计算机科学与技术：C#语言程序设计基础（第2版）/21世纪高等学校规划教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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郑宇军 著

图书标签:

• C#语言
• 程序设计
• 计算机科学
• 高等教育
• 教材
• 21世纪高等学校规划教材
• 基础
• 入门
• 编程
• 计算机技术

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302254218

版次：2

商品编码：10849765

品牌：清华大学

包装：平装

开本：16开

出版时间：2011-10-01

用纸：胶版纸

页数：421

字数：691000

内容简介

《21世纪高等学校规划教材·计算机科学与技术：C#语言程序设计基础（第2版）》是关于c#语言程序设计的基础教科书，深入讲解了c#的语法和类型系统、面向对象程序设计（包括对象、接口、继承和多态性）、泛型程序设计（包括泛型类型、可空类型、泛型方法和匿名方法），以及商业应用开发的基础知识（包括异常处理、文件操作和多线程）。
本书可作为高等院校计算机及相关专业的程序设计语言教材，也可供专业开发人员学习参考。本书另配有实验指导书供教学选用。

目录

第1章 绪论
1.1 microsoft.net技术
1.2 .net framework
1.3 c#语言简介
1.4 第一个c#应用程序
1.5 c#程序的基本结构
1.6 与用户进行交互
本章小结
习题1

第2章 c#数据类型
2.1 值类型
2.2 引用类型
2.3 类型转换
本章小结
习题2

第3章 值和方法
3.1 常量和变量
3.2 字段
3.3 方法
3.4 成员访问限制
本章小结
习题3

第4章 操作符和表达式
4.1 操作符
4.2 算术表达式
4.3 自增和自减表达式
4.4 位运算表达式
4.5 赋值表达式
4.6 关系表达式
4.7 条件逻辑表达式
4.8 其他特殊表达式
本章小结
习题4

第5章 流程控制
5.1 选择结构
5.2 循环结构
5.3 跳转结构
本章小结
习题5

第6章 深入理解类
6.1 面向对象的方法学
6.2 构造函数和析构函数
6.3 属性
6.4 索引函数
6.5 事件
6.6 操作符重载
6.7 this关键字
本章小结
习题6

第7章 继承和多态性
7.1 继承
7.2 多态性
7.3 接口与继承
7.4 扩展方法
本章小结
习题7

第8章 常用类型
8.1 math类
8.2 字符串类型
8.3 datetime结构
8.4 集合类型
8.5 type类型
本章小结
习题8

第9章 windows窗体和控件
9.1 基础类型
9.2 窗体和消息框
9.3 常用控件
9.4 窗体和控件应用示例
本章小结
习题9

第10章 泛型基础
10.1 为何使用泛型
10.2 泛型的定义
10.3 多参数泛型
10.4 类型限制
10.5 泛型与继承
本章小结
习题10

第11章 元组和可空类型
11.1 元组
11.2 可空类型
本章小结
习题11

第12章 深入泛型技术
12.1 泛型方法
12.2 泛型接口
12.3 泛型集合与循环遍历
本章小结
习题12

第13章 匿名方法和lambda表达式
13.1 命名方法和匿名方法
13.2 使用lambda表达式
13.3 泛型委托与匿名方法
13.4 外部变量
13.5 深入了解delegate类
13.6 匿名方法应用示例——计算器程序
本章小结
习题13

第14章 异常处理
14.1 异常和异常处理
14.2 c#中的异常处理结构
14.3 异常的传播与处理
14.4 主动引发异常
14.5 使用异常的原则和技巧
本章小结
习题14

第15章 文件io操作
15.1 文件系统概述
15.2 驱动器、目录和文件
15.3 文件流和数据流
15.4 文件对话框
15.5 对象数据存取
本章小结
习题15

第16章 进程和线程
16.1 进程
16.2 线程
本章小结
习题16

第17章 asp.net应用开发
17.1 在visual studio中创建asp.net应用程序
17.2 web程序基本对象
17.3 web服务器控件
17.4 web应用程序示例——列车时刻表查询
习题17

