大学计算机基础重要知识点及小论文_大学计算机基础知识点
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武汉传媒学院
计算机科学导论 期末作业
课程名称专
业 学
号 姓
名成绩指导教师
计算机科学导论
软件B1601-0
216405090223
项永生
赵 凤 怡
2016年11月 29日
目录
大学计算机基础重点归纳.............3 第一章：计算机概论................第二章：计算机软件基础............第三章：数据库技术基础............第四章：多媒体技术基础............第五章：计算机网络技术与应用......云计算与大数据.....................一、云计算概念...................二、云计算部署...................三、云计算服务模式................四、大数据.......................五、云计算与大数据关系............六、心得体会.....................3 4 5 5 6 6 6 7 7 7 8
大学计算机基础重点归纳
第一章：计算机概论
1.1964年，第一台计算机，ENIAC 2.计算机分类（6）：巨型，小巨型，大型主机，小型机，工作站，PC 3.1到4代计算机：电子管，晶体管，集成电路，大规模和超大规模集成电路 4.发展趋势：巨型，微型，多媒体，网络，智能 5.运算速度，MIPS衡量 6.计算机特点（6）：精度高，记忆力强，有逻辑判断能力，可靠性高，通用性强
7.数据是信息的载体，信息是数据的内涵 8.软件：程序，数据，技术资料 9.软件：系统（WINDOWS,VB），支撑（杀毒），应用 10.诺依曼原理：五个部分，用二进制，存储程序 11.存储器容量基本单位，字节（byte）12.指令，有操作码，地址码
13.指令周期：取指周期，执行周期
14.指令类型（5）：数据传送，运算，程序控制，输入出，CPU控制调试 15.计算机工作过程：取指，分析取整，执行 16.最小信息单元，位（bit）
17.信息处理阶段：收集，加工，决策，活动 18.0有唯一编码，补码
19.ASCII码，1个字节；汉字外码，2个字节 20.ASCII，大写字母100，小写110 21.汉字：输入码（外码），机内码，字型码（字模）；24*24点阵：占24*24/8=72KB 22.微机=主机＋外部设备
23.主板部件（6）：芯片组，CPU插座，内存插槽，总线扩展槽，I/O接口，BIOS 24.微机总线：内部，外部，系统
25.内部和系统总线：地址（AB），数据（DB），控制（CB）26.外部：PCI，AGP 27.内存：ROM，RAM（大于80ns），Cache（高速缓冲存储器）（15-35ns）28.外存（5）：硬盘，软盘，光盘，磁带，U盘
第二章：计算机软件基础
1.操作系统发展：手工，单道批处理，多道批处理，分时
2.界面分类：命令行，图形用户 3.4.5.6.工作角度分类：批处理，分时，实时 设计角度分类：面向进程，面向对象 OS特征：并发，共享，虚拟 Linux，自由操作系统
7.OS功能（管理）：进程和处理器，设备，存储，文件，8.进程：程序，数据，进程控制块 9.状态：运行，就绪，阻塞 10.调度：剥夺式，非剥夺式
11.存储管理方式：单一连续，分区，页式和段式 12.文件名，最多，256字符 13.文件存储单位，簇
14.文件分配：连续，链式，索引
15.EXCEL，最多，255工作表，256列，每单元格65535字符，65536行
16.单元格全选，Ctrl＋A；系统日期，Ctrl＋；当前时间，Ctrl＋Shift＋；换行，Alt＋Enter 17.SUM(B1:B2),AVERAGE(B1:B2),MAX/MIN(B1:B2)18.IF(B3>90,“优”，IF(B3>60，“合格”，“不合格”))19.COUNTIF(B1:B12,“
第三章：数据库技术基础
1.数据模型：层次(有序树)，网状（有向图），关系（二维表）
2.数据库系统组成：计算机平台，数据库，数据库管理系统，数据库应用系统，用户 3.信息世界的基本概念：实体，属性，码，域，实体型，实体集 4.关系是二维表，元组的集合 5.关系运算：选择，投影，连接
6.Acce对象（7）：表，查询，窗体，报表，页，宏，模块 7.Acce数据基本载体，字段
