41、现代计算机发展历程:从古代智慧到科技奇迹

现代计算机发展历程:从古代智慧到科技奇迹

1. 古代发明与数学基础

计算机的发展历程源远流长,可追溯到数千年前的古代文明。大约在公元前2400年,巴比伦人可能发明了算盘,这是已知最早的计算器,用于辅助简单的算术运算。公元前1115年左右,中国发明了指南车,它是已知最早使用差动齿轮的齿轮机构。

公元前500年,印度数学家首次使用了数字0,这是数学史上的一个重大突破。同时,印度语法学家帕尼尼(Panini)制定了梵语语法,其语法规则具有相当于图灵机的计算能力,现代大多数编程语言使用的巴科斯 - 诺尔范式(Panini - Backus form)也与帕尼尼的语法规则显著相似。

公元前300年,印度数学家、学者兼音乐家平加拉(Pingala)首次描述了二进制数系统,如今该系统几乎用于所有现代计算设备的设计中。公元前200年,中国人发明了算盘(suanpan),它在现代计算器发明之前被广泛使用,至今仍在一些文化中沿用。

公元前125年,安提基特拉机械(Antikythera mechanism)被设计和制造出来,它是一种类似钟表的模拟计算机,能够跟踪当时已知所有天体的相对位置。公元前100年,中国数学家首次使用了负数。公元前60年,亚历山大的希罗(Heron)做出了众多发明,包括“顺序控制”,这本质上是第一个计算机程序,他还在自动机领域进行了大量创新,为机器人技术的发展奠定了重要基础。

2. 中世纪的创新与发展

公元200年左右,耆那教数学家发明了对数。公元600年,印度数学家婆罗摩笈多(Brahmagupta)首次描述了现代位值制数字系统。724年,中国发明家梁令瓒建造了世界上第一台全机械钟,一千多年后出现的早期真正的计算

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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