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基础的计算机硬件知识篇一
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。
基础的计算机硬件知识篇二
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 architectureesigning 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》和《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windows200p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 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，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。
基础的计算机硬件知识篇三
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。(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。
基础的计算机硬件知识篇四
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，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：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。
基础的计算机硬件知识篇五
通过参加教育部全国高校教师网络培训中心举办的《计算机网络》骨干教师高级研修班的三天学习，听取冯博琴教授以及李波副教授、陈文革副教授和程向前副教授的深入介绍经验和讲解，对这门课程有了进一步的认识，下面对学习笔记总结如下几点：
一、学习笔记总结
1、参考先进的课程教学模式
《计算机网络》被列为计算机专业和信息类专业的核心基础课程之一，其教学目标是为以后计算机网络及其应用的专题学习和研究打下坚实基础，培养未来的网络设计人员和高级治理、维护人员。冯博琴教授展示了西安交大精品课程的网络教学平台，展示了一种先进的课程教学的模式，学生可以通网络教学平台向教师提出问题和提交作业，教师也可以在线为学生答疑和批改作业。为学生自主性学习计算机网络课程，传送电子化作业提供了条件。这种网站式的教学资源，首先经过富有丰富经验的教师的精心设计，再配合音频、视频等多媒体效果，动态网页与读者独特的互动性，确实可以满足不同层次学生的自主性、研究性学习的需要。
2、精选教学内容，构建先进完善的课程体系
针对李波副教授的介绍和总结，发现了目前传统计算机网络课程中存在的一些弊端。在以往的多数高校中，课堂教学内容大体是这样的：介绍数据通信的基本原理;介绍计算机网络的体系结构、osi模型和tcp/ip协议、分层结构中各层应该完成的基本功能;介绍一些具体的组网技术或局域网络操作系统。实验教学内容一般情况下是组建一个小型的局域网络，利用服务器操作系统配置和治理这个网络;或者利用串形接口做一个点对点通信的实验。
以往课堂与实验教学内容的缺陷是：对计算机网络内部的工作原理介绍得不够透彻;实验教学内容与课堂教学内容不吻合，没有体现出分层结构中层间接口、服务以及协议的概念;以往课堂与实验教学内容的脱节导致了所讲内容空洞、枯燥，不轻易被理解和把握。所以，应该对课堂与实验教学内容进行改革。
实验内容应和课堂教学内容紧密结合，尽力让学生体会、分析常用的网络协议，加强课堂教学的效果;针对不同层次的学生，为能力强的学生提供设计、实现协议的实验环境。
3、精选的课堂与实验教学应该坚持不断更新的原则，紧跟上计算机网络技术飞速发展的步伐。
传统的教学方法是讲授法。这种方法如运用不当，易造成以教师为中心，形成满堂灌、填鸭式，限制学生主体参与和主动创造的精神。
陈文革副教授对计算机网络课程整体教学过程进行总结和归纳，对此门课程教学过程中难、重点进行深入剖析，明确解决思路;进行了细致的案例分析和示范。使我认识到在教学过程中，教师应想方设法调动学生的各种感官，激发学生的思维，为学生创设一个有利于积极主动、创造性地进行学习的情境，并引导和组织他们进入这个情境。
二、本人经验总结
下面，将针对本人平时授课过程，总结一些了个人观点和经验，供同行参考和评论。
1.激发学生的学习兴趣
兴趣是最好的老师，学生在学习活动中，对自己感兴趣的现象、原理、规律等，总是主动、积极地去认识、探究。因此，在教学中，应设法激发学生的学习兴趣，以诱发学生的探究动机。
