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    2005-01-09

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  • 计算机科学与技术学习反思录(转载)

    From :: http://www.frontfree.net/view/article_746.html

    计算机科学与技术学习反思录


    计算机科学与技术这一门科学深深的吸引着我们这些同学们,上计算机系已经有近三年了,自己也做了一些思考,我一直认为计算机科学与技术这门专业,在本科阶段是不可能切分成计算机科学和计算机技术的,因为计算机科学需要相当多的实践,而实践需要技术;每一个人(包括非计算机专业),掌握简单的计算机技术都很容易(包括程序设计),但计算机专业的优势就在于,我们掌握许多其他专业并不“深究”的东西,例如,算法,体系结构,等等。非计算机专业的人可以很容易地做一个芯片,写一段程序,但他们做不出计算机专业能够做出来的大型系统。(与司徒彦南兄的谈话)今天我想专门谈一谈计算机科学,并将重点放在计算理论上。


    计算机理论的一个核心问题--从数学谈起:


    记得当年大一入学,每周六课时高等数学,天天作业不断(那时是六日工作制)。颇有些同学惊呼走错了门:咱们这到底念的是什么系?不错,你没走错门,这就是计算机科学与技术系。我国计算机科学系里的传统是培养做学术研究,尤其是理论研究的人(方向不见得有问题,但是做得不是那么尽如人意)。而计算机的理论研究,说到底了,如网络安全,图形图像学,视频音频处理,哪个方向都与数学有着很大的关系,虽然也许是正统数学家眼里非主流的数学。这里我还想阐明我的一个观点:我们都知道,数学是从实际生活当中抽象出来的理论,人们之所以要将实际抽象成理论,目的就在于想用抽象出来的理论去更好的指导实践,有些数学研究工作者喜欢用一些现存的理论知识去推导若干条推论,殊不知其一:问题考虑不全很可能是个错误的推论,其二:他的推论在现实生活中找不到原型,不能指导实践。严格的说,我并不是一个理想主义者,政治课上学的理论联系实际一直是指导我学习科学文化知识的航标(至少我认为搞计算机科学与技术的应当本着这个方向)。


    其实我们计算机系学数学光学高等数学是不够的(典型的工科院校一般都开的是高等数学),我们应该像数学系一样学一下数学分析(清华计算机系开的好像就是数学分析),数学分析这门科学,咱们学计算机的人对它有很复杂的感情。在于它是偏向于证明型的数学课程,这对我们培养良好的分析能力极有帮助。我的软件工程学导师北工大数理学院的王仪华先生就曾经教导过我们,数学系的学生到软件企业中大多作软件设计与分析工作,而计算机系的学生做程序员的居多,原因就在于数学系的学生分析推理能力,从所受训练的角度上要远远在我们之上。当年出现的怪现象是:计算机系学生的高中数学基础在全校数一数二(希望没有冒犯其它系的同学),教学课时数也仅次于数学系,但学完之后的效果却不尽如人意。难道都是学生不努力吗,我看未见得,方向错了也说不一定,其中原因何在,发人深思。


    我个人的浅见是:计算机系的学生,对数学的要求固然跟数学系不同,跟物理类差别则更大。通常非数学专业的所谓“高等数学”,无非是把数学分析中较困难的理论部分删去,强调套用公式计算而已。而对计算机系来说,数学分析里用处最大的恰恰是被删去的理论部分。说得难听一点,对计算机系学生而言,追求算来算去的所谓“工程数学”已经彻底地走进了误区。记上一堆曲面积分的公式,难道就能算懂了数学?那倒不如现用现查,何必费事记呢?再不然直接用Mathematics或是Matalab好了。


    我在系里最爱做的事情就是给学弟学妹们推荐参考书。中文的数学分析书,一般都认为以北大张筑生老师的“数学分析新讲”为最好。万一你的数学实在太好,那就去看菲赫金哥尔茨的“微积分学教程”好了--但我认为没什么必要,毕竟你不想转到数学系去。吉米多维奇的“数学分析习题集”也基本上是计算型的东东。书的名气很大,倒不见得适合我们,还是那句话,重要的是数学思想的建立,生活在信息社会里我们求的是高效,计算这玩意还是留给计算机吧。不过现在多用的似乎是复旦大学的《数学分析》也是很好的教材。


    中国的所谓高等代数,就等于线性代数加上一点多项式理论。我以为这有好的一面,因为可以让学生较早感觉到代数是一种结构,而非一堆矩阵翻来覆去。这里不得不提南京大学林成森,盛松柏两位老师编的“高等代数”,感觉相当舒服。此书相当全面地包含了关于多项式和线性代数的基本初等结果,同时还提供了一些有用的又比较深刻的内容,如Sturm序列,Shermon-Morrison公式,广义逆矩阵等等。可以说,作为本科生如能吃透此书,就可以算高手。国内较好的高等代数教材还有清华计算机系用的那本,清华出版社出版,书店里多多,一看就知道。从抽象代数的观点来看,高等代数里的结果不过是代数系统性质的一些例子而已。莫宗坚先生的《代数学》里,对此进行了深刻的讨论。然而莫先生的书实在深得很,作为本科生恐怕难以接受,不妨等到自己以后成熟了一些再读。


    正如上面所论述的,计算机系的学生学习高等数学:知其然更要知其所以然。你学习的目的应该是:将抽象的理论再应用于实践,不但要掌握题目的解题方法,更要掌握解题思想,对于定理的学习:不是简单的应用,而是掌握证明过程即掌握定理的由来,训练自己的推理能力。只有这样才达到了学习这门科学的目的,同时也缩小了我们与数学系的同学之间思维上的差距。


    概率论与数理统计这门课很重要,可惜大多数院校讲授这门课都会少些东西。少了的东西现在看至少有随机过程。到毕业还没有听说过Markov过程,此乃计算机系学生的耻辱。没有随机过程,你怎么分析网络和分布式系统?怎么设计随机化算法和协议?据说清华计算机系开有“随机数学”,早就是必修课。另外,离散概率论对计算机系学生来说有特殊的重要性。而我们国家工程数学讲的都是连续概率。现在,美国已经有些学校开设了单纯的“离散概率论”课程,干脆把连续概率删去,把离散概率讲深些。我们不一定要这么做,但应该更加强调离散概率是没有疑问的。这个工作我看还是尽早的做为好。


