具体描述
本书分上下两篇：上篇包括5章，第1章介绍Windows XP：第2章介绍Word 2003；第3章介绍Exce12003；第4章介绍PowerPoint 2003；第5章介绍网页设计。下篇包括6章，第6章介绍计算机基础知识；第7章介绍多媒体技术基础知识；第8章介绍计算机网络知识：第9章介绍算法与数据结构知识；第10章介绍程序设计和软件工程基础知识；第11章介绍数据库设计基础知识。
本书内容组织和特色非常鲜明，既重视基本概念、基本理论的讲解，又重点强调基本方法与技能的培养。通过案例给出了详细的操作步骤，这样不但使学生掌握了基本的理论知识，而且使学生学会了基本理论知识的应用，学会了“怎样做”。本书结构重新调整，内容重新组织、重新编写，是目前结构合理、内容较全的一本计算机应用基础教科书；针对性强，实用性强，适应性强，具有明显的计算机知识的渐进性、系统性、逻辑性；许多内容都是教学第一线老师优秀的教学成果及科研成果。每章后面配有一定量的习题，其目的是让学生通过本章知识的学习，培养综合应用知识与技能的能力。
探索计算机世界的广阔疆域：一部聚焦前沿技术与实践应用的深度指南 （本书并非《新编计算机应用基础教程》的替代或衍生品，它完全独立，专注于更深入、更具时代前沿性的技术领域与应用场景。） --- 导言：跨越基础，直抵未来 在信息技术日新月异的今天，仅仅掌握基础的计算机操作与概念已不足以应对快速演进的行业需求。本书的定位，是为那些已经具备基本计算素养，渴望深入理解现代计算核心原理、掌握前沿技术栈，并能将理论知识转化为实际生产力的高级学习者、专业人士以及技术研究人员而设计。 我们摒弃了对传统“基础操作”的重复讲解，将全部篇幅聚焦于驱动当前数字革命的核心技术、新兴计算范式以及企业级应用架构。本书旨在构建一座坚实的桥梁，连接理论的深度与实践的广度，带领读者全面拥抱下一代信息技术。 --- 第一部分：深度解析现代计算核心——超越冯·诺依曼的边界 本部分将从硬件与底层架构的视角，对现代高性能计算进行深入剖析，为理解复杂系统打下坚实基础。 第一章：并行计算与异构架构的深入研究 本章详细探讨了通用处理器（CPU）的局限性与向异构计算模型（HPC）演进的必然性。我们将聚焦于图形处理器（GPU）的并行计算模型（如CUDA/OpenCL的深入编程范式），分析SIMD、SIMT指令集的工作机制，并对比FPGA、ASIC在特定领域（如深度学习加速）的优势与挑战。重点案例分析将涵盖大规模科学计算中的负载均衡策略与内存一致性模型。 第二章：现代操作系统内核的精细化管理 本书不满足于操作系统的基本概念，而是深入到内核空间。我们将剖析现代Linux内核的调度算法（如CFS的优化与实时调度RS的实现），研究虚拟内存管理中的TLB（Translation Lookaside Buffer）对性能的影响机制，并探讨容器化技术（如Docker、Kubernetes的CRI）如何通过cgroups和namespaces实现资源隔离与高效调度。 第三章：存储系统的演进与性能优化 本章超越传统文件系统，聚焦于NVMe/PCIe架构下的新型存储协议。我们将详细解析持久内存（PMEM）的技术原理、应用场景，以及如何利用SPDK（Storage Performance Development Kit）构建低延迟、高吞吐的存储服务。对于分布式存储，重点讨论Ceph、HDFS在数据一致性（Paxos/Raft协议的实际应用）和弹性恢复机制。 --- 第二部分：数据驱动的智能——大数据、AI与知识图谱 本部分是本书的核心驱动力之一，全面覆盖当前最热门、最具变革性的数据科学与人工智能技术栈。 第四章：分布式数据处理框架的实战精要 本书专注于Apache Spark的底层原理，解析DAG调度器、Catalyst优化器的工作流程。不同于基础教程仅介绍API，本章提供内存管理、Shuffle调优、容错机制的实战指南。此外，我们还将引入流处理领域的前沿框架，对比Storm、Flink在时间窗口语义（Event Time vs. Processing Time）上的差异与高级应用。 