课后总结-第15周

知识点总结;
一、高级编程语言介绍
1.BASIC语言
①全称是Beginner’s all purpose Symbolic Instruction Code,意为初学者通用符号指令代码
②由解释方式和编译方式两种翻译程序
③易学、易懂、易记、易用
④初学者的入门语言,也可以作为学习其他高级语言的基础
2.PASCAL语言
①一种结构程序设计语言
②具有大量的控制结构,充分反映了结构化程序设计的思想和要求,直观易懂,使用灵活,既可以用于科学计算,又能用来编写系统软件
3.C语言
①程序设计中广泛使用的计算机高级语言,适宜作为系统描述语言,也是通用的程序设计语言,可以用来编写系统软件和应用软件
②主要特色是兼顾了高级语言和汇编语言的特点,简介、丰富、可移植
③提供了结构式编程所需要的各种控制结构
4.C++语言
在C语言的基础上发展起来的,既支持传统的过程式程序设计,又支持面向对象的程序设计
5.JAVA语言
特点:
①简单性:没有指针,使用接口取代多重继承
②面向对象:支持面向对象的封装、继承、多态
③分布式:Java的分布性包括操作分布和数据分布
•操作分布:指在多点不同主机上布置相关操作
•数据分布:数据分别存放在多台不同的网络成员主机上
④可移植性:Java程序具有与系统结构无关的特性
⑤安全性:Java删除了类似C语言中的指针对内存的操作
⑥强壮性:Java在编译和运行程序时,都要对可能出现的问题进行检查
6.Ada语言
①Ada是一种表现能力很强的通用程序设计语言
②Ada语言是美国国防部指定的唯一的一种可用于军用系统开发的语言
7.Logo语言
①是一种计算机程序设计语言
②设计Logo的初衷是为了向儿童教授计算机编程技能
③海龟绘图使得Logo用户可以通过简单的编程创作出丰富多彩的视觉效果或图案
8.脚本语言
①脚本语言又称为扩建的语言或动态语言
②它是为了缩短传统的编写-编译-链接-运行过程而创建的计算机编程语言
③批处理文件的延伸,是以一种纯文本方式来保存的程序,只在被调用时进行解释或编译
④常用的脚本语言
•有Unix/Linux Shell
•JavaScript、Nuva、VBScript
•Perl、PHP、CSS
•Python、Ruby、Tcl
二、并行程序设计
1.并行程序设计语言
①分类:显式并行语言、具有并行编译功能的串行语言
2.并行语言编译过程
并行设计语言
3.OpenMP
定义:是一个编译器指令和库函数的集合,主要用于共享式存储计算机上的并行程序设计。
三、数据
1.定义:是用文字、数字、图形、图像、声音等方式对人、事件、事务和思想进行的描述
2.常见的数据类型:数字、文本、音频、图形、视频
3.数据与信息的区别:对于数据与信息的判断要根据当时的上下文或情景来进行
•通常来说,如果将字母、数字和符号输入计算机时,则称他们为数据
•如果字母、数字和符号具有一定的含义、且帮助人们完成某个动作或作出决策时,那么就称它们为信息
•数据是供计算机使用的,信息是供人使用的
4.计算机常用的编码方式
(1)ASCII
(2)Unicode
①128个Unicode字符(从0x0000到0x007F)是ASCII字符,接下来的128个Unicode字符(从0x0080到0x00FF)扩展ASCII
②Unicode使用全16位字符集。这使得Unicode能够表示全世界上所有的书写语言中可能用于计算机通讯的字符、象形文字和其他符号。Unicode中不同部分的字符都基于现有标准,这便于转换。
(3)UTF-8
①对可以用ASCII码表示的字符使用Unicode并不高效,因为Unicode比ASCII占用大一倍的空间,而对ASCII来说高字节的0对他毫无用处
②为了解决这个问题,就出现了一些中间格式的字符集,他们被称为通用转换格式,即UTF(Unicode Transformation Format)
③目前存在的UTF格式有:UTF-7、UTF-7.5、UTF-8、UTF-16、UTF-32,其中最常用的是UTF-8
(4)图像编码
①图像的表示
▶计算机处理图像的两种方式:矢量图、位图
•矢量图:是计算机图形学中用点、直线或者多边形等基于数学方程的几何图元表示的图像,即是根据客观事物而主观形成的
•位图:一个图像被看作是点的集合,每个点叫做像素
•每一个像素点颜色用三种颜色分别表示,即拆分成三原色
•每种颜色用一组二进制表示,共用三组二进制表示一个像素
②视频的表示