    计算方法学(有些学校也称为数学分析学)是最后一门由数理学院给我们开的课。一般学生对这门课的重视程度有限,以为没什么用。不就是照套公式嘛!其实,做图形图像可离不开它,密码学搞深了也离不开它。而且,在很多科学工程中的应用计算,都以数值的为主。这门课有两个极端的讲法:一个是古典的“数值分析”,完全讲数学原理和算法;另一个是现在日趋流行的“科学与工程计算”,干脆教学生用软件包编程。我个人认为,计算机系的学生一定要认识清楚我们计算机系的学生为什么要学这门课,我是很偏向于学好理论后用计算机实现的,最好使用C语言或C++编程实现。向这个方向努力的书籍还是挺多的,这里推荐大家高等教育出版社(CHEP)和施普林格出版社(Springer)联合出版的《计算方法(Computational Methods)》,华中理工大学数学系写的(现华中科技大学),这方面华科大做的工作在国内应算是比较多的,而个人认为以这本最好,至少程序设计方面涉及了:任意数学函数的求值,方程求根,线性方程组求解,插值方法,数值积分,场微分方程数值求解。李庆扬的那本则理论性过强,与实际应用结合得不太紧。
    每个学校本系里都会开一门离散数学,涉及集合论,图论,和抽象代数,数理逻辑。不过,这么多内容挤在离散数学一门课里,是否时间太紧了点?另外,计算机系学生不懂组合和数论,也是巨大的缺陷。要做理论,不懂组合或者数论吃亏可就太大了。从理想的状态来看,最好分开六门课:集合,逻辑,图论,组合,代数,数论。这个当然不现实,因为没那么多课时。也许将来可以开三门课:集合与逻辑,图论与组合,代数与数论。(这方面我们学校已经着手开始做了)不管课怎么开,学生总一样要学。下面分别谈谈上面的三组内容。


    古典集合论,北师大出过一本《基础集合论》不错。


    数理逻辑,中科院软件所陆钟万教授的《面向计算机科学的数理逻辑》就不错。现在可以找到陆钟万教授的讲课录像,http://www.cas.ac.cn/html/Dir/2001/11/06/3391.htm自己去看看吧。总的来说,学集合/逻辑起手不难,普通高中生都能看懂。但越往后越感觉深不可测。


    学完以上各书之后,如果你还有精力兴趣进一步深究,那么可以试一下GTM系列中的《Introduction to Axiomatic Set Theory》和《A Course of Mathematical Logic》。这两本都有世界图书出版社的引进版。你如果能搞定这两本,可以说在逻辑方面真正入了门,也就不用再浪费时间听我瞎侃了。


    据说全中国最多只有三十个人懂图论。此言不虚。图论这东东,技巧性太强,几乎每个问题都有一个独特的方法,让人头痛。不过这也正是它魅力所在:只要你有创造性,它就能给你成就感。我的导师说,图论里面随便揪一块东西就可以写篇论文。大家可以体会里面内容之深广了吧!国内的图论书中,王树禾老师的“图论及其算法”非常成功。一方面,其内容在国内教材里算非常全面的。另一方面,其对算法的强调非常适合计算机系(本来就是科大计算机系教材)。有了这本书为主,再参考几本翻译的,如Bondy & Murty的《图论及其应用》人民邮电出版社翻译的《图论和电路网络》等等,就马马虎虎,对本科生足够了。再进一步,世界图书引进有GTM系列的"Modern Graph Theory"。此书确实经典!国内好象还有一家出版了个翻译版。不过,学到这个层次,还是读原版好。搞定这本书,也标志着图论入了门。


    离散数学方面我们北京工业大学实验学院有个世界级的专家,叫邵学才,复旦大学概率论毕业的,教过高等数学,线性代数,概率论,最后转向离散数学,出版著作无数,论文集新加坡有一本,堪称经典,大家想学离散数学的真谛不妨找来看看。这老师的课我专门去听过,极为经典。不过你要从他的不经意的话中去挖掘精髓。在同他的交谈当中我又深刻地发现一个问题,虽说邵先生写书无数,但依他自己的说法每本都差不多,我实在觉得诧异,他说主要是有大纲的限制,不便多写。这就难怪了,很少听说国外写书还要依据个什么大纲(就算有,内容也宽泛的多),不敢越雷池半步,这样不是看谁的都一样了。外版的书好就好在这里,最新的科技成果里面都有论述,别的先不说,至少是“紧跟时代的理论知识”。


    组合感觉没有太适合的国产书。还是读Graham和Knuth等人合著的经典“具体数学”吧,西安电子科技大学出版社有翻译版。


    抽象代数,国内经典为莫宗坚先生的“代数学”。此书是北大数学系教材,深得好评。然而对本科生来说,此书未免太深。可以先学习一些其它的教材,然后再回头来看“代数学”。国际上的经典可就多了,GTM系列里就有一大堆。推荐一本谈不上经典,但却最简单的,最容易学的:http://www.math.miami.edu/~ec/book/这本“Introduction to Linear and Abstract Algebra"非常通俗易懂,而且把抽象代数和线性代数结合起来,对初学者来说非常理想,我校比较牛的同学都有收藏。


    数论方面,国内有经典而且以困难著称的”初等数论“(潘氏兄弟著,北大版)。再追溯一点,还有更加经典(可以算世界级)并且更加困难的”数论导引“(华罗庚先生的名著,科学版,九章书店重印,繁体的看起来可能比较困难)。把基础的几章搞定一个大概,对本科生来讲足够了。但这只是初等数论。本科毕业后要学计算数论,你必须看英文的书,如Bach的"Introduction to Algorithmic Number Theory"


    计算机科学理论的根本,在于算法。现在很多系里给本科生开设算法设计与分析,确实非常正确。环顾西方世界,大约没有一个三流以上计算机系不把算法作为必修的。算法教材目前公认以Corman等著的"Introduction to Algorithms"为最优。对入门而言,这一本已经足够,不需要再参考其它书。


    再说说形式语言与自动机。我看过北邮的教材,应该说写的还清楚。但是,有一点要强调:形式语言和自动机的作用主要在作为计算模型,而不是用来做编译。事实上,编译前端已经是死领域,没有任何open problems,北科大的班晓娟博士也曾经说过,编译的技术已相当成熟。如果为了这个,我们完全没必要去学形式语言--用用yacc什么的就完了。北邮的那本在国内还算比较好,但是在深度上,在跟可计算性的联系上都有较大的局限,现代感也不足。所以建议有兴趣的同学去读英文书,不过国内似乎没引进这方面的教材。可以去互动出版网上看一看。入门以后,把形式语言与自动机中定义的模型,和数理逻辑中用递归函数定义的模型比较一番,可以说非常有趣。现在才知道,什么叫“宫室之美,百官之富”!