要让学生学好《计算机网络》这门课程，最重要的问题就是首先要激发学生对本课程的兴趣，把老师要求学生学的局面，改为学生主动要求学。在我第一次介绍这么课程时，首先介绍计算机网络的重要性和显示生活的具体应用，让同学对网络的宏观有个轮廓概念，明白网络的实用性，增加他们的兴趣。让同学举例说明他们自己使用网络的情况，觉得网络有什么用?然后根据他们的回答情况，来介绍整个教学内容的安排，给学生增加兴趣和动力，学生就会产生一种强烈的学好《计算机网络》这门课程的愿望。
教师在整个模式结构中总是起到导学的作用，教师的作用就是尽量激发学生对本课程的学习兴趣，提出问题、引导学生学习方向，让学生通过自主学习、网上协作学习、上机练习，最后对提出的问题进行评讲，检查学生的学习效果。
2.提出问题
利用各种方法选择出与当前学习主题密切相关的真实性事件或问题作为学习的中心内容(让学生面临一个需要立即去解决的现实问题)。运用各种媒体把学生的注意力集中过来，达到教学目标。如果教师将所有问题都自问自答，学生很多时候还是不能真正称为学习的主人。就计算机网络这门课程而言，很多成人学生上班单位都能接触到一些网络设备和网络环境。因此结合教材内容给他们提一些问题，让他们下去搜集资料、寻找答案，能促进他们增加他们的兴趣和促进他们的学习。
3.创设情境
学习环境中的情境必须有利于学习者对所学内容的意义建构。计算机网络课程虽然都是围绕网络在进行介绍，但是课程内容概念比较多，抽象的介绍往往达不到很好的教学效果。因此作为教师结合计算机网络知识结合实际就是很重要工作了，整个教材的内容实际上可以以网络体系结构为框架进行展开。教学中直接给学生一个概念可能是晦涩难懂的，因此需要在教学中设计一些情景将抽象的框架结构，变成学生脑海的印象和日常中相似的情境。
比如说，如陈文革教授所讲，介绍网络协议时，可以以航空体系结构举例说明网络协议间的关系，通过空中旅行组织图，介绍层次的特点。介绍硬件设备时路由器时，可以展示其各种常见产品图片，提问为什么路由器能完成这些功能，分析这些功能实现，再分析这些功能的实现条件，逐步回到网络层模型上。这时再重复介绍网络体系结构框架。
4.自主学习
自主学习能力包括：
(1)确定学习目标表的能力
(2)获取有关信息与资料的能力(知道从何处获取以及如何去获取所需的信息与资料);
(3)利用、评价有关信息与资料的能力。
5.网上协作学习
讨论、交流，通过不同观点的交锋，补充、修正、加深每个学生对当前问题的理解。激发学生的学习兴趣，引发和保持学生的学习动机。为使学生的意义建构更为有效，教师应尽可能组织协作学习，展开讨论和交流，并对协作学习过程进行引导，使之朝有利于意义建构的方向发展。这些引导的方法主要有：提出适当的问题以引导学生的思考和讨论;在讨论中设法把问题逐步引向深入，以加深学生对所学内容的理解;
6.效果评价
教学的目的就是要求学生解决面临的现实问题，学习过程就是解决问题的过程，即由该过程可以直接反映出学生的学习效果。这种源于学习过程本身的评价有利于激发学习动力，又能使教师在教学中及时了解学生的进步，促进学生的自我监督和调节。师生们正是在这种相互监督、交流、反思过程中实施着评价。
三、学习心得和实施想法
以上是我在教学过程中的一下经验，通过学习这个课程之后，我将总结以往教学经验结合先进理念，投入到以后教学中，谈几点想法，如下：
1、增强网络实验室的建设，为学生网络实验及教师网络课题的研究提供场所《计算机网络》课的实践教学环节是非常重要的。网络技术的飞速发展，网络实验室也需要不断地加强和提高水平。首先需要设计出与课堂教学相应配套的实验教学内容，然后选择合适的实验教材，最后选择购买相应的硬件和软件以构成网络实验室。
实验室应有课程专用服务器、路由器、交换机、工作站等硬件设备，设备的数量视满足学生需要而定，还要考虑相关课程的需要，也可将设备分组来让学生完成实验。软件方面，应该选择合适的模拟实验软件、网络治理软件及不同的操作系统软件。
2、选择或编写合适的《计算机网络》教材和实验教材
根据精选的、与理论教学内容完全吻合的实验教学内容，选择合适的实验教材也是至关重要的。我院选用了吴功宜编著的《计算机网络》，教材和软件的特点是：按照分层体系结构的思想，各层都有简单协议的实现，让学生充分体会和理解协议、服务、层间接口的概念;运行软件所需要的硬件非常简单，只是若干条串型接口连接线即可;学生在做实验的同时加深对所学内容的理解，进而扩展实验网络，进一步完善网络实验的设计，为进一步的学习和研究打下良好基础，
现有的《计算机网络》教材和实验教材，在内容和章节安排等方面也可能会与精选的教学内容体系有较大的差别。编写合适的《计算机网络》教材和实验教材也是非常必要的。在这方面我们也做过一些工作，如结合我校的情况，面向独立学院特色的《计算机网络》课件。我们也积极参与申请省级教学改革课题，如“《计算机网络》课程改革的研究与实践”。
3、研究先进的教学模式和教学方法，努力培养出高层次的计算机网络人才《计算机网络》课教学内容的特点是：满篇“协议”，比较空洞，不像其它课程具体一些。如何将学生从枯燥的感觉中吸引到有趣的协议学习中，研究先进的教学模式和教学方法是非常重要的。
1.采用现代化教学手段，提高教学效率
