2024-2025-1 20241403 《计算机基础与程序设计》第十周学习总结

news/2025/2/22 16:41:09/文章来源:https://www.cnblogs.com/chenqiqi/p/18577818

学期2024-2025-1 学号20241403 《计算机基础与程序设计》第十周学习总结

作业信息

这个作业属于哪个课程 <班级的链接>2024-2025-1-计算机基础与程序设计](https://edu.cnblogs.com/campus/besti/2024-2025-1-CFAP)
这个作业要求在哪里 <作业要求的链接>2024-2025-1计算机基础与程序设计第一周作业](https://edu.cnblogs.com/campus/besti/2024-2025-1-CFAP/homework/13276)
这个作业的目标 信息系统 数据库与SQL 人工智能与专家系统 人工神经网络 模拟与离散事件 排队系统 天气与地震模型 图形图像
作业正文 https://www.cnblogs.com/chenqiqi/p/18577818

教材学习内容总结

1.信息系统:
信息系统是用于收集、处理、存储和分发信息的系统。
它们可以是简单的,如个人电脑,也可以是复杂的,如企业资源规划(ERP)系统。
信息系统的关键组成部分包括硬件、软件、数据、人员和网络。

2.数据库与SQL:
数据库是组织化的数据集合,允许用户存储、检索和管理数据。
SQL(结构化查询语言)是一种用于管理关系数据库的标准编程语言。
SQL用于执行查询、插入、更新和删除数据库中的数据。

3.人工智能与专家系统:
人工智能(AI)是使计算机执行通常需要人类智能的任务的领域。
专家系统是AI的一个分支,模拟人类专家的决策能力,通常用于特定领域的问题解决。

4.人工神经网络:
人工神经网络(ANN)是受人脑结构启发的计算模型。
它们用于模式识别、分类、预测和其他机器学习任务。
ANN通过学习数据中的复杂模式和关系来工作。

5.模拟与离散事件:
模拟是使用模型来模拟现实世界过程或系统的行为。
离散事件模拟(DES)是一种模拟技术,用于分析随时间发生的离散事件。
它在交通系统、制造过程和供应链管理等领域中特别有用。

6.排队系统:
排队系统是等待服务的实体(如人或物品)的集合。
它们在银行、超市、机场等许多实际场景中都很常见。
排队理论提供了分析和优化这些系统的方法。

7.天气与地震模型:
这些模型用于预测和理解天气和地震事件。
天气模型使用物理方程和观测数据来预测天气变化。
地震模型研究地壳的运动,以预测地震和评估风险。

8.图形图像:
图形图像处理涉及图像的创建、编辑、存储和显示。
它包括数字图像处理、计算机图形学和可视化等领域。
应用包括医学成像、游戏开发、视频编辑和增强现实。

教材学习中的问题和解决过程(先问 AI)

  • 问题1:什么是数据库模式
  • 问题1解决方案:
    数据库模式(Database Schema)是数据库中数据的结构和组织方式的描述。它是数据库中数据的蓝图,定义了数据如何存储、组织和相互关联。数据库模式通常包括以下几个方面:
    实体类型(Entity Types):
    实体类型是对现实世界中对象的抽象,比如“员工”、“部门”、“订单”等。

属性(Attributes):
属性是实体类型的具体特征,比如“员工”实体可能包含“姓名”、“年龄”、“职位”等属性。

关系(Relationships):
关系定义了不同实体类型之间的联系,比如“员工”属于“部门”。

约束(Constraints):
约束是一组规则,用于限制可以存储在数据库中的数据,确保数据的完整性和一致性。这包括实体完整性、参照完整性、域完整性等。

视图(Views):
视图是基于数据库中一个或多个表的虚拟表,它们提供了一种简化的方式来访问和操作数据。

索引(Indexes):
索引是帮助提高数据库查询性能的数据结构。

数据库模式可以分为几个不同的层次:

概念模式(Conceptual Schema):
这是最高层次的模式,定义了整个数据库的结构,通常由数据库管理员定义。

外模式(External Schema):
外模式是用户视图,定义了用户与数据库交互时看到的数据结构。每个用户可能有不同的外模式。

内模式(Internal Schema):
内模式是最低层次的模式,定义了数据在存储介质上的实际存储方式,包括数据的物理存储细节。

  • 问题2:专家系统有哪些优点
  • 问题2解决方案:
    1.提高决策质量:专家系统能够提供一致的解决方案,减少人为错误,从而提高决策的质量。
    2.效率提升:专家系统能够快速处理大量信息,提高决策效率。
    3.可扩展性:通过添加新的知识,专家系统可以不断扩展其能力。
    4.可靠性:专家系统能够提供一致的解决方案,减少人为错误。

基于AI的学习





代码调试中的问题和解决过程

  • 问题1:在进行矩阵的幂次方计算时,结果一直是0矩阵
  • 问题1解决方案:在多引进一个temp,在算完一次后,把result储存在temp中。因为我之前一直用result自己循环,并且每次都会重定义result为0矩阵,到诊每次都会乘以0矩阵,所以结果每次都是0。

学习进度条

代码行数(新增/累积) 博客量(新增/累积) 学习时间(新增/累积) 重要成长
目标 5000行 30篇 400小时
第九周 500/4000 1/9 20/20
第十周 500/4500 1/10 18/38
第十一周 0/5000 0/11 22/60
第十二周 0/5500 0/12 30/90

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