目　　录
前言
第1章　绪论　1
1.1　思维　1
1.1.1　思维的定义　1
1.1.2　科学和科学研究　2
1.1.3　从科学思维到计算思维　2
1.1.4　从计算机科学到计算思维　3
1.2　计算的概念　3
1.2.1　什么是计算　3
1.2.2　普适计算与计算无所不在　4
1.3　计算思维概述　4
1.3.1　计算思维的概念　4
1.3.2　计算思维的本质　5
1.3.3　计算思维的特征　7
1.3.4　身边的计算思维　7
1.4　计算工具与计算机　8
1.4.1　计算机的产生　8
1.4.2　计算机的分代与分类　12
1.4.3　计算机在中国的发展　14
1.4.4　计算机的局限性　16
1.4.5　计算机的应用　16
1.4.6　未来计算机的发展趋势　18
习题　20
第2章　计算基础　21
2.1　数据、信息与知识　21
2.1.1　数据　21
2.1.2　信息　22
2.1.3　知识　22
2.2　数制　23
2.2.1　数制的概念　23
2.2.2　二进制　24
2.2.3　数制的转换　25
2.3　数据的存储组织形式　26
2.3.1　数据的组织形式　26
2.3.2　计算机中的数据运算　27
2.4　数据在计算机中的表示形式　31
2.4.1　计算机中数值型数据的表示　31
2.4.2　西文字符在计算机中的表示　35
2.4.3　中文字符在计算机中的表示　36
2.4.4　声音信息和图像信息的表示　39
习题　43
第3章　计算平台　45
3.1　计算机硬件系统概述　45
3.1.1　计算机系统构成　45
3.1.2　冯·诺依曼计算机的基本组成　46
3.2　计算机基本工作原理　47
3.2.1　指令和指令系统　47
3.2.2　程序的执行过程　48
3.3　微型计算机硬件组成　49
3.3.1　微型计算机的主要性能指标　49
3.3.2　主板　49
3.3.3　中央处理器　54
3.3.4　存储器　56
3.3.5　输入/输出设备　64
3.4　计算机软件系统　68
3.4.1　系统软件和应用软件　68
3.4.2　本地软件和在线软件　68
3.4.3　商业软件、免费软件、自由
软件、开源软件　69
3.5　操作系统的功能和分类　70
3.5.1　操作系统的概念　70
3.5.2　操作系统的分类　70
3.5.3　操作系统的引导　72
3.5.4　操作系统的功能　72
习题　77
第4章　算法及程序设计　79
4.1　算法和算法描述　79
4.1.1　算法的概念　79
4.1.2　算法的特征　80
4.1.3　常量和变量　80
4.1.4　程序设计的三大结构　80
4.1.5　算法的描述　81
4.1.6　算法复杂度分析　90
4.2　经典算法　91
4.2.1　枚举法　91
4.2.2　递推法　92
4.2.3　递归法　94
4.2.4　迭代法　95
4.2.5　查找算法　96
4.2.6　排序算法　98
4.2.7　分治法　102
4.2.8　动态规划　103
4.2.9　贪心算法　104
4.2.10　回溯法　105
4.3　Raptor流程图　106
4.3.1　Raptor编程环境　106
4.3.2　Raptor功能介绍　107
4.3.3　Raptor算法描述示例　109
4.4　Python语言程序设计　111
4.4.1　Python编程环境　111
4.4.2　Python基本语法　112
4.4.3　Python基本数据结构　116
4.4.4　函数　128
4.4.5　模块　128
习题　139
第5章　计算机网络基础　141
5.1　计算机网络概述　141
5.1.1　计算机网络的定义和功能　141
5.1.2　计算机网络的形成和发展　142
5.1.3　计算机网络的组成　143
5.1.4　计算机网络的分类　144
5.2　计算机网络技术　149
5.2.1　计算机网络的体系结构　149
5.2.2　网络通信和互联设备　152
5.2.3　网络传输介质　155
5.2.4　网络地址和域名　157
5.3　计算机网络的基本服务和应用　159
5.3.1　WWW服务　159
5.3.2　电子邮件服务　160
5.3.3　DNS服务　161
5.3.4　DHCP服务　161
5.3.5　文件传输服务　161
5.3.6　远程登录服务　162
5.3.7　信息检索服务　162
5.3.8　社交平台　163
