第1章計算機信息技術(shù)概述

第1章計算機信息技術(shù)概述CATALOGUE目錄計算機信息技術(shù)基本概念計算機系統(tǒng)組成與結(jié)構(gòu)計算機網(wǎng)絡技術(shù)基礎數(shù)據(jù)庫技術(shù)基礎及應用領域人工智能技術(shù)在計算機領域應用云計算、物聯(lián)網(wǎng)等前沿技術(shù)展望01計算機信息技術(shù)基本概念指事物運動的狀態(tài)和方式，是物質(zhì)的一種屬性。數(shù)據(jù)是信息的載體，是信息的具體表現(xiàn)形式。信息指記錄下來的事實、數(shù)字或符號，包括文本、圖像、音頻、視頻等形式。數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)是信息的載體，信息是數(shù)據(jù)的內(nèi)涵和意義。數(shù)據(jù)通過處理、解釋和組織后可以轉(zhuǎn)化為信息，信息則可以指導決策和行動。信息與數(shù)據(jù)的關(guān)系信息與數(shù)據(jù)信息系統(tǒng)01是由硬件、軟件、數(shù)據(jù)、人員和程序等組件組成的集合體，用于收集、存儲、處理、檢索和傳輸信息，以支持組織的決策、協(xié)調(diào)和控制。信息系統(tǒng)分類02信息系統(tǒng)可以分為管理信息系統(tǒng)、決策支持系統(tǒng)、辦公自動化系統(tǒng)、電子商務系統(tǒng)等。信息系統(tǒng)的作用03信息系統(tǒng)可以提高組織的效率和效益，支持組織的戰(zhàn)略目標實現(xiàn)。信息系統(tǒng)信息技術(shù)的特點信息技術(shù)具有數(shù)字化、網(wǎng)絡化、高速化、智能化等特點，能夠?qū)崿F(xiàn)信息的快速傳輸和處理，提高信息處理的效率和準確性。信息技術(shù)的發(fā)展趨勢隨著技術(shù)的不斷進步和應用需求的不斷增長，信息技術(shù)的發(fā)展趨勢包括云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等。信息技術(shù)是指用于管理和處理信息所采用的各種技術(shù)的總稱，包括計算機技術(shù)、通信技術(shù)、網(wǎng)絡技術(shù)等。信息技術(shù)02計算機系統(tǒng)組成與結(jié)構(gòu)計算機硬件系統(tǒng)負責執(zhí)行程序中的指令，控制計算機的各個部件協(xié)調(diào)工作。用于存儲數(shù)據(jù)和程序，包括內(nèi)存儲器和外存儲器。如鍵盤、鼠標、顯示器、打印機等，用于輸入輸出數(shù)據(jù)和信息。連接計算機各部件的通道，實現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸和控制信號傳遞。中央處理器存儲器輸入輸出設備總線系統(tǒng)軟件包括操作系統(tǒng)、設備驅(qū)動程序等，用于管理和控制計算機硬件資源。應用軟件滿足特定需求而開發(fā)的軟件，如辦公軟件、游戲軟件等。軟件開發(fā)工具用于輔助軟件開發(fā)的工具，如編譯器、調(diào)試器等。軟件工程研究軟件開發(fā)和維護的學科，強調(diào)軟件開發(fā)的規(guī)范、方法和工具。計算機軟件系統(tǒng)由運算器、控制器、存儲器和輸入輸出設備組成的基本結(jié)構(gòu)。馮·諾依曼結(jié)構(gòu)通過總線連接各個部件，實現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸和控制信號傳遞。總線結(jié)構(gòu)通過計算機網(wǎng)絡連接各個計算機，實現(xiàn)資源共享和信息交換。網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)利用多個處理器同時處理多個任務，以提高計算機系統(tǒng)的性能和效率。并行處理結(jié)構(gòu)計算機系統(tǒng)結(jié)構(gòu)03計算機網(wǎng)絡技術(shù)基礎計算機網(wǎng)絡是指通過傳輸介質(zhì)和網(wǎng)絡協(xié)議，將分散的、具有獨立功能的計算機系統(tǒng)連接起來，實現(xiàn)信息交換、資源共享和協(xié)同工作的系統(tǒng)。計算機網(wǎng)絡定義根據(jù)不同的分類標準，計算機網(wǎng)絡可以分為局域網(wǎng)、廣域網(wǎng)、城域網(wǎng)等類型。計算機網(wǎng)絡分類常見的計算機網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)有星型、總線型、環(huán)型和網(wǎng)狀型等。計算機網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)計算機網(wǎng)絡概述互聯(lián)網(wǎng)起源互聯(lián)網(wǎng)起源于20世紀60年代的美國國防部高級研究計劃局（ARPA），最初目的是為了實現(xiàn)分布式網(wǎng)絡和高級通信技術(shù)的研究?；ヂ?lián)網(wǎng)發(fā)展階段互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)歷了ARPANET、NSFNET、WorldWideWeb等多個發(fā)展階段，逐漸成為全球最大的、應用最廣泛的網(wǎng)絡?；ヂ?lián)網(wǎng)現(xiàn)狀目前，互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)深入到人們生活的方方面面，包括社交、購物、娛樂、教育等各個領域，成為現(xiàn)代社會不可或缺的重要組成部分?；ヂ?lián)網(wǎng)發(fā)展歷程及現(xiàn)狀網(wǎng)絡安全與防范策略網(wǎng)絡安全是指保護網(wǎng)絡系統(tǒng)免受未經(jīng)授權(quán)的訪問、破壞、泄露、篡改等威脅，保障網(wǎng)絡服務的可用性、完整性和保密性。網(wǎng)絡安全威脅常見的網(wǎng)絡安全威脅包括病毒、木馬、黑客攻擊、拒絕服務攻擊等。網(wǎng)絡安全防范策略為了保障網(wǎng)絡安全，需要采取一系列防范策略，包括加強用戶身份認證、設置防火墻、定期進行安全漏洞檢測和修復、使用安全軟件等措施。