    计算机科学和数学的关系有点奇怪。二三十年以前,计算机科学基本上还是数学的一个分支。而现在,计算机科学拥有广泛的研究领域和众多的研究人员,在很多方面反过来推动数学发展,从某种意义上可以说是孩子长得比妈妈还高了。但不管怎么样,这个孩子身上始终流着母亲的血液。这血液是the mathematical underpinning of computer science(计算机科学的数学基础),也就是理论计算机科学。原来在东方大学城图书馆中曾经看过一本七十年代的译本(书皮都没了,可我就爱关注这种书),大概就叫《计算机数学》。那本书若是放在当时来讲决是一本好书,但现在看来,涵盖的范围还算广,深度则差了许多,不过推荐大一的学生倒可以看一看,至少可以使你的计算数学入入门。


    最常和理论计算机科学放在一起的一个词是什么?答:离散数学。这两者的关系是如此密切,以至于它们在不少场合下成为同义词。(这一点在前面的那本书中也有体现)传统上,数学是以分析为中心的。数学系的同学要学习三四个学期的数学分析,然后是复变函数,实变函数,泛函数等等。实变和泛函被很多人认为是现代数学的入门。在物理,化学,工程上应用的,也以分析为主。


    随着计算机科学的出现,一些以前不太受到重视的数学分支突然重要起来。人们发现,这些分支处理的数学对象与传统的分析有明显的区别:分析研究的问题解决方案是连续的,因而微分,积分成为基本的运算;而这些分支研究的对象是离散的,因而很少有机会进行此类的计算。人们从而称这些分支为“离散数学”。“离散数学”的名字越来越响亮,最后导致以分析为中心的传统数学分支被相对称为“连续数学”。


    离散数学经过几十年发展,基本上稳定下来。一般认为,离散数学包含以下学科 :

    1) 集合论,数理逻辑与元数学。这是整个数学的基础,也是计算机科学的基础。

    2) 图论,算法图论;组合数学,组合算法。计算机科学,尤其是理论计算机科学的核心是
    算法,而大量的算法建立在图和组合的基础上。

    3) 抽象代数。代数是无所不在的,本来在数学中就非常重要。在计算机科学中,人们惊讶地发现代数竟然有如此之多的应用。


    但是,理论计算机科学仅仅就是在数学的上面加上“离散”的帽子这么简单吗?一直到大约十几年前,终于有一位大师告诉我们:不是。D.E.Knuth(他有多伟大,我想不用我废话了)在Stanford开设了一门全新的课程Concrete Mathematics。 Concrete这个词在这里有两层含义:


    首先:对abstract而言。Knuth认为,传统数学研究的对象过于抽象,导致对具体的问题关心不够。他抱怨说,在研究中他需要的数学往往并不存在,所以他只能自己去创造一些数学。为了直接面向应用的需要,他要提倡“具体”的数学。在这里我做一点简单的解释。例如在集合论中,数学家关心的都是最根本的问题--公理系统的各种性质之类。而一些具体集合的性质,各种常见集合,关系,映射都是什么样的,数学家觉得并不重要。然而,在计算机科学中应用的,恰恰就是这些具体的东西。Knuth能够首先看到这一点,不愧为当世计算机第一人。其次,Concrete是Continuous(连续)加上discrete(离散)。不管连续数学还是离散数学,都是有用的数学!


    理论与实际的结合--计算机科学研究的范畴


    前面主要是从数学角度来看的。从计算机角度来看,理论计算机科学目前主要的研究领域包括:可计算性理论,算法设计与复杂性分析,密码学与信息安全,分布式计算理论,并行计算理论,网络理论,生物信息计算,计算几何学,程序语言理论等等。这些领域互相交叉,而且新的课题在不断提出,所以很难理出一个头绪来。想搞搞这方面的工作,推荐看中国计算机学会的一系列书籍,至少代表了我国的权威。下面随便举一些例子。


    由于应用需求的推动,密码学现在成为研究的热点。密码学建立在数论(尤其是计算数论),代数,信息论,概率论和随机过程的基础上,有时也用到图论和组合学等。很多人以为密码学就是加密解密,而加密就是用一个函数把数据打乱。这样的理解太浅显了。


    现代密码学至少包含以下层次的内容:

    第一,密码学的基础。例如,分解一个大数真的很困难吗?能否有一般的工具证明协议正确?

    第二,密码学的基本课题。例如,比以前更好的单向函数,签名协议等。

    第三,密码学的高级问题。例如,零知识证明的长度,秘密分享的方法。

    第四,密码学的新应用。例如,数字现金,叛徒追踪等。


    在分布式系统中,也有很多重要的理论问题。例如,进程之间的同步,互斥协议。一个经典的结果是:在通信信道不可靠时,没有确定型算法能实现进程间协同。所以,改进TCP三次握手几乎没有意义。例如时序问题。常用的一种序是因果序,但因果序直到不久前才有一个理论上的结果....例如,死锁没有实用的方法能完美地对付。例如,......操作系统研究过就自己去举吧!


    如果计算机只有理论,那么它不过是数学的一个分支,而不成为一门独立的科学。事实上,在理论之外,计算机科学还有更广阔的天空。


    我一直认为,4年根本不够学习计算机的基础知识,因为面太宽了,8年,应该差不多了......