•视频即运动图像,其本质是指其内容随时间变化的一组动态图像,是简单地由一幅接一幅的静止图像形成的
•它是由一系列的帧组成,每个帧是对一个静态图像通过电信号加以捕捉、记录、处理、储存、传输与重现而成的
•视频需要很大的寻出空间,所以视频文件通常需要一些特殊的技术来压缩存储的
③图像编码
•基本思想:点——>像素
•像素多少与图片质量有关。像素越多,排列越紧密,图像就越清晰
•数字化:每个像素的颜色都用二进制数编码表
(5)音频编码
自然界中的声音非常复杂,声音是通过声波传递的连续变化的模拟信号。通过采样、量化、编码三个步骤将连续变化的模拟信号转换为数字编码
音频编码
①采样:按一定的频率,每隔一段时间,测得模拟信号的模拟量的值
②量化:对采样过来的点,进行数字化
③编码:对量化的值用一组二进制来表示
四、数据结构(Data Structure,DS)
1.定义:是指互相之间存在着一种或多种关系的数据元素的集合
①包括:数据的逻辑结构、物理结构、操作方式
②在任何问题中,数据元素都不是孤立存在的,而是在它们之间存在某种关系,这种数据元素相互之间的关系称为数据的逻辑结构
2.数据结构主要研究的方面:
•数据的逻辑结构
•对数据的操作(或算法)
•数据的物理存储结构
▶任何一个算法的设计取决于选定的逻辑结构;而算法的最终实现依赖于采用的存储结构
▶数据的存储结构可以采用顺序存储、链式存储、索引存储和散列存储等方法
五、算法
1.定义:一般地,按照一定规则解决一类问题的明确和有限的步骤称为算法
①算法是指由基本的运算及规定的运算顺序所构成的完整的解题步骤
②也就是说,给定初始状态或输入数据,能够得出所要求或期望的终止状态或输出数据
2.算法的特性
(1)输入:一个算法应有零个或多个输入,输入是在执行算法时需要从外界取得必要的信息即算法所需的初始量等信息
(2)输出:一个算法有一个或多个输出,编写程序的目的就是要得到一个结果,输出就是算法最终所求的结果【注意:算法可以没有输入,但一定要有输出】
(3)有穷性:一个算法应包括有限的操作步骤,能在执行有穷的操作步骤之后结束
(4)确定性:算法的计算规则及相应的计算步骤必须是唯一确定的,既不能含糊其辞,也不能有二义性
(5)可行性:算法中的每一个步骤都是可以在有限的时间内完成的基本操作,并能得到确定的结果
六、数据库
1.定义:是一个组织内被应用程序使用的逻辑相一致的相关数据的集合
2.数据库管理系统的主要特点
①数据结构化
②数据的共享性高,冗余度低,易扩充
③数据的独立性高
④数据由DBMS统一管理和控制
3.数据库体系结构
①数据模式是数据库系统中数据结构的一种表示形式,它具有不同的层次与结构方式
②数据库系统的三级模式结构最早是在1971年由DBTG给出,1975年列入美国ANSI/X 3/SPARC标准
•概念模式
•外模式
•内模式
③它是一种数据库系统内部抽象结构体系并具有对构作系统的理论指导价值
④三级模式与二级映像
三级模式与二级映像•二级映像:为了提高数据库系统中的数据独立性,数据库系统在这三级模式间提供了两层映像:外部模式/概念模式映像和概念模式/内部模式映像。所谓映像是一种对应规则,它指出了映像双方是如何进行转换的

4.数据中心
(1)定义:数据中心是一整套复杂的设施,它不仅仅包括计算机系统和其它与之配套的设备(例如通信和存储系统),还包括冗余的数据通信连接、环境控制设备、监控设备以及各种安全装置
(2)背景:随着信息技术的发展,公司业务变得越来越复杂,必然要求数据存储量变大,数据处理能力提高,数据安全性加大,进而对存储设备、网络设备以及维护服务等方面提出了更高的要求,因而出现了数据中心
(3)新一代数据中心
新一代数据中心
七、计算机应用的主要发展方向
1.计算机三维发展方向
(1)高度发展:性能越来越高,速度越来越快
(2)深度发展:智能无处不在,应用得到更深层次的发展与完善
(3)广度发展:计算机无处不在,网络化渗透到各个领域
2.高性能化:高性能计算(High Performance Computing,HPC)
(1)定义
①泛指量大、快速、高效的运算
②研究如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分,分配给多个计算机进行处理,并把这些计算结果综合起来得到最终的结果的问题
③有多个可同时工作的处理器构成的计算机系统
④在一个高性能计算系统中,不同处理器同时运行同一程序的多个任务或进程,或者同时运行多个独立程序,以提高系统的运算速度、吞吐量或有效地利用系统的资源
