湖北省技能高考新增考点计算机行业当前流行的概念术语和技术汇总Word文档格式.docx
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和任播地址(AnycastAddress)。
IPv6的地址长度为128b,是IPv4地址长度的4倍。
于是IPv4点分十进制格式不再适用,采用十六进制表示
IPv6有3种表示方法:
1、冒分十六进制表示法2、0位压缩表示法3、内嵌IPv4地址表示法
并行计算
并行计算或称平行计算是相对于串行计算来说的。
它是一种一次可执行多个指令的算法,目的是提高计算速度,及通过扩大问题求解规模,解决大型而复杂的计算问题。
所谓并行计算可分为时间上的并行和空间上的并行。
时间上的并行就是指流水线技术,而空间上的并行则是指用多个处理器并发的执行
计算。
并行计算可分为时间上的并行和空间上的并行。
1
时间上的并行:
是指流水线技术.
这就是并行算法中的时间并行,在同一时间启动两个或两个以上的操作,大大提高计算性能。
l空间上的并行:
是指多个处理机并发的执行计算,即通过网络将两个以上的处理机连接起来,达到同时计算同一个任务的不同部分,或者单个处理机无法解决的大型问题。
为利用并行计算,通常计算问题表现为以下特征:
(1)将工作分离成离散部分,有助于同时解决;
(2)随时并及时地执行多个程序指令;
(3)多计算资源下解决问题的耗时要少于单个计算资源下的耗时。
大数据
的信息资产。
大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构。
它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。
但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
大数据需要特殊的技术,以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。
适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
应用学科:
计算机,信息科学,统计学
适用领域范围:
BI,工业4.0,云计算,物联网,互联网+,人工智能
“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。
换而言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。
大数据的价值体现在以下几个方面:
1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销
2)做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型
3)面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值
趋势一:
数据的资源化
趋势二:
与云计算的深度结合
趋势三:
科学理论的突破
趋势四:
数据科学和数据联盟的成立
趋势五:
数据泄露泛滥
趋势六:
数据管理成为核心竞争力
趋势七:
数据质量是BI(商业智能)成功的关键
趋势八:
数据生态系统复合化程度加强
特征:
容量(Volume):
数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息;
[6]
种类(Variety):
数据类型的多样性;
速度(Velocity):
指获得数据的速度;
可变性(Variability):
妨碍了处理和有效地管理数据的过程。
真实性(Veracity):
数据的质量[6]
复杂性(Complexity):
数据量巨大,来源多渠道[6]
价值(value):
合理运用大数据,以低成本创造高价值
对等计算
虽然Napster是最近最知名的对等计算模式的实现例子,但是它只能算的上是对等计算的一个
侧面——Napster仅仅使用了对等计算模式的一个方面:
文件共享。
实际上,对等计算概念要广泛的多,包括共享处理能力,内存,存储空间,并且支持海量数目的计算机进行协作。
内容:
共享处理能力,支持海量协作
概念:
使各个计算机直接互相通讯
模式:
使用这种技术来完成计算
与传统的服务器/客户机的模式不同,对等计算的体系结构是令传统意义上作为客户机的各个计算机直接
互相通讯,而这些计算机实际上同时扮演着服务器和客户机的角色,因此,对等计算模式可以有效地减少传统服务器的压力,使这些服务器可以更加有效的执行其专属任务。
多核
多内核(multicorechips)是指在一枚处理器(chip)中集成两个或多个完整的计算引擎(内核)。
属于:
处理器
多核技术的开发源于工程师们认识到,仅仅提高单核芯片(onechip)的速度会产生过多热量且无法带来相应的性能改善,先前的处理器产品就是如此。
他们认识到,在先前产品中以那种速率,处理器产生的热量很快会超过太阳表面。
即便是没有热量问题,其性价比也令人难以接受,速度稍快的处理器价格要高很多。
处理器性能=主频xIPC
为什么不能用单核的设计达到用户对处理器性能不断提高的要求呢?
