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习题七一、用适当内容填空1.数据库技术是①数据处理的核心和基础，数据库以②文件形式存储在计算机系统中，主要由③表之间的联系构成，此外还包含索引、数据有效性规则和④安全控制规则等信息。
数据库表必须是⑤二维表。
是一种⑥描述实体，⑦实体联系的表格。
2. 计算机数据管理技术主要分①人工管理，②文件系统，③数据库系统，④分布式数据库系统4个阶段，⑤人工管理阶段数据不能共享，⑥分布式数据库系统阶段并行访问数据效率最高，⑦人工管理阶段处理数据量最小，集中式数据库管理是指⑧数据库系统阶段。
3. 数据库系统的英文简称为①DBS，它由计算机硬件、软件和相关②人员组成，计算机硬件搭建了系统运行和存储③数据库的硬件环境，④计算机软件除用于管理、控制和分配计算机资源外，还用于建立、管理、维护和使用⑤数据库。
软件主要包括⑥数据库，操作系统和⑦数据库管理系统。
4. 在DBMS中，通过①数据定义语言建立数据库中的表、视图和索引，用②数据操纵语言进行数据插入、修改和删除操作，用③数据查询语言进行数据查询。
5. 从用户角度来看，事务是完成某一任务的①操作集合。
多个事务并发更新数据容易引起数据②不一致性问题，实现数据互斥访问要求的常用方法是锁定数据项，常见的数据共享锁定方式是③共享型锁和④排他型锁。
6. 在现实世界到数据世界的转化过程中，中间要经历①信息世界，人们用②概念模型描述信息世界中的对象及其联系，用③实体表示事物，用④实体属性表示事物的特征，用⑤数据模型描述数据世界中的对象及其联系，用⑥一行数据或记录表示事物，用⑦数据项、列或字段表示事物的特征。
7. 在数据安全性控制方面，DBMS所采取的措施有①并发控制，②数据安全性控制，③数据备份与恢复。
8. 在数据模型中，除了描述实体本身以外，还要对①实体间的联系进行描述，实体之间存在②一对一，③一对多，④多对多三种联系，对于学生实体而言，“姓名”是⑤属性名，“李明”是⑥属性值。
9. 在数据模型中，常见的数据模型有①层次数据模型，②网状数据模型，③关系数据模型，④面向对象数据模型，基本层次数据模型用于描述⑤两个实体，数据库管理系统的类型由它支持的⑥数据模型决定。
第一章计算机基础知识项选择题1、上第一台电子计算机诞生于（B、1946年）2、冯·诺依曼理论旳关键是存储程序和（B、程序控制）3、计算机将程序和数据同步寄存在机器旳（B、存储器）4、微型计算机按（D、CPU）划分为六代。
5、世界上第一台电子计算机诞生在（B、美国）6、有关电子计算机旳特点，如下论述错误旳是（A、运行过程不能自动、连贯进行，需人工干预）7、计算机发展过程按使用旳电子器件可划分为四代，微型计算机出目前第（D、4）代。
8、有关计算机旳发展过程及基本知识，对旳旳是（D、巨型计算机旳研制水平往往是一种国家现代科技水平旳标志）9、下面（B、Athlon）不是Intel企业旳产品。
10、（C、银河－Ⅰ）是我国自行研制旳第一台亿次巨型计算机。
11、微机中MHZ是描述（C、主频）旳单位。
12、计算机最早旳应用领域是（A、科学计算）13、计算机应用最广泛旳领域是（B、信息处理）14、CAM旳中文含义是（D、计算机辅助制造）15、CAD旳中文含义是（A、计算机辅助设计）16、医疗诊断属于计算机在（A、人工智能）方面旳应用。
17、根据软件旳功能和特点，计算机软件一般可分为（D、系统软件和应用软件）18、计算机软件系统中最基础旳部分是（B、操作系统）19、（A、存储器容量）表达计算机存储信息旳能力，以字节为单位。
20、输入/输出设备和外接旳辅助存储器，统称为（D、外部设备）21、CPU是计算机旳关键，它是由控制器和（A、运算器）构成旳。
22、电子计算机存储器可以分为（D、主存储器）和辅助存储器。
23、计算机旳硬件系统由五大部分构成，其中（B、控制器）是整个计算机旳指挥中心。
24、能将文字、数据、声音、图形图像和视频等信息集为一体运行处理旳计算机称为（B、多媒体计算机）25、显示屏是（D、输出设备）26、计算机软件指（C、程序连同有关旳阐明资料）27、有关计算机软件系统，对旳旳说法是（B、文字处理软件、信息管理软件、辅助设计软件等都属于应用软件）28、有关软件系统旳知识，对旳旳说法是（C、高级语言是一种于机器旳语言）29、编译程序是（B、将高级语言程序翻译成等价旳机器语言程序）30、如下不属于数据库管理系统旳是（D、Outlook）31、程序将高级语言程序翻译成与之等价旳机器语言程序，编译前旳程序叫（A、源程序）32、下面（D、EXCEL）不属于系统软件。
