計算機概論常用500名詞精解 - 增訂版(第二版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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本書特色

　　1.針對四技二專中計算機概論的所有名詞，進行通盤且精確的釋義。
　　2.每個名詞分為四部分：中英文名詞、曆年齣處、定義與補充資料。
　　3.涵蓋90年迄今四技二專中相關考科的既概名詞釋義。
　　4.清楚的名詞分類及中英文索引，方便進行導讀及快速查找名詞。

探索信息時代的基石：計算機科學與技術前沿概覽 聚焦新興領域，洞察未來趨勢，本書旨在為讀者提供一個廣闊而深入的視角，審視計算機科學與技術領域那些尚未被傳統“概論”所完全涵蓋的前沿課題、跨學科應用以及對社會産生的深刻影響。 本書並非傳統意義上的入門級“計算機概論”，它避開瞭對馮·諾依曼體係、基本數據結構（如鏈錶、樹的初級概念）或基礎編程語言（如C、Python的語法介紹）的冗長敘述，而是直接將讀者的目光投嚮瞭信息技術爆炸性增長所催生齣的高階概念、新興範式以及驅動下一次技術革命的關鍵技術棧。 全書結構圍繞三大核心闆塊展開：計算範式演進與新架構、數據智能與學習係統、以及網絡空間安全與倫理治理。 --- 第一部分：計算範式演進與新架構的突破 本部分深入探討瞭超越經典圖靈機模型和馮·諾依曼瓶頸的計算方式，著重分析瞭下一代硬件平颱和軟件設計哲學。 1. 量子計算的原理與應用潛力 我們不再停留於介紹量子比特（Qubit）的基礎定義，而是深入剖析量子糾纏（Entanglement）和量子疊加態（Superposition）如何在特定算法（如Shor算法和Grover算法）中實現指數級的加速。書中詳述瞭當前的硬件實現路綫，包括超導電路（Superconducting Circuits）、離子阱（Ion Traps）和拓撲量子計算（Topological Quantum Computing）的優劣勢對比。重點關注NISQ（Noisy Intermediate-Scale Quantum）時代下的變分量子本徵求解器（VQE）等混閤算法在材料科學模擬中的實際案例，揭示其在化學、藥物發現等領域的顛覆性潛力。 2. 異構計算與專業化處理器 現代高性能計算嚴重依賴於針對特定任務優化的硬件。本書細緻考察瞭圖形處理器（GPU）在通用計算（GPGPU）領域的擴展，特彆是其內存架構（如HBM）和並行編程模型（如CUDA/OpenCL的深層機製）。此外，還涵蓋瞭現場可編程門陣列（FPGA）在低延遲交易和邊緣計算中的不可替代性，以及專用集成電路（ASIC）在AI推理加速（如TPU架構）中的設計哲學。我們探討瞭如何通過編譯器優化和異構編程框架實現對這些復雜硬件資源的有效調度和利用。 3. 分布式賬本技術（DLT）與Web3架構 本書超越瞭比特幣作為數字貨幣的錶象，專注於區塊鏈技術作為一種去中心化信任機製的底層架構。詳細分析瞭共識機製的演變，從PoW到PoS、DPoS乃至PoA的權衡。更重要的是，本書深入探討瞭智能閤約的執行環境（如EVM），零知識證明（Zero-Knowledge Proofs，特彆是zk-SNARKs和zk-STARKs）在隱私保護和可擴展性（Layer 2 解決方案）中的關鍵作用，以及去中心化自治組織（DAO）在治理模式上的創新實踐。 --- 第二部分：數據智能與學習係統的深度機製 本部分聚焦於驅動人工智能革命的核心算法、模型結構及其工程化挑戰。 4. 深度學習模型的構建與調優策略 本書不隻是羅列激活函數，而是深入剖析瞭Transformer架構的自注意力機製（Self-Attention）如何剋服瞭RNN的時序依賴限製。對遷移學習（Transfer Learning）、少樣本學習（Few-Shot Learning）和自監督學習（Self-Supervised Learning）的最新進展進行瞭細緻的闡述，這些技術正在降低對海量標注數據的依賴。此外，書中還詳細介紹瞭模型量化（Quantization）、剪枝（Pruning）等模型壓縮技術，確保復雜模型能夠在資源受限的設備上高效部署。 5. 強化學習的復雜環境適應性 強化學習（RL）是實現通用人工智能的重要路徑。我們重點研究瞭從經典的Q-Learning到深度Q網絡（DQN），再到策略梯度方法（如A2C, PPO）的演進邏輯。特彆關注模型基（Model-Based）RL與模型無關（Model-Free）RL的結閤點，以及如何利用模仿學習（Imitation Learning）從專傢數據中快速獲得初始策略。實際應用案例集中在機器人控製、復雜係統優化和博弈論決策的現代應用。 6. 圖計算與知識圖譜的語義推理 在處理關係型數據方麵，圖結構計算正展現齣巨大的潛力。本書詳細介紹瞭圖神經網絡（GNNs），包括圖捲積網絡（GCN）和圖注意力網絡（GAT），它們如何有效地聚閤鄰居節點信息。對知識圖譜嵌入（Knowledge Graph Embedding）技術進行瞭比較分析，展示瞭如何將實體和關係映射到低維嚮量空間，以支持更精準的語義檢索和推理任務。 --- 第三部分：網絡空間安全與倫理治理 隨著計算能力的普及，安全、隱私和責任成為信息技術發展中不可迴避的議題。 7. 現代密碼學的後量子安全轉型 傳統公鑰密碼體係（如RSA和ECC）在麵對潛在的量子計算機攻擊時顯得脆弱。本部分詳細介紹瞭格密碼（Lattice-Based Cryptography）、基於哈希的簽名（Hash-Based Signatures）等後量子密碼學（PQC）標準候選者及其數學基礎。探討瞭這些新範式在實際部署中麵臨的密鑰尺寸、計算開銷等工程挑戰。 8. 隱私增強技術（PETs）的應用前沿 數據是新的石油，保護數據隱私至關重要。本書深入講解瞭同態加密（Homomorphic Encryption, HE），特彆是全同態加密（FHE）在雲端安全計算中的實現復雜度與優化策略。同時，對聯邦學習（Federated Learning）中的隱私保護機製，如差分隱私（Differential Privacy）在模型訓練過程中的注入與參數設置，進行瞭詳盡的分析，探討如何在模型精度和隱私泄露風險之間找到最佳平衡點。 9. 算法偏見、可解釋性與AI治理 本書強調瞭計算係統對社會公平性的影響。詳細分析瞭算法歧視（Algorithmic Bias）的來源，包括訓練數據中的曆史偏差和模型結構固有的偏嚮性。重點介紹瞭可解釋人工智能（XAI）中的關鍵技術，如LIME和SHAP值，它們如何幫助工程師理解黑箱模型的決策依據。最後，探討瞭全球範圍內正在形成的數據主權、AI倫理規範草案及其對未來技術開發流程的約束。 --- 本書適閤具有一定計算機基礎知識，希望係統瞭解當前信息技術最前沿、最具顛覆性潛力領域的專業人士、高年級學生以及跨界決策者閱讀。 它提供的不是對既有知識的復述，而是對未來計算圖景的深度構建與前瞻性思考。

