2021-2022-1 20211420《信息安全专业导论》第十周学习总结

作业信息

|作业属于|2021-2022-1信息安全专业导论
|作业要求|2021-2022-1信息安全专业导论第十周作业

  • 学习目标
    • 信息系统
    • 数据库与SQL
    • 人工智能与专家系统
    • 人工神经网络
    • 模拟与离散事件
    • 排队系统
    • 天气与地震模型
    • 图形图像

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教材学习内容总结

第12章

  • 信息管理
    • 信息系统:帮助我们组织和分析数据的软件
    • 信息系统的任务:将数据分类,聚类或是转化为不同的形式
    • 好的信息系统需要合作处理数据
    • 任何应用程序都是管理数据的,有些以特定的结构和方式管理,大多是情况是一般性的
    • 三种最流行的一般应用信息系统:电子表格,数据库管理系统和电子商务
  • 电子表格
    • 电子制表软件:允许用户用单元格组织和分析数据的程序,例如:Excel
    • 单元格:电子数据表中存放数据或公式的元素
    • 电子数据表公式:在电子制表软件中可以利用标准符号的基本数学运算以及利用软件内置的电子数据表函数的功能
    • 电子数据表函数:电子制表软件提供的可用于公式的计算函数
    • 范围:使用函数进行计算需要规定一个范围,即用端点指定一组连续单元格
    • 循环引用:电子制表软件中在计算结果时要错误地彼此依赖的一组公式
    • 电子数据表分析
      • 模拟假设分析:修改电子数据表中表示假设的值,以观察假设的变化对相关数据有什么影响
      • 电子表格可视化:可用电子表格中的多种形式的图来展示数据的功能,如:条形图和饼图
  • 数据库管理系统
    • 数据库:结构化的数据集合
    • 数据库管理系统:由物理数据库,数据库引擎和数据库模式构成的软件和数据的组合
    • 数据库语言:与数据库引擎交互,允许用户指定数据的结构,添加,修改和删除数据,查询数据库以获取指定的存储数据
    • 查询:从数据库检索数据的请求
    • 数据库模式提供了数据库中的数据的逻辑视图,独立于数据的物理存储方式
    • 模式:数据库中数据的逻辑结构的规约
    • 关系模型
      • 关系模型:用表组织数据和数据之间的关系的数据库模型
      • 表:数据库记录的集合
      • 用表组织数据项和它们之间的关系
      • 记录(或对象,实体):构成一个数据库实体的相关的字段的集合
      • 字段(或属性):数据库记录中的一个值
      • 键:在表的所有记录中唯一标识一个数据库记录的一个或多个字段
      • 表中会有一个或多个字段被标识为键字段
      • 表的结构反映了它所表示的模式,即模式是表中的记录的属性的表达式
    • 关系:表中数据(或者对象)之间的联系
    • 结构化查询语言
      • 结构化查询语言(SQL):用于管理和查询数据的综合性关系数据库语言,不区分大小写
      • 查询语句(一个select从句,一个from从句和一个where从句)
        • select从句决定返回哪些属性,from从句决定使用哪个表查询,where从句限制了返回的数据
        • 例如:select attribute-list from table-list where condition
          select * from table-list where condition(如果attribute-list是*号,则返回选中的记录中的所有属性)
          select attribute-list from table-list where condition like '%xxx%'(%与任何字符串都匹配)
          select attribute-list from table-list where condition=‘R’ order by xxx(R为table-list的所有属性,按xxx排序)
      • 插入语句
        • insert into table-list values (content)
      • 更新语句
        • update table-list set xxx = ‘content’ where xxxx = ‘content’
      • 删除语句
        • delete from table-list where xxx = ‘R’
      • 注意:插入,更新和删除语句也有许多变体
    • SQL的基本操作
      • select操作,用于识别表中的记录
      • project操作,用于生成表中列的子集
      • 笛卡尔乘积操作,用于连接两个表的行
      • 其他集合操作:联合,求差,求交集,自然连接(笛卡尔乘积的子集)和除法
    • 数据库设计
      • 实体关系(ER)建模:设计关系数据库的常用方法
      • ER图:ER模型的图形化表示
      • ER图上连接线上的标签说明了关系的基数约束
      • 基数约束:在ER图中,一次可以存在于实体间的数量关系
      • 一般的技术关系有三种,一对一,一对多,多对多
  • 电子商务:使用万维网买卖物品及服务的过程,是计算机应用越来越广的领域
  • 大数据:不能够使用传统管理办法(如电子表格和数据库)处理的大数据集

