《底層技術(shù)》課件

底層技術(shù)探索計(jì)算機(jī)系統(tǒng)核心組件和運(yùn)行機(jī)制課程背景和目標(biāo)技術(shù)基礎(chǔ)理解現(xiàn)代軟件系統(tǒng)的底層技術(shù)，包括硬件架構(gòu)、操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)協(xié)議等。編程能力掌握常用的編程語(yǔ)言和開發(fā)工具，并能進(jìn)行簡(jiǎn)單的代碼編寫和調(diào)試。工程實(shí)踐通過(guò)實(shí)際項(xiàng)目案例，學(xué)習(xí)軟件工程的基本概念和流程，并鍛煉團(tuán)隊(duì)合作能力。什么是底層技術(shù)？支撐應(yīng)用的基石底層技術(shù)為各種軟件應(yīng)用提供基礎(chǔ)支撐，如同建筑的地基，為應(yīng)用程序提供堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。不可見(jiàn)但不可或缺用戶通常無(wú)法直接看到底層技術(shù)，但它們是應(yīng)用程序正常運(yùn)行的關(guān)鍵，就像幕后英雄一樣。構(gòu)建效率和性能底層技術(shù)決定了應(yīng)用程序的性能、可靠性和安全性，為高效運(yùn)行提供保障。底層技術(shù)的重要性理解底層技術(shù)可以幫助你更好地設(shè)計(jì)和構(gòu)建軟件系統(tǒng)，并提高代碼的效率和性能。它可以幫助你避免常見(jiàn)的錯(cuò)誤，并理解各種軟件工具和框架的工作原理。此外，掌握底層技術(shù)還能讓你在面對(duì)復(fù)雜的技術(shù)問(wèn)題時(shí)更加游刃有余。計(jì)算機(jī)硬件架構(gòu)1CPU中央處理器，負(fù)責(zé)執(zhí)行指令和處理數(shù)據(jù)2內(nèi)存臨時(shí)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，供CPU快速訪問(wèn)3硬盤永久存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，包括操作系統(tǒng)和應(yīng)用4主板連接各個(gè)硬件組件，提供通信和數(shù)據(jù)傳輸通道CPU工作原理1獲取指令CPU從內(nèi)存中讀取指令，指令包含需要執(zhí)行的操作和操作數(shù)。2解碼指令CPU將指令解碼成計(jì)算機(jī)可以理解的機(jī)器語(yǔ)言，以便執(zhí)行操作。3執(zhí)行指令CPU根據(jù)指令執(zhí)行相應(yīng)的操作，例如算術(shù)運(yùn)算、數(shù)據(jù)傳輸、邏輯判斷等。4寫入結(jié)果CPU將執(zhí)行結(jié)果寫入內(nèi)存或寄存器中，供后續(xù)操作使用。內(nèi)存管理機(jī)制內(nèi)存管理機(jī)制是操作系統(tǒng)的重要組成部分，負(fù)責(zé)分配、回收和管理計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中的內(nèi)存資源。它確保不同程序能夠共享內(nèi)存空間，并防止程序之間相互干擾。常見(jiàn)的內(nèi)存管理機(jī)制包括分頁(yè)式內(nèi)存管理、分段式內(nèi)存管理和段頁(yè)式內(nèi)存管理。分頁(yè)式內(nèi)存管理將內(nèi)存空間劃分為固定大小的頁(yè)面，程序代碼和數(shù)據(jù)被加載到不同的頁(yè)面中。分段式內(nèi)存管理將內(nèi)存空間劃分為邏輯段，每個(gè)段對(duì)應(yīng)程序的不同部分。段頁(yè)式內(nèi)存管理將內(nèi)存空間劃分為頁(yè)面和段，并使用頁(yè)表和段表來(lái)管理內(nèi)存訪問(wèn)。硬盤和存儲(chǔ)系統(tǒng)硬盤是存儲(chǔ)設(shè)備的典型代表，它將數(shù)據(jù)持久保存到磁介質(zhì)上。存儲(chǔ)系統(tǒng)則是一個(gè)更復(fù)雜的系統(tǒng)，它管理著多個(gè)硬盤，并提供數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和訪問(wèn)服務(wù)。云存儲(chǔ)則利用了互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在云服務(wù)器上，為用戶提供靈活和可擴(kuò)展的存儲(chǔ)服務(wù)。操作系統(tǒng)原理資源管理操作系統(tǒng)負(fù)責(zé)管理計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中的各種資源，包括CPU、內(nèi)存、磁盤、網(wǎng)絡(luò)等。進(jìn)程管理操作系統(tǒng)負(fù)責(zé)創(chuàng)建、調(diào)度和終止進(jìn)程，并分配和回收進(jìn)程所需的資源。內(nèi)存管理操作系統(tǒng)負(fù)責(zé)管理內(nèi)存空間，分配和回收內(nèi)存，并解決內(nèi)存碎片問(wèn)題。文件管理操作系統(tǒng)負(fù)責(zé)管理文件系統(tǒng)，創(chuàng)建、刪除、打開、關(guān)閉文件，并提供文件訪問(wèn)控制。