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计算机基础知识计算机的发展、类型及其应用领域简介_____________________________________________________________________ 2一、计算的发展___________________________________________________________ 2二、计算机的组成_________________________________________________________ 31.硬件系统___________________________________________________________ 3（1）电脑最主要的三块____________________________________________ 3（2）电脑的硬件__________________________________________________ 32.软件系统 ___________________________________________________________ 5（1）系统软件____________________________________________________ 5（2）应用软件____________________________________________________ 6三、计算机的类型_________________________________________________________ 71.超级计算机_________________________________________________________ 72.微型计算机_________________________________________________________ 73.嵌入式计算机_______________________________________________________ 74.网络计算机_________________________________________________________ 8（1）服务器______________________________________________________ 8（2）工作站______________________________________________________ 8（3）集线器______________________________________________________ 8（4）交换机______________________________________________________ 8（5）路由器______________________________________________________ 95.工业控制计算机_____________________________________________________ 9四、计算机的应用领域____________________________________________________ 101.科学计算(或数值计算)______________________________________________ 102.数据处理(或信息处理)______________________________________________ 103.辅助技术(或计算机辅助设计与制造)__________________________________ 10⑴计算机辅助设计(Computer Aided Design,简称CAD)________________ 10⑵计算机辅助制造(Computer Aided Manufacturing,简称CAM)_________ 11⑶计算机辅助教学(Computer Aided Instruction,简称CAI)___________ 114.过程控制(或实时控制)______________________________________________ 115.人工智能(或智能模拟)______________________________________________ 116.网络应用__________________________________________________________ 127.多媒体技术________________________________________________________ 128.娱乐______________________________________________________________ 12简介计算机（computer）俗称电脑，是一种用于高速计算的电子计算机器，可以进行数值计算，又可以进行逻辑计算，还具有存储记忆功能。
ETS 合肥硅臻芯片技术有限公司（硅臻量子）是一家专注于光量子集成芯片设计的国家高新技术企业，聚焦于打造光量子计算、量子安全、量子教研等领域的量子信息关键器件、设备以及解决方案，矢志通过集成芯片技术让量子信息产品变得更小巧、更高效、更可靠、更实惠，为光量子技术从理论走向实践、从科研走向市场贡献一份力量。
