计算机应用基础

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出版者:
作者:程世辉 编
出品人:
页数:325
译者:
出版时间:2008-9
价格:36.00元
装帧:
isbn号码:9787811068498
丛书系列:
图书标签:
  • 计算机基础
  • 应用
  • 入门
  • 办公软件
  • 信息技术
  • 计算机应用
  • 基础知识
  • 数字化
  • 学习
  • 技能
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具体描述

《计算机应用基础》为计算机基础知识及应用教材,共分7章,主要介绍了计算机文化基础知识;中文Windows XP操作系统的使用;Office 2003集成办公系统中World、Excel、Powerpoint、Outlook的使用;计算机网络和Internet基础知识;Office 2007基本功能简介等。

《计算机应用基础》语言流畅,内容翔实,浅显易懂,图文并茂。内容安排上力求循序渐进,结合实际,特别强调培养学生实际动手能力。为方便教学,每章均配有应用案例和相关习题,侧重实际操作技能的训练。

《计算机应用基础》可作为高等学校计算机基础课程的教材,也适合办公文员、国家公务员、计算机培训班学员和个人自学使用。

《数字时代的新视野:人工智能与数据科学的深度探索》 本书并非一本介绍计算机基础操作的入门读物,而是将目光投向了当今科技浪潮中最具颠覆性的两个领域:人工智能(AI)与数据科学。它旨在为那些已经掌握了基本计算机技能,并渴望深入了解这些前沿技术如何重塑我们生活、工作乃至思维方式的读者提供一份详尽的指南。 第一部分:人工智能的演进与核心原理 本部分将首先追溯人工智能发展的宏伟历程,从早期的符号主义与连接主义之争,到如今深度学习的百花齐放。我们将剥开“智能”的神秘面纱,深入浅出地解析机器学习的核心算法,包括但不限于: 监督学习: 详述线性回归、逻辑回归、支持向量机(SVM)、决策树、随机森林等经典模型,并通过实际案例展示它们在分类、回归问题上的应用。重点阐述模型训练、特征工程、过拟合与欠拟合的辨析与处理。 无监督学习: 讲解聚类算法(K-Means, DBSCAN)、降维技术(PCA, t-SNE)以及关联规则挖掘,探讨其在数据探索、模式识别和异常检测中的作用。 深度学习的革命: 深入剖析神经网络的基本构成,从感知机到多层感知机。着重介绍卷积神经网络(CNN)在图像识别领域的卓越表现,以及循环神经网络(RNN)及其变种(LSTM, GRU)在序列数据处理(如自然语言处理)中的强大能力。我们将详细讲解反向传播算法的原理,以及激活函数、损失函数、优化器等关键要素。 生成式AI的崛起: 探索生成对抗网络(GAN)和Transformer架构等前沿技术,揭示它们如何驱动文本生成、图像合成、代码编写等创新应用,并讨论其背后的数学模型与训练机制。 第二部分:数据科学的理论基石与实践方法 本部分将数据科学视为连接数据与洞察的桥梁,系统介绍其核心方法论、工具与应用场景。 数据获取与预处理: 探讨数据采集的多种途径(API、数据库、爬虫等),以及数据清洗、缺失值处理、异常值检测、数据转换与归一化等关键步骤,强调数据质量对后续分析的重要性。 探索性数据分析(EDA): 介绍常用的统计学方法与可视化技术,如描述性统计、相关性分析、假设检验,以及散点图、直方图、箱线图、热力图等可视化工具,指导读者如何从数据中发现潜在模式、趋势与关联。 特征工程的艺术: 详细讲解如何根据业务理解与数据特性,创造、选择和转换特征,以提升模型性能。涵盖特征编码、特征提取、特征选择(过滤法、包裹法、嵌入法)等多种策略。 模型评估与选择: 深入讲解各种模型评估指标(准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC值、MSE、RMSE等),并介绍交叉验证、网格搜索、随机搜索等模型调优技术,确保模型泛化能力。 数据可视化与报告: 强调如何将复杂的分析结果以清晰、直观的方式呈现给不同受众,介绍Tableau、Power BI等主流数据可视化工具的使用,以及如何撰写有说服力的数据分析报告。 第三部分:人工智能与数据科学的交汇与未来展望 本部分将深入探讨AI与数据科学的融合,揭示它们如何协同作用,驱动各行各业的变革。 AI在数据科学中的应用: 探讨如何利用AI技术(如深度学习模型)来自动化数据清洗、特征工程、模型选择等过程,实现更高效、更智能的数据分析。 数据科学赋能AI发展: 解析数据科学在AI模型训练、评估、优化以及解释性AI(XAI)研究中的关键作用。 行业应用实例深度剖析: 通过金融风控、医疗诊断、智能推荐、自动驾驶、自然语言理解等多个领域的实际案例,生动展示AI与数据科学如何在真实世界中创造价值,解决复杂问题。 伦理、安全与挑战: 审视AI与数据科学发展过程中面临的伦理困境(如偏见、隐私泄露、就业影响),以及数据安全、模型可解释性、算法公平性等关键挑战,并探讨可能的应对策略与发展方向。 面向未来的前沿探索: 简要介绍联邦学习、强化学习、图神经网络、可解释AI等前沿技术,展望AI与数据科学在未来可能带来的更深远影响,激发读者对持续学习与探索的兴趣。 本书的目标读者是具有一定计算机基础,对人工智能和数据科学充满好奇,并希望系统学习相关理论知识和实践技能的开发者、分析师、学生或任何希望理解并利用这些技术塑造未来的人。本书力求理论与实践并重,提供丰富的概念解释、算法剖析和案例分析,帮助读者建立扎实的理论基础,并能将所学知识应用于实际问题解决。