答案是功耗问题限制了单核处理器不断提高性能的发展途径。
通过在两个执行内核之间划分任务,多核处理器可在特定的时钟周期内执行更多任务。
将来处理器发展的趋势是:
为了达到更高的性能,在采用相同微架构的情况下,可以增加处理器的内核数量同时维持较低的主频。
服务科学
服务科学是一门新兴的复合交叉型学科,是计算机科学、运筹学、工业工程、管理学、经济学、社会学、行为科学、心理学等多种学科的集成。
机器学习
机器学习(MachineLearning,ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。
专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。
机器学习有下面几种定义:
“机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能,特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”。
“机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”。
“机器学习是用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准。
”
集体智慧
集体智慧(CollectiveIntelligence,CI),简称集智,它是一种共享的或群体的智能。
在网络时代来临之前,集体智慧就一直活跃在生物学、社会学、计算机科学、大众行为学等领域。
随着Web2.0的崛起和社会性软件的普及,集体智慧这在社交网络服务、众包、分享、评论和推荐等领域也得到了广泛应用,典型案例包括:
维基百科、XX百科、XX知道、猪八戒网、任务中国、Threadless、InnoCentive、digg、iStockphoto、MechanicalTurk等。
越来越多的传统公司和组织也开始使用各种集体智慧平台或工具,借助外部智慧以解决复杂问题[4]。
定义:
协调性关联
集体智慧目前在商业和教育领域的应用最为成熟。
计算思维
计算思维是运用计算机科学的基础概念进行问题求解、系统设计、以及人类行为理解等涵盖计算机科学之广度的一系列思维活动。
特点:
抽象,自动化思维:
递归思维
通过约简、嵌入、转化和仿真等方法,把一个看来困难的问题重新阐释成一个我们知道问题怎样解决的方法;
是一种递归思维,是一种并行处理,是一种把代码译成数据又能把数据译成代码,是一种多维分析推广的类型检查方法;
是一种采用抽象和分解来控制庞杂的任务或进行巨大复杂系统设计的方法,是基于关注分离的方法(SoC方法);
是一种选择合适的方式去陈述一个问题,或对一个问题的相关方面建模使其易于处理的思维方法;
是按照预防、保护及通过冗余、容错、纠错的方式,并从最坏情况进行系统恢复的一种思维方法;
是利用启发式推理寻求解答,也即在不确定情况下的规划、学习和调度的思维方法;
是利用海量数据来加快计算,在时间和空间之间,在处理能力和存储容量之间进行折衷的思维方法。
优点:
计算思维建立在计算过程的能力和限制之上,由人由机器执行。
计算方法和模型使我们敢于去处理那些原本无法由个人独立完成的问题求解和系统设计。
计算智能
计算智能是以生物进化的观点认识和模拟智能。
计算智能就是基于结构演化的智能。
计算智能的主要方法有人工神经网络、遗传算法、遗传程序、演化程序、局部搜索、模拟退火等
可信计算
可信计算(TrustedComputing)是在计算和通信系统中广泛使用基于硬件安全模块支持下的可信计算平台,以提高系统整体的安全性
目的:
提高系统整体的安全性
Endorsementkey签注密钥Secureinputandoutput安全输入输出
Memorycurtaining储存器屏蔽Sealedstorage密封储存Remoteattestation远程认证
信息安全具有四个侧面:
设备安全、数据安全、内容安全与行为安全。
安全应该包括:
行为的机密性、行为的完整性、行为的真实性等特征。
应用:
数字版权管理、身份盗用保护、防止在线游戏作弊、保护系统不受病毒和间谍软件危害、保护生物识别身份验证数据、核查远程网格计算的计算结果
人工智能
人工智能(ArtificialIntelligence),英文缩写为AI。
它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等
实际应用:
机器视觉,指纹识别,人脸识别,视网膜识别,虹膜识别,掌纹识别,专家系统,自动规划,智能搜索,定理证明,博弈,自动程序设计,智能控制,机器人学,语言和图像理解,遗传编程等。
应用领域:
机器翻译,智能控制,专家系统,机器人学,语言和图像理解,遗传编程机器人工厂,自动程序设计,航天应用,庞大的信息处理,储存与管理,执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。
研究范畴:
自然语言处理,知识表现,智能搜索,推理,规划,机器学习,知识获取,组合调度问题,感知问题,模式识别,逻辑程序设计软计算,不精确和不确定的管理,人工生命,神经网络,复杂系统,遗传算法
人工智能就其本质而言,是对人的思维的信息过程的模拟。
人工智能学科研究的主要内容包括:
知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。
商业智能
商业智能的概念在1996年最早由加特纳集团(GartnerGroup)提出,加特纳集团将商业智
