计算机基础

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页数:337
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出版时间:2007-11
价格:31.00元
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isbn号码:9787115167842
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  • 计算机基础
  • 计算机科学
  • 信息技术
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具体描述

本书是《计算机基础》的第二版,在原版的基础上做了技术上的更新,内容上的补充。主要内容仍分为三篇:第1篇为知识篇,介绍计算机基础知识、计算机网络基础和多媒体技术等基本知识;第2篇为操作篇,介绍操作系统Windows XP的汉字输入、各种功能的使用与操作方法;第3篇为应用篇,主要介绍中文Office 2003及其主要组件(Word、Excel、PowerPoint、FrontPage、cess)的应用方法。

本书重视计算机技术的操作和应用,内容非常实用和适用,可作为大学本科非计算机专业的“计算机基础”课程的教材,也可作为计算机爱好者的参考书。

《数字文明的基石:信息时代的技术与思维》 (本书不包含《计算机基础》中关于硬件结构、操作系统原理、编程语言基础等核心基础内容的讲解) --- 导言:超越“如何操作”的深层洞察 在信息爆炸与人工智能浪潮席卷全球的今天,我们身处一个由数据驱动的时代。人们普遍掌握了使用智能手机、运行办公软件或浏览网页的技能,这些技能构成了日常的“计算机使用常识”。然而,这种“使用”的熟练度,并不能等同于对驱动现代世界的底层逻辑和未来趋势的深刻理解。 《数字文明的基石:信息时代的技术与思维》并非一本教你如何安装软件或调试代码的指南。相反,它是一部旨在提升读者“数字素养的深度”的著作,将注意力从具体的技术操作(例如,如何配置路由器或编写一个简单的循环)转移到支撑这些操作背后的社会影响、伦理困境、决策逻辑以及宏观趋势。 本书的核心目标是构建一座桥梁:连接普通用户对数字工具的依赖,与技术决策者对未来架构的规划之间的鸿沟。我们关注的不是“计算机能做什么”,而是“我们希望计算机为社会做什么,以及我们应当如何引导这项技术的发展”。 --- 第一部分:数据与世界的重构——从比特到价值的跃迁 本部分深入探讨数据如何成为新时代的石油,以及这种“数据化”如何重塑了商业、治理乃至个体经验。 第一章:信息本体论的转向 数据的“存在”与“意义”: 分析信息在物理世界和数字世界中的不同表征形式。探讨大数据的特征(Volume, Velocity, Variety, Veracity)如何改变了传统统计学的有效性边界。 算法的“透明性”与“黑箱效应”: 介绍现代复杂算法(如深度学习模型)的决策过程如何趋于不可解释性。重点分析这种不可解释性在金融风控、司法辅助等高风险领域的伦理挑战,而非算法的数学原理。 数字孪生与现实的叠加: 探讨物联网(IoT)和高精度仿真技术如何构建出物理世界的数字副本,以及这种映射关系对资源分配和城市规划的深刻影响。 第二章:平台经济的权力结构 网络效应与赢家通吃: 解析网络效应如何自我强化,导致少数超级平台(Super-Platforms)的垄断地位。讨论反垄断监管在数字时代的适用性与局限性。 注意力经济的成本核算: 剖析用户“时间”和“注意力”如何被货币化。这不是关于广告投放的技术细节,而是关于心理学操纵、信息流设计如何被用作商业杠杆的社会学观察。 供应链的数字化: 追踪全球供应链如何通过区块链和实时数据共享实现透明化和自动化,以及这种透明化对劳工标准和地缘政治的影响。 --- 第二部分:智能的边界与人类角色的再定义 本部分聚焦于人工智能(AI)的社会影响和哲学意义,着重于人机协作的未来图景。 