《计算机⽹络（第7版）谢希仁著》第⼀章概述要点及习题总结1. ⽹络分类：电信⽹络、有线电视⽹络、计算机⽹络、移动互联⽹2. 互联⽹的两个重要基本特点：连通性和共享性3. ⽹络由若⼲节点和连接这些节点的链路组成4. ⽹络之间可以通过路由器互连起来，这就构成了⼀个覆盖范围更⼤的计算机⽹络。
这样的⽹络称为互连⽹，习惯上，与⽹络相连的计算机称为主机5. 互联⽹的基础结构发展过程（三个阶段）： 第⼀阶段：1969年美国国防部创建第⼀个分组交换⽹ARPARNET。
1983年TCP/IP协议栈成为ARPANET上的标准协议，使得异构⽹络互联，因此⼈们把1983年作为互联⽹的诞⽣时间 第⼆阶段：1985年美国国家科学基⾦会NSF围绕六个⼤型计算机中⼼建设计算机⽹络，分成了三级⽹络：主⼲⽹，区域⽹，校园⽹（企业⽹） 第三阶段：1993年，Albert Gore（时任美国副总统）提出NII（“国家信息基础设施”）计划，旨在以因特⽹为雏形，建⽴“信息⾼速公路”，⾄此，由美国政府资助的NSFNET逐渐被若⼲个商⽤的互联⽹主⼲⽹替代，政府机构不再负责互联⽹的运营和管理，逐渐由互联⽹服务提供商（ISP）接⼿，ISP是进⾏商业活动的公司，ISP向互联⽹管理机构申请很多IP地址，同时拥有通信线路，任何机构和个⼈只要向某个ISP交纳规定的费⽤，就可以通过ISP接⼊互联⽹ 6.互联⽹和互连⽹ 互连⽹：通⽤名词，泛指由多个计算机⽹络互连⽽成的计算机⽹络 互联⽹：专⽤名词，它指当前全球最⼤的、最开放的、由众多⽹络相互连接⽽成的特定互连⽹，它采⽤TCP/IP协议栈作为通信的规则，且其前⾝是美国的ARPANET 7.万维⽹ 互联⽹的迅猛发展始于20世纪90年代，由欧洲原⼦核研究组织CER开发的万维⽹WWW（World Wide Web）被⼴泛应⽤在互联⽹上 8.互联⽹的标准化 1992 年由于互联⽹不再归美国政府管辖，因此成⽴了⼀个国际性组织叫做互联⽹协会 (Internet Society，简称为 ISOC) [W-ISOC]，以便对互联⽹进⾏全⾯管理以及在世界范围内促进其发展和使⽤。
中国计算机发展史从1953年1月我国成立第一个电子计算机科研小组到今天，我国计算机科研人员已走过了近五十年艰苦奋斗、开拓进取的历程。
从国外封锁条件下的仿制、跟踪、自主研制到改革开放形势下的与“狼”共舞，同台竞争，从面向国防建设、为两弹一星做贡献到面向市场为产业化提供技术源泉，科研工作者为国家做出了不可磨灭的贡献，树立一个又一个永载史册的里程碑。
1．华罗庚和我国第一个计算机科研小组华罗庚教授是我国计算技术的奠基人和最主要的开拓者之一。
早在1947～1948年，华老在美国普林斯顿高级研究院任访问研究员，和冯·诺依曼(J·VonNeunann)、哥尔德斯坦(H·H·Goldstime)等人交往甚密。
华老在数学上的造诣和成就深受冯·诺依曼等的赞誉。
当时，冯·诺依曼正在设计世界上第一台存储程序的通用电子数字计算机，冯让华老参观他的实验室，并经常和华老讨论有关的学术问题。
这时，华罗庚教授的心里已经开始盘算着回国后也要在中国开展电子计算机的研制工作。
华罗庚教授1950年回国，1952年在全国大学院系调整时，他从清华大学电机系物色了闵乃大、夏培肃和王传英三位科研人员在他任所长的中国科学院数学所内建立了中国第一个电子计算机科研小组任务就是要设计和研制中国自己的电子计算机。
1956年春，由毛泽东主席提议，在周恩来总理的领导下，国家制定了发展我国科学的12年远景规划，把开创我国的计算技术事业等项目列为四大紧急措施之一。
华罗庚教授担任计算技术规划组组长。
8月，成立了由华罗庚教授为主任的科学院计算所筹建委员会，并组织了计算机设计、程序设计和计算机方法专业训练班，并首次派出一批科技人员赴苏联实习和考察。
同年，夏培肃完成了第一台电子计算机运算器和控制器的设计工作，同时编写了我国第一本电子计算机原理讲义。
2．.第一代电子管计算机研制(1958-1964年)我国的计算机制造工业起步于五十年代中期。
