作业信息
| 这个作业属于哪个课程 | 2024-2025-1-计算机基础与程序设计(https://edu.cnblogs.com/campus/besti/2024-2025-1-CFAP)） |
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| 这个作业要求在哪里 | 2024-2025-1计算机基础与程序设计第十周作业(https://edu.cnblogs.com/campus/besti/2024-2025-1-CFAP/homework/13276)) |
| 这个作业的目标 | 1、信息系统 2、数据库与SQL 3、人工智能与专家系统 4、人工神经网络 5、模拟与离散事件 6、排队系统 7、天气与地震模型 8、图形图像 |
| 作业正文 | 本博客链接 |
教材学习内容总结
《计算机科学概论》第十二章总结：
• 信息系统的角色：信息系统是帮助用户组织、管理和分析数据的软件工具。它们可以应用于各种领域，如电子商务、医疗、教育等。
• 电子制表软件：介绍了电子制表软件（如Microsoft Excel）的基本概念，包括单元格、行、列以及如何使用公式和函数来组织和分析数据。强调了电子制表软件的多功能性、可扩展性以及在模拟假设分析中的应用。
• 数据库管理系统（DBMS）：数据库是结构化数据的集合，而DBMS是管理这些数据的软件。讨论了数据库的三个组成部分：物理数据库、数据库引擎和数据库模式。介绍了关系模型，这是数据库管理中最常用的模型，它使用表来组织数据，表由记录（对象）和字段（属性）构成。
• 结构化查询语言（SQL）：SQL是用于查询和操作关系数据库的语言。介绍了SELECT语句以及其他SQL语句，如INSERT、UPDATE和DELETE，用于添加、修改和删除数据库中的数据。
• 实体-关系（ER）建模：ER图是描述数据库对象之间关系的工具，它有助于数据库的设计和规划。
• 电子商务：电子商务是通过互联网进行的购买和销售活动。随着电子商务的流行，安全性变得越来越重要。
• 大数据：大数据是指规模巨大、复杂度高，以至于无法用传统数据库和电子表格处理的数据集。大数据的挑战包括存储、管理和分析大规模数据。
• 信息系统的道德问题：章节最后提到了信息系统可能涉及的道德问题，尤其是在政治和网络领域。
《计算机科学概论》第十三章总结：
• 人工智能的定义与重要性：
人工智能是计算机科学的一个分支，旨在模拟人类智能行为和思维过程。
• AI在多个领域都非常重要，包括但不限于自然语言处理、专家系统、机器学习等。
• 学习目标：
• 学习如何区分人类和计算机擅长解决的问题。
• 理解图灵测试、知识表示、检索树、专家系统、生物和人工神经网络、自然语言处理等概念。
• 思维机：
讨论了计算机在处理复杂计算任务与理解简单对话之间的差异。
强调了计算机在执行精确计算任务上的优势和在模拟人类推理能力上的挑战。
• 图灵测试：
由Alan Turing提出，用于判断机器是否能够展现出与人类不可区分的智能行为。
• 知识表示：
讨论了如何在语义网中表示知识。
• 检索树：
用于简单情况的决策树，帮助理解决策过程中的选择结构。
• 专家系统：
基于特定领域知识的软件系统，能够模拟专家的决策过程。
• 生物神经网络与人工神经网络：
介绍了生物神经网络的工作原理和人工神经网络的模拟方法。
• 自然语言处理：
探讨了自然语言处理的各个方面，包括语音识别、自然语言理解和语音合成。
• 人工智能的应用：
讨论了AI在电子商务、医疗、教育等领域的应用。
• 道德问题：
• 讨论了AI发展中可能遇到的道德问题。
• 机器人学：
探讨了机器人学的基本概念，包括感知、规划和执行。
• 包孕体系结构：
介绍了包孕体系结构的概念及其在机器人学中的应用。
• 物理部件：
讨论了机器人的物理组成部分，包括传感器、执行器和计算部件。
• 混合思考/反馈：
介绍了混合思考/反馈方法在AI中的应用。
《计算机科学概论》第十四章总结：
• 模拟：作为研究复杂系统的工具，可以是物理的或逻辑的，用于观察结果和实验性操作。
• 图形学：在计算机科学的多个领域扮演重要角色，如现代操作系统的图形用户界面、艺术创作、工程设计和医学成像。
• 游戏设计：探讨了游戏的历史、分类、玩法以及游戏引擎的创建和功能。
• 人工智能在游戏中的应用：AI技术在游戏中用于提供更真实的体验，如物理模拟、智能对手等。
• 光的工作原理：解释了光与物体的交互及其对视觉感知的影响。
• 物体形状：物体形状如何影响外观和与光的交互。
• 光模拟：计算机图形学中模拟光与物体交互的技术。
• 复杂对象建模：复杂对象如地形、植物、液体、云、烟和火的建模挑战和方法。
• 计算能力：为了模拟和游戏所需的计算能力，包括并行处理和高性能计算。
• 计算机图形学应用：图形学在操作系统、艺术创作、工程设计和医学成像中的应用。
• 触觉：触觉在计算机科学中的应用，包括触觉设备和手术模拟。
