会员
大学计算机基础教程(第二版)
范强计算机网络/计算机理论、基础知识· 28万字
更新时间:2020-06-29 14:18:26
最新章节:习题开会员,本书免费读 >
本书从计算机基础知识和概念入手,详细介绍了Windows7操作系统的功能、特点和基本操作方法,详细介绍了Office2010套装软件中的Word2010、Excel2010、PowerPoint2010等办公软件的典型功能和操作技术。每章均安排有案例,并根据操作的先后顺序,介绍案例的操作过程。同时介绍了计算机网络与信息安全的基本知识和概念,多媒体技术基础知识和Access2010数据库基础知识,为读者初步掌握和应用计算机技术奠定基础。本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教学用书,也可作为各类计算机初学者的教材。本书还配有《大学计算机基础实训指导(第二版)》,适合作为全国计算机等级考试一级Windows7考试(NERC)和全国高新技术考试(OSTA)的参考资料。
上架时间:2018-01-01 00:00:00
出版社:中国铁道出版社
上海阅文信息技术有限公司已经获得合法授权,并进行制作发行
大学计算机基础教程(第二版)最新章节
查看全部- 习题
- 小结
- 11.4.3 Access 2010的操作环境
- 11.4.2 Access 2010的新特点
- 11.4.1 Access概述
- 11.4 Access 2010数据库管理系统
- 11.3.3 SQL的语句
- 11.3.2 SQL的主要特点
- 11.3.1 SQL概述
- 11.3 关系数据库标准查询语言SQL
范强
主页
同类热门书
最新上架
- 会员
大话机器学习:原理|算法|建模|代码30讲
本书是作者多年在数据智能领域中利用机器学习实战经验的理解、归纳和总结。出于回归事物本质,规律性、系统性地思考问题理论为实践服务并且反过来充实理论,为更多人服务的想法和初心,本书系统地阐述了机器学习理论和工程方法论,并结合实际商业场景落地。全书分为3部分。第1部分是机器学习的数学理论理解,这部分不是对于机器学习数学理论的严谨推导和证明,更多是对于理论背后的到底是什么,为什么要这样做的通俗理解。尽可能计算机17.3万字 - 会员
细说机器学习:从理论到实践
《细说机器学习:从理论到实践》从数学知识入手,详尽细致地阐述机器学习各方面的理论知识、常用算法与流行框架,并以大量代码示例进行实践。本书内容分为三篇:第一篇为基础知识,包括机器学习概述、开发环境和常用模块、特征工程、模型评估、降维方法等内容。本篇详细而友好地介绍机器学习的核心概念与原理,并结合大量示例帮助读者轻松入门。第二篇为算法应用,涵盖机器学习最重要与高频使用的模型,包括K-Means聚类、K计算机17.6万字 - 会员
深度序列模型与自然语言处理:基于TensorFlow 2实践
《深度序列模型与自然语言处理:基于TensorFlow2实践》以自然语言和语音信号处理两大应用领域为载体,详细介绍深度学习中的各种常用序列模型。在讲述理论知识的同时辅以代码实现和讲解,帮助读者深入掌握相关知识技能。《深度序列模型与自然语言处理:基于TensorFlow2实践》共12章,不仅涵盖了词向量、循环神经网络、卷积神经网络、Transformer等基础知识,还囊括了注意力机制、序列到序列问题计算机21.9万字 - 会员
微课设计与制作标准教程(全彩微课版)
《微课设计与制作标准教程(全彩微课版)》内容围绕微课制作展开,以实用高效为写作目的,用通俗易懂的语言对微课设计与制作的相关知识进行详细介绍。计算机6.6万字 - 会员
文档处理与排版标准教程(Word+InDesign)
本书以简洁的语言介绍了使用Word和InDesign编辑与排版文档所需掌握的主要功能、操作方法和实用技巧。本书提供了动手实践案例实战疑难解答几个栏目,以便增强学习效果,使读者可以更好地将理论知识与实践相结合。本书共9章,内容分为Word和InDesign两部分:Word部分中的内容主要包括文档基本操作和页面设置、文本编辑和格式设置、创建和设置表格、插入和设置图片、图文表混排、创建和使用样式与模板、计算机9.9万字 - 会员
网络安全技术标准教程(实战微课版)
本书以网络安全为主线,对计算机网络安全所面对的各种威胁、表现形式、解决技术、应对方案等知识进行讲解,让读者全面掌握网络安全技术的应用方法和防范措施。全书共10章,内容包括计算机网络安全概述、网络模型中的安全体系、常用渗透手段及防范、病毒与木马的防范、加密与解密技术、局域网与网站安全、身份认证及访问控制、远程控制及代理技术、灾难恢复技术等。在正文讲解过程中,穿插了知识点拨注意事项动手练等板块,以助读计算机12.3万字 - 会员
人工智能数学基础
本书面向广大数据科学与人工智能专业的学生及初学者,力求通俗易懂、简洁清晰地呈现学习大数据与人工智能需要的基础数学知识,助力读者为进一步学习人工智能打好数学基础。全书分为4篇,共19章:微积分篇(第1~5章),主要介绍极限、导数、极值、多元函数导数与极值、梯度下降法等;线性代数篇(第6~10章),主要介绍向量、矩阵、行列式、线性方程组、特征值和特征向量等,并介绍这些数学知识在人工智能中的应用;概率统计算机8.5万字 - 会员
偏最小二乘法优化及其在中医药领域的应用研究
本书内容是在充分利用偏最小二乘原理优势的基础上,重点研究改进与优化偏最小二乘的不足方面,使其更好地适应中医药数据分析。主要内容包括分别引入非径向数据包络分析和降噪稀疏自编码器优化偏最小二乘的噪声处理,使其处理缺失值和噪声更有效;分别引入特征相关、L1正则项和灰色关联优化偏最小二乘的特征提取,实现有效降维和提取特征子集;分别融合受限玻尔兹曼机、稀疏自编码器、深度置信网络提取非线性成分,优化偏最小二乘计算机10.5万字 - 会员
多源信息融合推理与应用
本书共共15章,主要包括多源信息融合处理理论与方法及多源信息目标检测、识别和应用两部分内容。书中具体讲述了多源信息融合处理的基本概念以及多源信息融合发展的核心理论方法,如Dempster-Shafer证据理论等;介绍了多源高冲突信息鲁棒性证据推理方法、多辨识框架下异构证据融合方法以及多值迁移融合方法等多种融合技术;给出了多源信息融合的典型应用,特别是在不确定数据分类、多源信息融合检测与识别领域的实计算机17万字