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| 編輯推薦： |
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《计算机基础及Python程序设计导论》是在大数据技术、数据科学、人工智能等新兴技术高速发展并成为国家重大发展战略以及计算机基础教学中越来越重视计算思维的背景下编写的，在内容选取上，对于计算机基础知识中部分过于晦涩的内容以及传统计算机通识教学中常见的操作系统及办公软件等侧重基础操作性的内容进行了合理的删减，加强了对大数据技术、人工智能等新兴技术的发展及应用方面的扩展性介绍，特别注重计算思维和通过程序设计进行问题求解能力的培养。
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| 內容簡介： |
《计算机基础及Python程序设计导论》兼顾大学计算机基础和面向对象程序设计，串联计算机发展概况、系统组成、信息表示、网络、大数据、人工智能等内容，选择Python作为程序设计语言，介绍Python语言基础、流程控制、组合数据类型和函数。
《计算机基础及Python程序设计导论》可作为高等学校非计算机专业本科生计算机基础课程的教材，也可作为计算机培训、计算机等级考试和Python编程爱好者的参考书。
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| 目錄：
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第1章 概述1
1.1 计算机发展概况 2
1.1.1 计算机发展简史 2
1.1.2 现代计算机的特点 5
1.1.3 计算机的发展趋势 7
1.2 计算机分类及应用 9
1.2.1 计算机分类 9
1.2.2 计算机应用 10
1.3 计算思维 13
1.3.1 计算思维的定义 14
1.3.2 计算思维的特点 14
1.3.3 计算思维的应用案例 15
小结 23
习题 23
第2章 计算机系统组成25
2.1 计算机硬件系统 25
2.1.1 计算机的五大组成部分 26
2.1.2 计算机的硬件结构 28
2.2 计算机软件系统 30
2.2.1 软件的分类 30
2.2.2 软件的工作模式 36
2.3 计算机系统及解题过程 38
2.3.1 计算机系统 38
2.3.2 计算机解题过程 42
2.4 计算机系统的技术指标 43
小结 45
习题 45
第3章 计算机中数据的表示与运算48
3.1 数值数据 48
3.1.1 进位记数制及进制间的相互转换 49
3.1.2 定点数与浮点数 59
3.1.3 数的符号表示—原码、补码、反码及阶的移码 63
3.2 非数值数据 73
3.2.1 逻辑数据的表示与逻辑运算 73
3.2.2 十进制数字编码 74
3.2.3 字符数据编码 75
3.2.4 多媒体数据 80
小结 82
习题 82
第4章 计算机网络87
4.1 概述 87
4.1.1 计算机网络的类别 88
4.1.2 互联网的组成部件 95
4.1.3 互联网提供的服务 99
4.1.4 通信协议 100
4.2 网络边缘部分 101
4.2.1 接入网 103
4.2.2 物理介质 110
4.3 网络核心部分 110
4.3.1 分组交换 110
4.3.2 电路交换 113
4.3.3 网络的网络 118
4.4 分组交换网络中的延迟、损耗和吞吐量 123
4.4.1 分组交换网络中的时延概述 124
4.4.2 排队时延和分组丢失（丢包） 127
4.4.3 端到端的时延 128
4.4.4 计算机网络中的吞吐量 129
4.5 协议层次和服务模型 131
4.5.1 分层体系结构 132
4.5.2 OSI参考模型 133
4.5.3 TCP/IP参考模型 137
4.5.4 数据封装 140
4.5.5 网络互联设备 142
4.6 局域网 144
4.6.1 局域网概述 144
4.6.2 链路层地址 145
4.7 Internet基础 148
4.7.1 网际协议IPv4 148
4.7.2 分类的IP地址 150
4.7.3 划分子网 152
4.7.4 无分类编址 156
4.7.5 地址解释和地址转换 158
4.7.6 域名系统 161
4.7.7 网际协议IPv6 168
小结 169
习题 170
第5章 大数据技术与应用173
5.1 大数据概述 173
5.1.1 相关概念 174
5.1.2 大数据发展背景 176
5.1.3 大数据的基本特征 176
5.1.4 大数据的典型应用 177
5.1.5 大数据带来的思维模式转变 179
5.1.6 数据科学 180
5.1.7 数据处理的基本流程 181
5.2 数据采集与治理 181
5.2.1 多源数据采集 182
5.2.2 数据的预处理 184
5.3 数据存储 185
5.3.1 关系数据库 186
5.3.2 NoSQL数据库 189
5.3.3 分布式文件系统 190
5.4 大数据计算 193
5.4.1 概述 193
5.4.2 云计算 193
5.4.3 MapReduce 195
5.5 数据分析 196
5.5.1 概述 196
5.5.2 数据描述性分析 196
5.5.3 预测性分析 197
5.6 数据可视化 198
5.6.1 概述 198
5.6.2 数据可视化工具和软件 200
小结 201
习题 202
第6章 人工智能203
6.1 人工智能概述 203
6.1.1 人工智能的发展 203
6.1.2 人工智能的分类 210
6.1.3 人工智能主要分支 214
6.2 人工智能的基本概念 219
6.2.1 机器学习相关概念 219
6.2.2 机器学习常用算法 219
6.3 人工智能的应用领域 224
6.3.1 人工智能驱动的科学研究 224
6.3.2 机器人 225
6.3.3 ChatGPT 229
6.3.4 智慧司法 232
6.3.5 智慧金融 234
6.3.6 智慧医疗 235
6.3.7 智慧城市 236
6.3.8 零售和电子商务 237