第18章 代码组织与管理
18.1 分部类型
18.2 代码中的预处理器指令
18.3 xml代码注释
本章小结
习题18
参考文献

前言/序言

【图书简介】 《数据科学导论：探索数据的力量与洞察》 在当今这个信息爆炸的时代，数据已经成为驱动决策、赋能创新的核心要素。从商业智能到科学研究，从医疗健康到社会治理，数据科学的触角无处不在，深刻地改变着我们的世界。本书《数据科学导论：探索数据的力量与洞察》旨在为读者提供一个全面而深入的数据科学学习路径，帮助您掌握理解、分析和利用数据所需的核心概念、方法与工具。 本书并非专注于某一种特定的编程语言或技术栈，而是致力于构建一个通识性的数据科学知识框架。我们相信，理解数据科学的底层逻辑和通用原理，远比掌握孤立的语法技巧更为重要。因此，本书的内容将聚焦于数据科学的整个生命周期，从数据的获取、清洗、存储，到数据的探索性分析、可视化，再到建模、评估与部署，力求为读者展现一幅完整的数据科学图景。 第一部分：数据科学的基石——理解数据与环境 在踏入数据科学的殿堂之前，首先需要建立对数据的基本认知以及理解数据科学所处的生态环境。 第一章：数据科学概述与发展趋势 我们将从宏观层面探讨数据科学的定义、核心价值以及其在不同领域的应用。您将了解到数据科学家扮演的角色，以及数据科学与其他相关学科（如统计学、机器学习、计算机科学）之间的联系与区别。 同时，我们将回顾数据科学的演进历程，并展望其未来的发展趋势，例如人工智能的进一步融合、自动化机器学习（AutoML）的兴起、以及数据伦理与隐私保护的重要性日益凸显。 本章旨在激发您对数据科学的兴趣，并为您后续的学习奠定方向感。 第二章：数据类型、结构与存储 数据是数据科学的原材料。本章将深入探讨不同类型的数据，包括数值型、类别型、文本型、图像型、时间序列数据等，并分析它们各自的特点和处理方式。 我们将介绍数据的组织结构，如结构化数据（表格型）、半结构化数据（JSON、XML）和非结构化数据（文本、图像、视频）。 更重要的是，我们将讨论数据存储的各种方式，从传统的关系型数据库（如SQL）到 NoSQL 数据库（如MongoDB、Cassandra），再到分布式文件系统（如HDFS）和云存储解决方案。理解这些存储机制对于高效地获取和管理海量数据至关重要。 第三章：数据获取与采集 没有数据，就没有数据科学。本章将详细介绍多种数据获取的途径和技术。 您将学习如何通过API接口从各种在线服务获取数据，例如社交媒体API、金融数据API、天气API等。 我们将探讨网络爬虫的基本原理和常用工具，以及如何合法、合规地采集网络上的公开数据。 此外，本章还会涉及数据库查询（SQL基础）、文件导入导出（CSV, Excel, JSON等）以及传感器数据、日志数据等特定场景下的数据采集方法。 第二部分：数据预处理与探索性数据分析——发现数据中的模式 原始数据往往是杂乱无章、充满噪声的。在进行深度分析之前，必须对其进行有效的预处理和深入的探索。 第四章：数据清洗与转换 数据清洗是数据科学中最耗时也最关键的步骤之一。本章将聚焦于如何处理各种数据质量问题。 我们将学习如何识别和处理缺失值（删除、填充、插补）、异常值（识别、修正、移除）以及重复值。 数据转换技术也是本章的重点，包括数据类型转换、数值缩放（标准化、归一化）、离散化（分箱）、编码（独热编码、标签编码）以及文本数据的预处理（分词、去除停用词、词干提取）。 这些技术将帮助您构建出更干净、更适合分析的数据集。 第五章：探索性数据分析（EDA）——洞察数据本质 EDA是数据科学家用来理解数据集、发现数据模式、检验假设以及识别潜在问题的关键过程。 本章将重点介绍统计描述方法，如均值、中位数、方差、标准差、偏度、峰度等，以及它们如何揭示数据的分布特征。 我们还将深入探讨相关性分析，理解变量之间的线性关系，并介绍协方差矩阵的概念。 EDA的另一个核心是可视化。我们将详细介绍各种可视化技术，包括直方图、散点图、箱线图、条形图、折线图、热力图等，并讨论如何根据数据的类型和分析目的选择最合适的图表。 通过EDA，您将学会从数据中“讲故事”，发现隐藏的洞察。 第三部分：数据建模与评估——构建预测与分类系统 在充分理解和准备好数据后，就可以开始构建模型，从数据中提取有价值的预测或分类信息。 