新东方计算机培训课件

新东方计算机培训课件演讲人：日期：RESUMEREPORTCATALOGDATEANALYSISSUMMARY目录CONTENTS计算机基础知识办公软件操作技能培训编程语言入门与实战演练网络通信技术应用与网络安全防护数据库系统原理、设计与管理维护人工智能前沿技术探讨与展望REPORTCATALOGDATEANALYSISSUMMARYRESUME01计算机基础知识计算机是一种用于高速计算的电子计算机器，能进行数值计算、逻辑计算，具有存储记忆功能，能按照程序自动、高速处理数据的现代化智能电子设备。计算机定义从第一台计算机ENIAC的诞生到现在，计算机经历了多个发展阶段，包括电子管计算机、晶体管计算机、集成电路计算机和超大规模集成电路计算机等。计算机发展历史根据用途和性能，计算机可分为超级计算机、工业控制计算机、网络计算机、个人计算机、嵌入式计算机等。计算机分类计算机概述与历史发展中央处理器（CPU）是计算机的运算核心和控制核心，负责解释计算机指令和处理数据。输入设备如键盘、鼠标、扫描仪等，用于将数据和信息输入到计算机中。输出设备如显示器、打印机等，用于将计算机处理后的结果输出给用户。存储器用于存储数据和程序，包括内存和外存。内存是临时存储数据的地方，速度快但容量有限；外存如硬盘、U盘等，容量大但速度较慢。计算机硬件组成及功能

计算机软件分类与应用系统软件包括操作系统、数据库管理系统、编译软件等，是计算机运行所必需的基础软件。应用软件是为满足用户特定需求而开发的软件，如办公软件、图像处理软件、游戏软件等。软件开发是根据用户要求建造出软件系统或者系统中的软件部分的过程，包括需求分析、设计、编码、测试等阶段。操作系统是一种系统软件，它是计算机上的一个关键组成部分。操作系统定义操作系统负责管理计算机系统的硬件和软件资源，控制程序的执行，提供用户界面等。操作系统功能Windows、Linux、macOS等是常见的计算机操作系统。常见操作系统掌握操作系统的基本操作和常用快捷键，了解文件管理、任务管理、系统设置等方面的技巧，可以提高计算机使用效率。使用技巧操作系统简介及使用技巧REPORTCATALOGDATEANALYSISSUMMARYRESUME02办公软件操作技能培训文档创建与编辑格式设置与排版表格制作与编辑图文混排与打印Word文字处理软件操作要点掌握新建、保存、打开和关闭文档的方法，学习文本输入、复制、粘贴、撤销和恢复等操作。学习插入、删除、合并和拆分单元格等表格基本操作，掌握表格属性设置及数据排序、计算等方法。了解字体、段落、边框和底纹等格式设置，掌握分栏、首字下沉、文字方向等排版技巧。了解插入图片、文本框、艺术字等图形对象的方法，学习图文混排技巧及页面设置、打印等输出操作。掌握新建、保存、打开和关闭工作簿的方法，学习工作表的插入、删除、重命名和复制等操作。工作簿与工作表操作数据输入与编辑公式与函数应用图表创建与分析了解数据类型及输入方法，学习数据填充、复制、粘贴、查找和替换等操作。掌握公式的输入与编辑方法，学习常用函数的使用及数据排序、筛选、分类汇总等数据处理技巧。了解图表类型及创建方法，学习图表编辑、格式设置及数据透视表等高级分析功能。Excel电子表格数据处理方法PowerPoint演示文稿制作技巧幻灯片创建与编辑掌握新建、保存、打开和关闭演示文稿的方法，学习幻灯片的插入、删除、复制和移动等操作。文本输入与格式设置了解文本框的插入及文本输入方法，学习字体、段落等格式设置及项目符号、编号等排版技巧。图形图片与多媒体应用掌握插入图片、图形、艺术字等对象的方法，学习对象的格式设置及动画、音效等多媒体元素的添加与编辑。幻灯片放映与输出了解幻灯片切换效果设置及放映方法，学习打印、打包及发布演示文稿等操作。模板与样式应用掌握模板的创建与使用方法，学习样式的定义、修改和应用技巧。办公软件协同与共享了解多人协同编辑文档的方法及版本控制技巧，学习共享工作簿、演示文稿等文件的操作与管理方法。邮件合并与批量处理了解邮件合并的基本原理及操作步骤，学习批量处理文档的方法与技巧。宏与VBA编程了解宏的录制与运行方法，学习VBA编程基础及常用对象、属性、方法和事件的应用。办公软件高级功能应用REPORTCATALOGDATEANALYSISSUMMARYRESUME03编程语言入门与实战演练03主流编程语言介绍简要介绍当前主流的编程语言，如Python、Java、C等，以及它们的应用领域和优缺点。01编程语言定义与分类介绍编程语言的基本概念、发展历程和主要分类。02编程语言选择因素分析选择编程语言时需要考虑的因素，如项目需求、个人兴趣、语言特性等。编程语言概述及选择建议Python基础语法详细讲解Python的语法规则，包括变量、数据类型、运算符、控制语句等。Python常用模块和库介绍Python中常用的模块和库，如math、random、os等，以及它们的使用方法和示例。Python语言特点介绍Python语言的主要特点，如简洁易读、跨平台、面向对象等。Python编程基础知识和语法规则Java面向对象编程思想和实践面向对象编程概念Java语言基础Java常用类和库Java实战演练介绍面向对象编程的基本概念，如类、对象、继承、多态等。详细讲解Java语言的基础语法和面向对象特性，包括类与对象的创建、访问修饰符、方法重载等。