第三章:从自动化到自主性 工作流的重构,而非简单的替代: 区别于讨论特定技能的淘汰,本书侧重于分析“创造力”“批判性思维”与“情境判断力”在高度自动化的未来工作环境中将如何被重新估值和训练。 人机共创的设计哲学: 探讨如何设计出真正增强而非仅仅辅助人类决策的系统。引入“最小化干预原则”在复杂系统设计中的应用。 情感计算的伦理雷区: 审视机器对人类情感的识别与模拟,分析在医疗、教育等领域应用此类技术时,对人类亲密关系和心理健康的潜在异化风险。 第四章:人工智能的治理与偏见 训练数据的“历史遗留问题”: 深入分析数据集中固有的社会偏见(如性别歧视、种族偏见)如何被算法学习并放大,成为系统性的不公。 可问责性(Accountability)的追溯链: 当一个AI系统做出错误判断导致损失时,责任应归属于数据提供者、模型设计者还是部署方?本书探讨构建清晰的数字问责框架的紧迫性。 监管沙盒与前瞻性立法: 分析各国政府在面对快速迭代的技术(如生成式AI)时,如何平衡创新鼓励与风险控制,探讨“动态监管”的必要性。 --- 第三部分:数字世界的安全、信任与主权 本部分关注数字社会的基础设施安全、个人权利的维护以及技术层面的国家战略博弈。 第五章:信任的数字化重构 去中心化信念的兴起(超越加密货币本身): 探讨区块链技术作为一种“无需信任的信任机制”的潜力,不仅在金融领域,更在身份验证、知识产权保护等方面的应用前景。 身份的碎片化与聚合: 讨论“数字身份”的复杂性——我们如何管理在不同平台上分布的个人信息?主权数字身份(Self-Sovereign Identity, SSI)的理念及其对个人数据控制权的解放意义。 后量子密码学的战略意义: 介绍量子计算对现有加密体系的理论威胁,以及全球范围内为应对这一“量子危机”所进行的基础设施升级的必要性和时间窗口。 第六章:信息战与认知安全 深度伪造(Deepfakes)与现实的侵蚀: 分析视听内容生成技术如何挑战人类对“眼见为实”的传统信任基础。探讨社会如何发展出新的“元认知”防御机制。 网络弹性与关键基础设施保护: 讨论能源网、交通系统、金融结算网络等核心基础设施的数字化带来的脆弱性,以及如何从系统架构层面提升面对高级持续性威胁(APT)的防御韧性。 数字主权与数据流动: 探讨数据跨境流动限制(数据本地化要求)背后的政治和经济考量,以及不同国家在构建各自信息生态系统时的战略布局。 --- 结语:在技术洪流中锚定人类价值 本书最终导向一个核心问题:在一个由复杂算法和海量数据构成的世界里,我们如何确保技术的发展始终服务于人类的福祉、公平和自主性?它要求读者放下对具体技术细节的迷恋,转而关注技术的设计哲学、伦理后果以及社会治理的艺术。掌握这些“高阶思维框架”,才是真正驾驭数字文明的基石。 适合人群: 企业管理者、政策制定者、社会科学研究人员、对技术伦理与未来趋势有深度思考的非技术专业人士。

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读后感

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用户评价

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这本书的排版和设计风格相当具有艺术感,每一章的引言部分都仿佛一首精炼的诗歌,引导着读者的心绪进入下一个技术主题。我特别欣赏作者在讨论“数据结构与算法”时所采用的类比手法。例如,在解释堆栈(Stack)时,它引用了舞台后台的道具管理,生动直观;而描述树形结构时,则引用了家族族谱的演变,极富画面感。这种叙事方式极大地降低了抽象概念的学习难度。然而,我必须指出,在涉及到具体代码实现的部分,比如C++或Python的示例代码块,其注释量相对不足,对于习惯了“保姆式”教学的读者来说,可能会因为缺乏即时的解释而感到困惑。另外,书中对不同编程范式(面向对象与函数式)的对比分析也比较简略,似乎更侧重于理论模型的构建而非实际工程中的权衡取舍。总的来说,这是一本适合带着一定背景知识,想要提升理论素养的进阶学习者阅读的书籍。

