计算机与信息技术基础课件

计算机与信息技术基础课件汇报人：AA2024-01-20计算机概述与发展历程信息技术基础概念与原理计算机硬件组成与工作原理计算机软件系统与编程语言计算机网络基础与应用数据库系统原理与设计人工智能技术在计算机领域应用目录01计算机概述与发展历程计算机定义计算机是一种基于微处理器的智能电子计算机器，能够按照人们预先设定的程序，自动、高速地进行数值计算、信息处理、数据存储和传输等操作。计算机分类根据计算机的性能、规模和应用领域等因素，计算机可分为巨型机、大型机、小型机、微型机和工作站等几类。计算机定义及分类发展历程回顾第一代计算机（1946-1957年）电子管时代，计算机体积庞大、功耗高、可靠性差，主要用于军事和科研领域。第二代计算机（1958-1964年）晶体管时代，计算机体积缩小、功耗降低、可靠性提高，开始应用于商业和科学计算领域。第三代计算机（1965-1970年）集成电路时代，计算机性能得到极大提升，同时价格逐渐降低，个人电脑开始出现。第四代计算机（1971年至今）微处理器时代，计算机性能不断提升，应用领域不断拓展，智能化、网络化成为发展趋势。人工智能与机器学习随着人工智能和机器学习技术的不断发展，计算机将具备更强的自主学习和决策能力。量子计算利用量子力学原理进行信息处理，具有超强的计算能力和数据处理速度，是未来计算机发展的重要方向之一。云计算将计算资源集中到云端进行处理和存储，而边缘计算则将计算任务分配到网络边缘的设备上进行处理，两者结合将进一步提高计算效率和响应速度。物联网将万物互联，嵌入式系统将智能技术融入到各种设备和系统中，计算机将在更多领域发挥重要作用。量子计算云计算与边缘计算物联网与嵌入式系统未来趋势展望02信息技术基础概念与原理信息技术（IT）是指应用计算机科学和通信技术来设计、开发、安装和实施信息系统及应用软件的技术。信息技术的定义信息技术在各个领域发挥着重要作用，如促进经济发展、提高生产效率、推动社会进步等。信息技术的作用信息技术定义及作用网络化原理网络化是指通过计算机网络实现信息的共享和交换。网络技术包括局域网、广域网和互联网等，使得人们可以跨越地理限制进行沟通和协作。数字化原理数字化是将模拟信号转换为数字信号的过程，通过采样、量化和编码等步骤实现。数字化技术使得信息可以方便地进行存储、传输和处理。智能化原理智能化是指利用计算机技术和人工智能技术实现系统的自适应、自学习和自决策等功能。智能化技术可以提高系统的效率和准确性，降低人力成本。数字化、网络化、智能化原理第二季度第一季度第四季度第三季度企业信息化电子商务物联网大数据与人工智能典型应用场景分析企业信息化是指利用信息技术对企业进行管理和运营的过程。典型应用包括企业资源计划（ERP）、客户关系管理（CRM）和供应链管理（SCM）等系统。电子商务是指利用互联网等电子手段进行商业活动的过程。典型应用包括网上购物、电子支付和物流配送等系统。物联网是指通过信息传感设备对物品进行识别、定位、跟踪和管理的过程。典型应用包括智能家居、智能交通和智能医疗等系统。大数据与人工智能是指利用海量数据和智能算法进行分析和决策的过程。典型应用包括数据挖掘、机器学习和自然语言处理等系统。03计算机硬件组成与工作原理

CPU结构与功能CPU的组成包括控制器、运算器等部件，是计算机的核心部件。CPU的功能执行指令、处理数据、控制其他部件等，直接影响计算机的性能和速度。常见CPU品牌和型号如Intel的Core系列、AMD的Ryzen系列等。外存储器包括硬盘、U盘、光盘等，用于长期存储数据和程序，容量大但速度较慢。存储设备的性能指标如存储容量、存取速度、可靠性等。内存储器包括RAM和ROM，用于暂时存储数据和程序，RAM可读可写，ROM只读不写。存储设备类型及特点03输入输出设备的接口类型如USB、HDMI、蓝牙等，决定了设备与计算机的连接方式和数据传输速度。01输入设备如键盘、鼠标、扫描仪等，用于将数据和命令输入到计算机中。02输出设备如显示器、打印机、音响等，用于将计算机处理的结果输出给用户。输入输出设备介绍04计算机软件系统与编程语言包括处理器管理、内存管理、文件管理和设备管理。提供用户与计算机之间的接口，控制程序的执行。操作系统功能及分类程序控制资源管理系统安全：确保系统资源的合法使用和数据的安全。操作系统功能及分类批处理操作系统按照用户预先规定好的作业执行顺序，自动地、成批地处理作业。分时操作系统允许多个用户通过终端同时与计算机进行交互操作。操作系统功能及分类对外部输入的信息，在规定的时间内做出反应。实时操作系统提供网络通信和网络资源共享功能的操作系统。网络操作系统通过网络将多个独立的计算机连接成一个整体，实现资源的共享和协同工作。分布式操作系统操作系统功能及分类编程语言发展历程和现状机器语言直接使用二进制代码编写程序，难以理解和维护。汇编语言使用助记符代替二进制代码，提高了程序的可读性。高级语言：使用接近人类自然语言的语法和词汇，提高了编程效率。编程语言发展历程和现状目前存在数百种编程语言，每种语言都有其特定的应用领域和优势。多样化跨平台性开源和社区支持许多编程语言支持跨平台开发，使得程序可以在不同的操作系统上运行。许多编程语言都是开源的，有庞大的社区支持和丰富的资源。