第六章：机器学习基础概念与算法入门 本章将为您介绍机器学习的基本概念，包括监督学习、无监督学习和强化学习。 我们将深入讲解一些基础且重要的机器学习算法，如： 线性回归与逻辑回归： 理解线性模型如何进行预测和分类。 决策树与随机森林： 学习基于树结构的强大预测模型。 支持向量机（SVM）： 掌握寻找最优分类边界的原理。 K近邻（KNN）： 理解基于距离的简单分类器。 K-Means聚类： 学习如何对数据进行无监督分组。 我们会重点解释这些算法背后的数学原理和直观理解，而非仅仅是代码实现。 第七章：模型评估与选择 构建模型只是第一步，如何评估模型的性能并选择最优模型是至关重要的。 本章将详细介绍各种模型评估指标，例如： 回归问题： 均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、R²分数。 分类问题： 准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数、ROC曲线与AUC值、混淆矩阵。 我们还将讨论过拟合（Overfitting）和欠拟合（Underfitting）的概念，以及如何使用交叉验证（Cross-validation）等技术来提高模型的泛化能力。 学习如何公正地评估模型，并避免做出错误的判断。 第八章：模型优化与调参 即使是成熟的算法，也需要精细的参数调整才能发挥最佳性能。 本章将介绍模型优化的策略，包括特征工程（Feature Engineering）的进阶技巧，以及如何通过超参数调优（Hyperparameter Tuning）来提升模型效果。 我们将探讨网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）等常用的调参方法，并引入一些更高级的优化技术，如贝叶斯优化。 理解如何迭代地改进模型，使其更贴合实际问题。 第四部分：数据科学的实践应用与前沿 数据科学的应用是其价值的最终体现。本部分将引导读者将所学知识应用于实际问题，并展望数据科学的未来发展。 第九章：数据可视化进阶与交互式仪表盘 在EDA中，我们已经学习了基础的数据可视化。本章将进一步探讨如何创建更具信息量、更具吸引力的可视化。 我们将介绍一些高级可视化库和技术，以及如何结合交互元素，让用户能够自由探索数据。 学习如何设计和构建交互式数据仪表盘（Dashboards），将复杂的分析结果清晰、直观地呈现给非技术背景的受众，是数据科学家一项重要的沟通技能。 第十章：真实世界数据科学项目案例分析 理论学习需要与实践相结合。本章将选取几个来自不同行业（如电商、金融、医疗、社交媒体）的真实数据科学项目案例。 我们将深入剖析每个案例的背景、面临的挑战、数据处理流程、模型选择与构建过程，以及最终的成果与影响。 通过这些案例，读者可以更直观地理解数据科学在解决实际问题中的应用，并从中学习到宝贵的经验。 第十一章：数据科学的未来展望与职业发展 数据科学领域仍在快速发展，新的技术、工具和应用不断涌现。 本章将对数据科学的未来趋势进行展望，包括深度学习的深入应用、大数据处理技术的革新、以及数据科学在新兴领域（如物联网、区块链）的潜力。 同时，我们还将讨论数据科学领域的职业发展路径，包括不同岗位（如数据分析师、数据工程师、机器学习工程师、数据科学家）的职责和技能要求，以及如何为投身这一领域做好准备。 本书特色： 概念驱动，原理清晰： 强调理解数据科学背后的数学原理和逻辑思维，而非仅提供代码片段。 系统全面，覆盖广泛： 涵盖数据科学的整个生命周期，为读者构建完整的知识体系。 循序渐进，易于入门： 从基础概念出发，逐步深入，适合初学者和希望系统梳理知识的学习者。 注重方法论，而非工具绑定： 教授通用的数据科学思想和方法，读者可以将其应用于任何熟悉的编程语言或工具。 案例驱动，理论联系实际： 通过真实世界的案例分析，加深对概念的理解，并激发解决问题的兴趣。 《数据科学导论：探索数据的力量与洞察》将是您开启数据科学之旅的理想伙伴。无论您是希望转行进入数据科学领域的专业人士，还是希望利用数据提升业务决策能力的管理者，抑或是对数据驱动的世界充满好奇的学生，本书都将为您提供坚实的基础和宝贵的启迪。让我们一起，深入探索数据的奥秘，释放其蕴含的巨大能量，洞察驱动未来。

