计算机科学导论(英中双语版)

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作者：（英）邓辉舫,邹才凤,（巴基）娜西娅●安

出版社：人民邮电出版社

本类榜单：教材

分类：教材 > 研究生/本科/专科教材 > 工学

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图文详情

ISBN：9787115435507
装帧：一般胶版纸
册数：暂无
重量：暂无
开本：128开
页数：268
出版时间：2016-09-13
条形码：9787115435507 ; 978-7-115-43550-7

本书特色

1）全英文写成，对于所有关键的专业术语（特别是生僻和难懂的），将其对应的中文表述紧放在其后的括号中，便于对照，增强学习兴趣与理解，也便于外国留学生学习专业中文； 2）全书简明扼要，涵盖IT*新领域与方向，比如，超级计算机，云计算，数据科学（大数据），物联网，人工智能（alphago），无人机，以及*新的硬件，软件，数据压缩技术，数据库，开发工具，框架平台等； 3）图、表、文并茂，力求生动形象，深入浅出。 4）英文语言流畅，地道，可读性强，易懂。 5）每章之末给出本章关键内容之小结，参考文献与推荐读物，给出三种类型混合的练习题。

内容简介

本书用英中双语写成，系统而又概要地介绍了计算机学科的定义、范畴、特点以及发展与变化的规律等。本课程的目的不是让学生学习大量具体的专业知识，而是针对所有对计算机感兴趣的学生进行入门性导引。全书由16章组成，分为6大部分：前言与绪论，数据表示与操作，计算机硬件，计算机软件，数据组织与抽象以及高级与前沿专题(比如，物联网、云计算，大数据等)，涵盖了计算机科学各个领域（包括*新领域）的*新进展、所有的经典与丰富的前沿主题，以及跨学科、跨行业的应用，可以拓展读者的知识视野，能够帮助他们较全面地了解计算机科学的学科特点与发展现状，为今后深入学习计算机科学的各门专业课程打下基础。本书每一章末尾都包含本章小结，附有一定量的参考读物，包括部分*新的文献，以及一定量的练习，以帮助学生巩固已学的知识和课后进行深入的探讨。

