計算機科學與技術：C#語言程序設計基礎（第2版）/21世紀高等學校規劃教材 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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鄭宇軍 著

圖書標籤:

• C#語言
• 程序設計
• 計算機科學
• 高等教育
• 教材
• 21世紀高等學校規劃教材
• 基礎
• 入門
• 編程
• 計算機技術

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302254218

版次：2

商品編碼：10849765

品牌：清華大學

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2011-10-01

用紙：膠版紙

頁數：421

字數：691000

內容簡介

《21世紀高等學校規劃教材·計算機科學與技術：C#語言程序設計基礎（第2版）》是關於c#語言程序設計的基礎教科書，深入講解瞭c#的語法和類型係統、麵嚮對象程序設計（包括對象、接口、繼承和多態性）、泛型程序設計（包括泛型類型、可空類型、泛型方法和匿名方法），以及商業應用開發的基礎知識（包括異常處理、文件操作和多綫程）。
本書可作為高等院校計算機及相關專業的程序設計語言教材，也可供專業開發人員學習參考。本書另配有實驗指導書供教學選用。

目錄

第1章 緒論
1.1 microsoft.net技術
1.2 .net framework
1.3 c#語言簡介
1.4 第一個c#應用程序
1.5 c#程序的基本結構
1.6 與用戶進行交互
本章小結
習題1

第2章 c#數據類型
2.1 值類型
2.2 引用類型
2.3 類型轉換
本章小結
習題2

第3章 值和方法
3.1 常量和變量
3.2 字段
3.3 方法
3.4 成員訪問限製
本章小結
習題3

第4章 操作符和錶達式
4.1 操作符
4.2 算術錶達式
4.3 自增和自減錶達式
4.4 位運算錶達式
4.5 賦值錶達式
4.6 關係錶達式
4.7 條件邏輯錶達式
4.8 其他特殊錶達式
本章小結
習題4

第5章 流程控製
5.1 選擇結構
5.2 循環結構
5.3 跳轉結構
本章小結
習題5

第6章 深入理解類
6.1 麵嚮對象的方法學
6.2 構造函數和析構函數
6.3 屬性
6.4 索引函數
6.5 事件
6.6 操作符重載
6.7 this關鍵字
本章小結
習題6

第7章 繼承和多態性
7.1 繼承
7.2 多態性
7.3 接口與繼承
7.4 擴展方法
本章小結
習題7

第8章 常用類型
8.1 math類
8.2 字符串類型
8.3 datetime結構
8.4 集閤類型
8.5 type類型
本章小結
習題8

第9章 windows窗體和控件
9.1 基礎類型
9.2 窗體和消息框
9.3 常用控件
9.4 窗體和控件應用示例
本章小結
習題9

第10章 泛型基礎
10.1 為何使用泛型
10.2 泛型的定義
10.3 多參數泛型
10.4 類型限製
10.5 泛型與繼承
本章小結
習題10

第11章 元組和可空類型
11.1 元組
11.2 可空類型
本章小結
習題11

第12章 深入泛型技術
12.1 泛型方法
12.2 泛型接口
12.3 泛型集閤與循環遍曆
本章小結
習題12

第13章 匿名方法和lambda錶達式
13.1 命名方法和匿名方法
13.2 使用lambda錶達式
13.3 泛型委托與匿名方法
13.4 外部變量
13.5 深入瞭解delegate類
13.6 匿名方法應用示例——計算器程序
本章小結
習題13

第14章 異常處理
14.1 異常和異常處理
14.2 c#中的異常處理結構
14.3 異常的傳播與處理
14.4 主動引發異常
14.5 使用異常的原則和技巧
本章小結
習題14

第15章 文件io操作
15.1 文件係統概述
15.2 驅動器、目錄和文件
15.3 文件流和數據流
15.4 文件對話框
15.5 對象數據存取
本章小結
習題15

第16章 進程和綫程
16.1 進程
16.2 綫程
本章小結
習題16

第17章 asp.net應用開發
17.1 在visual studio中創建asp.net應用程序
17.2 web程序基本對象
17.3 web服務器控件
17.4 web應用程序示例——列車時刻錶查詢
習題17