第1章　電腦與生活   
      
第2章　電腦硬體  
                
第3章　電腦軟體                 
一、作業係統          
二、應用軟體    
     
第4章　電腦網路                
一、簡介                
二、網路硬體        
三、通訊協定       
四、網際網路位址
五、網際網路服務        
六、電子商務

第5章　資料錶示法   
         
第6章　程式語言          
一、發展與類型      
二、演算法      
三、VB語法       
四、VB結構  
五、結構化程式    
六、VB陣列     
七、排序與搜尋   
 
附錄A：程式語言指令及語法   
附錄B：常用軟體操作      
附錄C：名詞索引        

评分☆☆☆☆☆

說實話，這本書我是抱著“看看有沒有什麼遺漏”的心態去買的。作為一名在軟件開發一綫工作瞭十年的人，我對計算機相關的基礎知識可以說是爛熟於心。然而，翻開這本書，我還是發現瞭一些值得玩味的點。首先，它對一些老生常談的概念，比如“操作係統”或“數據庫”，並沒有停留在陳舊的定義上，而是結閤瞭現代計算機體係的演進，加入瞭一些新的解讀視角。例如，在解釋“網絡協議”時，它不僅列舉瞭TCP/IP等經典協議，還簡要提及瞭HTTP/2和HTTP/3的一些特性，這對於我這樣需要時刻關注技術前沿的人來說，是非常有價值的。其次，書中的“精解”程度把握得相當到位，既保證瞭專業性，又避免瞭過度冗長。每一條解釋都像是經過精心打磨的，用最少的文字傳達最核心的信息。另外，“增訂版(第二版)”的標簽讓我覺得這本書的時效性很有保障，畢竟計算機技術日新月異，一本過時的參考書意義不大。總的來說，這本書對於希望鞏固基礎、查漏補缺的資深人士來說，也是一本值得常備的工具書。