    这方面我想先说说我们系在各校普遍开设的《计算机基础》。在高等学校开设《计算机基础课程》是我国高教司明文规定的各专业必修课程要求。主要内容是使学生初步掌握计算机的发展历史,学会简单的使用操作系统,文字处理,表格处理功能和初步的网络应用功能。但是在计算机科学系教授此门课程的目标决不能与此一致。在计算机系课程中目标应是:让学生较为全面的了解计算机学科的发展,清晰的把握计算机学科研究的方向,发展的前沿即每一个课程在整个学科体系中所处的地位。搞清各学科的学习目的,学习内容,应用领域。使学生在学科学习初期就对整个学科有一个整体的认识,以做到在今后的学习中清楚要学什么,怎么学。计算机基本应用技能的位置应当放在第二位或更靠后,因为这一点对于本系的学生应当有这个摸索能力。这一点很重要。推荐给大家一本书:机械工业出版社的《计算机文化》(New Perspective of Computer Science),看了这本书我才深刻的体会到自己还是个计算机科学初学者,才比较透彻的了解了什么是计算机科学。


    一个一流计算机系的优秀学生决不该仅仅是一个编程高手,但他一定首先是一个编程高手。我上大学的时候,第一门专业课是C语言程序设计,念计算机的人从某种角度讲相当一部分人是靠写程序吃饭的。在我们北京工业大学实验学院计算机系里一直有这样的争论(时至今日CSDN上也有),关于第一程序设计语言该用哪一种。我个人认为,用哪种语言属于末节,关键在养成良好的编程习惯。当年老师对我们说,打好基础后学一门新语言只要一个星期。现在我觉得根本不用一个星期,前提是先把基础打好。不要再犹豫了,学了再说,等你抉择好了,别人已经会了几门语言了。


    汇编语言和微机原理是两门特烦人的课。你的数学/理论基础再好,也占不到什么便宜。这两门课之间的次序也好比先有鸡还是先有蛋,无论你先学哪门,都会牵扯另一门课里的东西。所以,只能静下来慢慢琢磨。这就是典型的工程课,不需要太多的聪明和顿悟,却需要水滴石穿的渐悟。有关这两门课的书,计算机书店里不难找到。弄几本最新的,对照着看吧。组成原理推荐《计算机组成与结构》清华大学王爱英教授写的。汇编语言大家拿8086/8088入个门,之后一定要学80x86汇编语言。实用价值大,不落后,结构又好,写写高效病毒,高级语言里嵌一点汇编,进行底层开发,总也离不开他,推荐清华大学沈美明的《IBM-PC汇编语言程序设计》。有些人说不想了解计算机体系结构,也不想制造计算机,所以诸如计算机原理,汇编语言,接口之类的课觉得没必要学,这样合理吗?显然不合理,这些东西迟早得掌握,肯定得接触,而且,这是计算机专业与其他专业学生相比的少有的几项优势。做项目的时候,了解这些是非常重要的,不可能说,仅仅为了技术而技术,只懂技术的人最多做一个编码工人,而永远不可能全面地了解整个系统的设计,而编码工人是越老越不值钱。关于组成原理还有个讲授的问题,在我学这门课程时老师讲授时把CPU工作原理誉微程序设计这一块略掉了,理由是我们国家搞CPU技术不如别的国家,搞了这么长时间好不容易出了个龙芯比Intel的还差个十万八千里,所以建议我们不要学了。我看这在各校也未见得不是个问题吧!若真是如他所说,那中国的计算机科学哪个方向都可以停了,软硬件,应用,有几项搞得过美国,搞不过别人就不搞了,那我们坐在这里干什么?教学的观念需要转变的。


    模拟电路这东东,如今不仅计算机系学生搞不定,电子系学生也多半害怕。如果你真想软硬件通吃,那么建议你先看看邱关源的“电路原理”,也许此后再看模拟电路底气会足些。教材:康华光的“电子技术基础”(高等教育出版社)还是不错的(我校电子系在用)。有兴趣也可以参考童诗白的书。


    数字电路比模拟电路要好懂得多。推荐大家看一看我们北工大刘英娴教授写的《数字逻辑》业绩人士都说这本书很有参考价值(机械工业出版社的)。原因很明了,实用价值高,能听听她讲授的课程更是有一种“享受科学”的感觉。清华大学阎石的书也算一本好教材,遗憾的一点是集成电路讲少了些。真有兴趣,看一看大规模数字系统设计吧(北航那本用的还比较多)。


    计算机系统结构该怎么教,国际上还在争论。国内能找到的较好教材为Stallings的"Computer Organization and Architecture:Designing for Performance"(清华影印
    本)
    。国际上最流行的则是“Computer architecture: aquantitative approach", by Patterson & Hennessy


    操作系统可以随便选用《操作系统的内核设计与实现》《现代操作系统》两书之一。这两部都可以算经典,唯一缺点就是理论上不够严格。不过这领域属于Hardcore System,所以在理论上马虎一点也情有可原。想看理论方面的就推荐清华大学出版社《操作系统》吧,高教司司长张尧学写的,我们教材用的是那本。 另外推荐一本《Windows操作系统原理》机械工业出版社的,这本书是我国操作系统专家在微软零距离考察半年,写作历时一年多写成的,教操作系统的专家除了清华大学的张尧学(现高教司司长)几乎所有人都参加了。Bill Gates亲自写序。里面不但结合windows2000,xp详述操作系统的内核,而且后面讲了一些windows编程基础,有外版书的味道,而且上面一些内容可以说在国内外只有那本书才有对windows内核细致入微的介绍,


    如果先把形式语言学好了,则编译原理中的前端我看只要学四个算法:最容易实现的递归下降;最好的自顶向下算法LL(k);最好的自底向上算法LR(k);LR(1)的简化SLR(也许还有另一简化LALR)。后端完全属于工程性质,自然又是another story。


    推荐教材:Kenneth C.Louden写的“Compiler Construction Principles and Practice”即是《编译原理及实践》(机械工业出版社的译本)


    学数据库要提醒大家的是,会用VFP,VB, Power builder不等于懂数据库。(这世界上自以为懂数据库的人太多了!)数据库设计既是科学又是艺术,数据库实现则是典型的工程。所以从某种意义上讲,数据库是最典型的一门计算机课程--理工结合,互相渗透。另外推荐大家学完软件工程学后再翻过来看看数据库技术,又会是一番新感觉。推荐教材:Abraham Silberschatz等著的 "Database System Concepts".作为知识的完整性,还推荐大家看一看机械工业出版社的《数据仓库》译本