第18章 代碼組織與管理
18.1 分部類型
18.2 代碼中的預處理器指令
18.3 xml代碼注釋
本章小結
習題18
參考文獻

前言/序言

【圖書簡介】 《數據科學導論：探索數據的力量與洞察》 在當今這個信息爆炸的時代，數據已經成為驅動決策、賦能創新的核心要素。從商業智能到科學研究，從醫療健康到社會治理，數據科學的觸角無處不在，深刻地改變著我們的世界。本書《數據科學導論：探索數據的力量與洞察》旨在為讀者提供一個全麵而深入的數據科學學習路徑，幫助您掌握理解、分析和利用數據所需的核心概念、方法與工具。 本書並非專注於某一種特定的編程語言或技術棧，而是緻力於構建一個通識性的數據科學知識框架。我們相信，理解數據科學的底層邏輯和通用原理，遠比掌握孤立的語法技巧更為重要。因此，本書的內容將聚焦於數據科學的整個生命周期，從數據的獲取、清洗、存儲，到數據的探索性分析、可視化，再到建模、評估與部署，力求為讀者展現一幅完整的數據科學圖景。 第一部分：數據科學的基石——理解數據與環境 在踏入數據科學的殿堂之前，首先需要建立對數據的基本認知以及理解數據科學所處的生態環境。 第一章：數據科學概述與發展趨勢 我們將從宏觀層麵探討數據科學的定義、核心價值以及其在不同領域的應用。您將瞭解到數據科學傢扮演的角色，以及數據科學與其他相關學科（如統計學、機器學習、計算機科學）之間的聯係與區彆。 同時，我們將迴顧數據科學的演進曆程，並展望其未來的發展趨勢，例如人工智能的進一步融閤、自動化機器學習（AutoML）的興起、以及數據倫理與隱私保護的重要性日益凸顯。 本章旨在激發您對數據科學的興趣，並為您後續的學習奠定方嚮感。 第二章：數據類型、結構與存儲 數據是數據科學的原材料。本章將深入探討不同類型的數據，包括數值型、類彆型、文本型、圖像型、時間序列數據等，並分析它們各自的特點和處理方式。 我們將介紹數據的組織結構，如結構化數據（錶格型）、半結構化數據（JSON、XML）和非結構化數據（文本、圖像、視頻）。 更重要的是，我們將討論數據存儲的各種方式，從傳統的關係型數據庫（如SQL）到 NoSQL 數據庫（如MongoDB、Cassandra），再到分布式文件係統（如HDFS）和雲存儲解決方案。理解這些存儲機製對於高效地獲取和管理海量數據至關重要。 第三章：數據獲取與采集 沒有數據，就沒有數據科學。本章將詳細介紹多種數據獲取的途徑和技術。 您將學習如何通過API接口從各種在綫服務獲取數據，例如社交媒體API、金融數據API、天氣API等。 我們將探討網絡爬蟲的基本原理和常用工具，以及如何閤法、閤規地采集網絡上的公開數據。 此外，本章還會涉及數據庫查詢（SQL基礎）、文件導入導齣（CSV, Excel, JSON等）以及傳感器數據、日誌數據等特定場景下的數據采集方法。 第二部分：數據預處理與探索性數據分析——發現數據中的模式 原始數據往往是雜亂無章、充滿噪聲的。在進行深度分析之前，必須對其進行有效的預處理和深入的探索。 第四章：數據清洗與轉換 數據清洗是數據科學中最耗時也最關鍵的步驟之一。本章將聚焦於如何處理各種數據質量問題。 我們將學習如何識彆和處理缺失值（刪除、填充、插補）、異常值（識彆、修正、移除）以及重復值。 數據轉換技術也是本章的重點，包括數據類型轉換、數值縮放（標準化、歸一化）、離散化（分箱）、編碼（獨熱編碼、標簽編碼）以及文本數據的預處理（分詞、去除停用詞、詞乾提取）。 這些技術將幫助您構建齣更乾淨、更適閤分析的數據集。 第五章：探索性數據分析（EDA）——洞察數據本質 EDA是數據科學傢用來理解數據集、發現數據模式、檢驗假設以及識彆潛在問題的關鍵過程。 本章將重點介紹統計描述方法，如均值、中位數、方差、標準差、偏度、峰度等，以及它們如何揭示數據的分布特徵。 我們還將深入探討相關性分析，理解變量之間的綫性關係，並介紹協方差矩陣的概念。 EDA的另一個核心是可視化。我們將詳細介紹各種可視化技術，包括直方圖、散點圖、箱綫圖、條形圖、摺綫圖、熱力圖等，並討論如何根據數據的類型和分析目的選擇最閤適的圖錶。 通過EDA，您將學會從數據中“講故事”，發現隱藏的洞察。 第三部分：數據建模與評估——構建預測與分類係統 在充分理解和準備好數據後，就可以開始構建模型，從數據中提取有價值的預測或分類信息。 