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读后感

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用户评价

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说实话,我对这本书的阅读体验是充满“挫败感”的。它似乎是为了一味追求“面面俱到”而牺牲了“重点突出”。内容横跨了太多的领域,从最基础的二进制转换,到复杂的数据库原理入门,再到图文混排的排版技巧,作者试图把所有“计算机应用”可能涉及的知识点都塞进来。结果就是,每个点都蜻蜓点点,没有一处深入。比如讲到Word,它洋洋洒洒地介绍了各种菜单栏里的功能,从页边距设置到域代码插入,但对于如何高效利用模板、如何进行文档的版本控制和协作编辑,这些现代职场更看重的技能,却是一笔带过。同样,Excel的部分,固然讲解了SUM和AVERAGE函数,但对数据透视表(Pivot Table)的介绍却非常简略,甚至没有提及Power Query这种高效的数据处理工具。这种“百科全书式”的编写手法,让我在学习过程中不断产生“我知道了,但好像又没完全学会”的认知模糊感。你感觉自己读完了一本很厚的书,但合上书本,让你立刻打开电脑去实现一个具体任务时,大脑里却是一片空白,找不到清晰的步骤指引。它更像是一份考试大纲的文字版,而不是一本能手把手带你上路的实战手册,知识点堆砌的痕迹太重,缺乏清晰的知识脉络和递进关系。

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这本书的排版和插图处理,简直是一场视觉灾难。色彩运用保守得近乎于黑白照片,关键的流程图和界面截图往往模糊不清,分辨率极低。在讲解软件操作时,书上配的截图往往是好几代前的版本,比如,它还在教用户如何使用Windows XP时代的控制面板界面,而现在主流的系统界面已经发生了翻天覆地的变化。这不仅误导了读者,更让人对编者的专业性和更新力度产生了严重的质疑。想象一下,一本讲“应用基础”的书,却展示着早已被淘汰的软件界面,这无疑是信息时代的巨大悖论。更糟糕的是,很多重要的概念点,如网络拓扑结构图或数据流向图,只是简单地用线条和方框勾勒出来,缺乏必要的注释和高亮,让人无法迅速抓住重点。总的来说,这本书在视觉传达上是彻底失败的。它可能在内容上试图覆盖全面,但呈现方式的陈旧和粗糙,极大地削弱了它的教学效能,让读者很难在快速变化的技术环境中,将其视为一本可靠的参考资料。