第13章

  • 思维机
    • 人工智能:研究对人类思想建模和应用人类智能的计算机系统的学科
    • 图灵测试
      • 图灵测试:一种行为方法,用于判断一个计算机系统是否是智能的
      • 弱等价性:两个系统基于其结果的等价性,通过图灵测试的计算机具有的一种特性
      • 强等价性:两个系统基于其结果和实现这种结果的处理方法的等价性
      • Loebner奖:正式的图灵测试,每年举行一次
      • 聊天机器人:用于执行人机对话的程序
    • AI问题的各个方面
      • 知识表示
        • 两种新的表示方法:语义网和检索树
          • 语义网:表示对象之间关系的知识表示法
          • 检索树:表示对抗性情况(如博弈)中的所有选择的结构
          • 深度优先法:优先沿着树的路径向下检索,而不是优先横向检索每层的检索法
          • 广度优先法:优先横向检索树的每层,而不是优先向下检索特定路径的检索法
      • 专家系统
        • 基于知识的系统:使用特定信息集合的软件
        • 专家系统:基于人类专家的知识的软件系统
        • 基于规则的系统:基于一套if-then规则的软件系统
        • 知识库:专家系统规则集合
        • 推理机:处理规则以得出结论的软件
        • 专家系统的优点
          • 面向目标
          • 非常有效
          • 即使你不知道某些问题的答案,一个真正的专家系统也会通过精心构造的规则集合提供有用的指示
    • 神经网络
      • 生物神经网络
      • 人工神经网路:尝试模拟人体神经网络的计算机知识表示法
      • 有效权:人工神经元中输入值和相应的权的乘积之和
      • 训练:调整神经网络中的权和阈值以实现想要的结果的过程
    • 自然语言处理
      • 自然语言:人们用于交流的语言,如英语
      • 语音识别:用计算机来识别人类所讲的话
        • 声波纹:表示人声随着时间推移的频率变化的图
      • 自然语言理解:用计算机对人类传达的信息做出合理的解释
        • 自然语言理解是一个具有挑战性的方面,原因在于自然语言的二义性
        • 词法二义性:由于单词具有多种含义而造成的二义性
        • 句法二义性:由于句子的构造方式有多种而造成的二义性
        • 指代二义性:由于代词可以指代多个对象而造成的二义性
      • 语音合成:用计算机制造出人类的语音
        • 音素:任何指定的语言中的基本声音单元的集合
    • 机器人学
      • 感知-规划-执行范型:机器人通过传感器感受外界刺激,根据规划系统执行指定操作的范型
      • 包孕体系结构
        • 引入该结构使范型发生了转变,赋予了机器人一套简单的行为,每种行为与它所必需的一部分机器人世界关联在一起
        • 另一种转变是把机器人的世界看做一个统一的坐标格,每个单元格表示等量的真实空间,而整个世界是一个拓扑地图
      • 混合思考/反馈:一种改进方法,把规划与分布式世界中的一组行为结合了起来
    • 物理部件:机器人是由传感器,执行器和计算部件(一个微处理器)构成的