文件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)1文件數(shù)據(jù)和信息的基本單元2目錄組織和管理文件的層次結(jié)構(gòu)3卷存儲(chǔ)設(shè)備上的邏輯分區(qū)網(wǎng)絡(luò)協(xié)議棧應(yīng)用層負(fù)責(zé)與用戶交互，提供各種網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用服務(wù)，例如電子郵件、網(wǎng)頁(yè)瀏覽和文件傳輸。傳輸層提供端到端的可靠數(shù)據(jù)傳輸服務(wù)，例如TCP協(xié)議和UDP協(xié)議。網(wǎng)絡(luò)層負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)包的路由和轉(zhuǎn)發(fā)，例如IP協(xié)議。數(shù)據(jù)鏈路層管理物理網(wǎng)絡(luò)連接，例如以太網(wǎng)協(xié)議。物理層定義物理介質(zhì)和信號(hào)傳輸方式，例如電纜和無(wú)線信號(hào)。TCP/IP協(xié)議工作原理網(wǎng)絡(luò)層負(fù)責(zé)將數(shù)據(jù)包從源主機(jī)傳遞到目標(biāo)主機(jī)，并提供IP地址分配和路由功能。傳輸層提供端到端的連接，確保數(shù)據(jù)可靠傳輸，包括數(shù)據(jù)分段、重傳和流量控制。應(yīng)用層為應(yīng)用程序提供網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，例如HTTP、FTP、SMTP等。HTTP協(xié)議機(jī)制1請(qǐng)求和響應(yīng)HTTP協(xié)議基于請(qǐng)求-響應(yīng)模型?？蛻舳税l(fā)送請(qǐng)求，服務(wù)器返回響應(yīng)。2統(tǒng)一資源標(biāo)識(shí)符(URI)URI用于標(biāo)識(shí)網(wǎng)絡(luò)資源，包括網(wǎng)站地址、文件路徑等。3方法和狀態(tài)碼HTTP定義了多種請(qǐng)求方法，例如GET、POST、PUT等，以及狀態(tài)碼來(lái)表示請(qǐng)求結(jié)果。數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)知識(shí)數(shù)據(jù)模型關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)、NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)等數(shù)據(jù)庫(kù)語(yǔ)言SQL（結(jié)構(gòu)化查詢語(yǔ)言）數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)表設(shè)計(jì)、索引優(yōu)化等數(shù)據(jù)庫(kù)管理數(shù)據(jù)庫(kù)備份、恢復(fù)、安全管理等數(shù)據(jù)庫(kù)事務(wù)處理原子性事務(wù)中的所有操作必須作為一個(gè)整體完成，要么全部成功，要么全部失敗。一致性事務(wù)執(zhí)行前后，數(shù)據(jù)庫(kù)必須保持一致?tīng)顟B(tài)，例如數(shù)據(jù)完整性和約束條件。隔離性多個(gè)并發(fā)事務(wù)之間相互隔離，不會(huì)互相影響，保證數(shù)據(jù)的一致性。持久性一旦事務(wù)提交，其結(jié)果就應(yīng)該永久保存在數(shù)據(jù)庫(kù)中，即使系統(tǒng)崩潰也不會(huì)丟失數(shù)據(jù)。算法設(shè)計(jì)與分析算法設(shè)計(jì)與分析是計(jì)算機(jī)科學(xué)的基礎(chǔ)，它涉及選擇最佳算法來(lái)解決特定問(wèn)題，同時(shí)考慮算法的效率和資源消耗。排序算法比較常見(jiàn)的排序算法包括冒泡排序、插入排序、選擇排序、歸并排序、快速排序等。不同的排序算法在時(shí)間復(fù)雜度、空間復(fù)雜度、穩(wěn)定性等方面各有優(yōu)劣。冒泡排序：簡(jiǎn)單易懂，但效率較低，時(shí)間復(fù)雜度為O(n^2)插入排序：適用于近乎有序的數(shù)據(jù)，時(shí)間復(fù)雜度為O(n^2)選擇排序：時(shí)間復(fù)雜度為O(n^2)，不穩(wěn)定歸并排序：時(shí)間復(fù)雜度為O(nlogn)，穩(wěn)定快速排序：時(shí)間復(fù)雜度為O(nlogn)，不穩(wěn)定圖算法應(yīng)用案例社交網(wǎng)絡(luò)分析推薦系統(tǒng)、社群發(fā)現(xiàn)、影響力分析路線規(guī)劃地圖導(dǎo)航、最短路徑查找、交通流量預(yù)測(cè)生物信息學(xué)基因序列分析、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)、藥物研發(fā)編程語(yǔ)言基礎(chǔ)語(yǔ)法和語(yǔ)義學(xué)習(xí)編程語(yǔ)言的語(yǔ)法和語(yǔ)義，掌握基本數(shù)據(jù)類型、運(yùn)算符、控制流等。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法理解常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，例如數(shù)組、鏈表、棧、隊(duì)列等，以及相應(yīng)的算法設(shè)計(jì)。