪圖函數119
4.4Pandas基礎130
4.4.1Pandas數據結構130
4.4.2Pandas讀寫數據文件135
4.4.3數據處理和分析137
小結144
習題145 第5章信息的表示148
5.1數與進制148
5.1.1信息與數據148
5.1.2進位記數制150
5.2數的編碼154
5.2.1整數的編碼155
5.2.2浮點數的編碼157
5.2.3BCD碼160
5.3文字信息的編碼161
5.3.1英文和ASCII編碼161
5.3.2漢字編碼163
5.3.3Unicode編碼166
5.4多媒體信息的編碼169
5.4.1聲音的編碼170
5.4.2圖像的編碼173
5.4.3視頻的編碼179
5.5信息的存儲與運算180
5.5.1布爾代數與邏輯運算180
5.5.2基本邏輯門電路181
5.5.3觸發器183
5.5.4加法器186
小結187
習題188 第6章信息的獲取與傳輸194
6.1計算機網絡基礎194
6.1.1計算機網絡的定義和組成194
6.1.2計算機網絡的發展195
6.1.3計算機網絡分類197
6.1.4網絡體系結構200
6.1.5計算機網絡的數據封裝與傳輸過程202
6.1.6TCP/IP模型203
6.2計算機網絡設備與服務204
6.2.1傳輸介質205
6.2.2網絡互聯設備206
6.2.3網絡編址211
6.2.4網絡服務214
6.3物聯網218
6.3.1物聯網概述218
6.3.2自動識別技術221
6.3.3傳感器技術232
小結233
習題234 第7章信息存儲與計算238
7.1數據管理技術的發展238
7.2數據庫技術241
7.2.1數據庫基本概念241
7.2.2關系型數據庫243
7.2.3SQL245
7.2.4SQLite數據庫254
7.2.5數據庫應用實例257
7.2.6非關系型數據庫261
7.3云計算技術262
7.3.1云計算概述262
7.3.2云計算關鍵技術264
小結268
習題268 第8章機器學習274
8.1基本概念274
8.1.1學習策略274
8.1.2一般流程276
8.1.3評估理論277
8.2經典算法283
8.2.1K近鄰分類算法284
8.2.2K均值聚類算法291
8.2.3線性回歸300
8.2.4神經網絡309
小結318
習題318 參考文獻320
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