评分☆☆☆☆☆

作为一个已经有一定编程基础的学习者，我尝试翻阅了这本《计算机科学与技术：C语言程序设计基础（第2版）》。我的关注点在于它在基础讲解上的深度和广度。我希望它能在我已有的知识基础上，给我带来新的启发，深入剖析C语言的一些核心特性，比如面向对象编程的思想，类、对象、继承、多态等概念，以及异常处理机制。我希望书中的讲解能够循序渐进，避免跳跃性太强，让我能理解每个知识点背后的原理。而且，作为一本规划教材，我期待它能够覆盖C语言发展中的一些关键点，并能提供一些关于未来学习方向的指引。如果书中能提到一些与.NET Framework或者.NET Core相关的基础概念，对我来说会非常有价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书我刚拿到手，封面设计挺简洁大方的，"计算机科学与技术"几个大字显得很有分量，"C语言程序设计基础"也点明了核心内容。我之前学过一些基础的编程概念，但一直对C比较陌生，希望能通过这本书扎实地打好基础。我特别期待书中关于C语法、数据类型、控制结构等基础知识的讲解，希望它能像书名里说的"基础"一样，让我能够清晰地理解这些概念，而不是一上来就讲那些很高深的东西。而且，"21世纪高等学校规划教材"这个定位让我觉得这本书的内容应该比较系统和前沿，符合当前教学的需求，对于我这样的学生来说，学习起来会更有方向感。我希望书中能够有足够的示例代码，并且这些代码能够清晰地解释每一步的作用，这样我才能更好地跟着书本进行实践，把理论知识转化为实际操作能力。

评分☆☆☆☆☆

我最近在考虑是否选择C作为我的第一门编程语言，所以对相关的教材都比较关注。《计算机科学与技术：C语言程序设计基础（第2版）》这本书，我比较关注它对于"基础"的定义和涵盖范围。我希望它能从最最基础的“你好，世界！”开始，逐步引导读者理解变量、数据类型、运算符、表达式等，然后过渡到更复杂的流程控制语句，如if-else、switch、for、while循环。我期望书中能提供大量的代码示例，并且这些示例能够独立运行，方便我进行测试和修改。同时，我希望它能强调编程规范和良好的编码习惯，这对于未来的学习和职业发展至关重要。如果书中还能提到一些关于版本控制工具（如Git）的初步介绍，或者如何使用IDE（如Visual Studio）进行开发，那将极大地提升我的学习效率。

评分☆☆☆☆☆

最近一直在找一本好的C入门教材，听朋友推荐了这本《计算机科学与技术：C语言程序设计基础（第2版）》。从我个人角度来说，我更关注书中的实际应用和项目导向。虽然说是基础，但我希望它不仅仅停留在概念的讲解，而是能引导读者去思考如何用C解决实际问题。比如，书中是否会讲解一些简单的GUI界面开发，或者涉及一些常用的类库的使用，能让我初步感受到C在实际开发中的强大之处。我一直认为，学习编程最重要的是动手实践，所以希望这本书里的练习题或者小项目能足够有挑战性，又不会太难，能够让我一步步提升自己的编程能力，而不是看完就忘。如果能有一些关于如何调试代码、优化代码的小技巧，那就更好了，这对于初学者来说会非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