《计算机网络》整理资料第1章概述1、计算机网络的两大功能：连通性和共享；2、计算机网络（简称为网络）由若干结点（node）和连接这些结点的链路（link）组成。
网络中的结点可以是计算机、集线器、交换机或路由器等。
3、互联网基础结构发展的三个阶段：①从单个网络ARPANET 向互联网发展的过程。
②建成了三级结构的因特网。
③逐渐形成了多层次ISP （Internet service provider）结构的因特网。
4、制定互联网的正式标准要经过以下三个阶段：①互联网草案（Internet Draft）②建议标准（Proposed Standard）③互联网标准（Internet Standard）5、互联网的组成：①边缘部分：由所有连接在互联网上的主机组成，这部分是用户直接使用的。
处在互联网边缘的部分就是连接在互联网上的所有的主机，这些主机又称为端系统（end system）。
（是进程之间的通信）两类通信方式：✧客户—服务器方式：这种方式在互联网上是最常见的，也是最传统的方式。
客户（client）和服务器（server）都是指通信中所涉及的两个应用进程（软件）。
客户是服务的请求方，服务器是服务的提供方；服务请求方和服务提供方都要使用网络核心部分所提供的服务。
客户程序：一对多，必须知道服务器程序的地址；不需要特殊硬件和很复杂的操作系统。
服务器程序：可同时处理多个远地或本地客户的请求（被动等待）；一般需要有强大的硬件和高级的操作系统支持✧对等连接方式（p2p)：平等的、对等连接通信。
既是客户端又是服务端；②核心部分：由大量网络和连接在这些网络上的路由器组成，这部分是为边缘部分提供服务的（提供连通性和交换）（主要由路由器和网络组成）；核心中的核心：路由器（路由器是实现分组交换的关键构建，其任务是转发收到的分组）交换——按照某种方式动态地分配传输线路的资源：✧电路交换：必须经过建立连接（占用通信资源）→通话（一直占用通信资源）→释放资源（归还通信资源）三个步骤的交换方式。
AlphaGo
AlphaGo（阿尔法围棋）是第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能程序，由谷歌（Google）旗下DeepMind公司戴密斯•哈萨比斯领衔的团队开发。
其主要工作原理是“深度学习”。
2016年3月，阿尔法围棋与围棋世界冠军、职业九段棋手李世石进行围棋人机大战，以4比1的总比分获胜；2016年末2017年初，该程序在中国棋类网站上以“大师”（Master）为注册帐号与中日韩数十位围棋高手进行快棋对决，连续60局无一败绩；2017年5月，在中国乌镇围棋峰会上，它与排名世界第一的世界围棋冠军柯洁对战，以3比0的总比分获胜。
围棋界公认阿尔法围棋的棋力已经超过人类职业围棋顶尖水平，在GoRatings网站公布的世界职业围棋排名中，其等级分曾超过排名人类第一的棋手柯洁。
2017年5月27日，在柯洁与阿尔法围棋的人机大战之后，阿尔法围棋团队宣布阿尔法围棋将不再参加围棋比赛。
2017年7月18日，教育部、国家语委在北京发布《中国语言生活状况报告(2017)》，阿尔法围棋入选2016年度中国媒体十大新词。
1. 工作原理——深度学习
阿尔法围棋（AlphaGo）是一款围棋人工智能程序。
其主要工作原理是“深度学习”。
“深度学习”是指多层的人工神经网络和训练它的方法。
一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入，通过非线性激活方法取权重，再产生另一个数据集合作为输出。
这就像生物神经大脑的工作机理一样，通过合适的矩阵数量，多层组织链接一起，形成神经网络“大脑”进行精准复杂的处理，就像人们识别物体标注图片一样。
阿尔法围棋用到了很多新技术，如神经网络、深度学习、蒙特卡洛树搜索法等，使其实力有了实质性飞跃。
美国脸书公司“黑暗森林”围棋软件的开发者田渊栋在网上发表分析文章说，阿尔法围棋系统主要由几个部分组成：一、策略网络（Policy Network），给定当前局面，预测并采样下一步的走棋；二、快速走子（Fast rollout），目标和策略网络一样，但在适当牺牲走棋质量的条件下，速度要比策略网络快1000倍；三、价值网络（Value Network），给定当前局面，估计是白胜概率大还是黑胜概率大；四、蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search），把以上这三个部分连起来，形成一个完整的系统。
