"第一章《信息特征和信息技术发展》知识点 " "1、1信息及其特征 " "一、信息的概念 " "信息是事物的运动状态及其状态变化的方式。 " " 信息与载体密不可分,没有无载体的信息,没有载体便没有信息,信息必须通过载体 " "才能显示出来。 " "二、信息的一般特征 " "1、载体依附性 " "信息不能独立存在,必须依附于一定的载体,而且,同一个信息可以依附于不同的载体" "。 " "信息按载体不同可分为(文字、图形(图象)、声音、动画、视频)。 " "信息的载体依附性使信息具有可存储、可传递、可转换的特点。 " "2、价值性 " " 信息是有价值的,人类离不开信息。物质、能量和信息是构成世界的三大要素。 " " 信息与物质、能量不同,表现在两方面:一方面它可以满足人们精神领域的需求;另 " "一方面,可以促进物质、能量的生产和使用。 " "GPS:全球定位系统 " " 另外,信息又是可以增殖的。 " " 信息只有被人们利用才能体现出其价值,而有些信息的价值则可能尚未被我们发现。 " "3、时效性 " "信息会随着时间的推移而变化,如交通信息,天气预报等。时效性与价值性紧密相连,"
2022-06-24 11:02:33 122KB 文档资料
上海大学 计算机学院 计算机网络 复习笔记 超级全面完整
2022-06-23 18:21:49 207.58MB 计算机网络
1
Android技术知识点:如何实现自定义开关按钮
2022-06-22 18:07:33 11.48MB Android android studio Java
操作系统-基本知识点 操作系统-基本知识点全文共19页,当前为第1页。操作系统-基本知识点全文共19页,当前为第1页。操作系统复习提纲 操作系统-基本知识点全文共19页,当前为第1页。 操作系统-基本知识点全文共19页,当前为第1页。 操作系统-基本知识点全文共19页,当前为第2页。操作系统-基本知识点全文共19页,当前为第2页。 操作系统-基本知识点全文共19页,当前为第2页。 操作系统-基本知识点全文共19页,当前为第2页。 目录 1. 操作系统概述 4 1.1. 操作系统的概念 4 1.2. 计算机的特征 4 1.2.1. 计算机的功能 4 1.3. 计算机提供的服务 4 1.4. 操作系统的发展与分类 4 1.5. 操作系统的运行环境 (内核态与用户态、中断、异常、系统调用) 4 1.6. 操作系统体系结构 5 2. 进程管理 6 2.1. 进程与线程 6 2.1.1. 进程概念 6 2.1.2. 进程的状态与转换 6 2.1.3. 进程控制 6 2.1.4. 进程组织 6 2.1.5. 进程通信(共享存储、消息传递、管道通信) 6 2.1.6. 线程概念与多线程模型 7 2
2022-06-22 18:04:55 114KB 文档资料
操作系统主要知识点 【篇一:操作系统主要知识点】 下面小编为大家讲解操作系统主要知识点,欢迎大家阅读,一起跟着小编来学习啦,多学点知识,终身受益。 掌握操作系统的类型、功能、层次结构和进程概念,以及作业、处理机、存储、文件和设备等管理的原理和方法。1 操作系统类型和功能 根据使用环境和对用户作业的处理方式划分,操作系统的基本类型可以分为批处理操作系统、分析操作系统和实时操作系统3大类型。 分时操作系统使多个用户同时以会话方式控制自己程序的运行,每个用户都感到似乎各自有一台独立的、支持自己请求服务的系统。 实时系统往往是专用的,系统与应用很难分离,常常紧密结合在一起。实时系统并不强调资源利用率,而更关心及时性(时间紧迫性)、可靠性和完整性。实时系统又分成实时过程控制与实时信息处理两种。 网络环境下的操作系统又分成网络操作系统和分布式操作系统。分布式操作系统要求一个统一的操作系统,负责全系统的资源分配和调度,为用户提供统一的界面。它是一个逻辑上紧密耦合的系统。而网络操作系统用户则需指明欲使用哪一台计算机上的哪个资源。 操作系统主要有5个功能模块:处理器管理、存储管理、设备管理、文件管理和用
2022-06-22 18:04:22 26KB 文档资料
nginx知识点.doc
2022-06-22 18:00:39 1.84MB nginx反向代理 nginx
1
H3CNE学习整理所有知识点
2022-06-22 11:03:35 41KB H3CNE
1
k8s(kubernetes)相关重要知识点——详细文档
2022-06-22 09:07:55 19.56MB kubernetes 运维
k8s(kubernetes)相关重要知识点运维笔记——详细文档
2022-06-22 09:07:54 4.98MB kubernetes 运维
第一章引论 什么是数据挖掘? 数据挖掘更正确的命名为"从数据中挖掘知识",是数据中的知识发现(KDD)的同义 词。数据挖掘是从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程,数据源包括数据库、数据仓 库、web、其他信息存储库或动态的流入系统的数据。 知识发现的过程是什么? 知识发现的过程为: (1)数据清理(消除噪声和删除不一致的数据) (2)数据集成(多种数据源可以组合在一起) (3)数据选择(从数据库中提取与分析任务相关的数据) (4)数据变换(通过汇总或聚集操作,把数据变换和统一成适合挖掘的形式) (5)数据挖掘(基本步骤,使用智能方法提取数据模式) (6)模式评估(根据某种兴趣度度量,识别代表知识的真正有趣的模式) (7)知识表示(使用可视化和知识表示技术,向用户提供挖掘的知识) 3、什么类型的数据可以挖掘? 数据挖掘可以作用于任何类型的数据,数据的最基本形式是数据库数据、数据仓库数 据、事务数据。也可以用于数据流、有序/序列数据、图或网络数据、空间数据、文本数 据、多媒体数据和万维网。 数据库数据 由一组内部相关的数据和一组管理和存储数据的软件程序组成。关系数据库是表的汇 集,每个表被
2022-06-22 09:03:33 320KB 文档资料