课堂教学采用以多媒体教学课件为主，黑板教学为辅的形式。对于需形象性思维、抽象性问题等用多媒体课件可以使问题直观、形象、易理解，也可增加内容的趣味性，同时也增加了信息量，提高课堂效率;对于公式推导等需演绎的内容，采用黑板加讲解的方法。
2.讲课中多使用一些生活中的类比事件，使复杂的问题变得易懂，同时增加了趣味性
如讲“协议”和“层”的概念时，举“空中旅行组织”的例子，明白双方之间的通信协议的协调工作。再如讲网络层的路由选择和拥塞控制时，用城市中的交通问题作类比，使学生较为轻易理解。尤其是拥塞控制，通过类比，很轻易就能理解“网络中的packet包太多”是导致“拥塞”的原因，然后就有采取一些算法来控制和解除拥塞。
3.网络教学，满足学生自主学习和个性化学习的需求
不断完善的课程网络教学环境包括了该课程教学课件、教学大纲、试题库、参考资料等多项教学内容，学生可以有选择地、自主地上网学习。
4.实习教学扩充课堂教学
在信息技术飞速发展的今天，新的计算机网络概念、原理、应用不断出现，单靠书本知识远不能适应时代的需求，除了结合教师科研给学生介绍本课程的前沿知识外，还需在教学中增加实习环节，将理论知识与实践结合，将课堂知识外延，扩展学生的学习视野。
四、改革考试制度，最大限度地发挥学生的学习积极性和自主性
规范试卷中考题的类型和分值，使课程的教学与治理规范化，知识条理化;采取课程的最终成绩由期末、实验课分数合成的办法，治理课堂教学和实验环节，如根据学生情况灵活采分，如课程设计成绩优异的学生可以免除笔试。除笔试外，还采取机试综合大作业、小组课题设计等考试形式，客观地反映学生对所学知识的把握程度。
最后，《计算机网络》作为吉林大学珠海学院全校公共课和计算机科学与技术系的必修课。扮演着举足轻重的角色，因此，我将在今后的实际教学中总结经验，汲取有效教学经验和资料不断完善教学体系，提高教学质量!
基础的计算机硬件知识篇六
今天开始认真地查资料，应该是有史以来最认真的一次，感慨很多，惊奇的发现了。以前脑海中的概念是网络很好，很方便，改善了生活，可以找到自己所要的东西，可以这么说，网络对我来说是无所不能。可是经过这次上网查找有关计算机网络的知识后，我突然发现网络太陌生了，很多很陌生的名词都不懂，如“云计算”、“ngn","ims"、”ipv6“、"ipv4"、等等。却天天应用在我们生活中。虽然我是一个计算机专业的本科生，却只能算是计算机网络低级的学者
今天的收获：
云计算：
云计算是网格计算(grid computing )、分布式计算(distributed computing)、并行计算(parallel computing)、效用计算(utility com
云计算
puting)、网络存储(network storage technologies)、虚拟化(virtualization)、负载均衡(load balance)等传统计算机技术和网络技术发展融合的产物。
三网融合是指电信网、计算机网和有线电视网三大网络通过技术改造，能够提供包括语音、数据、图像等综合多媒体的通信业务。 三合是一种广义的、社会化的说法，在现阶段它是指在信息传递中，把广播传输中的“点”对“面”，通信传输中的“点”对“点”，计算机中的存储时移融合在一起，更好为人类服务，并不意味着电信网、计算机网和有线电视网三大网络的物理合一，而主要是指高层业务应用的融合。“三网融合”后，民众可用电视遥控器打电话，在手机上看电视剧，随需选择网络和终端，只要拉一条线、或无线接入即完成通信、电视、上网等。
云计算(cloud computing)是网格计算(grid computing )、分布式计算(distributed computing)、并行计算(parallel computing)、效用计算(utility com puting)、网络存储(network storage technologies)、虚拟化(virtualization)、负载均衡(load balance)等传统计算机技术和网络技术发展融合的产物。
三网融合：
三网融合是指电信网、计算机网和有线电视网三大网络通过技术改造，能够提供包括语音、数据、图像等综合多媒体的通信业务。 三合是一种广义的、社会化的说法，在现阶段它是指在信息传递中，把广播传输中的“点”对“面”，通信传输中的“点”对“点”，计算机中的存储时移融合在一起，更好为人类服务，并不意味着电信网、计算机网和有线电视网三大网络的物理合一，而主要是指高层业务应用的融合。“三网融合”后，民众可用电视遥控器打电话，在手机上看电视剧，随需选择网络和终端，只要拉一条线、或无线接入即完成通信、电视、上网等。
三网融合现状未来解析：机遇挑战并存
ipv4:是互联网协议(internet protocol，ip)的第四版，也是第一个被广泛使用，构成现今互联网技术的基石的协议。采用32位地址长度，只有约43亿个地址。
ipv6：则采用128位地址长度，几乎可以不受限制的提供地址。主要的优势有：扩大地址空间，提高网络的吞吐量，改善服务质量等等。
ngn:即为下一代网络。
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