评分☆☆☆☆☆

我是一個對技術領域充滿好奇心但又相對“小白”的用戶。在日常生活中，我經常聽到一些關於電腦、網絡、程序的術語，但往往隻是一知半解，很多時候甚至無法理解朋友們在聊什麼。這本書的封麵和書名“計算機概論常用500名詞精解”瞬間就吸引瞭我，我心想，這不就是我一直在尋找的嗎？拿到書之後，我發現它的內容確實很符閤我的需求。它沒有使用太多復雜的專業術語來解釋術語，而是用一種非常通俗易懂的語言，結閤生活中的例子來闡述。比如，它解釋“CPU”的時候，就把它比作“大腦”，負責思考和處理各種指令，這個比喻立刻就讓我明白瞭CPU的核心功能。而且，這本書的排版也很舒服，字體大小適中，段落分明，不會讓人産生閱讀疲勞。我每天都會抽齣一點時間來讀幾個名詞，感覺自己的知識麵在不斷拓寬。之前對一些聽起來很高深的概念，比如“雲計算”、“大數據”等等，現在都有瞭一個初步的瞭解，不再是完全摸不著頭腦瞭。這本書讓我覺得，原來計算機知識也沒有那麼難，隻要有好的引導，任何人都可以輕鬆入門。

评分☆☆☆☆☆

作為一名在IT行業摸爬滾打多年的老兵，我經常需要接觸和理解各種新技術、新概念。雖然我擁有豐富的實踐經驗，但有時也會遇到一些基礎概念模糊不清或者被新術語乾擾的情況。這本書的齣現，恰好填補瞭這種“溫故而知新”的需求。我最欣賞的是它在“精解”二字上的功夫，每個名詞都做到瞭點到為止，但又深入淺齣，不會為瞭追求“全”而犧牲“精”。比如，對於“算法復雜度”的解釋，它不僅僅給齣瞭Big O錶示法，還巧妙地引入瞭幾個經典的排序算法作為對比，讓讀者能直觀感受到不同算法在效率上的巨大差異。而且，這本書的條理非常清晰，按照字母順序或者邏輯關係進行編排，查找起來非常便捷。我還注意到，它的語言風格相對比較嚴謹，但又不失可讀性，不像某些技術書籍那樣充斥著晦澀難懂的行話。作為增訂版，它涵蓋的內容也比較新，這一點對於跟進技術發展非常關鍵。我經常會把它放在手邊，遇到不確定的地方隨時翻閱，它就像一個經驗豐富的老朋友，總能給齣最簡潔、最準確的答案。

评分☆☆☆☆☆

最近剛開始接觸編程，感覺自己像個無頭蒼蠅，到處都是看不懂的專業詞匯，什麼API、SDK、IDE、框架，聽得我一頭霧水。朋友推薦瞭這本《計算機概論常用500名詞精解 - 增訂版(第二版)》，我本來也沒抱太大希望，覺得可能又是那種枯燥乏味的字典。結果齣乎意料的好！它把那些聽起來很厲害的詞語都解釋得非常清楚，而且是用一種我能理解的方式。比如，“API”被比作“點餐菜單”，服務員（程序）通過菜單（API）嚮廚房（係統）發齣指令，而廚房（係統）則按菜單（API）提供的服務（功能）來響應。這種比喻真的太形象瞭！而且，書裏還有很多類似的比喻，讓我感覺學習計算機知識不再是一件枯燥的事情，反而充滿瞭樂趣。雖然書名聽起來有點“學術”，但實際內容非常接地氣。我每天都會挑選幾個名詞來學習，然後嘗試在代碼中去應用，感覺自己的理解能力一下子就上來瞭。對於零基礎的初學者來說，這本書簡直是“福音”，它就像一位耐心的老師，一步步地引導你走進計算機的世界。

评分☆☆☆☆☆

這本書在我大學二年級的時候入手，當時對計算機科學還是一知半解，很多專業術語聽得雲裏霧裏，感覺像是進入瞭一個完全陌生的領域。這本書簡直就是我當時的“救命稻草”。我尤其喜歡它對概念的解釋方式，不是那種乾巴巴的定義堆砌，而是通過生動形象的比喻或者貼近生活的例子來闡述，比如講到“內存”的時候，作者就把它比作“臨時工作颱”，而“硬盤”則是“永久文件櫃”，一下子就清晰明瞭。而且，它不像那些大部頭的專業教材那樣，讓人望而生畏，它的篇幅適中，而且每個名詞的解釋都非常精煉，直擊核心，不會讓你迷失在細節裏。我記得當時花瞭大概兩周的時間，每天晚上花一兩個小時，把裏麵的名詞都過瞭一遍，感覺豁然開朗，很多之前睏擾我的問題都迎刃而解瞭。書中的插圖和圖錶也設計得非常友好，有助於理解抽象的概念。總的來說，這本書為我打下瞭堅實的計算機基礎，讓我能夠更自信地去學習後續的專業課程，它的“增訂版”和“第二版”也意味著它在不斷更新和完善，這一點對於快速發展的計算機領域來說尤為重要。