1. 程式人生 > 其它 >2021-2022-1 20211322肖權城《資訊保安專業導論》第十週學習總結

2021-2022-1 20211322肖權城《資訊保安專業導論》第十週學習總結

2021-2022-1 20211322《資訊保安專業導論》第十週學習總結

作業資訊

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教材學習內容總結

  • 資料庫
    結構化的資料集合
    資料庫管理系統:由物理資料庫、資料庫引擎和資料庫模式構成的軟體和資料的組合
    資料庫引擎與專用的資料庫語言互動,這種語言允許使用者指定資料的結構,新增、修改和刪除資料。

  • 資料庫與SQL

    • 資料庫模式
      • 查詢:從資料庫檢索資料的請求
      • 模式:資料庫中資料的邏輯結構的規約
  • 人工智慧與專家系統

    • 人工智慧是研究對人類思想建模和應用人類智慧的計算機系統的學科,圖靈測試(Turing Test) 即是一種用於判斷計算機系統是否是智慧的方法,每年舉行一次的Loebner 獎 就是正式的圖靈測試
    • 圖靈測試:一種行為方法,用於判斷一個計算機系統是否是智慧
    • 圖靈測試(The Turing test)由艾倫·麥席森·圖靈提出,指測試者與被測試者(一個人和一臺機器)隔開的情況下,通過一些裝置(如鍵盤)向被測試者隨意提問。
      進行多次測試後,如果機器讓平均每個參與者做出超過30%的誤判,那麼這臺機器就通過了測試,並被認為具有人類智慧。圖靈測試一詞來源於電腦科學和密碼學的先驅艾倫·麥席森·圖靈寫於1950年的一篇論文《計算機器與智慧》,其中30%是圖靈對2000年時的機器思考能力的一個預測。
  • 人工神經網路

    • 工神經網路(Artificial Neural Network,即ANN ),是20世紀80 年代以來人工智慧領域興起的研究熱點。它從資訊處理角度對人腦神經元網路進行抽象, 建立某種簡單模型,按不同的連線方式組成不同的網路。在工程與學術界也常直接簡稱為神經網路或類神經網路。神經網路是一種運算模型,由大量的節點(或稱神經元)之間相互聯接構成。每個節點代表一種特定的輸出函式,稱為激勵函式(activation function)。每兩個節點間的連線都代表一個對於通過該連線訊號的加權值,稱之為權重,這相當於人工神經網路的記憶。網路的輸出則依網路的連線方式,權重值和激勵函式的不同而不同。而網路自身通常都是對自然界某種演算法或者函式的逼近,也可能是對一種邏輯策略
      的表達。概念圖如下
  • 模擬與離散事件

    • 離散事件系統模擬是建立離散事件系統的實體流程圖及相應的模擬模型,並形成計算機程式的模擬實驗。通常的步驟首先是分析系統的工作流程,用數量和邏輯的關係描述臨時實體在系統中流動,並被永久實體處理、加工和服務的過程,建立實體流程圖。然後將實體流程圖轉化為適於計算機處理的模擬模型,在計算機上進行模擬實驗。這一過程一般通過專用的計算機模擬軟體進行。模擬軟體中一般還包括一套對模擬結果進行統計、分析的報告子程式
    • 特點:
      • (1)離散事件系統模擬實驗的目的是用大量抽樣試驗的統計結果來逼近總體分佈的統計特徵值,因而需要進行多次模擬執行
      • (2)離散事件系統模擬中,時間一般不按均勻步長推進,而是按“下一最早發生事件”的發生時間推進,稱為“事件排程法”。
  • 排隊系統

    • 排隊系統排隊系統:一種離散事件模型,它使用隨機數表示事件的到達和持續
  • 天氣與地震模型

    • 氣象模型:一種連續模擬,以時間相關的流體力學和熱力學的偏微分方程為基礎的,這些方程的變數包括兩個水平風速,垂直風速,氣溫,氣壓和水汽濃度。氣象模型可用於天氣預報,颶風跟蹤(應用於移動目標的,稱為浮動模型),專用模型
  • 圖形影象:

    • 照明模型:對光在物體上的一點的互動的模擬
    • 明暗處理(模型):利用照明模型來確定整個物體的外觀的處理
    • 繪製:建立整個影象的過程

教材學習中的問題和解決過程

  • 問題1:不明白什麼叫做人工神經網路
  • 問題1解決方案:查詢網上資料
  • 問題2:不明白什麼叫圖靈測試
  • 問題2解決方案:參考網站圖靈測試

程式碼除錯過程中的問題

  • 問題1:定義重複
  • 問題1解決方案:查詢網上資料修改程式碼得
int shuzu [10];
	for (int a=0;a<=9;a++)
	{
		shuzu[a] = a;  
	}
	for (int c = 0; c <= 9; c++)
	{
		printf("陣列的遍歷是     %d\n", shuzu[c]);
	}

程式碼託管


學習進度條

程式碼行數(新增/累積) 部落格量(新增/累積) 學習時間(新增/累積) 重要成長
目標 5000行 30篇 400小時
第一週 20/20 2/2 20/20
第二週 20/40 1/3 18/38
第三週 100/140 1/4 22/60
第四周 310/450 1/5 30/90
第五週 350/800 1/5 30/120
第六週 200/1000 1/6 10/130
第七週 200/1200 1/7 10/140
第八週 200/1400 1/8 10/150
第九周 500/1900 1/9 12/162
第十週 200/1900 1/10 10/172