第1章  計算思維 001

1.1  計算概述 001

1.1.1  計算的概念 001

1.1.2  計算工具 001

1.1.3  新的計算模式 002

1.2  計算思維概述 005

1.3  計算機求解問題實例 007

1.4  程序與計算機 008

1.4.1  計算機與指令 008

1.4.2  存儲程序與運行程序 011

1.5  程序設計與算法 011

1.5.1  程序設計語言 011

1.5.2  程序設計方法 014

1.5.3  算法的概述 022

1.6  算法復雜性分析 024

1.7  常用算法舉例 025

1.7.1  枚舉法 025

1.7.2  迭代法 029

1.7.3  遞歸法 030

1.7.4  分治法 033

1.7.5  回溯法 036

1.7.6  排序法 037

1.7.7  查找法 042

1.7.8  貪心法 043

1.7.9  動態規劃法 044

1.8  信息基礎 047

1.8.1  數制與進位計數制 047

1.8.2  二進制數的運算 049

1.8.3  數制轉換 051

1.8.4  數據在計算機中的表示 053

1.8.5  計算機中信息的表示方法和編碼技術 055



第2章  雲計算 058

2.1  雲計算概述 058

2.1.1  雲計算概念及特征 058

2.1.2  雲計算的發展過程 060

2.1.3  雲計算發展現狀及趨勢 062

2.2  雲計算體繫結構 065

2.2.1  雲計算架構 065

2.2.2  雲架構示例 068

2.3  雲服務 069

2.3.1  雲服務的部署模型 069

2.3.2  雲服務的類型 070

2.4  雲計算的關鍵技術 070

2.4.1  雲存儲 070

2.4.2  虛擬化 075

2.5  雲安全 078

2.5.1  雲安全概述 078

2.5.2  雲安全技術 081

2.5.3  雲安全問題及研究 083

2.6  雲計算應用 085

2.6.1  雲計算的應用領域 085

2.6.2  雲計算應用實例分析 088



第3章  大數據 094

3.1  大數據概述 094

3.1.1  大數據興起的背景 094

3.1.2  大數據的特性 095

3.1.3  大數據技術架構 095

3.2  大數據采集 096

3.2.1  數據采集與大數據采集的區別 096

3.2.2  大數據采集的數據來源 097

3.2.3  數據采集的技術方法 097

3.3  大數據預處理 098

3.3.1  數據清洗 099

3.3.2  數據集成 101

3.3.3  數據轉換 102

3.3.4  數據消減 103

3.4  大數據存儲 107

3.4.1  大數據的存儲方式 107

3.4.2  大數據存儲技術路線 107

3.5  大數據處理技術 108

3.5.1  分布式計算 108

3.5.2  服務器集群 108

3.5.3  Google的三項大數據技術 108

3.6  大數據挖掘與分析 112

3.6.1  大數據挖掘 112

3.6.2  大數據分析 113

3.7  Hadoop架構 113

3.7.1  什麼是Hadoop 113

3.7.2  Hadoop的發展歷史 114

3.7.3  Hadoop的優勢及應用領域 114

3.7.4  Hadoop的組成 115

3.7.5  Hadoop與傳統數據庫之間的關繫 116

3.7.6  Hadoop的應用實例 117

3.8  基於大數據的精準營銷 118

3.8.1  精準營銷概述 119

3.8.2  大數據精準營銷過程 119

3.8.3  大數據精準營銷方式 120

3.9  大數據預測 121

3.9.1  預測是大數據的核心價值 122

3.9.2  大數據預測的思維改變 122

3.9.3  大數據預測的典型應用領域 123

3.9.4  大數據的其他應用領域 125