PREFACE 1 1　INTRODUCTION　1 1.1　WHAT IS COMPUTER SCIENCE?　1 1.2　VON NEUMANN MODEL　1 1.3　COMPUTER COMPONENTS　2 1.4　HISTORY AND DEVELOPMENT TRENDS　3 1.5　FRONTIERS OF COMPUTER TECHNOLOGY　5 1.6　MAJOR FIELDS OF COMPUTER SCIENCE　13 1.7　REFERENCES AND RECOMMENDED READINGS　14 1.8　SUMMARY　14 1.9　PRACTICE SET　15 2　NUMBER SYSTEMS AND CONVERSIONS　16 2.1　INTRODUCTION　16 2.2　POSITIONAL NUMBER SYSTEMS　17 2.3　NON-POSITIONAL NUMBER SYSTEMS　28 2.4　REFERENCES AND RECOMMENDED READINGS　29 2.5　SUMMARY　29 2.6　PRACTICE SET　30 3　DATA STORAGE AND COMPRESSION　32 3.1　BIT PATTERN　32 3.2　INTEGER IN COMPUTER　33 3.3　FLOATING-POINT IN COMPUTER　36 3.4　DATA STORAGE　39 3.5　CLOUD STORAGE AND BIG DATA STORAGE　50 3.6　REFERENCES AND RECOMMENDED READINGS　54 3.7　SUMMARY　55 3.8　PRACTICE SET　56 4　DATA OPERATIONS　59 4.1　LOGICAL OPERATIONS　59 4.2　ARITHMETIC OPERATIONS　66 4.3　SHIFT OPERATIONS　71 4.4　REFERENCES AND RECOMMENDED READINGS　74 4.5　SUMMARY　74 4.6　PRACTICE SET　75 5　COMPUTER COMPONENTS　78 5.1　THREE MAIN COMPONENTS　78 5.2　COMPONENTS INTERCONNECTION　89 5.3　MACHINE CYCLE　90 5.4　COMPUTER ARCHITECTURES　91 5.5　REFERENCES AND RECOMMENDED READINGS　92 5.6　SUMMARY　93 5.7　PRACTICE SET　94 6　COMPUTER NETWORKS　96 6.1　TYPES OF NETWORKS　96 6.2　TCP/IP MODEL　99 6.3　DEVICES IN NETWORKS　103 6.4　NEW DEVELOPMENT IN NETWORKS　105 6.5　REFERENCES AND RECOMMENDED READINGS　113 6.6　SUMMARY　113 6.7　PRACTICE SET　115 7　OPERATING SYSTEMS　117 7.1　CATEGORIES　117 7.2　COMPONENTS　119 7.3　POPULAR OPERATING SYSTEMS　127 7.4　REFERENCES AND RECOMMENDED READINGS　131 7.5　SUMMARY　131 7.6　PRACTICE SET　132 8　ALGORITHM　135 8.1　WHAT IS ALGORITHM?　135 8.2　THREE CONSTRUCTS　136 8.3　HOW TO EVALUATE ALGORITHMS　137 8.4　ALGORITHM REPRESENTATION　138 8.5　BASIC ALGORITHMS　139 8.6　CLASSIFICATION OF ALGORITHM　148 8.7　REFERENCES AND RECOMMENDED READINGS　152 8.8　SUMMARY　152 8.9　PRACTICE SET　153 9　PROGRAMMING LANGUAGES　155 9.1　DEVELOPMENT　155 9.2　PROGRAM TRANSLATION　157 9.3　LANGUAGES' LATEST RANKING, CATEGORIES AND FEATURES　158 9.4　COMMON CONCEPTS OF PROGRAMMING LANGUAGES　164 9.5　SEVERE SOFTWARE ERRORS　166 9.6　REFERENCES AND RECOMMENDED READINGS　169 9.7　SUMMARY　170 9.8　PRACTICE SET　170 10　SOFTWARE ENGINEERING　172 10.1　INTRODUCTION　172 10.2　SOFTWARE DEVELOPMENT LIFE CYCLE　173 10.3　SOFTWARE DEVELOPMENT MODELS　179 10.4　CMMI AND SOFTWARE PROCESS MANAGEMENT　182 10.5　IMPORTANCE OF DOCUMENTATION　184 10.6　SERVICE-ORIENTED ARCHITECTURE　185 10.7　REFERENCES AND RECOMMENDED READINGS　185 10.8　SUMMARY　186 10.9　PRACTICE SET　187 11　DATA AND FILE STRUCTURES　188 11.1　ABSTRACT DATA TYPES　188 11.2　LIST　189 11.3　STACK　192 11.4　QUEUE　192 11.5　TREE AND GRAPH　193 11.6　FILE STRUCTURE　197 11.7　REFERENCES AND RECOMMENDED READINGS　200 11.8　SUMMARY　201 11.9　PRACTICE SET　201 12　DATABASES　203 12.1　INTRODUCTION　203 12.2　DATABASE MANAGEMENT SYSTEMS　205 12.3　DATABASE ARCHITECTURE　205 12.4　THE HISTORY OF DATABASE SYSTEMS　206 12.5　DATABASE MODEL　208 12.6　RELATIONAL OPERATIONS　213 12.7　DATABASES FOR BIG DATA　214 12.8　REFERENCES AND RECOMMENDED READINGS　215 12.9　SUMMARY　216 12.10　PRACTICE SET　217 13　SECURITY　219 13.1　SECURITY GOALS　219 13.2　SECURITY THREATS　220 13.3　SECURITY SERVICES　225 13.4　CRYPTOGRAPHY　230 13.5　REFERENCES AND RECOMMENDED READINGS　234 13.6　SUMMARY　235 13.7　PRACTICE SET　237 14　THEORY OF COMPUTATION　239 14.1　THE TURING MACHINE　239 14.2　HALTING PROBLEM　244 14.3　SOLVABLE PROBLEMS　246 14.4　REFERENCES AND RECOMMENDED READINGS　248 14.5　SUMMARY　248 14.6　PRACTICE SET　248 15　ARTIFICIAL INTELLIGENCE　250 15.1　INTRODUCTION　250 15.2　KNOWLEDGE REPRESENTATION AND EXPERT SYSTEMS　251 15.3　PERCEPTION　253 15.4　REASONING　262 15.5　NATURE INSPIRED COMPUTATION　266 15.6　REFERENCES AND RECOMMENDED READINGS　271 15.7　SUMMARY　272 15.8　PRACTICE SET　273 16　INTERNET OF THINGS, CLOUD COMPUTING AND DATA SCIENCE　274 16.1　INTRODUCTION　274 16.2　OPPORTUNITIES IN IOT, CLOUD, AND DATA SCIENCE　279 16.3　CHALLENGES AND RESEARCH DIRECTIONS　281 16.4　IOT APPLICATIONS　284 16.5　CLOUD APPLICATION SERVICE MODELS　286 16.6　CLOUD APPLICATION DEPLOYMENT MODELS　287 16.7　BIG DATA TOOLS AND TECHNIQUES　287 16.8　INTEGRATION OF IOT, CLOUD COMPUTING, AND BIG DATA　289 16.9　REFERENCES AND RECOMMENDED READINGS　291 16.10　SUMMARY　291 16.11　PRACTICE SET　292

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