第六章：機器學習基礎概念與算法入門 本章將為您介紹機器學習的基本概念，包括監督學習、無監督學習和強化學習。 我們將深入講解一些基礎且重要的機器學習算法，如： 綫性迴歸與邏輯迴歸： 理解綫性模型如何進行預測和分類。 決策樹與隨機森林： 學習基於樹結構的強大預測模型。 支持嚮量機（SVM）： 掌握尋找最優分類邊界的原理。 K近鄰（KNN）： 理解基於距離的簡單分類器。 K-Means聚類： 學習如何對數據進行無監督分組。 我們會重點解釋這些算法背後的數學原理和直觀理解，而非僅僅是代碼實現。 第七章：模型評估與選擇 構建模型隻是第一步，如何評估模型的性能並選擇最優模型是至關重要的。 本章將詳細介紹各種模型評估指標，例如： 迴歸問題： 均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）、R²分數。 分類問題： 準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數、ROC麯綫與AUC值、混淆矩陣。 我們還將討論過擬閤（Overfitting）和欠擬閤（Underfitting）的概念，以及如何使用交叉驗證（Cross-validation）等技術來提高模型的泛化能力。 學習如何公正地評估模型，並避免做齣錯誤的判斷。 第八章：模型優化與調參 即使是成熟的算法，也需要精細的參數調整纔能發揮最佳性能。 本章將介紹模型優化的策略，包括特徵工程（Feature Engineering）的進階技巧，以及如何通過超參數調優（Hyperparameter Tuning）來提升模型效果。 我們將探討網格搜索（Grid Search）、隨機搜索（Random Search）等常用的調參方法，並引入一些更高級的優化技術，如貝葉斯優化。 理解如何迭代地改進模型，使其更貼閤實際問題。 第四部分：數據科學的實踐應用與前沿 數據科學的應用是其價值的最終體現。本部分將引導讀者將所學知識應用於實際問題，並展望數據科學的未來發展。 第九章：數據可視化進階與交互式儀錶盤 在EDA中，我們已經學習瞭基礎的數據可視化。本章將進一步探討如何創建更具信息量、更具吸引力的可視化。 我們將介紹一些高級可視化庫和技術，以及如何結閤交互元素，讓用戶能夠自由探索數據。 學習如何設計和構建交互式數據儀錶盤（Dashboards），將復雜的分析結果清晰、直觀地呈現給非技術背景的受眾，是數據科學傢一項重要的溝通技能。 第十章：真實世界數據科學項目案例分析 理論學習需要與實踐相結閤。本章將選取幾個來自不同行業（如電商、金融、醫療、社交媒體）的真實數據科學項目案例。 我們將深入剖析每個案例的背景、麵臨的挑戰、數據處理流程、模型選擇與構建過程，以及最終的成果與影響。 通過這些案例，讀者可以更直觀地理解數據科學在解決實際問題中的應用，並從中學習到寶貴的經驗。 第十一章：數據科學的未來展望與職業發展 數據科學領域仍在快速發展，新的技術、工具和應用不斷湧現。 本章將對數據科學的未來趨勢進行展望，包括深度學習的深入應用、大數據處理技術的革新、以及數據科學在新興領域（如物聯網、區塊鏈）的潛力。 同時，我們還將討論數據科學領域的職業發展路徑，包括不同崗位（如數據分析師、數據工程師、機器學習工程師、數據科學傢）的職責和技能要求，以及如何為投身這一領域做好準備。 本書特色： 概念驅動，原理清晰： 強調理解數據科學背後的數學原理和邏輯思維，而非僅提供代碼片段。 係統全麵，覆蓋廣泛： 涵蓋數據科學的整個生命周期，為讀者構建完整的知識體係。 循序漸進，易於入門： 從基礎概念齣發，逐步深入，適閤初學者和希望係統梳理知識的學習者。 注重方法論，而非工具綁定： 教授通用的數據科學思想和方法，讀者可以將其應用於任何熟悉的編程語言或工具。 案例驅動，理論聯係實際： 通過真實世界的案例分析，加深對概念的理解，並激發解決問題的興趣。 《數據科學導論：探索數據的力量與洞察》將是您開啓數據科學之旅的理想夥伴。無論您是希望轉行進入數據科學領域的專業人士，還是希望利用數據提升業務決策能力的管理者，抑或是對數據驅動的世界充滿好奇的學生，本書都將為您提供堅實的基礎和寶貴的啓迪。讓我們一起，深入探索數據的奧秘，釋放其蘊含的巨大能量，洞察驅動未來。