面向?qū)ο缶幊虒W(xué)習(xí)面向?qū)ο缶幊痰幕靖拍睿珙?、?duì)象、繼承、多態(tài)等。編譯器和解釋器編譯器將高級(jí)語(yǔ)言源代碼轉(zhuǎn)換為機(jī)器語(yǔ)言的可執(zhí)行文件。解釋器逐行執(zhí)行高級(jí)語(yǔ)言源代碼，無(wú)需編譯過(guò)程。區(qū)別編譯器一次性將代碼翻譯成機(jī)器語(yǔ)言，解釋器則在執(zhí)行時(shí)逐行翻譯。垃圾回收機(jī)制1自動(dòng)內(nèi)存管理自動(dòng)釋放不再使用的內(nèi)存2引用計(jì)數(shù)跟蹤對(duì)象的引用次數(shù)3標(biāo)記-清除標(biāo)記可達(dá)對(duì)象，清除不可達(dá)對(duì)象4分代收集將對(duì)象劃分為不同的代，提高效率并發(fā)編程模型1線程模型允許多個(gè)線程在同一進(jìn)程中并發(fā)執(zhí)行，提高程序效率。2進(jìn)程模型每個(gè)進(jìn)程擁有獨(dú)立的內(nèi)存空間，適合處理多個(gè)相互獨(dú)立的任務(wù)。3協(xié)程模型輕量級(jí)線程，可實(shí)現(xiàn)高效的并發(fā)，適合IO密集型應(yīng)用。設(shè)計(jì)模式應(yīng)用設(shè)計(jì)模式是軟件設(shè)計(jì)中反復(fù)出現(xiàn)的解決方案，它們提供可重用、經(jīng)過(guò)驗(yàn)證的最佳實(shí)踐，用于解決常見(jiàn)的設(shè)計(jì)問(wèn)題。通過(guò)應(yīng)用設(shè)計(jì)模式，可以提高代碼的可讀性、可維護(hù)性和可擴(kuò)展性。設(shè)計(jì)模式的種類繁多，從創(chuàng)建型模式到結(jié)構(gòu)型模式，再到行為型模式，涵蓋了軟件開發(fā)的各個(gè)方面。微服務(wù)架構(gòu)獨(dú)立部署每個(gè)微服務(wù)都可以獨(dú)立部署，無(wú)需依賴其他服務(wù)，方便快捷。技術(shù)棧自由每個(gè)微服務(wù)可以選擇最適合的技術(shù)棧，提高開發(fā)效率和靈活性。易于擴(kuò)展可以根據(jù)需求輕松擴(kuò)展單個(gè)微服務(wù)，提升系統(tǒng)性能和可靠性。云計(jì)算技術(shù)資源池化云平臺(tái)將計(jì)算資源，如服務(wù)器、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)，整合為一個(gè)可共享的資源池，供用戶按需使用。安全性云平臺(tái)提供強(qiáng)大的安全機(jī)制，包括數(shù)據(jù)加密、訪問(wèn)控制和安全監(jiān)控，以保護(hù)用戶的數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序?？蓴U(kuò)展性云平臺(tái)可以根據(jù)用戶需求動(dòng)態(tài)調(diào)整資源，輕松擴(kuò)展或縮減，以滿足不斷變化的工作負(fù)載需求。大數(shù)據(jù)處理框架Hadoop是一款開源軟件框架，用于分布式存儲(chǔ)和處理大量數(shù)據(jù)集。Spark是一個(gè)開源集群計(jì)算框架，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)。Flink是一個(gè)開源流式計(jì)算框架，用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和分析。人工智能基礎(chǔ)1機(jī)器學(xué)習(xí)使計(jì)算機(jī)能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，而無(wú)需明確編程。2深度學(xué)習(xí)使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬人腦的學(xué)習(xí)過(guò)程。3自然語(yǔ)言處理讓計(jì)算機(jī)理解和生成人類語(yǔ)言。4計(jì)算機(jī)視覺(jué)使計(jì)算機(jī)能夠“看”和理解圖像和視頻。機(jī)器學(xué)習(xí)算法1監(jiān)督學(xué)習(xí)分類、回歸2無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)聚類、降維3強(qiáng)化學(xué)習(xí)試錯(cuò)、獎(jiǎng)勵(lì)深度學(xué)習(xí)模型深度學(xué)習(xí)模型是模仿人類大腦結(jié)構(gòu)和功能的一種人工智能技術(shù)。它們通過(guò)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)學(xué)習(xí)復(fù)雜的數(shù)據(jù)模式，并在圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域取得了顯著成果。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)實(shí)踐項(xiàng)目演示項(xiàng)目場(chǎng)景模擬真實(shí)場(chǎng)景，構(gòu)建