• 动画与游戏：动画制作，包括物理模拟、动作捕捉和游戏循环。
《C语言程序设计》第九章总结：
9.1变量的内存地址
1、取地址运算符：&
2、变量的地址：变量在内存中所占存储空间的首地址
3、变量的值：变量在存储空间存放的数据
9.2 指针变量的定义和初始化
1、指针：存放变量的地址需要一种特殊类型的变量，这种特殊的数据类型是指针
2、定义形式：类型关键字 *指针变量名
3、指针变量的基类型：类型关键字代表指针变量要指向的变量的数据类型 int a
4、NULL：在stdio.h中定义为零值的宏
5、指针变量只能指向同一基类型的变量
9.3 间接寻址运算符
1、直接寻址：直接按变量名或者变量的地址存取变量的内容的访问方式
2、间接寻址：通过指针变量间接存取它所指向的变量的访问方式
3、获取变量的地址需要使用取地址运算符&
4、间接寻址运算符用来访问指针变量指向的变量的值
5、三条准则：
（1)永远清楚每个指针指向了哪里，指针必须指向一块有意义的内存；
(2)永远清楚每个指针指向的对象的内容是什么；
(3)永远不要使用未初始化的指针变量。
9.4 按值调用与模拟按引用调用
1、按值调用：即程序将函数调用语句中的实参的一份副本传给函数的形参
2、模拟按引用调用
3、举例：Swap()交换函数
9.5 用指针变量作函数参数的程序实例
1、举例：指针变量pMaxScore pMaxNum
2、函数的出口参数
3、函数的入口参数
9.6 函数指针及其应用
1、函数指针：指向函数的指针
2、函数的入口地址：指向存储函数的第一条指令的地址
3、举例：学生成绩的降序升序函数
教材学习中的问题和解决过程（先问 AI）
问题一：模型和构造模型是否相同
解决：模型和构造模型在概念上有所区别，但它们在某些情况下可以相互关联或互补。
• 模型（Model）：
• 模型是对现实世界中某个系统、过程或现象的抽象和简化表示。
• 它可以是物理的、数学的、逻辑的或概念的，用于理解和预测系统的行为。
• 模型通常用于分析、设计、测试和优化系统。
• 构造模型（Constructing Model）：
• 构造模型通常指的是创建或构建一个模型的过程。
• 这涉及到选择适当的工具、方法和数据来开发一个能够代表现实世界中某个方面的模型。
• 构造模型可能包括设计实验、编写代码、建立数学方程等活动。
在某些情况下，构造模型可能指的是创建一个物理模型（如建筑模型、机械部件模型）或数学模型的过程。在这些情况下，构造模型可以被视为创建模型这一动作的同义词。然而，模型这个词更广泛地用于指代任何类型的抽象表示，而构造模型则更侧重于创建模型的过程和方法。
在工程、计算机科学和数据分析等领域，模型和构造模型的概念经常被用来描述从理论到实践的转换过程，以及如何使用这些模型来模拟、分析和优化系统。
问题二：图灵测试意义
解决：图灵测试（Turing test）是由英国数学家和逻辑学家艾伦·图灵（Alan Turing）在1950年提出的一个思想实验，用于评估机器是否能够展现出与人类不可区分的智能行为。图灵测试的意义和特点如下：
• 智能的评估：图灵测试提供了一种评估机器智能的方法，即机器是否能够模仿人类的行为到足以欺骗人类观察者的程度。
• 行为模拟：测试强调机器的行为模拟而非其内部工作原理。这意味着即使机器的工作原理与人类大脑完全不同，只要其行为在交流中无法与人类区分，就可以认为它通过了图灵测试。
• 对话为基础：图灵测试通常涉及自然语言对话，其中一个参与者（机器）与人类参与者进行对话，而另一个人类参与者（质问者）尝试判断哪个是机器，哪个是人类。
• 开放性：图灵测试并没有规定特定的问题集或测试环境，这使得测试具有开放性，可以适应各种不同的对话场景和领域。
• 哲学意义：图灵测试引发了关于意识、思维和机器能否真正理解其所做之事的哲学讨论。
• 技术挑战：图灵测试也指出了技术挑战，即如何设计机器以使其能够进行复杂且自然的对话，这涉及到自然语言处理、语境理解、常识推理等多个AI领域。
• 伦理考量：图灵测试也涉及到伦理问题，即我们如何对待通过图灵测试的机器，以及这些机器在社会中的角色。
• AI发展：图灵测试是AI发展史上的一个重要里程碑，它不仅是一种评估工具，也是推动AI研究和应用的动力。
尽管图灵测试是一个有影响力的思想实验，但它也有局限性，比如它主要关注语言交流能力，而忽略了机器在其他智能行为上的表现。此外，图灵测试的结果很大程度上取决于测试的设计和执行方式。尽管如此，图灵测试仍然是评估机器智能的一个重要参考。
基于AI的学习
代码调试中的问题和解决过程
一：CP1071相关数的题上，我的程序没有检查到错误，但运行时出现的不是相关数的组和，而是所有n以内的组合
解答：用Debug检验时发现错误，循环中if使用时把打印结果放在（）的外面，导致所有组合都被打印
其他（感悟、思考等，可选）
编程序时要多加小心，不是所有错误都是系统检验得到的
学习进度条
计划学习时间：15h
实际学习时间：12h
