大学计算机与人工智能基础

中国水利水电出版社

【作者】主编崔岩

【I S B N 】978-7-5226-3448-7

【责任编辑】魏渊源

【适用读者群】本专通用

【出版时间】2025-08-20

【开本】16开

【装帧信息】平装（光膜）

【版次】第1版第1次印刷

【页数】256

【千字数】430

【印张】16

【定价】￥49

【丛书】普通高等教育通识类课程教材

【备注信息】

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简介

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本书作为一本校企合作精心打造的教材，内容翔实且实用性高，专为帮助学生打下坚实的计算机科学基础而编写。本书以计算机的发展历程作为开篇，循序渐进地介绍其工作原理和基本结构，旨在让学生对计算机科学有一个全面的理解。书中深入分析了微型计算机各个组件的功能及其相互间的协作，并通过详细讲解WPS办公软件的应用，增强学生的信息处理能力。此外，本书注重培养学生的编程思维和技术能力，通过数据结构与算法的教学，使学生不仅掌握理论知识，还能理解实际编程的基本逻辑和思路。为了帮助学生适应不断发展的科技环境，书中还介绍了大数据基础知识、Python编程入门以及人工智能的基本概念，确保学生能够了解当前技术的趋势。

本书的内容编排由浅入深，巧妙结合理论学习与实践操作，既有助于学生系统地理解计算机科学的核心概念，也能提升他们解决实际问题的能力。本书为学生的未来学术探索和职业生涯提供了必备的基础知识，是大一非计算机专业学生理想的学习资源。

本书配有素材文件，读者可以从中国水利水电出版社网站（www.waterpub.com.cn）或万水书苑网站（www.wsbookshow.com）免费下载。

校企共创——高校教师与企业专家联合编写，融合学术资源与实践经验

内容全面——覆盖了计算机基础、编程算法及前沿科技，知识体系完整

理实一体——理论学习与实践操作相结合，兼顾理解与应用能力的培养

前言

随着人工智能、大数据分析等新兴领域的迅猛发展，计算机科学技术正以前所未有的速度改变着人们的生活和工作方式。作为连接理论与实践的桥梁，优质的教材在培养新一代信息技术人才方面发挥着至关重要的作用。基于这样的认识，来自高校的教师团队与企业界的专家团队，共同编写了这本旨在为大一非计算机专业学生提供全面、实用的计算机科学基础知识的教材。本书不仅是知识的集合体，更是校企合作成果的具体体现。通过整合高校的学术资源和企业的实践经验，打造一本既适合课堂教学又能满足实际应用的教材，特别是针对非计算机专业学生开设的通识通修课程。

书中内容涵盖了从计算机的发展历程到现代科技前沿，包括但不限于计算机基本结构、硬件系统剖析、WPS办公软件的应用、数据结构与算法等核心主题，并特别强调了大数据、Python编程以及人工智能等领域的基础知识，以确保学生能够紧跟技术发展的步伐。

本书的设计遵循由浅入深的原则，注重理论与实践相结合，力求帮助学生构建坚实的计算机科学基础，同时提升他们解决实际问题的能力。本书无论是对于初学者还是有一定基础的学习者来说，都将是一份宝贵的学习资料。它可以引导学生初步了解计算机科学的基本概念和技能，为他们在未来的学习和职业生涯中合理运用计算机技术提供必要的知识和支持。

本书由崔岩任主编，负责整本书的统筹规划和定稿工作。任树坡、刘洁、姚志强任副主编。本书编写分工如下：第1章由任树坡撰写，第2、3章由刘玉利、陈亭宇共同撰写，第4章由崔岩撰写，第5、6章由任树坡撰写，第7章由刘洁、姚志强共同撰写。此外，牛静、王秀妮老师也参与了本书的校稿和教学配套视频的录制工作。

最后，我们要感谢所有对本书编写给予支持和帮助的单位和个人：金山办公技能认证标准委员会、金山最有价值专家赫亮博士对本书WPS办公软件部分内容的撰写给予了宝贵的指导和帮助；理工科惠（北京）科技发展有限公司的杨泽辉工程师对本书人工智能部分的教学设计提供了指导，并贡献了虚拟仿真实验方案；北京百科园信息科技有限公司高级软件工程师庞林淼对本书部分案例的设计提出了宝贵意见，并为本书配套的试题库开发了测评系统。感谢你们的支持与合作！

本书是在河北省教育厅高等教育教学改革项目“人工智能驱动下高校计算机通识教育的创新与实践”（课题编号：2025GJJG369）和北华航天工业学院教材建设项目“大学计算机基础教程（第三版）”（课题编号：JY-2025-005）共同支持下完成的教学研究成果。其中，省级课题围绕人工智能时代背景下高校计算机通识教育的发展趋势与教学改革，重点开展了课程体系的顶层设计与创新路径的探索；校级课题则聚焦于本教材的具体内容编排、教学资源建设以及校企协同育人的实践机制。两项课题相辅相成，从理论建构到实践应用，为本教材在内容系统性、结构科学性与现实指导性等方面的提升提供了有力支撑。在此，谨向课题资助单位及相关管理部门表示诚挚的感谢！

