一级B-全国计算机等级考试过关必练-2010版

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出版者:
作者:全国计算机等级考试命题研究组 编
出品人:
页数:51
译者:
出版时间:2010-2
价格:16.00元
装帧:
isbn号码:9787563522026
丛书系列:
图书标签:
  • 计算机等级考试
  • 一级B考试
  • 过关必练
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具体描述

《全国计算机等级考试过关必练:一级B》包括试卷和试卷答案分析两大部分。试卷包括:最新真题试卷、超级模拟试卷、专家押题试卷。超级模拟试卷和专家押题试卷是根据最新版考试大纲的要求,由多年研究等级考试考纲、试题及相关政策的老师编写,覆盖所有考点;真题部分包含2009年9月三套考卷,让考生考前热身。答案分析部分则对每套试卷的每一道题都提供参考答案,并提供解析,特别是对真题考点进行详细地分析,并预测出题方向。

配书光盘中提供15套上机环境和操作界面与真题一致,并提供上机操作的视频演示试卷。

计算机技术前沿探索:面向未来的编程与系统设计 一、 深入理解现代软件架构与设计模式 本书旨在为有一定计算机基础的读者提供一个全面、深入的视角,审视当前软件工程领域的前沿趋势和核心实践。我们将不再仅仅关注基础的语法和操作,而是聚焦于如何构建健壮、可扩展、易于维护的大型软件系统。 1.1 微服务架构的实战精要 随着互联网应用的规模不断扩大,单体架构的局限性日益凸显。本书将详细剖析微服务架构的设计原则、实施策略和常见挑战。内容涵盖服务拆分、API 网关的搭建与优化、服务间通信机制(如 RESTful API、gRPC、消息队列的选型与应用),以及如何有效管理分布式事务。重点剖析服务发现与注册(如 Consul、Eureka)的内部机制,并探讨在 Kubernetes 环境下进行服务部署与自动伸缩的最佳实践。 1.2 云原生生态系统与容器化技术 现代应用部署已离不开云原生范式。本书将深入探讨 Docker 容器技术的核心概念,包括镜像构建、网络配置与存储管理。在此基础上,我们将详尽介绍 Kubernetes (K8s) 的核心组件——Master 节点与 Worker 节点的工作原理,Pod、Deployment、Service、Volume 等关键资源的配置与调度逻辑。特别关注如何利用 Helm 进行应用包管理,以及使用 Istio 或 Linkerd 等服务网格技术实现流量治理和安全策略。 1.3 响应式编程与函数式思维 在处理高并发和高吞吐量场景时,传统的命令式编程模型往往显得力不从心。本书将引入响应式编程(Reactive Programming)的概念,介绍其背后的核心思想——数据流与事件传播。我们将以 RxJava/Reactor 等主流框架为例,演示如何使用操作符(Operators)优雅地处理异步事件序列,提升代码的表达力和可维护性。同时,探讨函数式编程(Functional Programming)中纯函数、不可变性、高阶函数等特性如何提升并发编程的安全性。 二、 高性能数据存储与管理 数据是现代应用的核心资产。本书将超越传统的关系型数据库范畴,探索面向不同场景的高性能数据解决方案。 2.1 NoSQL 数据库的深度剖析 针对大数据和灵活数据结构的需求,本书对主流 NoSQL 数据库进行深入比较和实战演练。 键值存储(Key-Value Stores): 重点分析 Redis 的高级特性,如持久化机制(RDB/AOF)、集群模式(Cluster)的高可用性设计、以及使用 Lua 脚本进行复杂原子操作的技巧。 文档数据库(Document Databases): 以 MongoDB 为例,讲解文档模型的设计原则、索引优化策略(如复合索引、稀疏索引),以及分片(Sharding)机制如何实现水平扩展。 图数据库(Graph Databases): 介绍图数据库(如 Neo4j)在社交网络、推荐系统等场景中的应用,并详细讲解 Cypher 查询语言的核心语法与性能优化。 2.2 分布式事务与数据一致性 在分布式系统中,保持数据一致性是一个巨大的挑战。本书将详细探讨 CAP 理论的实际指导意义,并重点介绍解决分布式事务的几种主流方案: 两阶段提交(2PC)的局限性与替代方案。 