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这本书的视角非常独特,它几乎完全避开了我们传统认知中计算机科学的“硬件和操作系统”这一核心板块,转而将重心放在了信息论和人机交互(HCI)的交叉领域。它详尽地探讨了香农的信息熵如何被应用于信息压缩和传输的极限,这部分内容相当严谨和富有挑战性。更让我感到新奇的是,作者花费了大量的笔墨去分析人类大脑处理信息的模式,并将之映射到用户界面(UI/UX)的设计原则上,提出了一套基于认知心理学的交互设计框架。阅读过程中,我发现自己不再仅仅关注“代码如何运行”,而是开始思考“信息如何被感知和理解”。虽然对于需要应付期末考试的学生来说,可能无法提供标准的操作系统进程管理或内存分配的详细流程图,但对于那些对信息本质和设计哲学感兴趣的读者,这本书无疑是一剂强心针,它拓宽了我们对“计算”二字的理解边界。

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这本书真是让我大开眼界,尤其是在那些关于量子计算和人工智能伦理的部分,简直是神来之笔。作者似乎对未来的科技发展有着深刻的洞察力,将那些晦涩难懂的概念用极其生动形象的语言描绘出来,让人在阅读过程中完全不会感到枯燥。我尤其喜欢它对“图灵测试”的重新解读,不再是简单的技术验证,而是上升到了哲学思辨的高度,探讨了意识的本质。书中穿插的那些历史小故事,比如早期编程语言的诞生秘辛,也为严肃的技术讨论增添了不少人情味。不过,对于纯粹想了解硬件基础的读者来说,这部分内容可能略显“超前”,因为它花费了大量篇幅去讨论算法的效率和复杂性理论,这些内容在其他更偏向体系结构的教材里也许会更系统。总的来说,这是一本能够拓宽视野、激发思考的佳作,它不仅仅是知识的传递,更像是一场思想的冒险。

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我拿着这本书已经有一段时间了,说实话,我对它在网络安全和加密技术方面的论述印象尤为深刻。它不是那种空泛地谈论病毒和防火墙的入门读物,而是深入到了公钥基础设施(PKI)的底层逻辑,甚至详细解析了椭圆曲线加密(ECC)的数学原理。作者在解释这些复杂的数学推导时,非常注重逻辑的连贯性,每一步的跳跃都像是精心设计的阶梯,引导读者稳步上升到理解的高度。让我觉得惊喜的是,书中还引入了关于“零知识证明”的介绍,这在同类书籍中是比较少见的深度内容。虽然这些内容对初学者构成了不小的挑战,需要耐心查阅一些离散数学的知识点来辅助理解,但一旦茅塞顿开,那种掌控全局的感觉是无与伦比的。这本书更像是一本为有志于成为网络架构师或安全专家准备的“内功心法”,而非简单的工具手册。

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我个人对这本书的批判性思维培养方面给予高度评价,它不像一般的教科书那样急于给出“正确答案”,反而更擅长提出尖锐的问题。书中对“大数据”的伦理困境进行了深入的剖析,探讨了算法偏见(Algorithmic Bias)如何固化社会不公,并且提出了几种理论上的缓解机制,虽然尚未成熟,但引发了读者深思。在讨论数据库时,它没有停留于SQL的语法,而是将焦点放在了分布式事务的“一致性、可用性、分区容错性”(CAP理论)的哲学选择上,分析了每种选择背后的现实代价。这种对“为什么”而非“怎么做”的追问,是这本书最宝贵的财富。当然,这也意味着本书的阅读门槛较高,它要求读者不仅要掌握基础概念,还要具备一定的批判性思维能力和对社会责任的关注度,否则很容易在那些高屋建瓴的讨论中迷失方向,找不到具体的实践指导。

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