大学计算机基础教程

出版者:清华大学

作者:张莉

页数:255

出版时间:2005-9

价格:23.00元

isbn号码:9787302116851

具体描述

本书主要内容包括计算机系统运算基础及信息的表示；计算机系统的构成、操作系统分类及应用、基于Windows的系统设置和应用、Linux系统基础、办公软件Office组件综合应用；数据库技术基础、数据模型设计、数据库设计；计算机网络构建、计算机网络的体系结构、网络设备、局域网技术、Internet网络技术；计算机采集多媒体信息、图像文字识别；数据组织的层次体系、程序设计基础软件开发方法；信息安全技术、密码学基础、认证技术基础、防火墙技术、知识产权保护、软件保护技术等。

本书注重提高读者的计算机技术综合应用能力，力求使读者掌握应用计算机解决实际问题的能力。

本书可作为高等学校计算机基础课程的教材，也可供相关人员自学使用。本书的配套实验教材是《大学计算机基础实验教程》。

用户评价

如果用一句话来概括我的感受，那就是：这是一本“慢”却“深”的书。它并不追求速度，而是强调路径的正确性。作者在讲解程序逻辑与流程控制时，采用了非常独特的“反向工程”的教学思路。他不会直接告诉你“应该怎么做”，而是先展示一个逻辑上看似合理但效率低下或存在隐患的实现方式，然后引导读者去发现其中的缺陷，最终水到渠成地导出最优解。这种引导式的探索，极大地锻炼了读者的批判性思维和问题诊断能力。在学习数据表示和编码部分时，作者更是大胆地引入了跨平台兼容性的复杂性问题，并提供了应对这些挑战的系统性方法论。这让我意识到，真正的“基础”，远比我们想象的要复杂和精妙得多，它涉及的不仅仅是语法，更是底层架构的哲学思考。

坦白说，这本书的阅读体验，简直是一场对耐心的严峻考验，但这种“难啃”恰恰是它价值的体现。它毫不留情地直面了计算机科学中最核心、最基础却也最容易被现代工具链所掩盖的知识点。例如，对于操作系统中断处理流程的描绘，作者花费了大量的篇幅，细致到了寄存器状态的保存与恢复的每一个微小步骤。我不得不承认，阅读初期我数次感到迷茫，需要频繁地对照附带的思维导图和图示进行交叉验证。但一旦跨过了那道理解的门槛，那种“原来如此”的成就感是无可替代的。它迫使你放下对图形界面的依赖，深入到硬件与软件交互的层面去理解效率的来源。这本书更像是对一名准工程师的“脱敏训练”，让你习惯于在没有友好提示的情况下，独自解决结构性的难题。它带来的知识体系是坚固的、不易过时的，远超出了任何特定软件版本的生命周期。

这本书的排版和装帧设计，透露出一种老派的学术严谨性，但内容更新的步伐却紧跟时代脉搏，这种结合非常巧妙。我特别赞赏它对现代编程范式中“数据结构”这一核心要素的革新性阐述。不同于传统教材侧重于静态链表和数组的机械性操作，本书引入了大量关于内存缓存友好的数据结构设计思路，并结合了现代多核并行计算的背景来讨论数据访问的优化策略。这使得即便是对基础结构的学习，也充满了前沿的实战意义。书中穿插的“历史侧记”小栏目，也极为精彩，它将理论的产生背景与特定的历史时期或关键科学家的贡献巧妙地串联起来，让知识点不再是孤立的定理，而有了鲜活的生命力。这种兼具历史纵深感和前沿技术视野的叙事方式，极大地提升了阅读的趣味性和知识的粘性。

这本书为我们构建了一个极其坚实的“计算思维”的框架，其深度足以让一个有经验的程序员重新审视自己过去的一些“经验主义”做法。我印象最深的是其中关于“计算的本质”的探讨，它跨越了纯粹的编程技巧，触及到了图灵机模型在现代云计算架构中的哲学投射。作者的笔触非常细腻，尤其是在阐述高级主题，比如有限自动机和形式语言理论时，他似乎有一种魔力，能将原本枯燥的数学符号转化为清晰可感的计算流程图。这种能力，让这本书摆脱了传统教材的刻板印象，更像是一部关于“思维工具箱”的详尽说明书。它不仅教会我工具如何使用，更重要的是，它让我明白了这些工具诞生的逻辑必然性，从而在面对新的技术范式时，能够迅速找到其计算模型的核心所在，进行高效的学习迁移。

这本新近入手的大部头，初翻时我就被其深厚的理论底蕴和详尽的案例分析所震撼。它绝非市面上那些浮光掠影的速成指南可比，更像是为那些真正想在计算机科学领域扎下深厚根基的求知者准备的“武功秘籍”。书中的逻辑推导极其严密，每一个概念的引入都经过了精心的铺垫，让人在不知不觉中就领悟了底层原理。我尤其欣赏作者在讲解算法复杂度时所采用的类比手法，将抽象的数学模型转化成了生动的、日常可见的场景，即便是初学者也能窥见其精妙之处。那种层层递进、抽丝剥茧的写作风格，使得即便是面对晦涩的二进制转换或内存管理机制，也能感到豁然开朗。阅读过程中，我感觉自己不是在被动地接受知识灌输，而是在进行一场与作者并肩的深度探索，这种沉浸式的学习体验，对于理解计算机世界的运行机制至关重要。它教会我的，不仅仅是如何操作软件，更是如何像计算机科学家一样思考问题，去探究“为什么会这样”而非仅仅满足于“它是这样”。