跨学科视角的计算机科学入门
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更新于2024-07-17
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"《计算机科学:跨学科方法》是一本由罗伯特·塞吉维克(Robert Sedgewick)和凯文·韦恩(Kevin Wayne)合著的计算机科学教材,本书以普林斯顿大学(Princeton University)为背景,旨在提供一个综合性的视角来理解和研究这个领域。该书强调了计算机科学的多学科性质,涵盖了从基础理论到实践应用的广泛内容。
书名中的“An Interdisciplinary Approach”表明了作者们将不同学科领域的知识融合在计算机科学教学中的努力,例如数学、逻辑、工程学以及人工智能等,使读者能够从一个更为全面的角度掌握这门学科。书中可能涉及到的关键知识点包括算法设计与分析、数据结构、编程语言原理、操作系统原理、计算机网络、数据库系统、软件工程,以及当前热门的云计算、大数据和人工智能技术等。
作为一本英文原版书籍,它可能采用国际化的视角,适合全球范围内对计算机科学感兴趣的读者学习。为了确保阅读体验,PDF版本经过了FoxitReader和PDF-XChangeViewer等多种工具的测试,以保证页面的兼容性和可读性。值得注意的是,书中提及的一些制造商或卖家使用的商标名称,在尊重知识产权的前提下,采用了特定格式进行标注。
此外,尽管本书力求详尽,但作者和出版社明确表示,他们不对书中可能存在的错误或遗漏承担责任,并且不承担因使用书中的信息或程序导致的偶然或间接损害。对于批量购买或特殊销售机会(包括电子版本),读者可以直接联系出版商获取更多详情。
《计算机科学:跨学科方法》是一本既理论深入又实践导向的教科书,适合计算机科学专业的学生、研究人员以及对计算机领域有浓厚兴趣的业余爱好者使用。通过跨学科的学习,读者能更好地理解和应对现代社会对技术人才的需求,提升在信息技术行业的专业素养。"
2017-11-29 上传
2017-11-29 上传
2024-01-19 上传
2017-09-30 上传
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rayleighsy
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