評分☆☆☆☆☆

作為一個已經有一定編程基礎的學習者，我嘗試翻閱瞭這本《計算機科學與技術：C語言程序設計基礎（第2版）》。我的關注點在於它在基礎講解上的深度和廣度。我希望它能在我已有的知識基礎上，給我帶來新的啓發，深入剖析C語言的一些核心特性，比如麵嚮對象編程的思想，類、對象、繼承、多態等概念，以及異常處理機製。我希望書中的講解能夠循序漸進，避免跳躍性太強，讓我能理解每個知識點背後的原理。而且，作為一本規劃教材，我期待它能夠覆蓋C語言發展中的一些關鍵點，並能提供一些關於未來學習方嚮的指引。如果書中能提到一些與.NET Framework或者.NET Core相關的基礎概念，對我來說會非常有價值。

評分☆☆☆☆☆

最近一直在找一本好的C入門教材，聽朋友推薦瞭這本《計算機科學與技術：C語言程序設計基礎（第2版）》。從我個人角度來說，我更關注書中的實際應用和項目導嚮。雖然說是基礎，但我希望它不僅僅停留在概念的講解，而是能引導讀者去思考如何用C解決實際問題。比如，書中是否會講解一些簡單的GUI界麵開發，或者涉及一些常用的類庫的使用，能讓我初步感受到C在實際開發中的強大之處。我一直認為，學習編程最重要的是動手實踐，所以希望這本書裏的練習題或者小項目能足夠有挑戰性，又不會太難，能夠讓我一步步提升自己的編程能力，而不是看完就忘。如果能有一些關於如何調試代碼、優化代碼的小技巧，那就更好瞭，這對於初學者來說會非常有幫助。

評分☆☆☆☆☆

我是一名即將進入大學學習計算機科學的學生，這本書《計算機科學與技術：C語言程序設計基礎（第2版）》是我老師推薦的必讀書目。我比較在意的是這本書的語言風格和可讀性。我希望它使用的術語不會過於晦澀難懂，解釋能夠清晰易懂，即使是第一次接觸編程的同學也能理解。我更喜歡那種能夠用通俗易懂的語言，配閤圖示或者生動的比喻來講解復雜概念的書。而且，作為一個“規劃教材”，我希望它能幫助我建立起一個完整的計算機科學的初步認知，而不僅僅是C語言本身。例如，如果能穿插講解一些計算機組成原理、操作係統或者數據結構的基本概念，並說明C如何在這些基礎之上運行，那就更理想瞭。

評分☆☆☆☆☆

我最近在考慮是否選擇C作為我的第一門編程語言，所以對相關的教材都比較關注。《計算機科學與技術：C語言程序設計基礎（第2版）》這本書，我比較關注它對於"基礎"的定義和涵蓋範圍。我希望它能從最最基礎的“你好，世界！”開始，逐步引導讀者理解變量、數據類型、運算符、錶達式等，然後過渡到更復雜的流程控製語句，如if-else、switch、for、while循環。我期望書中能提供大量的代碼示例，並且這些示例能夠獨立運行，方便我進行測試和修改。同時，我希望它能強調編程規範和良好的編碼習慣，這對於未來的學習和職業發展至關重要。如果書中還能提到一些關於版本控製工具（如Git）的初步介紹，或者如何使用IDE（如Visual Studio）進行開發，那將極大地提升我的學習效率。

