2010计算机知识点总结,2010年全国职称计算机考试:知识点笔记第一章

本文介绍了信息技术的基本概念和发展历程,包括信息技术的定义、信息化社会的特点、我国信息化建设的重点工程和网络基础设施。此外,还详细阐述了计算机在信息技术中的重要作用,从计算机的起源、发展、分类到应用等方面进行了全面解析。

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第一章 信息技术与计算机文化

1、 信息技术与计算机

1) 信息技术的概念:利用科学的原理、方法及先进的工具和手段,有效地开发和利用信息资源的技术体系。包括微电子技术、计算机技术、软件技术、通信技术等。

2) 信息化社会:

A. 社会的资源:物质、能源、信息(成为社会的战略资源)。

B. 信息产业开始成为国民经济的主导产业。

3) 我国的信息化建设:

A. “三金”工程:金桥(国家公用经济信息网工程)、金卡(电子货币)、金关(国家对外经济贸易信息网)。

B. 四大网络:ChinaNet(中国互联网)、CERNet(中国教育和科研网)、CSTNet(中国科技网)、ChinaGBNet(中国金桥网)。

2、 计算机在信息技术中的应用:

1) 计算机的起源:1946年(1958年)ENIAC

2) 计算机的发展:四代,电子管、晶体管、集成电路、大规模集成电路,依据构成计算机的电子元件划分。

3) 计算机的分类:巨、大、小、微(规模);通用、专用(用途)

4) 计算机的应用:科学计算、数据处理、过程控制、计算机辅助系统(CAD、CAM、CAE、CAI)、人工智能、计算机网络与通信。

3、 存储程序工作原理:

冯.诺依曼提出的二进制和存储程序工作原理,奠定了现代计算机的体系结构。

1) 为什么采用二进制?

2) 对存储程序工作原理的理解

4、 计算机系统:

1) 计算机系统的组成:包括硬件系统和软件系统两大部分。

2) 硬件系统:按照冯.诺依曼关于存储程序的工作原理,可分为输入设备、输出设备、存储器、运算器、控制器。描述五大部分的功能,明确现代计算机的工作原理。

3) 以微机为例,介绍以下基本概念:

输入设备:明确微机上常用的输入设备,如键盘、鼠标、扫描仪等。

CPU:运算器、控制器合称为CPU,又称中央处理机,微机CPU的主要型号、主频等。

内存:ROM、RAM的含义,微机内存的容量,内存的作用等。

外存:硬盘、软盘、光盘等,容量大,速度相对内存慢,断电后长久保存数据,速度有3600转/秒等。同时明确磁盘与驱动器的区别。

容量的度量单位:位、字节(Byte)、KB、MB、GB、TB等,并明确它们之间的换算关系。

适配器:显卡、网卡、声卡等。

总线:地址、数据、控制三总线结构。

微机常见的输出设备:显示器、打印机、绘图仪等。

微机的主要性能指标:

5、 计算机软件系统

1) 软件的基本概念:计算机运行所需的程序和文档,而程序是为解决某一问题而设计的一系列指令的有序集合,指令是指示计算机如何工作的命令,是一串二进制数码,包括操作码和地址码两部分,不同类型的计算机有不同的指令系统。

2) 软件的分类:系统软件、应用软件

操作系统:讲述操作系统软件的三大功能,操作系统软件的分类,包括按运行环境(实时、分时、批处理)、管理用户的数量(单用户、多用户)、同时管理的作业数(单任务、多任务)等分类方法。对应实例描述相应概念。

语言处理程序:机器语言、汇编语言、高级语言,举例并解释汇编程序、解释程序、编译程序的概念和作用。

系统支撑和服务程序:如系统诊断、调试、排错程序等。

数据库管理系统:

6、 计算机中信息的编码表示:

1) 数制及相互转换:以十进制为例,描述数制的基本特点(组成数制的数码、基、运算规则);十进制、二进制、八进制、十六进制数的相互转换。

2) 信息编码:

字符编码:ASCII码

汉字编码:输入码(音码、型码、音型码)、交换码、机内码、字型码;在此,可补充区位码、国标码的概念。

7、 多媒体的有关概念:

8、 计算机病毒:

1) 定义:

2) 特性:传染性、破坏性、潜伏性

3) 分类及危害:

4) 防治:

9、 软件知识产权的有关常识

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内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取20183月1日至20193月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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