能定义为:
商业智能描述了一系列的概念和方法,通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。
商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法,包括收集、管理和分析数据,将这些数据转化为有用的信息,然后分发到企业各处。
外文名:
BusinessIntelligence英文简称:
BI应用:
建立信息中心
商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理,以保证数据的正确性,然后经过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装载(Load),即ETL过程,合
并到一个企业级的数据仓库里,从而得到企业数据的一个全局视图,在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具(大数据魔镜)、OLAP工具等对其进行分析和处理(这时信息变为辅助决策的知识),最后将知识呈现给管理者,为管理者的决策过程提供支持。
数据挖掘
数据挖掘(英语:
Datamining),又译为资料探勘、数据采矿。
它是数据库知识发现(英语:
Knowledge-DiscoveryinDatabases,简称:
KDD)中的一个步骤。
数据挖掘一般是指从大量的数据
中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。
数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
物联网
物联网是新一代信息技术的重要组成部分,也是“信息化”时代的重要发展阶段。
其英文名称是:
“Internetofthings(IoT)”。
顾名思义,物联网就是物物相连的互联网。
这有两层意思:
其一,物联网的核心和基础仍然是互联网,是在互联网基础上的延伸和扩展的网络;
其二,其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间,进行信息交换和通信,也就是物物相息。
物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术,广泛应用于网络的融合中,也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。
物联网是互联网的应用拓展,与其说物联网是网络,不如说物联网是业务和应用。
因此,应用创新是物联网发展的核心,以用户体验为核心的创新2.0是物联网发展的灵魂。
最初在1999年提出:
即通过射频识别(RFID)(RFID+互联网)、红外感应器、全球定位系统、激光扫
描器、气体感应器等信息传感设备,按约定的协议,把任何物品与互联网连接起来,进行信息交换和通讯,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
简而言之,物联网就是“物物相连的互联网”。
在物联网应用中有三项关键技术:
1、传感器技术2、RFID标签3、嵌入式系统技术
关键领域:
RFID;
传感网;
M2M;
两化融合。
根据其实质用途可以归结为两种基本应用模式:
对象的智能标签。
对象的智能控制。
用途范围:
物联网用途广泛,遍及智能交通、环境保护、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防、工业监测、环境监测、路灯照明管控、景观照明管控、楼宇照明管控、广场照明管控、老人护理、个人健康、花卉栽培、水系监测、食品溯源、敌情侦查和情报搜集等多个领域。
信息检索
信息检索(InformationRetrieval)是指信息按一定的方式组织起来,并根据信息用户的需要找出有关的信息的过程和技术。
狭义的信息检索就是信息检索过程的后半部分,即从信息集合中找出所需要的信息的过程,也就是我们常说的信息查寻(InformationSearch或InformationSeek)。
一般情况下,信息检索指的就是广义的信息检索。
信息检索(InformationRetrieval)是指从信息资源的集合中查找所需文献或查找所需文献中包含的信息内容的过程。
匹配:
信息检索也是一个匹配过程。
信息检索过程:
包括信息处理和检索两个方面
信息检索有广义和狭义的之分。
广义的信息检索全称为“信息存储与检索”,是指将信息按一定的方式组织和存储起来,并根据用户的需要找出有关信息的过程。
狭义的信息检索为“信息存储与检索”的后半部分,通常称为“信息查找”或“信息搜索”,是指从信息集合中找出用户所需要的有关信息的过程。
狭义的信息检索包括3个方面的含义:
了解用户的信息需求、信息检索的技术或方法、满足信息用户的需求。
类型
(一)按存储与检索对象划分,信息检索可以分为:
文献检索、数据检索、事实检索
(二)按存储的载体和实现查找的技术手段为标准划分:
手工检索、机械检索、计算机检索
(三)按检索途径划分:
直接检索、间接检索
四个要素:
1.信息检索的前提----信息意识2.信息检索的基础----信息源
3.信息检索的核心----信息获取能力
4.信息检索的关键:
信息利用
检索的一般程序
(一)分析问题
(二)选择检索工具
提供线索的指示型检索工具(二次文献):
书目、馆藏目录、索引、文摘、工具书指南;
提供具体信息的参考工具(三次文献):