評分☆☆☆☆☆

這本書我剛拿到手，封麵設計挺簡潔大方的，"計算機科學與技術"幾個大字顯得很有分量，"C語言程序設計基礎"也點明瞭核心內容。我之前學過一些基礎的編程概念，但一直對C比較陌生，希望能通過這本書紮實地打好基礎。我特彆期待書中關於C語法、數據類型、控製結構等基礎知識的講解，希望它能像書名裏說的"基礎"一樣，讓我能夠清晰地理解這些概念，而不是一上來就講那些很高深的東西。而且，"21世紀高等學校規劃教材"這個定位讓我覺得這本書的內容應該比較係統和前沿，符閤當前教學的需求，對於我這樣的學生來說，學習起來會更有方嚮感。我希望書中能夠有足夠的示例代碼，並且這些代碼能夠清晰地解釋每一步的作用，這樣我纔能更好地跟著書本進行實踐，把理論知識轉化為實際操作能力。

評分☆☆☆☆☆

內容豐富,可以有價值.

評分☆☆☆☆☆

內容不是很好 但是印刷質量沒的說

評分☆☆☆☆☆

本書可作為高等院校計算機及相關專業的程序設計語言教材，也可供專業開發人員學習參考。本書另配有實驗指導書供教學選用。《21世紀高等學校規劃教材·計算機科學與技術：C#語言程序設計基礎（第2版）》是關於c#語言程序設計的基礎教科書，深入講解瞭c#的語法和類型係統、麵嚮對象程序設計（包括對象、接口、繼承和多態性）、泛型程序設計（包括泛型類型、可空類型、泛型方法和匿名方法），以及商業應用開發的基礎知識（包括異常處理、文件操作和多綫程）。

評分☆☆☆☆☆

內容豐富,可以有價值.

評分☆☆☆☆☆

本書可作為高等院校計算機及相關專業的程序設計語言教材，也可供專業開發人員學習參考。本書另配有實驗指導書供教學選用。 《21世紀高等學校規劃教材·計算機科學與技術：C#語言程序設計基礎（第2版）》是關於c#語言程序設計的基礎教科書，深入講解瞭c#的語法和類型係統、麵嚮對象程序設計（包括對象、接口、繼承和多態性）、泛型程序設計（包括泛型類型、可空類型、泛型方法和匿名方法），以及商業應用開發的基礎知識（包括異常處理、文件操作和多綫程）。

評分☆☆☆☆☆

本書可作為高等院校計算機及相關專業的程序設計語言教材，也可供專業開發人員學習參考。本書另配有實驗指導書供教學選用。 《21世紀高等學校規劃教材·計算機科學與技術：C#語言程序設計基礎（第2版）》是關於c#語言程序設計的基礎教科書，深入講解瞭c#的語法和類型係統、麵嚮對象程序設計（包括對象、接口、繼承和多態性）、泛型程序設計（包括泛型類型、可空類型、泛型方法和匿名方法），以及商業應用開發的基礎知識（包括異常處理、文件操作和多綫程）。

評分☆☆☆☆☆

④關係和諧，纔能有輕鬆愉快；關係融洽，纔能夠民主平等。生生和諧、師生和諧、環境和諧、氛圍和諧，都需要教師的大度、風度與氣度。與同行斤斤計較，對學生寸步不讓，艱難有和諧的課堂。和諧的關鍵在

評分☆☆☆☆☆

《21世紀高等學校規劃教材·計算機科學與技術：C#語言程序設計基礎（第2版）》是關於c#語言程序設計的基礎教科書，深入講解瞭c#的語法和類型係統、麵嚮對象程序設計（包括對象、接口、繼承和多態性）、泛型程序設計（包括泛型類型、可空類型、泛型方法和匿名方法），以及商業應用開發的基礎知識（包括異常處理、文件操作和多綫程）。

評分☆☆☆☆☆

《21世紀高等學校規劃教材·計算機科學與技術：C#語言程序設計基礎（第2版）》是關於c#語言程序設計的基礎教科書，深入講解瞭c#的語法和類型係統、麵嚮對象程序設計（包括對象、接口、繼承和多態性）、泛型程序設計（包括泛型類型、可空類型、泛型方法和匿名方法），以及商業應用開發的基礎知識（包括異常處理、文件操作和多綫程）。