计算机专业课程对比,国内外高校非计算机专业计算机课程设置对比与研究

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国内外高校非计算机专业计算机课程设置对比与研究

作者:张媛媛王丽冀燕丽

来源:《课程教育研究·中》2014年第12期

【摘要】高校非计算机专业开设计算机基础课程的目的是培养大学生的基本信息素养和提高信息能力,提高计算机应用能力。文章通过研究国内外高校非计算机专业计算机课程设置与对比,找寻一种更适合高校非计算机专业学生的课程设置方案。

【关键词】非计算机专业计算机课程设置

【中图分类号】G64 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089(2014)12-0040-02

一、高校非计算机专业开设计算机课程的目的

随着信息技术的飞速发展,信息时代的到来,计算机基础教学对于提高新世纪大学生的素质和能力有着十分重要的作用。《大学计算机基础》课程正是根据教育教学改革新理念、新思想、新要求,不断地深化、完善与创新。计算机专业是高等学校用以培养高素质高技能计算机技术人才所设置的专业,主要是以培养具有计算机方面高技能的应用型人才为目的。而高校非计算机专业开设计算机基础课程的目的是培养大学生的基本信息素养和提高信息能力,提高计算机应用能力。为提高教学效果,很多高校教师在教学中采用多样化、立体式的教学模式,逐步完善和充实课程教学内容。针对非计算机专业学生的特点,在教授的基础课程中非常注重计算机文化的渗透,扩展学生知识面,多给学生讲解计算机领域的新技术新思想,如多媒体技术工具,信息安全技术,网络新技术等;在讲授程序设计课程时,强化程序设计思想,突出利用计算机分析问题的思路和解决问题的能力,注重实践操作环节。

二、高校非计算机专业开设计算机课程存在的问题

由于非计算机专业学生的自身特点,使得计算机基础课程在开设与实施的过程中,仍然存在很多问题。

第一,授课学生对象计算机水平参差不齐。有的学生没有操作过计算机,而有的学生俨然是个计算机高手,甚至拥有自己的个人主页,论坛坛主。面对如此差距,如何二者兼顾的开设计算机基础课程,就面临很大的挑战。

第二,非计算机专业学生对于计算机课程的兴趣不高。计算机课程的设置,没有抓住学生的心理,很多非计算机专业的学生认为学习该课程没有任何意义,提不起兴趣,导致学习效果较差。

《编译原理》是计算机科学中一门极为重要的课程,主要探讨如何将高级程序设计语言转换成机器可执行的指令。清华大学的张素琴教授在这一领域有着深厚的学术造诣,其编译原理课后习题答案对于学习者而言是非常珍贵的资源。这份压缩文件详细解析了课程中所涉及的概念、理论和方法的实践应用,目的是帮助学生更好地理解编译器设计的核心内容。 编译原理的核心知识点主要包括以下几点: 词法分析:作为编译过程的首要环节,词法分析器会扫描源代码,识别出一个个称为“标记”(Token)的最小语法单位。通常借助正则表达式来定义各种标记的模式。 语法分析:基于词法分析产生的标记流,语法分析器依据文法规则构建语法树。上下文无关文法(CFG)是编译器设计中常用的一种形式化工具。 语义分析:这一步骤用于理解程序的意义,确保程序符合语言的语义规则。语义分析可分为静态语义分析和动态语义分析,前者主要检查类型匹配、变量声明等内容,后者则关注运行时的行为。 中间代码生成:编译器通常会生成一种高级的中间表示,如三地址码或抽象语法树,以便于后续的优化和目标代码生成。 代码优化:通过消除冗余计算、改进数据布局等方式提升程序的执行效率,同时不改变程序的语义。 目标代码生成:根据中间代码生成特定机器架构的目标代码,这一阶段需要考虑指令集体系结构、寄存器分配、跳转优化等问题。 链接:将编译后的模块进行合并,解决外部引用,最终形成一个可执行文件。 错误处理:在词法分析、语法分析和语义分析过程中,编译器需要能够检测并报告错误,例如语法错误、类型错误等。 张素琴教授的课后习题答案覆盖了上述所有核心知识点,并可能包含实际编程练习,比如实现简单的编译器或解释器,以及针对特定问题的解题策略。通过解答这些习题,学生可以加深对编译原理的理解,提升解决问题的能力,为今后参编译器开发或软件工程实践奠定坚实的基础。这份资源不仅是学习编译原理的有力辅助材料,也是
车辆路径问题(Vehicle Routing Problem, VRP)是物流运输领域中的一个重要优化问题,目标是规划一组最优车辆路线,确保所有客户点都被访问,同时使总行驶距离最小化。当引入时间窗约束(Time Windows)后,问题演变为带时间窗的车辆路径问题(Vehicle Routing Problem with Time Windows, VRPTW),其复杂性显著增加。在VRPTW中,每个客户点都有一个特定的服务时间窗口,车辆必须在该窗口内到达,否则无法满足客户需求。 本项目“VRPTW-ga”采用遗传算法(Genetic Algorithm, GA)来解决这一问题。遗传算法是一种基于生物进化原理的全局优化方法,通过模拟自然选择、基因重组和突变等过程,逐步生成近似最优解。在Python中实现遗传算法时,首先需要确定问题的编码方式。对于VRPTW,通常采用整数编码,每条路线用一串数字表示,数字的顺序对应车辆的访问顺序。接着,需要设计适应度函数(Fitness Function),用于评估每个个体(即一组路线)的优劣,通常以总行驶距离或总服务时间作为优化目标。遗传算法的基本流程如下:1. 初始化种群,随机生成一定数量的初始个体,代表不同的车辆路线;2. 适应度评估,计算每个个体的适应度值,适应度总行驶距离成反比;3. 选择操作,根据适应度值选择个体,常用方法包括轮盘赌选择和锦标赛选择等;4. 交叉操作,选择两个个体进行基因交叉,生成新的个体,VRPTW中可采用部分匹配交叉或顺序交叉等策略;5. 变异操作,对部分个体进行随机变异,调整其访问顺序,以维持种群多样性;6. 检查终止条件,若达到预设的迭代次数或适应度阈值,则停止算法,否则返回第2步继续执行。 在“VRPTW-ga-master”项目中,可能包含以下关键文件:problem.py用于定义车辆路径问题的具体
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