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内容大纲
本书是为适应“新工科”建设需要组织编写的“大学计算机”和“大学计算机基础”课程的教材。本书以信息处理为主线,结合新技术,介绍信息处理的基本方法和技术。
本书共分为8章;第1章,计算机组织与结构,介绍计算机和计算机的发展、计算机系统的组成;第2章,算法描述和评价,介绍计算机算法的描述方法和评价标准;第3章,Python程序设计,介绍信息处理的计算机编程语言及基本的编程方法;第4章,Python数据分析基础,介绍基本的数据统计量以及常用数据分析和可视化工具NumPy、Matplotlib和Pandas的基本使用方法;第5章,信息的表示,介绍信息是如何在计算机中表示的,计算机是如何实现信息的保存和计算的;第6章,信息的获取与传输,介绍信息是如何通过物联网感知和通过网络进行传输的;第7章,信息存储与计算,介绍数据的管理和数据库技术、云计算技术;第8章,机器学习,介绍机器学习的基本概念,简单介绍机器学习的几种基本算法,如线性回归、聚类和神经网络等。
本书围绕“新工科”建设组织内容,以培养学生的“计算思维”能力为目标,内容丰富,技术实用,注重基础,注重实践,可作为大学本科“大学计算机”和“大学计算机基础”等相关基础课程的教材和教学参考书。 -
作者介绍
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目录
第1章 计算机组织与结构
1.1 计算机和计算机的发展
1.1.1 计算和早期计算装置
1.1.2 电子计算机的诞生和发展
1.2 计算机系统的组成
1.2.1 硬件系统
1.2.2 软件系统
小结
习题
第2章 算法描述和评价
2.1 算法和算法的特征
2.2 算法的描述
2.3 算法的评价
小结
习题
第3章 Python程序设计
3.1 计算机语言和程序开发环境
3.1.1 程序设计语言和语言处理程序
3.1.2 安装Python语言环境
3.1.3 使用Python编程
3.1.4 Python程序的编码特点
3.2 简单Python程序的编写
3.2.1 数据类型
3.2.2 运算符和表达式
3.2.3 输入和输出
3.3 控制结构
3.3.1 顺序结构
3.3.2 分支结构
3.3.3 循环结构
3.4 字符串和列表
3.4.1 字符串
3.4.2 列表
3.5 函数和模块
3.5.1 函数
3.5.2 模块
小结
习题
第4章 Python数据分析基础
4.1 常用统计量介绍
4.2 NumPy数据分析基础
4.2.1 数组的定义
4.2.2 数组的运算
4.2.3 基本统计函数
4.2.4 文件读写
4.3 Matplotlib数据可视化基础
4.3.1 Matplotlb基本绘图结构
4.3.2 图形的辅助信息
4.3.3 常用绘图函数
4.4 Pandas基础
4.4.1 Pandas数据结构
4.4.2 Pandas读写数据文件
4.4.3 数据处理和分析
小结
习题
第5章 信息的表示
5.1 数与进制
5.1.1 信息与数据
5.1.2 进位记数制
5.2 数的编码
5.2.1 整数的编码
5.2.2 浮点数的编码
5.2.3 BCD码
5.3 文字信息的编码
5.3.1 英文和ASCII编码
5.3.2 汉字编码
5.3.3 Unicode编码
5.4 多媒体信息的编码
5.4.1 声音的编码
5.4.2 图像的编码
5.4.3 视频的编码
5.5 信息的存储与运算
5.5.1 布尔代数与逻辑运算
5.5.2 基本逻辑门电路
5.5.3 触发器
5.5.4 加法器
小结
习题
第6章 信息的获取与传输
6.1 计算机网络基础
6.1.1 计算机网络的定义和组成
6.1.2 计算机网络的发展
6.1.3 计算机网络分类
6.1.4 网络体系结构
6.1.5 计算机网络的数据封装与传输过程
6.1.6 TCP/IP模型
6.2 计算机网络设备与服务
6.2.1 传输介质
6.2.2 网络互联设备
6.2.3 网络编址
6.2.4 网络服务
6.3 物联网
6.3.1 物联网概述
6.3.2 自动识别技术
6.3.3 传感器技术
小结
习题
第7章 信息存储与计算
7.1 数据管理技术的发展
7.2 数据库技术
7.2.1 数据库基本概念
7.2.2 关系型数据库
7.2.3 SQL
7.2.4 SQLite数据库
7.2.5 数据库应用实例
7.2.6 非关系型数据库
7.3 云计算技术
7.3.1 云计算概述
7.3.2 云计算关键技术
小结
习题
第8章 机器学习
8.1 基本概念
8.1.1 学习策略
8.1.2 一般流程
8.1.3 评估理论
8.2 经典算法
8.2.1 K近邻分类算法
8.2.2 K均值聚类算法
8.2.3 线性回归
8.2.4 神经网络
小结
习题
参考文献
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