    计算机网络的标准教材还是来自Tanenbaum的《Computer Networks》(清华大学有译本)。还有就是推荐谢希仁的《计算机网络教程》(人民邮电出版社)问题讲得比较清楚,参考文献也比较权威。不过,网络也属于Hardcore System,所以光看书是不够的。建议多读RFC,http://www.ietf.org/rfc.htm里可以按编号下载RFC文档。从IP的读起。等到能掌握10种左右常用协议,就没有几个人敢小看你了。再做的工作我看放在网络设计上就比较好了。


    数据结构的重要性就不言而喻了,学完数据结构你会对你的编程思想进行一番革命性的洗礼,会对如何建立一个合理高效的算法有一个清楚的认识。对于算法的建立我想大家应当注意以下几点:


    当遇到一个算法问题时,首先要知道自己以前有没有处理过这种问题.如果见过,那么你一般会顺利地做出来;如果没见过,那么考虑以下问题:

    1. 问题是否是建立在某种已知的熟悉的数据结构(例如,二叉树)上?如果不是,则要自己设计数据结构。

    2. 问题所要求编写的算法属于以下哪种类型?(建立数据结构,修改数据结构,遍历,查找,排序...)

    3. 分析问题所要求编写的算法的数学性质.是否具备递归特征?(对于递归程序设计,只要设计出合理的参数表以及递归结束的条件,则基本上大功告成.)

    4. 继续分析问题的数学本质.根据你以前的编程经验,设想一种可能是可行的解决办法,并证明这种解决办法的正确性.如果题目对算法有时空方面的要求,证明你的设想满足其要求.一般的,时间效率和空间效率难以兼得.有时必须通过建立辅助存储的方法来节省时间.

    5. 通过一段时间的分析,你对解决这个问题已经有了自己的一些思路.或者说,你已经可以用自然语言把你的算法简单描述出来.继续验证其正确性,努力发现其中的错误并找出解决办法.在必要的时候(发现了无法解决的矛盾),推翻自己的思路,从头开始构思.


    6. 确认你的思路可行以后,开始编写程序.在编写代码的过程中,尽可能把各种问题考虑得详细,周密.程序应该具有良好的结构,并且在关键的地方配有注释.

    7. 举一个例子,然后在纸上用笔执行你的程序,进一步验证其正确性.当遇到与你的设想不符的情况时,分析问题产生的原因是编程方面的问题还是算法思想本身有问题.

    8. 如果程序通过了上述正确性验证,那么在将其进一步优化或简化。

    9. 撰写思路分析,注释.


    对于具体的算法思路,只能靠你自己通过自己的知识和经验来加以获得,没有什么特定的规律(否则程序员全部可以下岗了,用机器自动生成代码就可以了).要有丰富的想象力,就是说当一条路走不通时,不要钻牛角尖,要敢于推翻自己的想法.我也只不过是初学者,说出上面的一些经验,仅供大家参考和讨论。


    关于人工智能,我觉得的也是非常值得大家仔细研究的,虽然不能算是刚刚兴起的学科了,但是绝对是非常有发展前途的一门学科。我国人工智能创始人之一,北京科技大学涂序彦教授(这老先生是我的导师李小坚博士的导师)对人工智能这样定义:人工智能是模仿、延伸和扩展人与自然的智能的技术科学。在美国人工智能官方教育网站上对人工智能作了如下定义:Artificial Intelligence, or AI for short, is a combination of computer science, physiology, and philosophy. AI is a broad topic, consisting of different fields, from machine vision to expert systems. The element that the fields of AI have in common is the creation of machines that can "think".
    这门学科研究的问题大概说有:

    (1)符号主义: 符号计算与程序设计基础,知识表达方法 :知识与思维,产生式规则,语意网络,一阶谓词逻辑问题求解方法:搜索策略,启发式搜寻,搜寻算法,问题规约方法,谓词演算:归结原理,归结过程专家系统:建立专家系统的方法及工具

    (2)联接主义(神经网络学派):1988年美国权威机构指出:数据库,网络发展呈直线上升,神经网络可能是解决人工智能的唯一途径。

    我想对于人工智能的学习,大家一定不要像学数学似的及一些现成的结论,要学会分析问题,最好能利用程序设计实现,这里推荐给大家ACM最佳博士论文奖获得者涂晓媛博士的著作《人工鱼-计算机动画的人工生命方法》(清华大学出版社)。搞人工生命的同学不会不知道国际知名的涂氏父女吧。关于人工智能的书当然首选《Artificial Intelligence A New Synthesis》Nils J.Nilsson.鼻祖嘛!


    关于网络安全我也想在这里说两句,随着计算机技术的发展,整个社会的信息化水平突飞猛进,计算机网络技术日新月异,网络成了当即社会各个工作领域不可缺少的组成部分,只要有网络存在,网络安全问题就是一个必须解决好的问题,学习网络安全不是简简单单的收集一些黑客工具黑一黑别人的网站,而是要学习他的数学原理,实现原理,搞清底层工作机制,这样才能解决大部分的现有问题和新出现的安全问题。


    关于计算机科学的一些边缘科学我想谈一谈软件工程技术,对于一个企业,推出软件是不是就是几个程序员坐在一起,你写一段程序,我写一段程序呢?显然不是。软件工程是典型的计算机科学和数学,管理科学,心理学,社会学等学科的综合。它使我们这些搞理论和技术的人进入了一个社会。你所要考虑的不仅仅是程序的优劣,更应该考虑程序与软件的区别,软件与软件产品的区别,软件软件产品的市场前景,如何去更好的与人交流。这方面我还在学习阶段,以后这方面再写文章吧,先推荐给大家几本书:畅销20年不衰的《人月神话》(清华大学中文版,中国电力出版社影印版),《软件工程-实践者研究的方法》(机械工业出版社译本)《人件》(据说每一位微软公司的部门经理都读过这本书,推荐老总们和想当老总的同学都看看,了解一下什么是软件企业中的人)以及微软公司的《软件开发的科学与艺术》《软件企业的管理与文化》(研究软件企业的制胜之道当然要研究微软的成功经验了!)