030201编程语言发展历程和现状明确要解决的问题和目标。问题定义对问题进行详细分析，确定系统应具备的功能和性能。需求分析软件开发流程和方法论123根据需求分析结果，设计系统的总体结构和详细设计。设计使用选定的编程语言实现设计。编码对编码完成的程序进行测试，确保程序正确无误。测试软件开发流程和方法论维护：对程序进行持续的维护和更新，以适应不断变化的需求和环境。软件开发流程和方法论瀑布模型按照顺序逐步完成各个阶段的任务，每个阶段都有明确的输入和输出。螺旋模型强调风险分析和迭代开发，通过不断循环来完善软件产品。敏捷开发模型强调快速响应变化和团队协作，通过短周期的迭代来开发软件产品。软件开发流程和方法论05计算机网络基础与应用20世纪60年代，美国国防部高级研究计划局（ARPA）为了实现分布式网络通信而创建了ARPANET，标志着互联网的雏形诞生。ARPANET的诞生20世纪70年代，TCP/IP协议族的出现为互联网的发展奠定了基础，实现了不同网络之间的互联互通。TCP/IP协议的出现20世纪90年代，蒂姆·伯纳斯-李发明了万维网（WorldWideWeb），使得互联网成为了一个全球性的信息交流平台。万维网的诞生互联网起源和发展历程TCP/IP协议族01TCP/IP协议族是一组网络通信协议的集合，包括TCP（传输控制协议）、UDP（用户数据报协议）、IP（互联网协议）等，用于实现不同网络之间的数据传输和通信。HTTP协议02HTTP（超文本传输协议）是一种应用层协议，用于Web浏览器和服务器之间的通信。它规定了客户端和服务器之间请求和响应的格式和传输方式。HTTPS协议03HTTPS（安全超文本传输协议）是HTTP协议的安全版本，通过SSL/TLS协议对传输的数据进行加密，保证了数据传输的安全性。TCP/IP协议族和HTTP协议详解包括黑客攻击、病毒传播、网络钓鱼、数据泄露等，这些问题会给个人和企业带来严重的损失。常见的网络安全问题包括使用强密码、定期更新操作系统和软件补丁、安装杀毒软件和防火墙、不轻易打开陌生邮件和链接等，这些措施可以有效地提高网络安全性，保护个人和企业的信息安全。网络安全防范措施网络安全问题及其防范措施06数据库系统原理与设计长期存储在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合。数据库（DB）位于用户和操作系统之间的一层数据管理软件，用于科学地组织和存储数据、高效地获取和维护数据。数据库管理系统（DBMS）在计算机系统中引入数据库后的系统构成，一般由数据库、数据库管理系统、应用系统、数据库管理员和用户构成。数据库系统（DBS）根据数据模型的不同，数据库可分为层次型、网状型、关系型和面向对象型等。数据库类型数据库基本概念和类型划分关系型数据库管理系统（RDBMS）介绍01关系模型：用二维表格表示实体集，外键表示实体间联系的数据模型称为关系模型。关系模型是目前最重要的一种数据模型。02关系型数据库：采用关系模型的数据库称为关系型数据库。03关系型数据库管理系统（RDBMS）：专门用于管理关系型数据库的软件系统。04常见的关系型数据库管理系统：Oracle、MySQL、SQLServer、PostgreSQL等。NoSQL概述NoSQL即Not-OnlySQL，泛指非关系型的数据库。随着互联网Web2.0网站的兴起，传统的关系型数据库在应付Web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的Web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL数据库类型键值存储数据库、列存储数据库、文档型数据库和图形（网状）数据库等。常见NoSQL数据库Redis、MongoDB、Cassandra、HBase等。非关系型数据库（NoSQL）简介07人工智能技术在计算机领域应用人工智能定义人工智能是计算机科学的一个分支，旨在研究、开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能分类方法根据智力水平的不同，人工智能可分为弱人工智能和强人工智能两类。弱人工智能能够模拟人类某个特定领域的智能，而强人工智能则能像人类一样思考和决策。人工智能定义和分类方法机器学习算法原理机器学习是一种从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。它通过训练数据自动找到数据中的内在规律和模式，然后利用这些规律和模式对新的数据进行预测和分类。机器学习实现过程机器学习的实现过程通常包括数据预处理、特征提取、模型训练、评估和优化等步骤。其中，数据预处理包括数据清洗、数据转换和数据归一化等；特征提取则是从原始数据中提取出对机器学习算法有用的特征；模型训练则是利用训练数据对模型进行训练，得到一个能够对新数据进行预测和分类的模型；评估和优化则是对模型的性能进行评估，并根据评估结果对模型进行优化和改进。机器学习算法原理及实现过程TensorFlow简介TensorFlow是一个开源的深度学习框架，由Google开发并维护。它支持各种深度学习算法的实现，并提供了丰富的工具和库，方便用户进行