顾问中国科学院院士丨中国量子信息学科开创者中国科学院量子信息重点实验室主任国家科技部中长期规划“量子调控”重大项目⸺“量子密码通信与量子计算的物理实现”首席科学家中国科学技术大学教授中国密码学会量子密码专业委员会委员兼秘书长发表SCI论文100余篇，获美欧授权发明专利2项、中国授权发明专利15项郭光灿院士陈巍博士创始人中国科学技术大学教授丨教育部“青年长江学者”主持了科技部973课题、基金委重大项目课题等科研项目十余项发表SCI论文100余篇，Science 1篇，Nature 1篇，授权发明专利3项任希锋博士首席科学家安徽省科技重大专项承担单位合肥市重点集成电路企业中国通信标准化协会全权会员国家高新技术企业ISO9001认证硅臻量子SILICON EXTREME科学家团队SCIENTIST TEAM企业荣誉ENTERPRISE HONORS产生原理三种随机数发生器的对比统计随机性安全性软件算法经典混沌物理现象好量子随机物理现象好非常好弱一般高（有限长重复，可预测）（依赖窃听者算力假设）（不依赖算力假设，可证明随机）PRNG伪随机数发生器TRNG经典真随机数发生器QRNG量子随机数发生器可抗量子计算、可证明随机的真随机数发生器。
加密密钥的随机性是决定一个加密系统是否安全的关键，真随机数不可被预测、不可被回溯以及无数字模式等随机特性成为信息系统安全的核心保障。
量子随机数发生器（QRNG）成为了当前唯一一种可证明真随机的随机数发生装置，是信息安全系统中理想的密钥源。
硅臻量子的量子随机数发生器产品基于光学技术制造，可支持最高1.6Gb/s的量子随机数产生。
随机数讲解随机数是一种随机生成数字的算法,可以用于各种不同的应用中。
在现代科技中,随机数已经成为了许多应用不可或缺的一部分,例如密码学、数据加密、人工智能、金融等等。
本文将介绍随机数的生成原理、应用场景以及如何使用随机数。
一、随机数生成原理随机数生成算法最基本的原则是“生成一个序列唯一的数字”。
为了实现这个目标,随机数生成器会通过多种算法生成一个序列数字。
现在我们来介绍几种常见的随机数生成算法。
1.Pseudo Random Number Generator(PRNG)PRNG是一种基于伪随机数生成的随机数生成器。
它使用的是一个序列伪随机数种子,通过这个种子来计算出其他的伪随机数。
每次生成的随机数都应该是不同的,并且可以通过简单的加法、减法、乘法等操作与之前的随机数进行区分。
2.True Random Number Generator(TRNG)TRNG是一种真正的随机数生成器,它使用的是一个物理随机数种子。
这个种子可以随着时间的推移而改变,因此生成的随机数可以保证是不同的。
TRNG通过一系列的数学运算来生成真正的随机数,并且这些随机数可以精确地表示任何种子。
3.Secure Random Number Generator(SRNG)SRNG是一种安全的随机数生成器,主要用于金融和密码学等领域。
它使用的是一个安全的随机数种子,并且可以生成同时满足NIST GG 88-1和FIPS140-2标准的随机数。
为了保证随机性,SRNG在生成随机数之前会对种子进行一个非线性变换,以消除种子对随机性造成的微小影响。
二、随机数应用场景随机数在许多应用中都可以使用,下面列举了其中的一些应用场景。
1.密码学随机数在密码学中有着重要的应用,主要用于生成加密密钥、随机密码以及数字签名等。
这些数字都是基于随机数生成的,可以确保密码的复杂度和安全性。
2.数据加密随机数也可以用于数据加密中。
通过使用随机数作为密钥,数据加密算法可以确保密钥的复杂度和安全性,以保护数据的安全。
随机森林（RandomForest）1.什么是随机森林简述随机森林是⼀个⾼度灵活的机器学习⽅法，拥有⼴泛的应⽤前景，从市场营销到医疗保健保险。
既可以⽤来做市场营销模拟的建模，统计客户来源，保留和流失。
也可⽤来预测疾病的风险和病患者的易感性。
随机森林是⼀个可做能够回归和分类。
它具备处理⼤数据的特性，⽽且它有助于估计或变量是⾮常重要的基础数据建模。
随机森林是⼏乎任何预测问题 (甚⾄⾮直线部分) 的固有选择。
它是⼀个相对较新的机器学习的策略（在90 年代产⽣于贝尔实验室 ) 和它可以⼏乎⽤于任何⽅⾯。
思想随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的⼀种算法，它的基本单元是决策树，⽽它的本质属于机器学习的⼀⼤分⽀——集成学习（Ensemble Learning）⽅法。
随机森林的名称中有两个关键词，⼀个是“随机”，⼀个就是“森林”。
“森林”我们很好理解，⼀棵叫做树，那么成百上千棵就可以叫做森林了，这样的⽐喻还是很贴切的，其实这也是随机森林的主要思想--集成思想的体现。
“随机”的含义我们会在下边部分讲到。
其实从直观⾓度来解释，每棵决策树都是⼀个分类器（假设现在针对的是分类问题），那么对于⼀个输⼊样本，N棵树会有N个分类结果。
⽽随机森林集成了所有的分类投票结果，将投票次数最多的类别指定为最终的输出，这就是⼀种最简单的 Bagging 思想。
2.相关知识集成学习集成学习通过建⽴⼏个模型组合的来解决单⼀预测问题。
它的⼯作原理是⽣成多个分类器/模型，各⾃独⽴地学习和作出预测。
这些预测最后结合成单预测，因此优于任何⼀个单分类的做出预测。
随机森林是集成学习的⼀个⼦类，由于它依靠于策率树的合并。
信息、熵以及信息增益的概念这三个基本概念是决策树的根本，是决策树利⽤特征来分类时，确定特征选取顺序的依据。
理解了它们，决策树你也就了解了⼤概。
引⽤⾹农的话来说，信息是⽤来消除随机不确定性的东西。
当然这句话虽然经典，但是还是很难去搞明⽩这种东西到底是个什么样，可能在不同的地⽅来说，指的东西⼜不⼀样。