網(wǎng)絡安全定義04數(shù)據(jù)庫技術(shù)基礎及應用領域數(shù)據(jù)庫是一個存儲和管理數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，它能夠按照一定的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來組織、存儲和管理數(shù)據(jù)，以便用戶能夠方便地訪問、更新和管理數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)庫基本概念根據(jù)不同的劃分標準，數(shù)據(jù)庫可以分為多種類型。例如，根據(jù)數(shù)據(jù)模型的不同，可以分為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫；根據(jù)數(shù)據(jù)的組織方式，可以分為集中式數(shù)據(jù)庫和分布式數(shù)據(jù)庫等。數(shù)據(jù)庫類型劃分數(shù)據(jù)庫基本概念及類型劃分關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（RDBMS）是一種常見的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，它使用關(guān)系模型來組織和存儲數(shù)據(jù)。RDBMS提供了數(shù)據(jù)定義語言（DDL）和數(shù)據(jù)操縱語言（DML）等語言來管理和操作數(shù)據(jù)。RDBMS的特點：RDBMS具有數(shù)據(jù)完整性、安全性和并發(fā)控制等特性，能夠提供高效、可靠的數(shù)據(jù)存儲和處理服務。同時，RDBMS也支持各種應用程序的開發(fā)和運行，如企業(yè)資源計劃（ERP）、客戶關(guān)系管理（CRM）等。關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（RDBMS）介紹大數(shù)據(jù)時代下，數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和存儲量呈爆炸式增長，傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫已經(jīng)無法滿足大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的需求。因此，數(shù)據(jù)庫技術(shù)需要不斷發(fā)展和創(chuàng)新，以適應大數(shù)據(jù)時代的挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)庫發(fā)展趨勢：隨著云計算、分布式計算等技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)庫技術(shù)也在向云端化、分布式化、實時化等方向發(fā)展。例如，NoSQL數(shù)據(jù)庫、NewSQL數(shù)據(jù)庫等新型數(shù)據(jù)庫的出現(xiàn)，能夠更好地支持大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲和處理，提高數(shù)據(jù)處理效率。同時，數(shù)據(jù)庫技術(shù)也與人工智能、機器學習等技術(shù)相結(jié)合，以實現(xiàn)更加智能化的數(shù)據(jù)處理和分析。大數(shù)據(jù)時代下數(shù)據(jù)庫發(fā)展趨勢05人工智能技術(shù)在計算機領域應用03關(guān)鍵里程碑從符號主義到連接主義，再到深度學習，人工智能的技術(shù)不斷演進。01人工智能定義人工智能是一門研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應用系統(tǒng)的新技術(shù)科學。02發(fā)展歷程從50年代的達特茅斯會議，到80年代專家系統(tǒng)的興起，再到21世紀深度學習的突破，人工智能經(jīng)歷了漫長的發(fā)展歷程。人工智能概述及發(fā)展歷程回顧機器學習的定義機器學習是人工智能的一個重要分支，它使用計算機算法使得計算機能夠從數(shù)據(jù)中“學習”知識或模式，并利用這些知識或模式進行預測或決策。機器學習的主要方法監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、半監(jiān)督學習和強化學習等。機器學習的應用在金融、醫(yī)療、教育、自動駕駛等領域都有廣泛的應用。機器學習原理和方法論探討123深度學習是機器學習的一個子集，它使用神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行學習，尤其是深度神經(jīng)網(wǎng)絡。深度學習的定義深度學習在圖像識別領域的應用已經(jīng)取得了很大的成功，例如在人臉識別、目標檢測和圖像分類等方面。圖像識別深度學習也在自然語言處理領域發(fā)揮了重要作用，例如在機器翻譯、情感分析、問答系統(tǒng)和對話系統(tǒng)等方面。自然語言處理深度學習在圖像識別和自然語言處理中應用06云計算、物聯(lián)網(wǎng)等前沿技術(shù)展望提供計算、存儲和網(wǎng)絡等基礎設施服務，用戶可以通過云平臺租用所需資源。基礎設施即服務（IaaS）提供應用程序開發(fā)和部署所需的平臺和工具，用戶無需從零開始構(gòu)建應用。平臺即服務（PaaS）提供軟件應用程序的托管和訪問服務，用戶通過云端軟件進行操作和管理。軟件即服務（SaaS）彈性可擴展、按需付費、高可用性和可靠性、數(shù)據(jù)安全性和隱私保護。云計算的特點云計算服務模式和特點分析負責采集物理世界的各種信息，包括傳感器、RFID標簽等設備。感知層網(wǎng)絡層應用層關(guān)鍵技術(shù)負責將感知層獲取的數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫?，涉及各種通信協(xié)議和網(wǎng)絡技術(shù)。將物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與行業(yè)需求結(jié)合，實現(xiàn)智能化管理和服務。傳感器技術(shù)、無線通信技