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这本书的语言风格,说实话,有点让人昏昏欲睡。它极其严谨,每一个句子都力求逻辑无懈可击,但这种过度的学术化表达,使得阅读过程变得异常枯燥。大量使用被动语态和复杂的从句结构,使得简单的概念也需要反复阅读才能理解。例如,在解释“文件存储”时,它用了这样一句话:“数据的非易失性存储机制,是基于磁性或半导体材料的物理特性,通过电信号或磁化状态的改变来实现信息的持久化固化过程。”我明白它的意思,无非就是说硬盘可以长期保存数据,但为什么不能直白地说“硬盘能把你的文件存下来,就算关机了也不会消失”呢?这种刻意的“去口语化”和“学术化包装”,让这本书的受众群体极大地缩小了,它似乎更适合那些需要为计算机专业做理论准备的学生,而不是那些只想学会用电脑处理日常事务的普通人。阅读这本书,就像是啃一块没有调味的干面包,虽然营养成分都在,但吞咽的过程却充满煎熬。我更倾向于那些用生动比喻、结合实际案例来解释复杂概念的读物,这本书在这方面做得非常不足。

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这本书最大的问题在于,它的“应用”二字似乎没有真正落地。它花了大量篇幅描述理论概念和软件的历史演变,但真正与读者日常工作和学习产生联系的应用场景却描绘得非常苍白。举个例子,它在“信息检索”这一章节里,主要介绍了传统的搜索引擎的工作原理,并强调了关键词匹配的重要性,甚至还提及了如何使用布尔运算符进行精确查询。然而,对于如何批判性地评估网络信息的真实性、如何利用专业数据库进行学术研究、或者如何利用社交媒体进行市场调研等现代应用场景,这本书几乎没有涉及。读完之后,我感觉自己更像是一个计算机历史学家,而非一个现代信息操作者。更令人费解的是,书中配的练习题,很多都是概念性的问答题,比如“请解释冯·诺依曼结构的优缺点”,而不是实际操作题,比如“请使用Photoshop软件对提供的图片进行裁剪和色彩校正”。这种偏向理论记忆而非实践操作的导向,使得这本书的实用价值大打折扣,让人难以将书本知识转化为实际的生产力。

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这本《计算机应用基础》的教材,拿到手里就让人感觉有点“老派”。封面设计得相当朴素,配色以深蓝和灰色为主,没什么抓人眼球的元素,像是九十年代末期的风格。翻开内页,纸张的质感一般,字号偏小,阅读起来需要费一番精力。内容上,它似乎还在固守着传统的计算机入门框架,开篇就大谈特谈硬件组成——CPU是啥,内存有多大,硬盘怎么分区,讲得非常细致,恨不得把每一颗芯片的功能都掰开了揉碎了讲。我能理解基础知识的重要性,但对于一个现在连智能手机都能轻松拆装的时代来说,这种对物理构件的过度关注显得有些脱节。比如,它花了整整三章的篇幅来介绍操作系统安装和维护,教的都是命令行操作和蓝屏错误代码的查找,这对于现在的学生来说,可能不如直接教他们如何使用云服务和虚拟机来得实在。更别提它对新兴技术的提及,几乎可以忽略不计,AI、大数据、云计算这些热门词汇,在书中出现的频率甚至不如“软盘驱动器”这个词高。总而言之,这本书的知识体系像是一部厚重的、保存良好的古董说明书,结构严谨,信息详实,但放在今天的数字前沿环境中,它散发出的更多是怀旧的气息,而非实用的指导。对于一个期待快速掌握现代办公软件和网络技能的学习者而言,这本书的上手难度和信息密度都稍显过高,更像是一份历史文献,而非现代工具指南。

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