计算机应用基础实验教程 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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页数:159

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出版时间:2004-8

价格:14.90元

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isbn号码:9787810903547

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计算机基础
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具体描述

本书的教学目的，就是为大学计算机应用基础课程教学提供教学实验环境。本书共包含14个实验：熟悉实验环境、计算机与信息化、计算机基础知识、Internet基础知识、Windows操作系统、Word字处理软件、Execl电子表格软件、多媒体技术基础、用Frontpage设计网页、计算机网络技术基础、软件系统与软件工程、数据库与信息系统、计算机信息安全技术、演示文稿制作技术。

　　本书课件提供了丰富的教学信息，采用统一格式的导航菜单，清晰、明确。课件采用了合理的信息组织形式，并了关键词搜索和目录检索功能。

好的，以下是一份关于一本不同于《计算机应用基础实验教程》的图书的详细简介，内容旨在涵盖广泛的计算机科学主题，避免提及您提到的那本书的任何具体内容。 --- 《数据科学与人工智能：原理、实践与前沿》图书简介本书是一部全面深入探讨数据科学与人工智能核心概念、方法论及前沿应用的专业著作。它旨在为计算机科学专业学生、数据分析师、机器学习工程师以及对人工智能抱有浓厚兴趣的专业人士提供一个结构清晰、内容详实的知识体系。全书不局限于单一的编程语言或工具箱，而是构建了一个跨越理论基础、算法实现、工程实践和伦理考量的完整学习路径。第一部分：数据科学的基石与探索本部分聚焦于数据生命周期的初始阶段，强调数据的收集、清洗、转换与探索性分析（EDA）。第1章：数据驱动思维与数据素养本章首先确立了现代数据科学的哲学基础，探讨数据在决策制定中的核心作用，并区分了描述性、诊断性、预测性和规范性分析的范畴。重点讲解了数据素养的重要性，包括理解数据来源的可靠性、潜在的偏见来源以及数据隐私保护的基础法规要求。此外，本章还深入讨论了大数据集的特点及其对传统分析方法的挑战。第2章：数据预处理与特征工程高质量的数据是有效模型的前提。本章详细阐述了数据清洗的技术，包括处理缺失值（插补策略）、异常值检测与处理（基于统计和基于模型的方法）。随后，我们深入到特征工程的核心，涵盖了特征构造（如多项式特征、交互特征）、特征选择（过滤法、包裹法、嵌入法）以及特征转换（标准化、归一化、降维技术如主成分分析PCA）。本章特别强调了在处理非结构化数据（如文本和图像）时，如何进行有效的特征提取。第3章：探索性数据分析（EDA）的艺术与科学 EDA 不仅仅是绘制图表，更是一种科学的侦查过程。本章系统介绍了描述性统计量的高级应用，并详细讲解了各类可视化工具和技术，包括但不限于分布图、关系图、时间序列图以及高维数据可视化方法（如 t-SNE）。我们探讨了如何通过视觉探索发现数据中的模式、趋势、异常点，并基于这些发现来指导后续的模型选择和假设检验。第二部分：机器学习与深度学习的核心算法第二部分是本书的核心，涵盖了从传统机器学习到现代深度学习的经典与新兴算法。第4章：监督学习：回归与分类的基石本章从线性模型（线性回归、逻辑回归）入手，建立对模型拟合和损失函数的直观理解。随后，深入讲解了非线性模型，包括支持向量机（SVM）的核技巧、决策树的构建原理（ID3, C4.5, CART），以及集成学习方法——随机森林和梯度提升机（GBM, XGBoost/LightGBM）。每一算法都配有详细的数学推导和应用场景分析。第5章：无监督学习与降维技术本章侧重于从数据中发现隐藏结构。聚类分析是重点，详细对比了 K-均值、DBSCAN、层次聚类等方法的优缺点和适用场景。在降维方面，除了PCA，本章还介绍了流形学习技术，如 Isomap 和 LLE，以处理高维非线性数据的内在结构。第6章：神经网络基础与前馈网络本章开始深入深度学习领域。首先介绍人工神经网络的基本结构——神经元模型、激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh）及其梯度消失问题。重点讲解前馈神经网络（FNN）的前向传播和反向传播算法的完整推导过程，并探讨了优化器（SGD, Adam, RMSProp）的选择与调优策略。第7章：卷积神经网络（CNN）与图像处理本章专注于处理视觉数据。详细解析了卷积层、池化层和全连接层的机制，并回顾了经典的CNN架构（LeNet, AlexNet, VGG, ResNet）。探讨了图像分割、目标检测（如 R-CNN 系列和 YOLO 框架）等高级应用。第8章：循环神经网络（RNN）与序列建模针对时间序列、自然语言等序列数据，本章深入讲解了 RNN 的结构，特别是如何使用长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）来解决长期依赖问题。同时，介绍了序列到序列（Seq2Seq）模型及其在机器翻译中的应用。第三部分：前沿探索与工程实践本部分将理论知识与实际应用相结合，探讨了最新的研究方向和模型的部署挑战。第9章：Transformer 架构与大语言模型（LLMs）本章全面介绍自注意力机制（Self-Attention）和 Transformer 架构，这是现代自然语言处理（NLP）领域的核心。详细分析了 BERT 和 GPT 系列模型的预训练和微调范式，并探讨了这些模型在生成式人工智能中的巨大潜力与面临的挑战。第10章：模型评估、可解释性与鲁棒性一个有效的模型必须经过严格的评估和验证。本章详细讲解了交叉验证策略、各种评估指标（Precision, Recall, F1-Score, ROC-AUC, MSE 等）的选择标准，并强调了偏差-方差权衡。随后，重点介绍了模型可解释性技术（如 LIME, SHAP 值）以及如何评估和增强模型的对抗鲁棒性。第11章：AI伦理、偏见与公平性随着AI能力的增强，伦理考量变得至关重要。本章探讨了数据偏见在模型中如何放大，导致社会不公的案例。提出了衡量和缓解模型偏见的技术方法，并讨论了AI系统的透明度、问责制和监管框架的构建。第12章：模型部署与 MLOps 实践本书最后一部分将重点转向生产环境。讲解了模型部署的生命周期管理（MLOps），包括模型序列化、容器化（Docker）、模型服务框架（如 TensorFlow Serving, TorchServe）以及持续集成/持续部署（CI/CD）在机器学习项目中的应用。探讨了模型漂移的监测和模型的再训练策略。本书特色：理论深度与工程实践的完美结合：每一个算法都提供了清晰的数学背景，并辅以大量的 Python 伪代码和主流框架（如 Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch）的应用实例。覆盖面广：内容囊括了传统统计学习、经典机器学习、深度学习的多个分支，直到当前最热门的 Transformer 架构。强调批判性思维：不仅教授“如何构建模型”，更注重“为何选择该模型”以及“如何验证其有效性和公平性”。本书是致力于在数据科学和人工智能领域打下坚实基础的读者的理想教材和参考手册。通过系统学习本书内容，读者将能够独立完成复杂的数据分析项目，并掌握构建前沿智能系统的核心能力。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