    关于计算机技术的学习我想是这样的:学校开设的任何一门科学都有其滞后性,不要总认为自己掌握的某门技术就已经是天下无敌手了,虽然现在Java,VB,C,C++用的都很多,怎能保证没有被淘汰的一天,我想.NET平台的诞生和X#语言的初见端倪完全可以说明问题。换言之,在我们掌握一门新技术的同时就又有更新的技术产生,身为当代的大学生应当有紧跟科学发展的素质。举个例子,就像有些同学总说,我做网页设计就喜欢直接写html,不愿意用什么Frontpage,Dreamweaver。能用语言写网页固然很好,但有高效的手段你为什么不使呢?仅仅是为了显示自己的水平高,unique? 我看真正水平高的是能够以最快的速度接受新事物的人。高级程序设计语言的发展日新月异,今后的程序设计就像人们在说话一样,我想大家从xml中应是有所体会了。难道我们真就写个什么都要用汇编,以显示自己的水平高,真是这样倒不如直接用机器语言写算了。反过来说,想要以最快的速度接受并利用新技术关键还是在于你对计算机科学地把握程度。


    计算机技术牵扯的内容更为广泛些,一项一项说恐怕没个一年半载也说不清。我只想提醒大家的还是那句话,技术与科学是不能分家的,学好了科学同时搞技术,这才是上上策。犹如英语,原先人们与老外交流必须要个翻译,现在满马路的人都会说英语。就连21世纪英语演讲比赛的冠军都轮不到英语系的学生了。计算机也是一样的,我们必须面对的一个现实就是:计算机真就只是一个工具,如果不具备其它方面的素养,计算机系的学生虽然不能说找不到工作,不过总有一天当其他专业性人才掌握了计算机技术后将比我们出色许多。原因就在于计算机解决的大都是实际问题,实际问题的知识却是我们少有的。单一的计算机技术没有立足之地。


    我想是时候指出:学习每一个课程之前,都要先搞清这一课程的学习目的。这一学科的应用领域。据我自身所了解到的同龄同学和低年级的同学的学习状况:他们之中很少有人知道学一个学科的学习目的,期末考试结束了也不知道学这科做什么用。这就失去了读计算机科学的意义。当然这与现存的教育思想不能说一点关系都没有。


    总的来说,从教育角度来讲,国内高校的课程安排不是很合理,强调理论,又不愿意在理论上深入教育,无力接受新技术,想避开新技术又无法避得一干二净。我觉得关键问题就是国内的高校难于突破现状,条条框框限制着怎么求发展。我们虽然认识得到国外教育的优越性,但为什么迟迟不能采取行动?哪怕是去粗取精的取那么一点点。我们需要改变。从我们自身角度来讲,多数人4年下来既没有学习计算机科学的学术水平,也没有学习计算机技术的那种韧劲。在我刚上大一时,我的计算机科学入门导师,淮北煤炭师范学院王爱平教授曾经对我说过这样一番话:“当你选择了计算机这一门科学,就意味着你踏上了一条不归路,就意味着你一生都要为之奋斗……你的身后是悬崖,只有向前走,不能往后退。”


    有些同学说按照这样学习学的东西太多,有的未见得有用,我想打个形象的比方:学校学出来的人都是一个球体,方方面面的知识都应具备。可是社会上需要球体的地方很少,反而需要的是砖和瓦,即精通某一行的人才。但是对于同等体积的物体,用球体来改造是最方便最省事的。学校的学生很多,为了能够使更多的学生来适应这个社会,学校也就不得以把所有的学生都打造成一个球体,然后让社会对这些学生进行再加工,成为真正能够有用的人才。即使你非常清楚自己的将来要干什么,并且非常下定决心要走自己的路,这一步你也必须走,世界是在不断变化的,你不能预料未来。想清楚,努力去干吧!


    必须结束这篇“胡侃”了,再侃下去非我力所能及。其实计算机还有很多基础课都值得一侃。怎奈我造诣有限,不敢再让内行耻笑。最后声明:这些只针对本科阶段的学习。即使把这些全弄通了,前面的路还长,计算机科学需要我们为之奋斗......学习计算机科学需要韧性,更需要创新,需要激情。深刻学习理论知识,勇于接受新技术的挑战,这才是我们这一代人应具有的素质。最后送大家一句话“Wake up every day with a feeling of passion for the difference technology will make in people's life!”。

    在我大一时无意中找到了南京大学网友sir的帖子“胡侃(理论)计算机学习”,这个帖子对我的大学学习起了至关重要的作用,写这份材料时也引用了其中的不少观点。再有就是每次和司徒彦南兄的交谈,都能从中学到很多东西,在这份材料中也有很多体现。以及每次在放飞技术网上每位同学诚恳的留言。这份材料是我原来在实验学院进行新生入学教育的讲稿之一,原有基础上改进了其中我认为不太合适的理论,修正了一些观点,在推荐教材方面结合我的学习情况有了较大改变。值得一提的是增加了一些计算机理论的内容,计算机技术的内容结合我国的教学情况和我们学习的实际情况进行了重写。这里所作的工作也只是将各位学长和同学们的学习体会以及我在学习计算机科学时的所思所想汇总在一起写了下来,很不成熟。目的就是希望能够给一些刚入学或者是学习计算机科学还没有入门的同学以一些建议。不期能够起到多大的作用,但求能为同学们的学习计算机科学与技术带来微薄的帮助。希望大家批评指正。

















  • 伊拉克巴格达发生汽车炸弹爆炸 造成75死162伤 时间:2005年09月14日12:39  来源:新华网 【热点排行】【推荐】【打印】【关闭】 我来说两句(5) 收藏本文 进入新闻论坛 相关新闻 搭乘新闻直通车,订阅精彩新闻 巴格达自杀式爆炸 市区示意图 小孩在爆炸后的车里   新华网消息 据法新社报道,当地时间14日早7时,巴格达一什叶派穆斯林居住区发生自杀式汽车爆炸事件,伊拉克安全官员从医院得到的数字是至少75人死亡,162受伤。事发地当时正在招工。(林杉) 资料图:2月28日,两名伊拉克警察在巴格达检查一辆被炸的警车残骸。一名官员在这次爆炸中受伤。 新华社/路透
  • 心理学首次导入手机研发 开发更为友好操作界面