8.数据库处理技术的发展三个阶段：手工管理，文件管理，数据库管理
9.数据库特点：最小冗余度，数据独立性，数据共享，安全可靠，保密性能好 10.数据库功能：数据定义，数据操作，数据控制和管理
11.设计数据库的阶段：需求分析，概念结构设计，逻辑结构设计，物理结构设计，实施数据库，使用和维护
第四章：多媒体技术基础
1.多媒体特征：信息载体多样性，交互性，综合性
2.多媒体技术：计算机，音视频，图像压缩，多媒体网络，超媒体，文字处理 3.关键技术，数据压缩与编码
4.没有压缩，BMP；全部色彩模式，PSD 5.ACDSEE，数字图像浏览软件；PHOTOSHOP，彩色图像处理软件 6.分辨率：屏幕，图像，像素，打印机，扫描仪 7.图像深度：每个像素的数据所占位数 8.PHOTO选取图像工具：选框，套索，魔术棒
第五章：计算机网络技术与应用
1.APARNET，Internet前身
2.网络发展阶段：网络诞生，网络形成，互连互通，高速网络 3.计算机网络：是利用通信设备和线路将分布在不同地理位置的、功能独立的多个计算机系统互连起来，实现网络中资源共享和通信的系统。4.计算机网络的组成：若干子机，通信子网，通信协议
5.分类：局域网（LAN），城域网（MAN），广域网（WAN）6.拓扑结构（6）：总线型，星型，环型；树型，全互联，不规则型 7.信号是数据的具体表现形式 8.通信设备：信源，信宿，信道
9.网络性能评价标准：带宽，信道容量，传输速率，传输延迟 10.数据传输技术：调制解调，基带传输（近），频带传输（远），信道复用 11.传输介质：双绞线，同轴电缆，光纤，无线传输介质
12.网络协议：TCP/IP，IPX/SPX，NetBEUI 13.OSI/RM模型的层：物理，数据链路，网络，传输，会话，表示，应用 14.TCP/IP，四层，应用（STMP，FTP），传输（TCP），网络（IP），网络接口 15.局域网的层：物理（PHY），介质介入控制（MAC），逻辑链路（LLC）16.局域网组成：服务器，工作站，网卡，传输介质
17.网络互连设备：中继器（相同局域网，物理层），网桥（不同局域网，链路层），路由器（不同网络，网络层），网关（不同协议，传输层）18.19.20.21.构建网络：局域网的设备＋网络互连设备＋HUB（集线器）＋调制解调器（MODEM）Internet特点：用TCP/IP，透明性，用户网络，客户机/服务器 IP地址，32Bit TCP/IP的数据基本传送单位，数据包
云计算与大数据
大数据时代已经悄然到来，如何应对大数据时代所带来的挑战与机遇，是我们当代大学生特别是我们计算机专业学生的一个必须面对的严峻课题。在这次课上通过陶老师的讲解以及在课后查阅相关资料，我了解到什么是大数据，什么是云计算，它们都有什么用处，有什么关系。
近几年，云计算和大数据的概念受到了学术界、商界、甚至政府的热传，一时间云计算无处不在。秉承着“按需服务”理念的云计算正高速发展，“数据即资源”的“大数据”时代已经来临。大数据利用对数据处理的实时性、有效性提出来更高要求，需要根据大数据特点对传统的常规数据处理技术进行变革，形成适用于大数据收集、存储、管理、处理、分析、共享和可视化的技术。大数据的规模效应给数据存储和管理以及数据分析带来了极大的挑战。
一、云计算概念
在课后，经过翻阅各种资料，了解到狭义的云计算是指IT基础设施的交付和使用模式。指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源；广义的云计算是指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务，这种服务可以是IT和软件、互联网相关的，也可以是任意其他的服务，它具有超大规模、虚拟化、可靠安全等独特功能。通俗的理解是，云计算的“云”就是存在于互联网上的服务器集群上的资源，它包括硬件资源和软件资源，本地计算机只需要通过互联网发送一个需求信息，远端就会有成千上万的计算机为你提供需要的资源并将结果返回到本地计算机。这样，本地计算机几乎不需要做什么，所有的处理都在云计算提供商所提供的计算机群体来完成。
Kevin Hartig：云是一个庞大的资源地，你按需购买；云是虚拟化的；云可以像自来水、电、煤气那样计费。
Jan Pritzker：云计算是用户友好的网络计算。
云计算，它是基于数据中心，强调性价比、效率、可行性的服务运营模式，这是提高高端计算利用率，同时提升低端计算事物处理能力，我们不关注本身计算机的能力，更多提供给后台，由于后台强大的处理能力完成。