第五章：深度学习模型的构建、优化与部署 本章以TensorFlow 2.x Eager Execution与PyTorch为核心，深入探讨卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及Transformer架构的数学原理与网络结构设计。关键内容包括：迁移学习的最佳实践、超参数自动搜索（NAS）技术。在部署方面，我们将详细介绍模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）以及使用TensorRT、ONNX Runtime进行边缘计算和生产环境的推理加速技术。 第六章：知识图谱与语义搜索的构建流程 本章探索如何将非结构化数据转化为可计算的知识体系。内容涵盖知识抽取（NER、关系抽取）、知识融合、图数据库（Neo4j/TigerGraph）的高级查询语言（Cypher/GSQL）。读者将学习如何利用知识图谱赋能问答系统、推荐引擎，实现更深层次的语义理解。 --- 第三部分：构建现代与安全的基础设施——云计算与DevOps实践 本部分侧重于如何构建、运维和保护现代化的、高可用的企业级IT环境。 第七章：深入Kubernetes与云原生架构设计 本书将Kubernetes（K8s）视为现代应用部署的操作系统。我们不仅讲解Service、Deployment等基础概念，更深入探讨Operator模式的开发、Service Mesh（Istio/Linkerd）在流量治理与可观测性中的作用。重点研究K8s的资源配额管理、集群安全策略（RBAC深度配置）及多集群联邦（Federation）的实践。 第八章：基础设施即代码（IaC）与高级DevOps流水线 告别手动配置，本章全面推广IaC理念。我们将对比Terraform与Ansible在不同云厂商环境下的最佳实践。在CI/CD方面，聚焦于Jenkins/GitLab Runner的Pipeline设计，重点讲解蓝绿部署、金丝雀发布等高级策略的自动化实现，以及如何集成静态代码分析与安全扫描到自动化流程中。 第九章：网络安全：从零信任到Web应用防护 本章聚焦于企业级的网络与应用安全防御。内容包括零信任架构（ZTNA）的实施原则、API安全（OAuth 2.0/OIDC的深入理解）。针对Web应用，我们将详细剖析OWASP Top 10漏洞的防御机制，包括如何通过Web Application Firewall（WAF）和RASP（Runtime Application Self-Protection）技术，构建纵深防御体系。 --- 第四部分：前沿计算范式的探索 本部分为读者提供对未来计算方向的洞察与技术预研能力。 第十章：区块链技术与去中心化应用（DApps）开发 本书深入探讨区块链的共识机制（PoW、PoS、DPoS的优劣对比），并专注于以太坊虚拟机（EVM）的工作原理。实战部分将指导读者使用Solidity语言编写安全、高效的智能合约，并介绍Layer 2扩展方案（如Rollups）对DApp性能的提升作用。 第十一章：量子计算基础与近期应用潜力 本章提供量子计算的入门导论，解释量子比特、叠加态与纠缠态的基本概念。重点介绍IBM Qiskit或Google Cirq等平台上的基础量子门操作，并探讨Shor算法、Grover算法的理论基础，以及NISQ（Noisy Intermediate-Scale Quantum）时代的实际应用探索方向。 --- 结语：持续学习者的路线图 本书的每一章都是一个深入的技术领域。它不是一本快速入门手册，而是为那些准备好投入时间进行深度钻研的读者准备的。掌握本书内容，意味着读者将能够：独立设计复杂的分布式系统，优化AI模型的性能瓶颈，并构建符合现代安全标准的云原生基础设施。这是一份通往专业技术深度和行业前沿的实践路线图。
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