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这个作业的目标 了解计算机发展和基本组成，知道Linux系统和Windows的区别，优点及缺点。python基本了解
作业正文  

教材内容总结

了解了计算系统和计算历史。对算法运算，图灵机有了初步了解.在云班课答题时依旧有困难。

教材学习中的问题和解决方案

  • 问题1：奇偶校验位定义没看懂

  • 解决方案：网上搜索资料

  • 解释的比较清晰  举例校验过程
    11001100 ＝有4个1，4 为偶数 ，校验位为 0，则数据变为 11001100 0
    11001101 ＝有5个1，5 为奇数 ，校验位为 1，则数据变为 11001101 1
     用处是确定传输代码的正确性
     这是通信上的一个名词，就是说发出方在信息包中包含一个校验玛，接受方通过这个校验玛来判断所传输的信息是否完整，是否发生错误需要重发

  • 问题2：什么时候能用大O分析

  • 解决方案：以下源自博客

    先来看一个简单的栗子，来分析下下面这段代码的时间复杂度：

    1.  
      /**
    2.  
      * 累加求和
    3.  
      * @param n 数据规模 n->∞
    4.  
      * @return
    5.  
      */
    6.  
      public int sum(int n){
    7.  
      int sum = 0;
    8.  
      int i = 0;
    9.  
      for (;i<n;i++){
    10.  
      sum = sum + i;
    11.  
      }
    12.  
      return sum;
    13.  
      }

    上面是一个累加求和的方法

    上面是一个累加求和的方法，假设每条语句的执行时间为单位时间unit_time，那这个方法对于数据规模n来说，总的执行时间为多少呢？

    很容易看出，第7、8两行代码都只执行一次，各为unit_time，第9、10两行代码都执行n次，各为n*unit_time，所以总的时间相加得T(n)=unit_time+unit_time+n*unit_time+n*unit_time=(2n+2)*unit_time。

    用f(n)来表示代码的执行次数和数据规模的关系，即f(n)=2n+2。当n趋近于无穷大时，f(n)中的常数项对于整个公式的值的影响可以忽略，同样，系数相比于数据规模n也可以忽略不计。最后变为f(n) = n,即总的执行时间T(n)与数据规模n成正比。上面的分析方法就是"大O表示法"的主要思想，用公式来表示就是：

    {\color{DarkBlue} T\left ( n \right ) = O\left ( f\left ( n \right ) \right )} 

    n：数据规模，通俗点说就是函数中的那个变量n

    f(n)：代码总的执行次数和数据规模的关系

    T(n)：代码的执行时间(并不是代码实际的执行时间，这里表示代码执行时间和数据规模之间的关系)（这句话终于让我懂了）

代码调试中的问题和解决过程

  • 问题1：输入代码显示not found command

  • 解决方案：查找书籍，加强记忆。

  • 问题2：输入代码时会忽略分隔符，空格等导致无法运行

  • 解决方案：加强联系

     代码行数（新增/累计）博客量（新增/累积）学习时间（新增/累积）重要成长
    目标 5000 30 450  
    第一周 200/200 2/2 18  
    第二周 50/250 3/5 15