(2)内容
元计算、向量计算、并行计算、网格计算、分布式计算
(3)未来高性能计算机
量子计算机、光子计算机、DNA计算机、纳米计算机
3.网络化
(1)计算机世界正在由一人一机组成的,分工明确的人机共生系统转向指多人、多机、多物组成的动态开放网络社会,即物理世界、信息世界、人类社会组成三元世界
(2)在未来网络化与向各个领域的渗透将更加的明显,即在广度上的发展开拓
(3)以“无时不在、无处不在而又不可见”的强大优势,迅速渗透到人们生活的方方面面,并带来的全新变革——泛在网
(4)泛在网
①定义:泛在网将是由智能网络、最先进的计算技术以及其他领先的数字技术基础设施武装而成的技术社会形态
②特点:5C+5A
•5A:任何时间(Any Time)、任何地点(Any Where)、任何服务(Any Service)、任何网络(Any Network)、任何对象(Any Object)
•5C:融合(Convergen)、内容(Contents)、计算(Computing)、通信(Communication)、连接(Connectivity)
4.现代科学技术发展呈现多学科相互交叉、相互渗透、高度综合以及系统化、整体化趋势,这已成为科学技术发展的一个重要时代特征。单学科的研究已无法解决经济、社会发展进程中的重大技术难题,跨学科交叉研究已成为社会的需求和科技发展的一个趋势。
5.信息安全的技术:用户身份认证技术、加密技术、防火墙、网络安全隔离、安全路由器、虚拟专用网(VPN)、入侵检测系统(IDS)、入侵防御系统(IPS)

拓展:传感网、物联网和泛在网是三个不同的概念。传感器网可以看成是传感模块+组网模块共同构成的一个网络。传感器仅仅感知到信号,并不强调对物体的标识。例如可以让温度传感器感知到森林区域的温度,但并不一定需要标识哪根树木。物联网的概念相对比传感器网大一些。这主要是人感知物、标识物的手段,除了有传感器网,还可以有二维码/一维码/RFID等。如用二维码/RFID标识桌椅,但二维码/RFID并不在传感器网络的范畴。从泛在的内涵来看,首先关注的是人与周边的和 谐交互,各种感知设备与无线网络不过是手段。最终的泛在网形态上,既有互联网的部分,也有物联网的部分,同时还有 一部分属于智能系统(推理、情境建模、上下文处理、业务触发)范畴。由于涵盖了物与人的关系,因此泛在网似乎更大一些,从某种意义上说,物联网与泛在网概念最为接近。(来源:https://baike.baidu.com/item/%E6%B3%9B%E5%9C%A8%E7%BD%91/952536?fr=aladdin)

<think>嗯,用户问的是如何高效复习高考数学。这个问题挺常见的,毕竟高考对很多学生来说太重要了。首先,我需要回忆一下自己以前复习的方法,或者看过的资料里有没有什么有效的策略。用户可能是个高三学生,时间紧迫,需要高效的复习计划,而不是泛泛而谈。 首先,得明确高考数学的考点和考试大纲,对吧?因为不同地区的考点可能略有不同,但大体上应该包括代数、几何、函数、概率统计这些模块。所以复习的第一步应该是系统梳理知识体系,确保没有遗漏。这时候可能需要分模块复习,每个模块的重点和常考题型是什么,用户可能不太清楚,需要详细说明。 然后是错题整理,这个很多老师都会强调。但具体怎么做错题本呢?可能不是所有的错题都要记,而是分类整理,找出自己的薄弱点。比如,函数与导数部分经常出错,那就要针对性练习。另外,错题分析要深入,不能只停留在改答案,而是找出错误原因,避免重复犯错。用户可能已经有一些错题本,但不知道如何有效利用,所以需要给出具体的方法。 接下来是真题训练。高考真题的重要性不言而喻,但如何高效使用呢?可能建议用户按年份和题型分类练习,特别是近五年的真题,要反复做,分析出题规律。模拟考试环境也很重要,定时做题,培养考试节奏。这里可能需要提醒用户注意时间管理,比如选择题和填空题的时间分配,大题如何分步得分。 专题突破部分,用户可能在某些难点上卡住,比如解析几何或导数压轴题。这时候需要针对这些专题进行强化训练,总结解题思路和技巧。比如导数中的参数讨论、构造函数方法,或者几何中的坐标系选取和几何性质应用。这部分需要具体例子,但用户可能只需要方法指导,所以给出策略即可。 然后是答题技巧,比如选择题的排除法、特殊值法,填空题的简化计算,解答题的步骤分。这些技巧能帮助用户在考试中节省时间,提高正确率。用户可能在考试中因为步骤不完整而丢分,所以强调步骤的规范性很重要。 