基于补偿机制的最终一致性模型(Saga 模式)的设计与实现。 TCC (Try-Confirm-Cancel) 模式的业务落地实践。 三、 现代前端工程化与用户体验优化 软件的“前端”不仅仅是界面的美化,更是性能优化和开发效率的关键环节。 3.1 深入组件化开发与状态管理 我们将聚焦于 React/Vue 等主流框架的底层机制。重点分析虚拟 DOM (Virtual DOM) 的协调(Reconciliation)算法,理解其性能优势的来源。在状态管理方面,本书将对比 Redux、Vuex 等传统方案与 MobX、Zustand 等更轻量化、响应式方案的优劣,并指导读者根据项目规模和复杂度做出合理的技术选型。 3.2 前端性能优化与 Web Vitals 性能是用户体验的生命线。本书将系统讲解前端性能优化的各个维度: 加载性能: 探讨代码分割(Code Splitting)、懒加载(Lazy Loading)的实践,以及如何利用 Tree Shaking 减少打包体积。 运行时性能: 介绍渲染性能优化,如减少不必要的重绘(Repaint)和回流(Reflow),使用 requestAnimationFrame 优化动画。 指标优化: 详细解读 Google Web Vitals(LCP, FID, CLS)指标,并提供针对性的性能调优方案,例如预加载策略和资源优先级控制。 四、 软件安全与质量保障 构建安全、可靠的系统是软件工程的基石。 4.1 应用安全防御机制 本书将从攻击者的视角分析常见的 Web 安全威胁,并提供实用的防御策略。内容包括: OWASP Top 10 漏洞详解: SQL 注入、跨站脚本(XSS)、跨站请求伪造(CSRF)的原理与防御代码示例。 认证与授权实践: 深入探讨 OAuth 2.0 和 OpenID Connect 协议的流程,以及 JWT(JSON Web Token)在无状态应用中的安全使用与风险控制。 安全头配置与内容安全策略 (CSP)。 4.2 持续集成/持续部署 (CI/CD) 的实践 自动化是保证软件质量和交付速度的关键。我们将详细讲解如何利用 Jenkins, GitLab CI 或 GitHub Actions 构建端到端的 CI/CD 流水线。内容覆盖从代码提交到自动化测试、制品构建、环境部署(蓝绿部署、金丝雀发布)的全过程,确保每一次发布都是可控和可回滚的。重点介绍集成静态代码分析工具(如 SonarQube)到流水线中,实现安全和质量前置。 五、 人工智能应用基础与工具链 本书的最后部分将涉及当前技术热点——人工智能在软件开发与应用中的集成。 5.1 机器学习模型的部署与服务化 (MLOps) 探讨如何将训练好的机器学习模型(如使用 TensorFlow 或 PyTorch 构建的模型)高效、稳定地部署到生产环境中。内容涉及模型版本控制、容器化部署(结合 Docker 和 K8s)、性能监控以及模型再训练的自动化流程。 5.2 自然语言处理 (NLP) 的基础集成 介绍如何利用成熟的 NLP 库(如 Hugging Face Transformers)将文本分析、情感识别等功能集成到业务应用中,为构建更智能化的软件系统打下基础。 本书内容面向希望从基础知识迈向高级架构设计和前沿技术实践的工程师,强调理论与工程实践的紧密结合。

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读后感

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用户评价

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从整体的学习体验来看,这本书在“导向性”和“激励性”方面做得非常不足。它更像是一本工具书的“精简版”,而不是一本陪伴你走过备考旅程的“伙伴”。整本书的语调是中立且略显冷峻的,没有对学习者的处境表示任何理解或鼓励。备考阶段本身就是充满压力的,一本好的教材应该能适当缓解这种压力,通过积极的反馈和清晰的路线图来增强读者的信心。然而,这本书只是冷酷地堆砌知识点,没有提供任何关于如何规划学习进度、如何应对考试焦虑的建议,也没有设置阶段性的自我评估环节来帮助读者建立成就感。因此,读完这本书后,我感到的不是“我已经准备好了”,而更像是“我好像浏览了一遍知识点,但依然心中没底”。它缺乏将知识转化为信心和行动力的桥梁。

