第二次寒假作业
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一.操作系统(OS)
1.操作系统也是一种程序，不过它有操作硬件的特殊权限，可以运行和管理其他程序。
2.批处理
一个程序运行后会自动运行下一个程序。
3.外部设备
和计算机连着的其他设备，如打印机。
4.设备驱动程序
为了使所写程序和不同类型的电脑兼容，我们需要操作系统充当软件和硬件之间的媒介，更具体地说，操作系统提供程序编程接口(API)来抽象硬件,叫“设备驱动程序”。程序员可以用标准化机制，和输入输出硬件（I/O）交互
5.多任务处理
操作系统能使多个程序在单个CPU上同时进行的能力，叫做“多任务处理”
6.虚拟内存
多程序处理带来了一个程序所占用内存可能不连续的问题，导致程序员难以追踪一个程序，为了解决这个问题操作系统会把内存地址虚拟化，这叫“虚拟内存”。
7.动态内存分配
虚拟内存的机制使程序的内存大小可以灵活增减，叫做“动态内存分配”，对程序来说，内存看上去是连续的。
8.内存保护
给每个程序分配单独的内存，那当这个程序出现混乱时，它不会影响到其他程序的内存，同时也能有效地防止恶意程序篡改其他程序，这叫做内存保护。
9.多用户分时操作系统（Multics）
用来处理多用户同时使用一台计算机的情况，即每个用户只能用一小部分处理器，内存等，
10.Unix
把操作系统分成两个部分，一个是操作系统的核心部分，如内存管理，多任务和输入/输出处理，这叫做“内核”，第二部分是一堆有用的工具，比如程序和运行库。
二.文件系统
1.为什么要采用文件格式：
可以随便存文件数据，但按格式存会更方便
2.TXT 文本文件
用ASCII解码
3.WAV 音频文件
记录的是振幅
-
BMP 图片文件：
记录每个像素的红绿蓝 RGB 值
目录文件：
用来解决多文件问题，存其他文件的信息，比如开头，结尾，创建时间等
平面文件系统 - Flat File System
文件都在同一个层次，早期空间小，只有十几个文件，平面系统够用5.解决文件紧密的排序造成的问题
-
把空间划分成一块块
-
文件拆分存在多个块里
6.碎片整理
文件的增删改查会不可避免的造成文件散落在各个块里，如果是磁带这样的存储介质就会造成 问题，所以需要碎片整理——计算机把文件内容调换位置
三.计算机网络
- 局域网 Local Area Networks - LAN
计算机近距离构成的小型网络，叫局域网（LAN），以太网是经典的局域网
2.媒体访问控制地址 Media Access Control address - MAC
用于确认局域网和WiFi传输的对象
3.载波侦听多路访问 Carrier Sense Multiple Access - CSMA
多台电脑共享一个传输媒介，叫做载波侦听多路访问，共享媒介又称载体，如WiFi的载体是空气，以太网的载体是电线。载体传输数据的速度叫带宽，
4.指数退避 Exponential Backoff
当多台计算机同时想要传输数据时，就会发生冲突，当计算机检测到冲突 就会在重传之前等待一小段时间，，这一段时间包括固定时间+随机时间，再次堵塞时固定时间将会指数级增加，这叫做指数退避。
5.冲突域 Collision Domain
载体和其中的设备总称为“冲突域”，为了避免冲突，可以用交换器
07:08 电路交换 Circuit Switching
缺点：不灵活且数量昂贵
- 报文交换 Message Switching
报文的具体格式简称IP，每一个电脑都会有一个IP地址
好处，可以用不同路由，通信更可靠也更能容错。
坏处，当报文比较大的时候，会堵塞线路。解决方法是 将大报文分成很多小块，叫"数据包"，来进行运输，这叫“分组交换”。路由器会平衡与其他路由器之间的负载 以确保传输可以快速可靠，这叫"阻塞控制"
消息沿着路由跳转的次数 叫"跳数"(hop count)，看到哪条线路的跳数很高，说明出了故障，这叫跳数限制。
四.人工智能
- 分类 Classification
2.做分类的算法 分类器 Classifier
3.用于分类的值是特征 Feature
-
特征值+种类叫做标记数据 Labeled data
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决策边界 Decision boundaries
6.混淆矩阵 Confusion matrix
7.03:49 决策树 Decision tree
8.支持向量机 Support Vector Machines
本质上是用任意线段来切分决策空间，不一定是直线。
9.人工神经网络 Artificial Neural Network
不用统计学的算法。模拟人类学习的过程，将数据进行加权求和修正等一系列处理。
10.深度学习 Deep learning
得名原因：有很多的隐藏层
- 弱AI, 窄AI Weak AI, Narrow AI
只能做指定内容的内容
- 强AI Strong AI
通用的，和人一样智能的AI叫做强AI，目前没有人能做到。
14.强化学习 Reinforcement Learning
学习什么管用，什么不管用，自己发现成功的策略，这叫强化学习!
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