计算机基础
第一章 计算机基础
计算机的诞生和发展
计算机的发展
-
理论发展史
-
早期计算机用于：科学计算（军事领域）
-
人物：
冯 · 诺依曼，美籍匈牙利人，主要思想：存储程序控制原理+二进制+计算机五部分（控制器，存储器，运算器，输入输出设备）
第二台计算机EDVAC
计算机之父
艾兰 · 图灵，英国人，计算机科学的奠基人，图灵机是一种抽象模型，有一条无限长的纸带，分隔成小方格，用作无限存储；有一个读写头，在纸带上左右移动，读写。
图灵测试：判断机器是否有智能
图灵奖：纪念艾兰 · 图灵
-
-
硬件发展史
-
第一台计算机
ENIAC（电子数字积分计算机），1946年2月，宾夕法尼亚大学
并未采用存储程序控制原理
-
四阶段
第一代：电子管
第二代：晶体管
第三代：中小规模集成电路（MSIC，SSIC）
第四代：大、超大规模集成电路（LSIC，VLSIC）
-
-
发展趋势
-
微型计算机发展：“四化”
巨型化：运算速度、存储能力
微型化：体积、质量
网络化：云计算、物联网
智能化：更容易理解人类思维、易于人机互动
-
硬件发展
生物计算机：使用生物工程技术，蛋白质分子构成的生物芯片
光学计算机：光作为传输介质，超强的并行处理能力和超高的运算速度
量子计算机：通过量子力学规律实现数学和逻辑运算，处理和存储信息
-
计算机的分类
-
按用途
专用计算机
通用计算机
-
按性能
-
高性能计算机（巨型机）：军事领域
-
微型计算机，桌面型，笔记本，平板，移动设备
-
工作站：高端通用性计算机：CAD CAM领域
-
服务器：网络中对外提供服务
-
嵌入式计算机：系统和功能软件集成于系统，多应用于家电，数量超过PC
-
计算机的应用
-
科学计算（素质计算）
卫星轨道计算，天气预测，物理研究
-
信息处理（数据处理）
办公自动化，文字处理，财务、金融管理
-
计算机辅助技术
CAD：计算机辅助设计
CAM：计算机辅助制造
CAE：计算机辅助工程
CBE：计算机辅助教育
CAPP：计算机辅助工艺规划
CIMS：计算机辅助集成制造
-
人工智能（AI）
利用计算机模拟人类智能：工业机器人，语音识别，图形识别
-
电子商务
-
以电子交易方式进行商品交易活动和相关服务
-
关键技术
网络技术
web浏览技术
安全技术
数据库技术
电子支付技术
-
交易模式
B2B
B2C
C2C
O2O
-
-
过程控制
对连续的工业生产过程进行自动控制
-
多媒体、网络应用
计算机新技术
-
物联网(Internet of things)
物物相连，万物相连
-
关键技术
传感器技术
RFID技术（射频识别技术）
嵌入式系统技术
位置服务技术
IPv6技术
-
应用
智能家居、智能医疗、智能交通
-
-
大数据(big data)
又称巨量资料，是海量、高增长率和多样化的信息资产
-
关键技术：
大数据采集
大数据预处理
大数据存储及管理
大数据分析及挖掘
大数据展现和应用
-
特点（4V）
volume（大量）
velocity（高速）
variety （多样）
value（价值密度低）
-
应用
企业营销、阿里信用贷款
-
-
云计算（cloud computing）
通过互联网提供动态易扩展且是虚拟化的资源
-
关键技术
虚拟化
分布式资源管理
并行编程
-
三大特点
超大规模
资源抽象
高可靠性
-
云服务
Laas：硬件支撑，云存储、云主机、云服务器
Paas：系统软件，操作系统、数据库管理系统
Saas：软件应用：短信服务、邮件推送
-
-
虚拟现实（VR）
利用计算机设备产生逼真的三维视觉、触觉、嗅觉等多感官体验的虚拟世界
-
特征
沉浸性(immersion)
交互性(interaction)
想象性(imagination)
-
-
增强现实（AR）
实时计算摄影机影像位置及角度并加上相应图像、视频、3D 模型的技术。在现实世界中与虚拟世界进行交互
-
5G技术
第五代移动通信技术，最高理论速度10 Gbps
-
区块链
本质上是共享数据库
-
核心技术
分布式账本，交易记账由分布在多个地方的节点共同完成，且记录完整账目，都可以参与监督交易合法性
非对称加密，交易信息公开，身份信息加密，访问需数据拥有者授权
共识机制，记账节点之间达成共识，认定记录有效性
智能合约，基于可信不可篡改的数据，自动执行预先设定好的规则和条款
-
特征
去中心化、开放性、独立性、安全性、匿名性
-
应用
金融领域、互联网物流、公共服务、数字版权、保险、公益
-
数制转换及进制转换
基本概念
- 数制：用固定的符号和统一的规则表示数值
- 数码：表示数字大小的不同数字符号
- 基数：数码的个数
- 位权：数值中某一数值所处的价值
- R进制小数点右移n位，扩大R的n次方倍
- R进制小数点左移n位，缩小R的n次方分之一倍
进制之间的计算
遵循进位原则
进制转换
-
十进–>R进制
整数部分：除以R反向取余，直至商为0
小数部分：除以R正向取整
-
R进制–>十进制
乘权求和
信息的存储单位
基本概念
- 位（bit/b）：计算机信息表示处理的最小单位