说实话，一开始我对这本书并没有抱太大的期望，毕竟市面上的计算机教程实在是太多了，很多都流于表面，或者过于理论化，不太适合我们这种需要实际操作的人。但是，《计算机应用基础实验教程》完全超出了我的预期。它最大的亮点在于它的“实验”二字，真正做到了“学以致用”。书中的每一个章节都配有详细的实验指导，从硬件的认识到软件的安装，再到各种常用应用的深入体验，都设计得非常贴合实际操作。我记得在学习文件管理的部分，书里不仅介绍了文件夹的创建、移动、复制，还讲了一些非常实用的技巧，比如如何批量重命名文件，如何使用搜索功能快速定位文件，这些细节对我来说都很有价值。更令我惊喜的是，书中还包含了一些关于互联网应用的内容，比如如何安全地浏览网页，如何有效地利用搜索引擎，以及一些基础的电子邮件操作，这些都是我们日常生活中不可或缺的技能。它并没有把重点放在那些高深的理论上，而是紧紧围绕着“应用”二字，让我们能够快速掌握计算机的实用技能。通过这本书的学习，我不仅对计算机有了更全面的认识，更重要的是，我学会了如何利用计算机来提高我的学习和工作效率。这本书的语言风格也很亲切，没有那种生硬的学术腔调，读起来感觉就像一位朋友在耐心教你一样，非常容易接受。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是我的救星！我一直对计算机操作有些畏难情绪，觉得各种软件、系统就像是天书一样。这次为了应对工作中的一些新要求，不得不硬着头皮开始学习。拿到《计算机应用基础实验教程》的时候，说实话，心里还是有点打鼓的。但翻开第一页，我就被它的易懂和实用惊艳到了。它没有上来就讲一大堆理论，而是直接从最基本的操作开始，比如如何开关机、如何使用鼠标键盘，这些我平时模糊不清的地方，书里都讲得特别清晰，还配有图示，我照着做，很快就掌握了。然后是文件管理，以前我总是把文件弄得乱七八糟，不知道存在哪里，看完这部分，我才知道原来文件可以这样分类、这样搜索，而且还有回收站这个好东西！学习过程中，我最怕的就是遇到不懂的地方，然后就卡在那里，或者到处去搜，浪费时间。这本书最大的优点就是，它每讲完一个知识点，都会立刻跟着一个相关的实验操作，让你边学边练。而且，它的实验步骤都设计得非常巧妙，不会太难，也不会太简单，正好能让你巩固刚刚学到的知识。最让我惊喜的是，它还讲了一些非常实用的办公软件基础，比如Word和Excel的基本操作，我以前觉得这些东西很难，现在发现，原来简单的文字编辑、表格制作、公式运用，都可以通过这本书学会。这对我来说，简直是打开了一扇新世界的大门，让我对计算机不再感到恐惧，反而充满了兴趣。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期与数据打交道的人，我深知计算机技能的重要性，但苦于没有系统的学习路径。《计算机应用基础实验教程》这本书就像是我迷茫中的一盏明灯，为我指明了方向。它没有炫酷的封面，也没有华丽的辞藻，但内容却极其扎实，直击核心。我尤其欣赏它在讲解基础概念时的那种细致入微。比如，在介绍计算机硬件组成时，它并没有简单地列举CPU、内存、硬盘这些名词，而是详细解释了它们各自的作用以及相互之间的协作关系，让我对计算机的整体构造有了清晰的认知。更让我惊喜的是，书中非常注重培养读者的逻辑思维能力，在引导进行各项实验操作时，都会提前阐述实验的目的和可能遇到的问题，让我们在解决问题的过程中，学会举一反三。我记得在学习文件系统和目录结构时，通过书中的实例操作，我才真正理解了文件是如何存储和组织的，这对我以后管理大量数据非常有帮助。此外，书中对网络基础知识的讲解也十分到位，包括如何连接网络、如何进行基本的网络配置，以及如何识别和防范网络风险，这些内容对于保护个人信息安全至关重要。总而言之，这本书是一本非常值得推荐的计算机应用入门教材，它不仅传授了知识，更培养了能力，让我能够更自信、更高效地运用计算机解决实际问题。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得计算机是一门“技术活”，需要长时间的摸索和实践才能掌握。我曾经尝试过其他一些计算机入门书籍，但很多都让我感觉云里雾里，理论多于实践，看完之后还是不知道该如何下手。这次偶然的机会接触到《计算机应用基础实验教程》，我才真正体验到了什么叫做“上手”。这本书的设计理念非常先进，它把理论知识融化在大量的实验操作中，让你在动手实践的过程中自然而然地学会知识。我记得在学习操作系统基础的时候，它并不是枯燥地讲解各种命令和设置，而是通过一步步的引导，让我们去体验系统的各种功能，比如如何安装卸载软件、如何进行系统优化、如何管理用户账户等等。这些实践操作让我对操作系统的理解更加深刻。而且，书中在讲解常用办公软件的时候，也特别注重实用性，它不是简单地介绍每个按钮的功能，而是结合实际的工作场景，教你如何使用这些工具来解决实际问题。比如，它会教你如何用Word写一份规范的报告，如何用Excel制作一份精美的报表，这些技能对于我们这些非计算机专业的人来说，简直是太重要了。这本书最大的价值在于，它能够帮助我们快速建立起对计算机的自信心，让我们不再畏惧使用计算机，而是能够熟练地运用它来完成各种任务。