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附带的解析部分简直是敷衍了事,让人抓狂。对于那些做错的题目,我通常会回头看解析,期望能找到自己思路的盲点,但很多时候,解析只是简单地给出了正确答案,顶多再附带一句简短的结论性描述,完全没有过程推导,更别提对错误选项的分析了。我需要知道“为什么”我的答案是错的,或者“为什么”选项C比选项D更优,但这在这本书里是奢望。很多技术性的问题,解析甚至没有给出任何解释,就直接跳到了结果,这对于我这种需要通过错题来巩固知识点的学习者来说,简直是灾难。它没有起到“解惑”的作用,反而制造了更多的“为什么”。这种缺乏深度和细节的解析,让这本书的自我修正和查漏补缺的功能大打折扣,我不得不依赖网络资源来补充这些缺失的关键步骤。

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习题的难度设置和覆盖面可以说是这本书最大的短板之一。我做完了前几章的练习题后,得出的结论是,这些题目要么太简单,停留在对基本概念的机械记忆层面,要么就是突然拔高,涉及一些非常偏门或者脱离考试大纲的知识点,让人摸不着头脑,不知道该往哪个方向准备。特别是那些模拟试题部分,我感觉它们的出题风格和真实的考试导向存在明显的偏差。考试更注重实际操作和对核心概念的综合运用,而书里的很多题目更偏向于死记硬背的条款或定义。这让我非常困惑,我花费大量时间去攻克这些练习,却发现它们对我真正参加考试的帮助微乎其微。这就像是教练让我练习了大量的哑铃,结果比赛却是短跑,完全不在一个频道上。如果能有更多贴近历年真题风格、注重逻辑推理和问题解决能力的题目,这本书的价值才能真正体现出来。

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这本书的装帧设计真是一言难尽,封面色彩搭配得有些老气,那种深沉的蓝和暗淡的黄放在一起,总感觉像是上个世纪的产物。拿到手里分量倒是挺实在的,纸张的质感还算可以,至少翻阅起来不会觉得很廉价。不过内页的排版设计实在不敢恭维,字体大小不统一,行距也显得有些拥挤,尤其是那些代码示例部分,看着就让人眼睛疼。很多公式和图表的清晰度也欠佳,有些地方的线条模糊不清,让人费了好大劲才能分辨清楚它到底想表达什么。按理说,作为一本针对全国计算机等级考试的用书,排版和视觉体验是提高学习效率的重要一环,但这本书在这方面明显投入的精力不足。我特别希望看到更现代、更清晰的布局,比如多用一些对比色来区分重点内容,或者使用更现代的字体。现在这样,每次翻开它都感觉像是在进行一场艰苦的视觉拉力赛,光是适应这种排版就消耗了不少精力,实在影响了学习的连贯性和心情。

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这本书的理论部分讲解得略显晦涩和陈旧,感觉像是直接把十几年前的教材内容搬了过来,缺乏与时俱进的更新。比如在数据结构与算法的章节中,对于一些现代编程语言中已经非常成熟和优化的解决方案,书里还停留在非常基础和理论化的描述上,没有给出足够的实践指导。我尝试用它来复习一些基础概念,但很多定义和解释都非常书面化,没有结合实际应用场景去剖析,导致我理解起来需要反复阅读好几遍才能勉强跟上作者的思路。对于初学者来说,这种高高在上的理论阐述方式无疑是巨大的门槛。一个好的学习资料应该像一位耐心的导师,循循善诱,但这本书给我的感觉更像是一个冷冰冰的知识库管理员,只是罗列了事实,而没有展现知识的“美”和“用处”。我期待看到更多生动的例子,或者至少是能将理论与最新的技术趋势挂钩的讨论。

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