第14章

  • 模拟
    • 模拟:设计复杂系统的模型并为观察结果而对该模型进行实验
    • 最适合模拟的系统是动态的,交互式的和复杂的系统
    • 模型:真实系统的抽象,是系统中的对象和管理这些对象相互作用的规则的表示
    • 构造模型:有两种不同模型,一是采用连续变量,另一个是采用离散事件
      • 连续模拟:把时间看作是连续的,用一组反映特征集合中的关系的微分方程表示时间的变化
      • 离散事件模拟:由实体,属性和事件构成,实体表示真实系统中必须明确定义的对象
  • 特殊模型
    • 排队系统:一种离散事件模型,它使用随机数表示事件的到达和持续
    • 气象模型:一种连续模拟,以时间相关的流体力学和热力学的偏微分方程为基础的,这些方程的变量包括两个水平风速,垂直风速,气温,气压和水汽浓度
    • 气象模型可用于天气预报,飓风跟踪(应用于移动目标的,称为浮动模型),专用模型
    • 计算生物学:一种通过计算机,应用数学以及统计学的知识解决生物学问题的交叉性学科
    • 其他模型:股票走势,地震模型
    • 构建的这些模型需要计算机有足够的计算能力
  • 计算机图形学
    • 要生成真实的图像,计算机必须进行计算,以模拟光和物体之间的交互。
    • 物体形状也会影响物体外观
    • 光模拟
      • 照明模型:对光在物体上的一点的交互的模拟
      • 明暗处理(模型):利用照明模型来确定整个物体的外观的处理
      • 绘制:创建整个图像的过程
    • 复杂对象的建模
      • 自然景观
        • 对地形:不规则碎片模型(采用中点细分技术)或腐蚀模型
        • 对植物:植物生长建模(采用了语法和可能性方法)
        • 对液体,云,烟和火:用方程近似模拟其表现
      • 对布料:褶皱建模
      • 对皮肤:皮肤的形状和外观需要特殊的图形学技术来处理
    • 让物体动起来:制作游戏,动画,电影,视频
    • 动作捕捉:利用人类和动物运动的研究结果来开发能够自动生成更自然的运动的系统的一种欺骗性的方式,不适合用于计算机游戏
  • 游戏
    • 计算机游戏:计算机模拟的虚拟世界
    • 游戏玩法:玩家在游戏过程中交互与体验的类型
    • 游戏引擎:创造计算机游戏的软件系统(如Epic Game公司的Unreal引擎)
    • 游戏设计与开发:从一个概念开始,通过许多头脑风暴后得到设计,最后再实现设计
    • 游戏编程:使用游戏引擎中的语言进行游戏的代码编写

教材学习中的问题和解决过程

问题:在学习教材第12章中循环引用时,不理解循环引用的原理
解决过程:上网查找了百科
百科中对循环引用的解释

当一个单元格内的公式直接或间接地应用了这个公式本身所在的单元格时,就称为循环引用。
就比如说A1 = B2 * COUNT(H2..J2)
B2 = C3 * A1
这两个公式中A1由B2决定,而B2又由A1决定,这样就陷入了一个死循环,双方互相进行计算,导致了这个公式根本不能停下来的情况

代码调试中的问题和解决过程

代码托管

SQL数据库
插入数据

更新数据

删除数据

上周考试错题总结

1.Which of the following paradigms is based on the mathematical concepts of symbolic logic?
以下哪种范式是基于符号逻辑的数学概念?
A. Imperative (or procedural)强制性(或程序性)
B. Functional功能性
C. Logic逻辑
D. Object-oriented面向对象
本题选C
2.Which of the following is a program that translates and executes statements in sequence?
以下哪一项是按顺序翻译和执行语句的程序?
A. Interpreter解释器
B. Compiler编译器
C. Input输入
D. Machine code机器码
E. Bytecode字节码
本题选A
3.Strong typing is a mechanism by which a high-level program is entered into a computer.
强类型是将高级程序输入计算机的一种机制。
本题错误
4.A Boolean expression may be an arithmetic expression followed by an integer.
布尔表达式可以是后跟整数的算术表达式。
本题错误
5.Which of the following paradigms is based on the mathematical concepts of symbolic logic?以下哪种范式是基于符号逻辑的数学概念?
A. Imperative (or procedural)强制性(或程序性)
B. Functional功能性
C. Logic逻辑
D. Object-oriented面向对象
本题选C

学习进度条

代码行数(新增/累积) 博客量(新增/累积) 学习时间(新增/累积) 重要成长
目标 5000行 30篇 400小时
第一周 50/50 4/4 20/20
第二周 100/150 2/6 15/35
第三周 150/300 2/8 12/47
第四周 1000/1300 5/13 36/83
第五周 300/1600 4/17 30/113
第六周 1400/3000 3/20 36/149
第七周 1500/4500 4/24 40/189
第八周 1200/5700 3/27 30/219
第九周 1000/6700 4/31 36/255
第十周 1500/8200 3/34 40/295

计划学习时间:36小时
实际学习时间:40小时

参考资料

《计算机科学概论》
[《看漫画学Python》]

posted @ 2021-11-22 20:56  シバ鳥  阅读(25)  评论(0编辑  收藏  举报