世界上最早出现的计算机网络的雏形是美国1952年建立的一套半自动地面防空 (SAGE)系统,它使用了远距离通信线路将1000多台终端连接到一台旋风计算机上,实现 了计算机远距离的集中控制。这种由一台计算机经过通信线路与若干台终端直接连接的方式 被称为主机一终端系统或称为面向终端的计算机网络。 这种面向终端的计算机网络在60年代获得了很大发展,其中一些至今仍在使用,如美 国的 SABRE1系统,是60年代美国航空公司与IBM公司联合研制的全国飞机票联机订票 系统,它由一台中央计算机与分布在全美各地的2000多个终端相连

中央处理器、计算机、计算机系统这三者的概念是不同的,是计算机从局部到全局的三 个不同的层次。中央处理器一般也称为CPU,是计算机的核心,具有运算能力和控制功能; 计算机由CPU、内存储器、输入输出接口电路和系统总线构成,通常称为计算机主机;以 计算机为主体,配上外设和系统软件之后,才构成了计算机系统。我们通常所说的计算机”, 其准确的名称应该是计算机系统

学科基础课平台必修课 《高等数学 B1》 《高等数学 B2》 《大学物理 A1》 《大学物理 A2》 《大学物理实验》 《C++程序设计》 《C++程序设计实验》 《C++程序设计实训》 《线性代数》 《概率论与数理统计 B》 《离散数学Ⅰ》 《计算机组成原理 I》 《数据结构 I》 《数据结构 I 实验》 《计算机网络原理Ⅰ》 《操作系统 I》 《操作系统Ⅰ》 学科基础课平台选修课 《数字逻辑》 《Java 程序设计》 《Java 程序设计实验》 《数据库原理 A》 《编译原理》 《软件工程概论 A》 《汇编语言与接口技术》 《算法分析与设计》 《人工智能导论》 专业课平台必修课 《计算机类认识实习》 《美术基础》 《平面图像处理》 《设计美学》 《数媒毕业设计Ⅰ、Ⅱ》 《数字媒体毕业实习》 《数字媒体技术概论》 《数字媒体生产实习》 《数字摄影与视频处理》 《数字图像处理 A》 《数字音频处理》 《数字音频处理实验》 专业课选修平台 《计算机图形学》 《Java ME 程序设计实验》 《计算机游戏设计与开发实验》 《传播学》 《动画原理与设计》 《计算机游戏角色设计基础》 《静态网页开发技术》 《三维动画设计及建模基础》 《色彩基础与配色》 《移动媒体游戏设计》 《计算机游戏设计与开发》 《数字影视编导与剪辑》 《数字影视特效技术》 《数字作品鉴赏》 《虚拟现实技术》 《虚拟现实技术课程设计》 《用户界面设计与测试》 《纪录片创作》

本章重点学习计算机网络工程基础知识，了解“计算机就是网络”的真正含义，掌握计算机网络的主要功能，理解网络的分类形式，了解计算机网络的五种结构，重点掌握总线型、星型及网络设备的使用。 1. 熟悉计算机网络的概念 2. 了解计算机网络的分类 3. 掌握数据通信的相关技术 4. 认识计算机网络设备

• 基本知识 – 人−机−物三元世界、云计算、未来网、物联网、泛在网、图灵机计算模型、网域计算模型 • 交互计算 – 经典计算与交互计算、交互的特点、交互的机器模型、能描述交互的演算 • 从归纳到余归纳 – 良基集、非良基集、余归纳、互模拟 • 从代数到余代数 – 笛卡尔积, 可区分并, 余代数, 代数和余代数的区别

一、了解:计算机网络的形成与发展 二、掌握:计算机网络的定义 三、掌握:计算机网络的拓扑构型 四、掌握:计算机网络的分类方法 五、了解:典型的计算机网络 六、了解:公共数据网的发展 七、了解:计算机网络应用的主要领域 八、了解:计算机网络应用带来的社会问题

前言 二十一世纪是科学技术高速发展的信息时代,而计算机是处理 信息的主要工具,因此,人们已经认识到,计算机知识已成为 人类当代文化的一个重要组成部分。 计算机科学技术以惊人的速度向前发展,它的广泛应用已从传 统的数值计算领域发展到各种非数值计算领域。在非数值计算 领域里,数据处理的对象已从简单的数值发展到一般的符号, 进而发展到具有一定结构的数据。在这里,面临的主要问题是 :针对每一种新的应用领域的处理对象,如何选择合适的数据 表示(构构),如何有效地组织计算机存贮,并在此基础上又 如何有效地实现对象之间的\运算关系

1.1 计算机网络的基本功能 1.2 计算机网络的组成 1.3 计算机网络的分类 1.4 计算机网络的拓扑结构 1.5 数据交换技术 1.6 计算机网络的性能指标 1.7 因特网概述 1.8 计算机网络体系结构

本章首先介绍电力负荷的分级、 类别及负荷曲线的有关概念,然后重点讲述用电设备组计算负荷的计算, 企业计算负荷及年耗电量的计算,最后讲述尖峰负荷的计算。本章内容是供配电系统运行分析和设计计算的基础

7.1 数据处理与分析的概念 7.1.1 数据分析与数据挖掘 7.1.2数据分析与数据处理 7.1.3大数据处理与分析 7.2机器学习和数据挖掘算法 7.2.1概述 7.2.2 分类 7.2.3聚类 7.2.4 回归分析 7.2.5关联规则 7.2.6协同过滤 7.3 大数据处理与分析技术 7.3.1技术分类 7.3.2 流计算 7.3.3 图计算 7.4大数据处理与分析代表性产品 7.4.1 分布式计算框架MapReduce 7.4.2 数据仓库Hive 7.4.3数据仓库Impala 7.4.4 基于内存的分布式计算框架Spark 7.4.5 TensorFlowOnSpark 7.4.6 流计算框架Storm 7.4.7 流计算框架Flink 7.4.8大数据编程框架Beam 7.4.9查询分析系统Dremel