词典、引语工具书、百科全书、类书、政书、传记资料、手册、机构名录、地理资料、统计资料、年鉴、表谱图册、政府文献。
(三)检索工具的使用、(四)获取原文、(五)对检索结果的分析、(六)更改检索策略
虚拟化
虚拟化,是指通过虚拟化技术将一台计算机虚拟为多台逻辑计算机。
在一台计算机上同时运行多个逻辑计算机,每个逻辑计算机可运行不同的操作系统,并且应用程序都可以在相互独立的空间内运行而互不影响,从而显著提高计算机的工作效率。
虚拟化使用软件的方法重新定义划分IT资源,可以实现IT资源的动态分配、灵活调度、跨域共享,提高IT资源利用率,使IT资源能够真正成为社会基础设施,服务于各行各业中灵活多变的应用需求。
云计算
云计算[1](cloudcomputing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式,通常涉
及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。
现阶段广为接受的是美国国家标准与技术研究院(NIST)定义:
云计算是一种按使用量付费的模式,这
种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问,进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络,服务器,存储,应用软件,服务),这些资源能够被快速提供,只需投入很少的管理工作,或与服务供应商进行很少的交互。
云计算特点:
(1)超大规模
(2)虚拟化(3)高可靠性(4)通用性(5)高可扩展性(6)按需服务(7)极其廉价(8)
潜在的危险性
云计算主要经历了四个阶段才发展到现在这样比较成熟的水平,这四个阶段依次是电厂模式、效用计算、网格计算和云计算。
云物联、云安全、云存储、云游戏、云计算
云安全(CloudSecurity)是一个从“云计算”演变而来的新名词。
云安全的策略构想是:
使用者越多,每
个使用者就越安全,因为如此庞大的用户群,足以覆盖互联网的每个角落,只要某个网站被挂马或某个新木马病毒出现,就会立刻被截获。
“云安全”通过网状的大量客户端对网络中软件行为的异常监测,获取互联网中木马、恶意程序的最新信息,推送到Server端进行自动分析和处理,再把病毒和木马的解决方案分发到每一个客户端。
云计算可以认为包括以下几个层次的服务:
基础设施即服务(IaaS),平台即服务(PaaS)和软件即服
务(SaaS)。
相关问题:
数据隐私问题、数据安全性、用户的使用习惯、网络传输问题、缺乏统一的技术标准
智慧地球
智慧地球也称为智能地球,就是把感应器嵌入和装备到电网、铁路、桥梁、隧道、公路、建筑、供水系统、大坝、油气管道等各种物体中,并且被普遍连接,形成所谓“物联网”,然后将“物联网”与现有的互联网整合起来,实现人类社会与物理系统的整合。
这一概念由IBM首席执行官彭明盛首次提出。
自然语言处理
自然语言处理(naturallanguageprocessing)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个
重要方向。
它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。
自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。
因此,这一领域的研究将涉及自然语言,即人们日常使用的语言,所以它与语言学的研究有着密切的联系,但又有重要的区别。
自然语言处理并不是一般地研究自然语言,而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统,特别是其中的软件系统。
因而它是计算机科学的一部分。
自然语言处理(NLP)是计算机科学,人工智能,语言学关注计算机和人类(自然)语言之间的相互作用的领域。
电子商务(使用电子工具从事商务活动)
电子商务是以信息网络技术为手段,以商品交换为中心的商务活动;
也可理解为在互联网(Internet)、企业内部网(Intranet)和增值网(VAN,ValueAddedNetwork)上以电子交易方
式进行交易活动和相关服务的活动,是传统商业活动各环节的电子化、网络化、信息化。
电子商务通常是指在全球各地广泛的商业贸易活动中,在因特网开放的网络环境下,基于浏览器/服务器
应用方式,买卖双方不谋面地进行各种商贸活动,实现消费者的网上购物、商户之间的网上交易和在线电子支付以及各种商务活动、交易活动、金融活动和相关的综合服务活动的一种新型的商业运营模式。
各国政府、学者、企业界人士根据自己所处的地位和对电子商务参与的角度和程度的不同,给出了许多不同的定义。
电子商务分为:
ABC、B2B、B2C、C2C、B2M、M2C、B2A(即B2G)、C2A(即C2G)、
O2O等。
电子商务是利用计算机技术、网络技术和远程通信技术,实现电子化、数字化和网络化,商务化的整个商务过程。
电子商务,涵盖的范围很广,一般可分为代理商、商家和消费者(Agent、Business、Consumer,即ABC)企业对企业(Business-to-Business,即B2B),企业对消费者(Business-to-Consumer,即
B2C),个人对消费者(Consumer-to-Consumer,即C2C),企业对政府(Business-to-Government),
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