计算机科学导论（英中双语版）

定　价：¥49.80

作　者：	[英] 邓辉舫，邹才凤，[巴基] 娜西娅●安瓦（Nazia Anwar）著
出版社：	人民邮电出版社
丛编项：	普通高等学校计算机教育“十二五”规划教材
标　签：	暂缺

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ISBN：	9787115435507	出版时间：	2016-10-01	包装：	平装
开本：	16开	页数：	268	字数：

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。

作者简介

　　华南理工大学英籍教授（教育部引进，千人计划评审专家，留英长达16年），博导，获伦敦大学（UCL）计算机模拟与仿真博士学位，发表论文110多篇，近90多篇发表在国外英文期刊上，主持过欧共体，国家“863”，省部级等重点科研项目

图书目录

PREFACE\t1
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