编者

2025年3月

前言

第1章计算机概述 1
1.1 计算机基础 1
1.1.1 计算机的诞生、发展和特点 1
1.1.2 计算机的分类与应用领域 4
1.2 计算机中数据的表示 5
1.2.1 进位记数制 5
1.2.2 数制间的转换 6
1.2.3 二进制数的运算 10
1.3 计算机中常用的编码 12
1.3.1 西文字符编码 12
1.3.2 汉字的编码 14
1.4 计算机新技术 16
1.4.1 人工智能与机器学习 16
1.4.2 量子计算 17
1.4.3　边缘计算 18
1.4.4 云计算 18
1.4.5　区块链技术 20
1.4.6　数据挖掘与大数据 20
1.4.7　虚拟现实 21
1.4.8 人机交互技术 22
思考与练习 23
第2章微型计算机系统的组成 26
2.1 计算机系统的组成及工作原理 26
2.1.1 计算机系统的组成 26
2.1.2 计算机硬件系统 27
2.1.3 计算机软件系统 27
2.1.4 冯•诺依曼体系结构 27
2.1.5 哈佛体系结构 28
2.2 微型计算机的硬件系统 29
2.2.1 微型计算机硬件系统的概述 29
2.2.2 微型计算机的主要技术指标 35
2.3 微型计算机软件系统 36
2.3.1 计算机软件系统的概述 36
2.3.2 系统软件 36
2.3.3 应用软件 37
2.4 微型计算机的组装 38
2.4.1 微型计算机硬件组装 38
2.4.2 微型计算机系统软件安装 44
思考与练习 45
第3章 WPS Office办公软件 49
3.1 WPS一站式办公环境 49
3.2 WPS文字篇 52
3.2.1 WPS文字基础操作 52
3.2.2 文档编辑与排版 58
3.2.3 图文混排 61
3.2.4 表格应用 68
3.2.5 邮件合并 74
3.2.6 长文档排版 78
3.3 WPS表格篇 92
3.3.1 WPS表格基础操作 92
3.3.2 数据录入与编辑 102
3.3.3 公式与函数 110
3.3.4 数据管理与分析 117
3.3.5 图表应用 128
3.4 WPS演示篇 133
3.4.1 WPS演示幻灯片基础知识 133
3.4.2 幻灯片设计与美化 143
3.4.3 演示文稿中对象组织 149
3.4.4 幻灯片交互效果设置 152
思考与练习 159
第4章数据结构与算法 162
4.1 算法的概念 162
4.2 数据结构基本知识 165
4.2.1 学习数据结构的意义 165
4.2.2 基本概念和术语 165
4.2.3 典型数据结构 169
4.3 经典算法 173
4.3.1 查找算法 173
4.3.2 排序算法 173
4.4 程序设计基础 175
4.4.1 程序设计方法与风格 175
4.4.2 结构化程序设计 176
4.4.3 面向对象的程序设计 178
思考与练习 180
第5章 Python语言基础 184
5.1 Python语言简介 184
5.1.1 Python语言的发展和特点 184
5.1.2 Python语言开发环境搭建 185
5.2 Python的基本数据类型 188
5.2.1 常量和变量 188
5.2.2 数字及其运算 188
5.2.3 字符串 191
5.3 Python基本语句 192
5.3.1 注释语句 193
5.3.2 赋值语句 193
5.3.3 输入/输出语句 194
5.3.4 选择结构语句 195
5.3.5 循环结构语句 198
5.4 Python库引用方法 200
5.4.1 Python语言中库的分类 200
5.4.2 Python语言中库的引用 202
5.4.3 turtle库的使用 203
思考与练习 206
第6章大数据技术基础 208
6.1 大数据技术概述 208
6.1.1 大数据技术的概念 208
6.1.2 大数据的产生 208
6.1.3 大数据的特点 209
6.1.4 大数据的应用领域 210
6.2 大数据处理技术 211
6.2.1 数据收集与存储 211
6.2.2 数据清洗与整合 212
6.2.3 数据分析与挖掘 213
6.2.4 数据可视化 214
6.2.5 数据处理实例 215
思考与练习 226
第7章人工智能基础 228
7.1 人工智能概述 228
7.1.1 人工智能 228
7.1.2 人工智能的发展历程 229
7.1.3 人工智能的分类 231
7.2 人工智能技术基础 232
7.2.1 机器学习 232
7.2.2 深度学习 233
7.3 人工智能的典型应用领域 235
7.3.1 自然语言处理 235
7.3.2 计算机视觉 236
7.3.3 智能推荐系统 237
7.3.4　医疗健康领域的AI应用 237
7.3.5　智能制造领域的AI应用 238
7.3.6 智能语音 239
7.4 人工智能伦理与社会问题 241
7.4.1　数据隐私与安全 241
7.4.2　算法偏见与公平性 242
7.4.3　人工智能责任归属 243
7.4.4　国际的AI伦理准则 245
7.5 人工智能实践案例 246
7.5.1 银行贷款 246
7.5.2 猫狗识别 248
思考与练习 250

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