6.3.9 自动驾驶汽车 239
6.3.10 AI与艺术 240
6.4 对人工智能的思考 242
6.4.1 可解释人工智能 242
6.4.2 人工智能的公平性 244
6.4.3 人脸识别与隐私保护 245
6.4.4 可信人工智能 246
小结 247
习题 247
第7章 Python语言基础248
7.1 Python概述 248
7.1.1 Python的发展和特点 248
7.1.2 Python的下载和安装 250
7.1.3 开始使用Python 252
7.1.4 Python的开发环境 254
7.2 Python中的对象和变量 261
7.2.1 Python中的对象 261
7.2.2 变量和对象引用 261
7.2.3 标识符 263
7.3 Python基本数据类型 264
7.3.1 数值类型 265
7.3.2 布尔类型 266
7.3.3 字符串类型 266
7.3.4 NoneType 269
7.3.5 Python类型转换函数 269
7.4 运算符和表达式 271
7.4.1 运算符 271
7.4.2 表达式 278
7.5 Python中的函数和模块 279
7.5.1 Python常用内置函数 279
7.5.2 使用Python标准库模块 282
小结 287
习题 287
第8章 流程控制289
8.1 流程图 289
8.2 顺序结构 290
8.3 选择结构 291
8.3.1 单分支选择结构 292
8.3.2 双分支选择结构 292
8.3.3 多分支选择结构 294
8.3.4 选择结构嵌套 296
8.4 循环结构 296
8.4.1 for循环 297
8.4.2 while循环 300
8.4.3 循环的中途退出 304
8.4.4 带else子句的循环 307
8.4.5 循环嵌套 308
小结 310
习题 311
第9章 Python组合数据类型313
9.1 序列类型概述 313
9.2 列表 314
9.3 元组 327
9.4 字符串 329
9.5 字典 336
9.6 集合 339
小结 344
习题 344
第10章 函数346
10.1 函数概述 346
10.2 函数的定义和调用 348
10.3 函数的参数和返回值 350
10.4 lambda函数 357
10.5 递归函数 357
10.6 生成器函数 361
10.7 Python高阶函数 362
小结 364
习题 365
参考文献366
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| 內容試閱：
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计算机基础是高等学校学生必修的通识教育课程，对于引导学生深入了解计算机知识、洞悉计算机及信息技术发展、培养计算思维以及衔接后续与专业相关的信息技术类课程，具有非常重要的意义。多年以来，大学计算机基础以计算机基本概念、操作系统、办公软件等为主要内容，但随着计算机应用的广度和深度不断拓展，云计算、大数据、物联网、移动互联网、人工智能等新兴信息技术飞速发展，学生的知识结构、认知能力和基本的计算机应用能力也需要不断提升。在这样的背景下，传统的教学内容及相应的教材已经明显不能满足时代发展对学生在计算机知识、技能、素养、思维方法和解决问题能力方面的培养要求。在2010年第六届大学计算机课程报告论坛上，陈国良院士提出将“计算思维能力培养”作为计算机基础课程教学改革切入点的倡议，高等学校计算机基础教学指导委员会也建议高校开设相关内容的教学。因此，高校计算机基础教育势必要顺应时代发展，进行相应的改革。
本书编者所在学校自2018年起开始推进计算机课程教学的改革，结合学校不同专业的特点，经充分研究论证后，初步制定了三个层次的计算机课程教学体系，并于2019年开始正式实施。三层次教学体系中，第一层次注重学生计算机系统、网络技术基础、程序设计及计算思维、数据科学、数据分析等方面的知识学习和能力培养，面向全校非计算机专业的大学一年级学生开设。为了满足上述教学需求，我们组织编写了本书第1版，在三年多的教学使用过程中，受到了广大师生的认可，同时也收到了很多有建设性的反馈和建议。在此基础上并结合自身在教学实践中的总结，我们编写了本书第2版。
本书第2版除了传统的计算机软硬件组成及计算机网络等内容，还涵盖了计算思维、物联网、大数据技术与应用、云计算、人工智能、Python程序设计等内容。其中，大数据技术与应用部分包括数据采集与治理、数据存储、大数据计算、数据分析和数据可视化等内容，主要针对学生数据科学及数据分析等方面的知识学习和能力培养。第2版新增的人工智能主要包括人工智能的发展、应用领域及对人工智能的思考等内容，希望学生对目前发展迅猛的人工智能有整体、全面的认知并能理性客观地看待人工智能所带来的机遇和挑战。计算思维能力的培养不能停留在抽象的概念上，对计算思维的培养在一定程度上可以通过学习程序设计、训练用计算机的思维来分析和解决问题得以实现。本书选取Python作为教学语言的原因，一是Python语言语法简洁，适合初学者入门；二是Python语言在人工智能、大数据分析和处理、机器学习、云计算、区块链等诸多领域的应用都非常广泛，构建了完整丰富的计算生态，学生掌握了Python语言的基础知识和程序设计思想，可以为今后在不同领域进一步深入学习奠定基础。在内容选取上涵盖了Python语言基础、流程控制、复合数据类型、函数以及常用的标准库等内容，以满足大一新生第一门程序设计语言课程的学习和培养初步程序设计思维。
本书编者均为天津财经大学管理科学与工程学院管理信息系统系教师。其中，杨光煜负责编写第1～3章，刘畅负责编写第4章，刘婧负责编写第5、6章，韩瀛负责编写
第7～10章并对全书进行统稿。
感谢清华大学出版社的大力协助，使本书得以顺利出版。此外，在本书编写过程中，参考了国内外诸多学者和老师的著作及教材，在此表示衷心感谢。
由于编者水平有限且成书时间仓促，书中不足之处在所难免，敬请各位同行和读者批评指正。
编 者
2023年7月
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