心态调整和作息安排也是关键。很多学生考前焦虑,影响发挥。建议合理安排复习和休息时间,保证充足睡眠,适当运动。心理暗示和模拟考试可以帮助适应考试压力。用户可能在高压下效率低下,所以这部分建议能帮助他们调整状态。 最后,提醒用户注意复习中的常见误区,比如一味刷题不总结,忽视基础,或者过度钻研偏题。要回归课本,确保基础题和中档题的正确率,毕竟这些占分比例大。用户可能花了太多时间在难题上,反而忽略了基础,导致失分。 总结起来,高效复习需要系统梳理、错题分析、真题训练、专题突破、技巧提升和心态调整相结合。要分阶段制定计划,每天有明确的目标,逐步推进。用户可能需要一个具体的计划范例,但考虑到个体差异,还是提供通用策略更合适。同时,保持积极心态,相信自己的努力会有回报,这对考生来说也很重要。</think>高考数学高效复习需要系统规划、精准突破和科学方法相结合。以下分阶段提供具体策略,帮助学生提升复习效率: **一、知识体系梳理(1-2)** 1. **模块化整理** 将数学知识划分为6大模块: $$代数(30\%) \quad 几何(25\%) \quad 函数与导数(20\%) \quad 概率统计(15\%) \quad 向量与复数(7\%) \quad 数学建模(3\%)$$ 建议制作思维导图,例如函数模块可细分为: $$函数概念 \rightarrow 基本初等函数 \rightarrow 函数性质 \rightarrow 函数应用$$ 2. **公式定理通关** 建立公式速查手册,重点掌握高频公式: - 三角函数和差化积公式:$$\sin(A \pm B) = \sin A \cos B \pm \cos A \sin B$$ - 导数公式:$$(e^x)' = e^x,\quad (\ln x)' = \frac{1}{x}$$ 每天抽10分钟默写关键公式 **二、错题攻坚策略(持续进行)** 1. **错题分类管理** 按错误类型建立三色标记系统: - 红色:概念性错误(如混淆椭圆与双曲线定义) - 蓝色:计算失误(如符号错误、公式代错) - 绿色:思路卡壳(如无法建立几何代数联系) 2. **典型错题改造** 例:原题「已知$f(x)=x^2-2ax+3$在$[1,3]$上的最小值,求a取值范围」 改造方向: - 参数位置变化:改为$f(x)=ax^2-2x+3$ - 区间变化:改为$[-1,2]$ - 最值类型:求最大值 **三、真题深度解析(3-4)** 1. **十年真题大数据分析** 整理近十年考点分布表: | 年份 | 立体几何 | 导数应用 | 概率统计 | |------|---------|---------|---------| | 2023 | 12分 | 17分 | 15分 | | 2022 | 10分 | 18分 | 16分 | 2. **压轴题拆解模板** 以导数压轴题为例: $$ \begin{cases} 求导分析单调性 \\ 找极值点/拐点 \\ 构造辅助函数 \\ 参数分离讨论 \\ 结合不等式证明 \end{cases} $$ 建议每天限时(30分钟)攻克1道压轴题 **四、考场时间优化(考前2)** 1. **黄金时间分配** - 选填题:40分钟(每题平均2分钟) - 前4道大题:45分钟 - 压轴题:25分钟 - 检查:10分钟 2. **应急得分技巧** - 选择题特殊值法:当$a=1$时验证选项 - 几何题快速建系:找不到几何关系时用坐标系 - 概率题分步列式:即使算错也有步骤分 **五、心理状态调节** 1. **模拟考试训练** 每进行2次全真模拟,建议时间: - 上午9:00-11:30(与高考同步) - 使用标准答题卡 - 考后立即对照评分标准自评 2. **压力管理技巧** - 呼吸调节法:4-7-8呼吸(吸气4秒,屏息7秒,呼气8秒) - 积极心理暗示:考试时默念「我已经做过类似题目」 **常见误区警示:** 1. × 盲目刷题不总结 2. × 忽视教材课后习题(近年有20%题目改编自课本) 3. × 过度追求偏难怪题 4. × 考前突击改变作息 建议每天保持: - 2小时专题突破 - 1小时错题重做 - 30分钟公式记忆 - 保证7小时睡眠 记住:高考数学是「熟练者的游戏」,通过科学训练,完全可以在现有水平上再提升30-50分。最后阶段要相信量变终将引发质变,坚持到底就是胜利!
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