一种基于数字处理单元的真随机数发生器设计刘长龙;陈燕【摘要】True random number generator ( TRNG) is one important element in secure communication system and information security chip,which is used to generate true random number sequences required by the system to realize the communication encryption or authentication.In this paper,the traditional true random number generator based on the structure of analog random source was im⁃proved.The digital processing unit is added after in the random source which consists of Manchester encoder,linear feedback shift regis⁃ter (LFSR) and the AES operation unit.The true random number sequence generated by the analog random source is sent to use in sys⁃tem after the digital circuit processing.Digital and analog co⁃simulation results show that the Structure of TRNG effectively improves the random index of the true random number sequence,so as to improve the encryption performance of the system or the chip and guarantee communication security and data security.%真随机数发生器（ True Random Number Generator， TRNG）是保密通信系统以及信息安全芯片中的重要单元之一，用来产生系统所需要的真随机数序列，从而实现通信加密或者身份认证。
使用python实现伪随机数生成器
在前两天学习了使用python实现伪随机数的方法，今天是时候来做一个总结了。
首先要说明的是什么是随机数，真正的随机数是使用物理现象产生的：比如掷钱币、骰子、转轮、使用电子元件的噪音、核裂变等等。
产生这些随机数的方法有很多种，而这些产生随机数的方法就称为随机数生成器。
像前面说的由物理现象所产生的随机数发生器叫做物理性随机数发生器，它们的缺点是技术要求比较高。
但是在我们的实际生活中广泛应用的是伪随机数生成器，所谓的“伪”就是假的的意思，也就是说并不是真正的随机数。
那么这些随机数是怎么实现的呢？这些数字是由固定的算法实现的，是有规律可循的，并不能实现真正的“随机”，但是它们具有类似于随机数的统计特征。
这样的发生器叫做伪随机数发生器。
实现伪随机数的方法有很多种，如：平方取中法，线性同余法等方法。
下面主要介绍的是线性同余法，如C的rand函数和JAVA的java.util.Random类就是使用该方法实现的，其公式为：rNew = (a*rOld + b) % (end-start)
其中， a称为乘数，b称为增量,（end-start）称为模数，它们均为常数。
然后设置rOld = rNew，一般要求用户指定种子数rOld(也称为
seed)，当然也可以自由选择a和b，但是两个数如果选择不好，可能会影响数字的随机性，所以一般令：
a=32310901
这样使得生成的随机数最均匀。
下面我是用的将种子自定义设为999999999。
代码如下：
def myrandint( start,end,seed=999999999 ):
a=32310901 #产生出的随机数最均匀
rOld=seed
m=end-start
while True: #每调用一次这个myrandint函数，才生成一次随机数所以要惰性求值
rNew = (a*rOld+b)%m
yield rNew
rOld=rNew
#模拟使用20个不同的种子来生成随机数
for i in range(20):
r = myrandint(1,10000, i)
#每个种子生成10个随机数
print('种子',i,'生成随机数')
for j in range(10):
print( next(r),end=',' )
运行结果是使用20个不同的种子生成的随机数。
但是，这样将种子设为固定值是不合理的。
r = myrandint(1,10000,2)
print(r.__next__())
print(r.__next__())
运行结果为：
当再次运行代码：
r = myrandint(1,10000,2)
print(r.__next__())
运行结果仍然是：9993
这便不能体现随机，因此常采用系统时间作为种子来实现该算法。
以上代码只需将seed设为系统时间便可以实现。
std::random_device rd; -- Non-determinstic seed source 伪随机数生成器具有“内部状态”，并根据外部输入的“种子”来生成伪随机数列。
-- 生成0.0~1.0之间的伪随机double数
for(int i = x+1; i = n; i++) down[i] = max(down[i], y);
884936716 1807130337 578354438 892053144
char *buff = "hello world"; --种子
SecureRandom random = SecureRandom.getInstance("SHA1PRNG");
if(number ==1){
a, b = bias_coin(), bias_coin()
cout "在泊松分布中没有体现ramdom_integer函数的效果，所以以下部分是对这个函数进行测试" endl endl;。