    IT.SOHU.COM  2004-12-28 17:15  转自: 扬子晚报

      本报讯 康佳通信近日与浙江理工大学建立合作,引入心理学方法专项研究手机“人机交互界面”课题,这在国内手机业尚属首次。浙江理工大学心理学研究所所长葛列众教授介绍,研究所采用了国际先进的测量心理学研究方法,使用科学仪器记录用户操作手机时眼、手的行动步骤,比如:观察消费者眼球试用哪个功能最多、使用哪种功能时间最长,来判断消费者最关注的手机 功能;观察消费者来使用某项功能时,哪些键操作次数最多,与预设操作步骤是否一致,哪些键最容易按错,以此来确认快捷功能设置与键盘位置的配合……通过实验测量法进行研究和验证,着重研究进一步提高手机操作界面的易用性和便捷性。

      康佳通信研发负责人表示,谁跟用户最亲近,谁就拥有消费者。IT时代的主导权掌握在微软的手里,不仅因为盖茨的天才,更因为微软软件的人性化特点,正是友好易用使Win95一战功成。人机交互操作界面优化设计最终目标是“人性化”,将有利于提升康佳手机的差异化价值,打好市场竞争的“持久战”。(贾璞 朔如)

  • 传播学blog

    Tag:资源

    2004-12-07

    传播学blog

    ET媒体行记

    http://www.blogbus.com/blogbus/blog/index.php?blogid=14055

  • http://wjzhg.it.org.cn/3i/isd2004/INDEX.htm

    相当精彩的尝试,融入了电子学档设计和实践,资源也相当完备.

  • 网络教程

    Tag:资源

    2004-11-22

    湖北师范学院多媒体素材资源库网络教程

    http://www.et.hbnu.edu.cn/qingchang/2j.asp?id=22

    教育传播学:http://218.197.21.60/cb

    网络教育应用:http://www.et.hbnu.edu.cn/webjy/

     

     

  • 挑战MSN?Google发布即时通讯软件
    作者:蓝色理想   更新时间:2004-09-28
     

        【IT168 软件资讯】各大网站都看中了即时通讯这块肥肉,最近互联网上最大的搜索引擎网站Google,也推出了自己的即时通讯软件——Hello。Hello是集聊天与图片文件共享及传输的一款免费软件,其最新版本为1.0 Build 549。

        首先我们来看看这个软件的截图:

        下面我们来看一下这款软件的主要特点:

        1.当你与朋友通过Hello聊天和浏览图片时,你可以看到好友正在浏览哪些图片。
        2.Hello可以通过防火墙迅速的发送和接收图片。
        3.可以通过网页共享与朋友一起上网冲浪。
        4.可以在家中下载到更高质量的图片并打印出来。
        5.我们收到或发送的图片及聊天记录都会被保存在历史记录中,方便日后的查询、管理。

        软件的下载:

        Hello即时通讯软件 1.0 Build 549 
     
        软件大小:1410KB
        软件语言:英文
        软件类别:网络工具/联络聊天
        软件评级:★★★ 
        运行环境:Win9X WinNT Win2000 WinME WinXP Win2003

        点击下载>>>

        虽然Hello这款即时通讯软件的功能还不是很完善,但它的确有别出心裁的地方,相信凭借Google强大的技术实力,这款软件会为今后的即时通讯软件市场埋下一枚重磅炸弹。

  • b54781c
    Google scholar:站在巨人的肩膀上
     
    Google Scholar

    Stand on the shoulders of giants

    google实验室产品很多,而每一项实验室产品,基本上都会成为它的一项服务。我喜欢去看这些不成熟但觉得创意一流的产品。比如这个东西。它的口号是“站在巨人的肩膀上”。如果知道牛顿这句名言的意思,应该能理解这个是干什么的吧。

    ps: If I have seen father than Descartes, it is because I have stood on the shoulders of giants. --Newton


    上面这个是针对专家学者的搜索产品,现在在中文版google中添加了一个新功能:翻译英文页面,当然也是beta。

    记得金山词霸有一个在线翻译,有时候遇到不认识的英文单词可翻译一下,现在google打算直接替我们把英文页面都翻译了(当然现在还不成熟),那该对中国人搜索英文资料给与多大的帮助啊。我们的互联网企业怎么跟google竞争?


    先说google scholar的搜索体验。

    我想搜索何祚庥。我输入“hezuoxiu”,google自动告诉我,是不是要查“he zuoxiu”,ok,我点 Did you mean: he zuoxiu  ,哇,出来何教授的15条检索结果。当然,这个也是实验室产品,如果搜一个国外的知命教授,出来的结果可能就非常多了。比如爱因斯坦(首先要知道爱因斯坦如何拼写,如果不知道,可用google去search)。

    阿尔伯特爱因斯坦的学术搜索结果很多。有Results 1 - 10 of about 234,000 for einstein [definition(定义)].

    结果中有正文、有图书,还有引用(通过引用可搜索到更多结果)。 有一个新的世界呈现在我们,其实这个世界已经存在这几十年了,只不过我们一直没找到这个门而已。


    Labs logo

    Labs.google.com, Google’s technology playground.

    google的技术运动场,有刚来训练的小家伙,比如上面的学者搜索,也有已经毕业的大家伙,比如我们现在常用的google news和桌面搜索等等。


    【Google】 Scholar/学术搜索
    echo_soco119
    2004-11-19 15:34:00 文/


      Google刚刚推出这个用来专门搜索学术文章的服务Google Scholar。搜索的范围除了普通的网页之外,还包括了大量书籍以及独立的论文和文章。搜索结果中可以列出文章的不同版本以及被其他文章所引用的次数。

      Google Scholar可以过滤掉普通搜索结果中的大量垃圾信息,还可以通过引用链接方便的找到与搜索结果关联的其他相关学术资料,对于学生、学者以及其他需要经常查阅学术文章的人来说,是再实用不过了。

      其实在此之前,已经有很多网站能提供类似的学术资料查询,如OCLC、EBSCO、CiteSeer、SmealSearch和Reed Elsevier等,不过这次服务的提供者是Google,意义非同小可。

      呵呵~~继Google推出印刷出版物搜索以及昨天的Google Scholar后,Yahoo也没闲着。于Online Computer Library Center合作推出了一个图书馆搜索工具栏Yahoo!/OCLC toolbar也把搜索的触角延伸到了传统媒介,搜索引擎的搜索范围越来越广阔,从网页内容到个人电脑,有史以来所有的传统出版物早晚也将被尽收于搜索引擎之中。在未来的某一天,我们大脑中的记忆会不会也出现在电脑屏幕上的搜索结果之中呢?