第4章  人工智能及應用 127

4.1  人工智能概述 127

4.1.1  人工智能的定義 127

4.1.2  人工智能的起源與發展 128

4.1.3  人工智能的現狀 131

4.1.4  人工智能的研究內容 131

4.1.5  人工智能的應用領域 136

4.2  知識表示 141

4.2.1  知識概述 141

4.2.2  一階謂詞邏輯表示法 144

4.2.3  產生式表示法 151

4.2.4  語義網絡表示法 155

4.2.5  框架表示法 161

4.2.6  腳本表示法 165

4.3  人工智能的應用 168

4.3.1  人工智能的應用案例 168

4.3.2  人工智能的開發平臺 177



第5章  虛擬現實、增強現實、混合現實 180

5.1  虛擬現實 180

5.1.1  VR的概念和特點 180

5.1.2  VR的發展歷史 181

5.1.3  VR的表現形式 182

5.1.4  VR的應用 182

5.1.5  VR繫統的基本組成 186

5.1.6  VR繫統的分類 186

5.2  AR和MR 188

5.2.1  AR概述 188

5.2.2  MR概述 189

5.3  VR、AR、MR的區別與聯繫 189



第6章  遊戲開發工具Unity3D 190

6.1  Unity3D簡介 190

6.2  Unity3D案例應用 195

6.2.1  Unity3D軟件安裝 195

6.2.2  Unity3D的基本界面介紹 196

6.2.3  Unity3D的簡單預覽 199

6.2.4  創建、漫遊山勢地形圖實例 200



參考文獻 212

次工業革命以蒸汽機的發明為標志，以機械化為特征，人類從此進入蒸汽時代；第二次工業革命以電和內燃機的發明為標志，以電氣化為特征，人類從此進入電氣時代；第三次工業革命以計算機的發明為標志，以信息化為特征，人類從此進入信息時代；正在進行的第四次工業革命則以工業智能化、互聯網產業化、全面雲化、大數據應用化為標志，以智能化、自動化為特征，人類將進入智能時代。大數據、雲計算、人工智能都是第四次工業革命中產生的概念。雲計算、大數據和人工智能一般經歷以下順序和過程：雲計算→大數據→人工智能。三者是相輔相成的，如果跳開雲計算談大數據，就是空中樓閣；沒有大數據而談人工智能，也是天方夜譚。

為主動應對新一輪科技革命與產業變革，支撐服務創新驅動發展、響應“中國制造2025”等一繫列國家號召，2017年2月以來，*積極推進新工科建設，先後形成了“復旦共識”“天大行動”和“北京指南”等一繫列共識，並發布了《關於開展新工科研究與實踐的通知》《關於推進新工科研究與實踐項目的通知》等文件，全力探索、形成領跑全球工程教育的中國模式、中國經驗，助力高等教育強國建設。

隨著雲計算、高性能計算、大數據技術、人工智能、AR&VR技術的成熟和發展，為了適應新工科發展的需求，我國的高等教育，特別是計算機學科的通識教育必須與時俱進。於是編寫組組織了大量的人力、物力，對教學內容進行了一繫列的調整，力求讓當代大學生的計算機普及教育跟上新工科發展的步伐。由於內容繁多、覆蓋面廣且要兼具普及性，因此編寫組成員參考了大量資料、聆聽並總結了數位國內專家的報告，編寫了本教材。本書力求結構緊湊、內容合理並通俗易懂。希望通過本書的學習，讓大學生能夠理解和掌握全新的數據科學和智能技術知識，具有更廣闊的現代化、信息化視野，符合新工科發展的要求。

本書由遼寧石油化工大學劉培勝、常東超、楊妮妮、蘇金芝、張國玉、吉書朋、王宇肜、盧紫微、張凌宇、王楊、徐曉軍、郭來德、呂寶志、王宏亮等編著。在本書的編寫過程中，我們始終秉持初心、兢兢業業，每一章、每一節都經過反復討論和多次審議，力求教材內容通俗中不失精準、淺顯處彰顯用心。本書還得到了學校各級領導、專家的大力支持及廣大同仁的無私幫助，尤其是遼寧石油化工大學教務處、發展規劃處、計算機與通信工程學院，對大學計算機教學改革提供了很多幫助，在此一並表示感謝。

限於編者水平，不妥之處在所難免，懇請業內同仁和廣大師生批評指正。



編著者      

2020年9月