介绍Java中常用的类和库，如String、ArrayList、HashMap等，以及它们的使用方法和示例。通过实际案例，演示如何使用Java进行面向对象编程，包括设计模式、异常处理等。ABCDC性能优化和跨平台开发C语言特性介绍C语言的主要特性，如高效性、可移植性、面向对象等。跨平台开发技术介绍使用C进行跨平台开发的技术和工具，如Qt框架、CMake构建系统等。C性能优化技巧详细讲解C性能优化的方法和技巧，包括内存管理、算法优化、并行计算等。C实战演练通过实际案例，演示如何使用C进行性能优化和跨平台开发，包括游戏开发、图像处理等。REPORTCATALOGDATEANALYSISSUMMARYRESUME04网络通信技术应用与网络安全防护123介绍互联网的起源、发展和基本构成，包括网络拓扑结构、IP地址、DNS等基础知识。互联网的发展历程和基本概念详述常见的互联网应用和服务，如Web浏览、电子邮件、文件传输、远程登录等，以及它们的工作原理和应用场景。互联网应用和服务阐述网络安全的基本概念、威胁类型和防护措施，提高学员对网络安全的认识和重视程度。网络安全基础互联网基础知识普及教育详细介绍TCP/IP协议族的基本架构、工作原理和常见协议，如HTTP、FTP、SMTP等，以及它们在网络通信中的作用。TCP/IP协议族阐述DNS协议的工作原理、域名解析过程和常见攻击方式，以及如何进行安全防护。DNS协议介绍SSL/TLS协议的基本原理、加密方式和应用场景，以及在保障网络通信安全方面的重要作用。SSL/TLS协议常见网络通信协议简介及作用常见网络攻击类型及防范列举常见的网络攻击类型，如DDoS攻击、钓鱼攻击、恶意软件等，以及相应的防范措施和应对策略。防火墙技术介绍防火墙的基本原理、分类和配置方法，以及在网络安全防护中的重要作用。网络安全风险评估讲解如何进行网络安全风险评估，包括识别威胁、评估脆弱性、确定风险等级等步骤，以及相应的评估工具和技术。网络安全风险评估和防范措施加密解密技术基础01阐述加密解密技术的基本原理、算法分类和密钥管理方式，以及常见的加密解密算法，如RSA、AES等。数字签名和证书02介绍数字签名的基本原理、应用场景和实现方式，以及数字证书的作用和申请流程。安全通信和VPN技术03详述安全通信的基本原理和实现方式，包括SSL/TLS协议的应用和VPN技术的分类、原理和应用场景。同时，介绍如何在网络通信中保障数据的安全性和完整性。加密解密技术原理及其应用场景REPORTCATALOGDATEANALYSISSUMMARYRESUME05数据库系统原理、设计与管理维护分析业务需求，明确实体及其属性，定义实体间的关系。确定实体与关系利用E-R图表示实体、关系和属性，直观展示数据库结构。绘制E-R图将E-R图转换为数据模型，如关系模型、层次模型或网状模型。转换为数据模型通过规范化理论对数据模型进行优化，消除冗余和数据不一致性。规范化设计数据库系统概念模型设计思路SQL语言基础掌握SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE等基本SQL语句。索引创建与使用了解索引的作用，掌握常见索引类型及其创建方法。查询优化技巧学习查询优化策略，如避免SELECT*、使用连接代替子查询等。分析器与执行计划利用数据库分析器查看查询执行计划，针对性优化查询性能。SQL语言基础知识和查询优化策略熟悉数据库性能监控工具，如Oracle的AWR、MySQL的PerformanceSchema等。性能监控工具了解并发控制机制，如锁、事务隔离级别等，避免并发问题导致的性能下降。并发控制根据监控数据分析瓶颈所在，针对性进行调优，如优化SQL语句、调整内存配置等。性能诊断与调优考虑硬件和操作系统层面的优化，如SSD替换HDD、增加内存、调整操作系统参数等。硬件与操作系统调优01030204数据库性能监控和调优方法ABCD备份类型与策略了解全量备份、增量备份、差异备份等备份类型，根据业务需求制定合适的备份策略。恢复流程与演练明确数据库恢复流程，定期进行恢复演练，确保在故障发生时能够迅速恢复数据。数据容灾方案考虑数据容灾方案，如主从复制、数据库集群等，提高数据的可用性和可靠性。备份工具与使用方法熟悉数据库备份工具，如Oracle的RMAN、MySQL的mysqldump等，并掌握其使用方法。数据库备份恢复策略制定REPORTCATALOGDATEANALYSISSUMMARYRESUME06人工智能前沿技术探讨与展望早期符号主义基于逻辑推理和符号操作的智能模拟。连接主义崛起以神经网络为代表，通过大量神经元之间的连接来模拟人脑。统计学习方法的广泛应用如支持向量机、决策树等，基于数据驱动的模型训练。深度学习的突破利用神经网络模型自动提取数据特征，实现端到端学习。人工智能发展历程回顾监督学习通过已知输入和输出数据进行训练，如线性回归、决策树等。无监督学习对无标签数据进行学习，发现数据中的结构和关联，如聚类、降维等。强化学习智能体在与环境交互中通过试错来学习，以实现最大化累积奖励。集成学习结合多个单一模型来构建一个更强大的模型，提高预测性能和泛化能力。机器学习算法原理剖析PyTorch动态图机制，易于调试和快速原型设计，适合研究和小规模项目。高效、灵活且可扩展的深度学习框架，支持多种编程语言和硬件平台。MXNet由Google开发，支持分布式训练，适合大规模数据和复杂模型。TensorFlow高层神经网络API，易