      Google Scholar 是狗狗的新产品论文搜索,这事儿仅仅在Yahoo!发布在Toobar中搜索OCLC图书文献之后的两三天吧,google简直太可怕,好像无所不能,无所不知,无所不涉及,而且总是那么迅速而且果断,让竞争对手们竟丝毫无可奈何.与微软推出测试版引擎,并提出索引50亿网页而google回应其索引达80亿一样,这次google出去又是这么干净利落.

      正好我现在也上yahoo的搜索blog上看了一下,觉得yahoo的这项功能直接挑战的不仅是google 的print以及Scholar,更是亚马逊的搜索,亚马逊的a9就提供的类似功能,但应该实际上不如yahoo的这个对普通人来说更有用。搜索引擎慢慢的由信息的发现者-组织者-到信息再利用-传播/共享逐渐成为信息的代名词,今天看到这里的朋友们说Delicious Library 3.0终于发布, Delicious Library 美味图书馆是一套个人媒体信息管理工具,他与最近十分风行的美味书签作用有点类似。但是他更注重私人化的应用,为个人服务,美味书签是一种social bookmark,更侧重于共享。美味图书馆是一套付费软件哦,呵呵,没有试过不知道好赖!但是相信对个人信息管理来说是很有用的吧,可惜与潮流相悖,现在我更觉得在线个人信息管理能成为主流产品比如pim.cn/wealink.com等这类的


    Google推出新搜索服务 面向科学家和研究人员
    http://tech.tom.com  2004年11月18日 14:21
  • 每天狂收400万封!盖茨成全球最大电邮垃圾桶

    IT.SOHU.COM  2004-11-19 04:45  转自: 赛迪网

      【赛迪网讯】11月18日消息 微软董事长比尔·盖茨每天收到四百万封电子邮件,其中大多数都是垃圾邮件,因此他可能是世界上接收垃圾邮件最多的人。(相关:四巨头携手成立联盟 微软再起诉垃圾邮件制造者

      微软首席执行官史蒂夫·鲍尔默周四称,与普通用户不同的是,这位软件业巨子有整个部门为他过滤垃圾电子邮件,所以这些邮件中只有很少一部分才能进入他的邮箱。

      鲍尔默是在新加坡微软主办的亚洲领导人峰会上向来自亚太地区的政府信息技术和开发部门的官员说这番话的。

      “有两个人可能是世界上接收电子垃圾邮件最多的人,”鲍尔默说,他所指的就是比尔·盖茨和他自己。

      “就因为他是比尔·盖茨,他每天实际收到的邮件多达四百万封,它们大多数都是无关紧要的垃圾邮件。”(专家观点:垃圾邮件猛增 专家称如不遏制互联网两年内崩溃

      “因此我们使用了特殊的技术来过滤垃圾邮件。说实在话,我们差不多是设立了一个完整的部门来做这件事。”

      鲍尔默说他“可能是世界上接受垃圾邮件最多的人之一”,因为他在他所有的公开演讲都提到过他的电子邮件地址-- steveb@ microsoft.com。

      “因为在我们的IT部门使用了垃圾邮件过滤技术,所以每天在众多的邮件中大约只有十封才能进入我的邮箱。”

  • 通识教育资源

    Tag:资源

    2004-11-18

    烟台图书馆(百家讲坛/凤凰世纪大讲堂/英语学习)

    http://www.lib.ytu.edu.cn/SZZY/TeSeZY/index.htm

    英语屋(很好的资源站点学习者设计理念)

    http://www.englishwu.com

    英语电影剧本

    http://www.shlady.com/rainlane/juben.htm

  • 这是一个标准的网络课程答疑部分的教学设计范例

    新浪网-新浪校园-作业帮助

    http://y.sina.com.cn/helpme/index.shtml


    网站提供“作业帮助” 为孩子作业捉刀代笔

    央视国际 (2004年11月05日 16:11)

      新华社合肥11月5日专电(胡晓斌)家住合肥市琥珀山庄的李女士最近感到非常奇怪,她上初二的孩子最近很少问她学习上的问题。“我的孩子学习成绩并不好,以前做作业总是问个不停,现在做作业不用家长烦神了。”

      

     
    细心的李女士发现,孩子近一段时间做作业时,经常上网。

      她发现孩子作业做得很快,一检查,做得全对。耐心询问,孩子说明原委:一家网站提供“作业帮助”,遇到不会做的作业,就拿到网上去问,很快就有人回答。李女士对此深表忧虑。

      4日10时许,记者按照李女士提供的网址,进入了一家知名的门户网站,在教育频道,记者见到了这样的广告:“你是不是做功课的时候遇到过困难?你是不是曾经看到过一个连老师都难以解决的问题?来吧,我网教育频道隆重推出‘作业帮助’……这里汇聚了8000万网民头脑中的所有智慧,来帮助您解决学习中遇到的问题!”

      记者在这里看到,网民的问题五花八门,数学、英语……

      什么问题都有。为了试试效果,记者注册后,在网上发了个请求翻译的帖子,40分钟后立即有人跟帖。

      记者进一步了解到这个“作业帮助”实际上是以网友问网友答赚取积分的形式进行的“有奖作业帮助”。在这里,注册用户可以在网上提出任何年级的任何问题,甚至考研专业课题,都有人作答。被采纳答案的答题者就可以获得该网站的奖励积分1分,同时还有可能得到来自出题者的“悬赏分”,从5分到100多分不等,“悬赏分”越高,跟帖的人就越多。随着积分的累计,答题者便可以从“新手”逐渐升级为“学弟”或“学妹”、“学长”乃至“圣人”、“先知”。累计积分位于网站前几名的用户还能得到来自网站颁发的数码相机、MP3等物质奖励。

    责编:柳博