二、云计算部署模式
根据云计算服务对象范围的不同，云计算有四种部署模式：私有云、社区云、公有云和混合云。私有云是由一个用户组织（例如政府、军队、企业）建立运维的云计算平台，专供组织内部人员使用，不提供对外服务。社区云也称机构云，云基础设施由多个组织共同提供，平台由多个组织共同管理。社区云被一些组织共享，为一个有共同关注点的社区或大机构提供服务。公有云的基础设施由一个提供云计算服务的大型运营商组织建立和运维，该运营组织一般是拥有大量计算资源的IT巨头，这些IT公司将云计算服务以“按需购买”的方式销售给一般用户或中小企业群体。用户只需将请求提交给云计算系统，付费租用所需的资源和服务。混合云的云基础设施是由两种或两种以上的云组成，每种云仍然保持独立，但用标准的或专用的技术将它们组合起来，具有数据和应用程序的可移植性。
三、云计算服务模式
计算就要有就算环境，一般计算环境都有硬件的一层，资源组合调度的一层即操作层，以及计算任务的应用业务的软件层。云计算提供的三种服务模式对应了计算环境的三个层面。这三种服务模式分别是基础设施即服务IaaS、软件即服务SaaS、平台即服务PaaS。
IaaS即把厂商的由多台服务器组成的“云端”基础设施，作为计量服务提供给客户。它的优点是用户只需低成本硬件，按需租用相应计算能力和存储能力，大大降低了用户在硬件上的开销。目前以Google云应用最具代表性，例如GoogleDocs、GoogleApps、Googlesites。SaaS服务提供商将应用软件统一部署在自己的服务器上，用户根据需求通过互联网向厂商订购应用软件服务，服务提供商根据客户所定软件的数量、时间的长短等因素收费，并且通过浏览器像客户提供软件的模式。对于小型企业来说，SaaS是采用先进技术的最好途径。
PaaS把开发环境作为一种服务来提供。PaaS能够给企业或个人提供研发的中间件平台，提供应用程序开发、数据库、应用服务器、试验、托管及应用服务。
四、大数据
大数据（big data），或称巨量资料，就是对全球各种大规模数据资料进行深度挖掘，并进行高速度及多样式计算后，整理出来的高价值的分析结果；重点应用在国防领域建设，未来发展方向在人工智能领域，可以让计算机自主地从经验中进行学习和反馈。个人总结，大数据的特点主要有如下4点：
一是大量。存储大，计算量大。
二是数据类型多样。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。
三是处理速度快。增长速度快，处理速度要求快。四是价值密度低。浪里淘沙却弥足珍贵，数据没有办法在可忍受的时间下使用常规软件方法完成存储、管理和处理任务。
大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获得很多智能的，深入的，有价值的信息。大数据分析普遍存在的方法理论有：可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析、语义引擎、数据质量和数据管理。
五、云计算与大数据关系
云计算和大数据是这个时代的两个王者，是一个硬币的两面，云计算是大数据的IT基础，而大数据是云计算的一个杀手级应用。张亚勤说，云计算是大数据的驱动力，而另一方面，由于数据越来越多，越来越复杂，越来越实时，这就更加需要云计算去处理，所以二者之间是相辅相成的。
本质上，云计算和大数据的关系是静与动的关系；云计算强调的是计算，这是动的概念；数据则是计算的对象，是静的概念。在实际的应用中，前者强调的是计算能力，或者看重的是存储能力；但是这样说，并不意味着两个概念如此泾
渭分明。大数据需要处理大数据的能力如数据获取、清洁、转换、统计等，其实就是需要强大的计算能力，另一方面，云计算的动也好是相对而言，比如基础设施即服务中存储设备提供的主要是数据能力，所以可谓是动中有静。
如果数据是财富，那么大数据就是宝藏，而云计算就是挖掘和利用宝藏的利器。没有强大的计算能力，数据宝藏终究是镜中花，没有大数据的积淀，云计算也只能是杀鸡用的宰牛刀。
六、心得体会
通过这次课程的学习，了解到在如此快速到来的大数据革命时代，我们还有很多知识需要学习，许多思维需要转变，许多技术需要研究。职业规划中，也需要充分考虑到大数据对于自身职业的未来发展所带来的机遇和挑战。
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