我是一名即将进入大学学习计算机科学的学生，这本书《计算机科学与技术：C语言程序设计基础（第2版）》是我老师推荐的必读书目。我比较在意的是这本书的语言风格和可读性。我希望它使用的术语不会过于晦涩难懂，解释能够清晰易懂，即使是第一次接触编程的同学也能理解。我更喜欢那种能够用通俗易懂的语言，配合图示或者生动的比喻来讲解复杂概念的书。而且，作为一个“规划教材”，我希望它能帮助我建立起一个完整的计算机科学的初步认知，而不仅仅是C语言本身。例如，如果能穿插讲解一些计算机组成原理、操作系统或者数据结构的基本概念，并说明C如何在这些基础之上运行，那就更理想了。

评分☆☆☆☆☆

本书可作为高等院校计算机及相关专业的程序设计语言教材，也可供专业开发人员学习参考。本书另配有实验指导书供教学选用。 《21世纪高等学校规划教材·计算机科学与技术：C#语言程序设计基础（第2版）》是关于c#语言程序设计的基础教科书，深入讲解了c#的语法和类型系统、面向对象程序设计（包括对象、接口、继承和多态性）、泛型程序设计（包括泛型类型、可空类型、泛型方法和匿名方法），以及商业应用开发的基础知识（包括异常处理、文件操作和多线程）。

评分☆☆☆☆☆

关于c#语言程序设计的基础教科书

评分☆☆☆☆☆

本书可作为高等院校计算机及相关专业的程序设计语言教材，也可供专业开发人员学习参考。本书另配有实验指导书供教学选用。 《21世纪高等学校规划教材·计算机科学与技术：C#语言程序设计基础（第2版）》是关于c#语言程序设计的基础教科书，深入讲解了c#的语法和类型系统、面向对象程序设计（包括对象、接口、继承和多态性）、泛型程序设计（包括泛型类型、可空类型、泛型方法和匿名方法），以及商业应用开发的基础知识（包括异常处理、文件操作和多线程）。

评分☆☆☆☆☆

C#语言程序设计基础（第2版）用来做参考的，不错的书。

评分☆☆☆☆☆

本书可作为高等院校计算机及相关专业的程序设计语言教材，也可供专业开发人员学习参考。本书另配有实验指导书供教学选用。 《21世纪高等学校规划教材·计算机科学与技术：C#语言程序设计基础（第2版）》是关于c#语言程序设计的基础教科书，深入讲解了c#的语法和类型系统、面向对象程序设计（包括对象、接口、继承和多态性）、泛型程序设计（包括泛型类型、可空类型、泛型方法和匿名方法），以及商业应用开发的基础知识（包括异常处理、文件操作和多线程）。

评分☆☆☆☆☆

本书可作为高等院校计算机及相关专业的程序设计语言教材，也可供专业开发人员学习参考。本书另配有实验指导书供教学选用。 《21世纪高等学校规划教材·计算机科学与技术：C#语言程序设计基础（第2版）》是关于c#语言程序设计的基础教科书，深入讲解了c#的语法和类型系统、面向对象程序设计（包括对象、接口、继承和多态性）、泛型程序设计（包括泛型类型、可空类型、泛型方法和匿名方法），以及商业应用开发的基础知识（包括异常处理、文件操作和多线程）。

评分☆☆☆☆☆

这是一本可以用来学习C#的书

评分☆☆☆☆☆

本书可作为高等院校计算机及相关专业的程序设计语言教材，也可供专业开发人员学习参考。本书另配有实验指导书供教学选用。《21世纪高等学校规划教材·计算机科学与技术：C#语言程序设计基础（第2版）》是关于c#语言程序设计的基础教科书，深入讲解了c#的语法和类型系统、面向对象程序设计（包括对象、接口、继承和多态性）、泛型程序设计（包括泛型类型、可空类型、泛型方法和匿名方法），以及商业应用开发的基础知识（包括异常处理、文件操作和多线程）。

评分☆☆☆☆☆

于善待“差生”，宽容“差生”。