2.两个大脑
阿尔法围棋（AlphaGo）是通过两个不同神经网络“大脑”合作来改进下棋。
这些“大脑”是多层神经网络，跟那些Google图片搜索引擎识别图片在结构上是相似的。
它们从多层启发式二维过滤器开始，去处理围棋棋盘的定位，就像图片分类器网络处理图片一样。
经过过滤，13个完全连接的神经网络层产生对它们看到的局面判断。
这些层能够做分类和逻辑推理。
（1）第一大脑：落子选择器（Move Picker）
阿尔法围棋（AlphaGo）的第一个神经网络大脑是“监督学习的策略网络（Policy Network）” ，观察棋盘布局企图找到最佳的下一步。
事实上，它预测每一个合法下一步的最佳概率，那么最前面猜测的就是那个概率最高的。
这可以理解成“落子选择器”。
（2）第二大脑：棋局评估器（Position Evaluator）
阿尔法围棋（AlphaGo）的第二个大脑相对于落子选择器是回答另一个问题，它不是去猜测具体下一步，而是在给定棋子位置情况下，预测每一个棋手赢棋的概率。
这“局面评估器”就是“价值网络（Value Network）”，通过整体局面判断来辅助落子选择器。
这个判断仅仅是大概的，但对于阅读速度提高很有帮助。
通过分析归类潜在的未来局面的“好”与“坏”，阿尔法围棋能够决定是否通过特殊变种去深入阅读。
如果局面评估器说这个特殊变种不行，那么AI就跳过阅读。
这些网络通过反复训练来检查结果，再去校对调整参数，去让下次执行更好。
这个处理器有大量的随机性元素，所以人们是不可能精确知道网络是如何“思考”的，但更多的训练后能让它进化到更好。
3.操作过程
阿尔法围棋（AlphaGo）为了应对围棋的复杂性，结合了监督学习和强化学习的优势。
它通过训练形成一个策略网络（policy network），将棋盘上的局势作为输入信息，并对所有可行的落子位置生成一个概率分布。
然后，训练出一个价值网络（value network）对自我对弈进行预测，以-1（对手的绝对胜利）到1（AlphaGo的绝对胜利）的标准，预测所有可行落子位置的结果。
这两个网络自身都十分强大，而阿尔法围棋将这两种网络整合进基于概率的蒙特卡罗树搜索（MCTS）中，实现了它真正的优势。
新版的阿尔法围棋产生大量自我对弈棋局，为下一代版本提供了训练数据，此过程循环往复。
在获取棋局信息后，阿尔法围棋会根据策略网络（policy network）探索哪个位置同时具
备高潜在价值和高可能性，进而决定最佳落子位置。
在分配的搜索时间结束时，模拟过程中被系统最频繁考察的位置将成为阿尔法围棋的最终选择。
在经过先期的全盘探索和过程中对最佳落子的不断揣摩后，阿尔法围棋的搜索算法就能在其计算能力之上加入近似人类的直觉判断。
2017年1月，谷歌Deep Mind公司CEO哈萨比斯在德国慕尼黑DLD（数字、生活、设计）创新大会上宣布推出真正2.0版本的阿尔法围棋。
其特点是摈弃了人类棋谱，只靠深度学习的方式成长起来挑战围棋的极限。
4.发展方向
“阿尔法围棋”（AlphaGo）能否代表智能计算发展方向还有争议，但比较一致的观点是，它象征着计算机技术已进入人工智能的新信息技术时代（新IT时代），其特征就是大数据、大计算、大决策，三位一体。
它的智慧正在接近人类。
谷歌Deep mind首席执行官（CEO）戴密斯·哈萨比斯宣布“要将阿尔法围棋（AlphaGo）和医疗、机器人等进行结合”。
因为它是人工智能，会自己学习，只要给它资料就可以移植。
据韩国《朝鲜日报》报道，为实现该计划，哈萨比斯2016年初在英国的初创公司“巴比伦”投资了2500万美元。
巴比伦正在开发医生或患者说出症状后，在互联网上搜索医疗信息、寻找诊断和处方的人工智能APP（应用程序）。
如果阿尔法围棋（AlphaGo）和“巴比伦”结合，诊断的准确度将得到划时代性提高。
在柯洁与阿尔法围棋的围棋人机大战三番棋结束后，阿尔法围棋团队宣布阿尔法围棋将不再参加围棋比赛。
阿尔法围棋将进一步探索医疗领域，利用人工智能技术攻克现实现代医学中存在的种种难题。
在医疗资源的现状下，人工智能的深度学习已经展现出了潜力，可以为医生提供辅助工具。