评分☆☆☆☆☆

作为一个已经工作多年的职场人士，我时常感到自己的计算机技能有些落伍，尤其是在处理一些数据和信息的时候，总觉得效率不高。这次偶然间翻阅了《计算机应用基础实验教程》，我非常庆幸自己做了这个决定。这本书并没有刻意去追求时髦的、前沿的技术概念，而是扎扎实实地从最基础、最核心的应用层面入手，这对于我这种“半路出家”的学习者来说，简直是雪中送炭。它不像很多书那样，上来就讲一大堆枯燥的术语，而是通过生动形象的比喻和由浅入深的讲解，把一些看似复杂的计算机原理变得通俗易懂。我特别喜欢它在介绍操作系统的时候，那种循序渐进的讲解方式，让我能够清晰地理解不同功能之间的逻辑关系，而不是死记硬背。而且，书中大量的实例操作，让我有机会亲手去实践，去体验，去解决实际问题。比如，在讲解网络连接的部分，它不仅告诉了我如何连接网络，还教了我一些基本的网络安全知识，这对于我平时上网冲浪非常有帮助。最让我印象深刻的是，它还涵盖了一些非常实用的办公自动化技能，比如如何使用Excel进行数据分析和图表制作，这极大地提升了我处理工作报表的效率，节省了我不少宝贵的时间。总而言之，这本书就像一位耐心细致的老师，带我一步步走进了计算机应用的殿堂，让我能够自信地应对工作中的各种挑战。

评分☆☆☆☆☆