5.3.9　即时通信　164
5.3.10　视频会议　164
5.4　网络互联　164
5.4.1　因特网　164
5.4.2　计算机局域网　168
5.4.3　无线局域网　169
5.5　网络安全及防护　173
5.5.1　网络安全　173
5.5.2　网络安全面临的威胁　173
5.5.3　网络安全技术　177
5.6　常用网络组网实例　183
5.6.1　局域网组网实例　183
5.6.2　无线局域网组网实例　187
习题　190
第6章　数据库技术基础　192
6.1　数据管理技术的发展　192
6.1.1　人工管理阶段　192
6.1.2　文件系统阶段　193
6.1.3　数据库系统阶段　194
6.2　数据库系统的设计方法　194
6.2.1　基本概念　194
6.2.2　概念模型　195
6.2.3　关系模型　198
6.3　MySQL数据库管理系统　204
6.3.1　查看MySQL数据库　204
6.3.2　MySQL数据库的建立和维护　206
6.3.3　在Navicat中创建查询　213
6.3.4　SQL语句查询　214
6.3.5　创建视图　226
6.3.6　使用Navicat导出/导入
数据库文件　228
6.3.7　使用Python连接MySQL
数据库　230
习题　231
第7章　逻辑思维与逻辑推理　232
7.1　逻辑学与逻辑思维　232
7.1.1　逻辑学与逻辑思维的基本
概念　232
7.1.2　逻辑思维的特征　233
7.1.3　数理逻辑　234
7.2　命题与命题判断　234
7.2.1　命题的概念　234
7.2.2　命题的类型　235
7.2.3　命题的判断方法　235
7.3　命题符号化与联结词　236
7.3.1　命题符号化　236
7.3.2　联结词　236
7.4　真值表与等值演算　239
7.4.1　构建真值表　239
7.4.2　等值演算　241
7.4.3　主析取范式与主合取范式　242
7.5　逻辑推理　245
习题　249
第8章　数据挖掘基础　251
8.1　数据挖掘概述　251
8.1.1　数据挖掘的产生背景　251
8.1.2　数据挖掘的定义　253
8.1.3　数据挖掘的步骤与面临的主要
问题　254
8.2　数据采集　256
8.2.1　数据类型与数据来源　256
8.2.2　数据采集方法　258
8.3　数据探索　259
8.3.1　分布分析　259
8.3.2　统计分析　260
8.3.3　相关性分析　262
8.3.4　贡献度分析　262
8.4　数据预处理　263
8.4.1　数据清洗　263
8.4.2　数据集成　267
8.4.3　数据变换　268
8.4.4　数据归约　269
8.5　机器学习　271
8.5.1　机器学习的概念　271
8.5.2　分类　272
8.5.3　预测　278
8.5.4　聚类　279
8.5.5　关联规则　284
8.6　深度学习　287
8.6.1　人工神经网络　287
8.6.2　单层神经网络　290
8.6.3　两层神经网络　294
8.6.4　多层神经网络　294
8.6.5　卷积神经网络　295
8.6.6　循环神经网络　297
8.6.7　长短期记忆神经网络　298
习题　300
第9章　计算机新技术　301
9.1　非冯·诺依曼计算机　301
9.1.1　量子计算机　301
9.1.2　光子计算机　304
9.1.3　生物计算机　305
9.2　大数据技术　305
9.2.1　大数据的概念与特点　305
9.2.2　大数据的度量　306
9.2.3　大数据生态圈　307
9.2.4　大数据的典型应用　309
9.2.5　大数据的发展趋势　310
9.3　人工智能　311
9.3.1　人工智能的发展　311
9.3.2　人工智能的主要研究领域　312
9.3.3　人工智能的主要实现技术　314
9.3.4　人工智能的典型应用　314
9.3.5　ChatGPT　316
9.4　BIM　316
9.4.1　BIM概述及其意义　317
9.4.2　BIM的代表软件　317
9.4.3　BIM的应用案例　318
9.4.4　数字孪生　320
9.5　其他计算机新技术　321
9.5.1　云计算　321
9.5.2　物联网　321
9.5.3　智能建造　324
9.5.4　VR、AR和MR　325
9.5.5　元宇宙　327
习题　328
参考文献　329