- 字节（Byte/B）：存储容量的最小单位
- 机器字（字）：CPU一次性传输或者处理的二进制数据
- 字长（机器字长）：CPU一次性传输或者处理的二进制数据的位数（长度）
单位换算
- 1 Byte = 8 Bit
- 1 KB = 1024 B = Byte
- 1 MB = 1024 KB = Byte
- 1 GB = 1024 MB = Byte
- 1 TB = 1024 GB = Byte
- 1 PB = 1024 TB = Byte
- 1 EB = 1024 PB = Byte
计算机中的信息表示
数的表示
数
-
有符号数（最高位为符号位）：最高位为0表示正数，1表示负数
-
无符号数：均为非负数
n位二进制可以表示的十进制数范围
-
无符号：0 ~
最大十进制数：
最多状态种
-
有符号：- ~ +-1
8位二进制
- 有符号数
- 有符号数的范围：-128 ~ +127
- 无符号数的范围：0 ~ 255
16位二进制
- 有符号数的范围：-32768 ~ +32767
- 无符号数的范围：0 ~ 65535
原码、反码、补码
-
正数
原码：转换为二进制数据，最高位补0作为符号位
原码 = 反码 = 补码
-
负数
原码：当作正数转换为二进制数据，最高位补1作为符号位
反码：符号位不变，其他位取反
补码：符号位不变，反码最低位+1
字符编码
-
ASCII码（1B）（美国信息交换标准码）标准ASCII码
-
用7位二进制编码，共128个字符，占1个字节，最高位为0
-
常见字符ASCII码值
回车$\rightarrow$13
空格$\rightarrow$32
“0”$\rightarrow$48
“A”$\rightarrow$65
“a”$\rightarrow$97
-
用于字符比较大小
-
-
EBCDIC（扩展的二十进制交换码）采用8位编码，共256个字符，主要用于大型机器
汉字编码
-
输入码（外码）：音码，形码，音形结合码
-
区位码：描述汉字在区位表中行列的位置，用于汉字比较大小；由4位十进制构成，前两位为区码，后两位为位码
-
国标码：
GB2312-80（国家标准汉字编码）：是中文信息处理的国家标准，编码6763个汉字和682个非汉字图形符号
因为0 - 32为非图形字符的ASCII码值，为了与ASCII码兼容，保证汉字的每个字节值都大于32，所以汉字的区号和位号都各加32（20H），构成国际码
-
机内码：
每个汉字国标码占两个字节，每个字节均为0，因为ASCII码最高位也是0，为了和ASCII码区分，最高位变为1，机内码 = 国标码 + 8080H
用于计算机内部存储，每个汉字占2 Byte，每个字节最高均为1
-
输出码（字形码、字模）：
-
用于汉字显示、打印和输出
-
类型
点阵字模：不易缩放，易失真
计算：1个nn的点阵字模所占字节为：字节矢量字模：易缩放，不易失真
-
汉字字库中存放汉字字形码
-
Unicode字符集编码
-
Unicode是一个国际编码标准，它对世界上大部分的文字系统进行了整理、编码，广泛应用于计算机软件的国际化和本地化过程，Unicode已经收录超过13万字符，每年还在增修。可实现跨语言、跨平台进行文本转换和处理，其编码系统分为编码方式和实现方式两个层次
-
编码方式：目前使用的Unicode版本对应UCS-2，使用16位编码空间，最多表示（65536）个字符，基本可以满足各种语言的使用
-
实现方式：
Unicode-8、Unicode-16、Unicode-32
UTF-8与ASCII直接兼容，因此UTF-8是Unicode使用最广泛的实现方式之一
常见的中文字符编码
-
GBK，《汉字内码扩展规范》，使用两个字节表示一个汉字，包含21003个汉字和883个图形符号，一共21886个字符编码，包含GB2312的所有简体字和BIG5的所有繁体字，GBK在2000年已被GB18030取代
-
GB18030，《信息技术中文编码字符集》，共收录汉字27484个，GB18030对GB2312完全向下兼容，对·GBK基本向下兼容，并支持Unicode的所有码位
-
BIG5，大五码，香港、台湾地区使用，共收录13060个繁体字
计算思维
三大思维
- 理论思维
- 实验思维
- 计算思维
计算思维本质
- 抽象（abstraction）、自动化（automation）
计算思维特点
- 计算思维属于人的思维方式，不是计算机的思维方式
- 计算思维的过程可以由人执行，也可以由计算机执行
- 计算思维是思想，不是人造物
- 计算思维是概念化，不是程序化
计算思维基本问题
- 可计算性：问题可抽象为数学模型，并能在有限的步骤内求解
- 计算复杂性：时间复杂性、空间复杂性
- 图灵测试：图灵在1950年提出的一种用于验证计算机是否拥有人类智能的测试方法
计算思维的应用领域
- 计算机科学
- 计算机物理：计算思维 + 物理学
- 计算化学：计算思维 + 化学
- 计算生物学：计算思维 + 生物学
- 计算经济学：计算思维 + 经济学