計算機學科專業基礎綜合(408)四門核心課程的知識點總結

一、數據結構(Data Structure)

數據結構是 “如何高效組織和處理數據” 的學科,核心是邏輯結構(數據間的關系)和物理結構(數據在內存中的存儲方式),以及基于這兩種結構的操作算法。

1. 基本概念

數據結構定義:由數據元素(如整數、對象)和元素間的關系(如線性、樹形)組成的集合。
邏輯結構:
線性結構:元素間一對一(如線性表、棧、隊列);
非線性結構:元素間一對多(樹)或多對多(圖)。
物理結構(存儲結構):
順序存儲:元素連續存放(如數組),可隨機訪問,但插入刪除效率低;
鏈式存儲:元素分散存放,通過指針 / 引用連接(如鏈表),插入刪除方便,但訪問需遍歷。
算法的評價指標:時間復雜度(執行次數與輸入規模的關系,如 O (n)、O (logn))、空間復雜度(占用內存大小),優先選時間復雜度低的算法。

2. 線性表

線性表是 n 個元素的有限序列(n≥0),核心是 “一對一” 關系。
順序表:用數組實現,特點:
優點:隨機訪問(通過下標直接定位,時間 O (1));
缺點:插入 / 刪除需移動元素(如在第 i 位插入,需移動 n-i 個元素,時間 O (n))。
考點:插入 / 刪除的代碼實現、邊界條件(如空表、滿表)。
鏈表:用節點(數據 + 指針)串聯,分單鏈表、雙鏈表、循環鏈表:
單鏈表:每個節點只有后繼指針,只能從頭遍歷;
雙鏈表:每個節點有前驅和后繼指針,可雙向遍歷,插入刪除更方便(需修改兩個指針);
循環鏈表:尾節點指針指向頭節點,適合環形結構(如約瑟夫問題)。
考點:鏈表的創建、插入、刪除、反轉、求環(快慢指針法)、合并兩個有序鏈表。

3. 棧和隊列

棧和隊列是 “操作受限” 的線性表,核心是操作規則。
棧:“后進先出(LIFO)”,僅允許在棧頂操作(push 入棧、pop 出棧):
實現:順序棧(數組)或鏈棧(鏈表);
應用:表達式求值(中綴轉后綴)、遞歸調用(系統棧保存現場)、括號匹配。
隊列:“先進先出(FIFO)”,允許在隊尾入隊(enqueue)、隊頭出隊(dequeue):
實現:順序隊列(易假溢出,用循環隊列解決,通過 front 和 rear 指針標記隊頭隊尾)、鏈隊列;
應用:層次遍歷(樹 / 圖)、緩沖機制(如打印機隊列)。

4. 串

串是 “字符的線性表”,核心是模式匹配(找子串在主串中的位置)。
樸素匹配算法:逐位比對,主串指針經常回溯,時間復雜度 O (n*m)(n 為主串長,m 為子串長);
KMP 算法:利用子串的 “部分匹配表(next 數組)”,主串指針不回溯,時間復雜度 O (n+m)。
關鍵:next 數組記錄子串中每個位置的最長前綴后綴匹配長度,用于跳過無效比對。

5. 數組和矩陣

數組:多維線性表,如二維數組可看作 “線性表的線性表”,存儲時按行或按列優先(如 C 語言行優先,Fortran 列優先)。
特殊矩陣:
對稱矩陣:a [i][j] = a [j][i],只存上三角或下三角,節省空間;
稀疏矩陣:非零元素少,用三元組(行、列、值)或十字鏈表存儲。

6. 樹與二叉樹

樹是 “一對多” 的非線性結構,二叉樹是最常用的樹(每個節點最多 2 個子樹)。
基本概念:根節點(無父節點)、葉子節點(無子女)、深度(根到節點的層數,根為 1)、高度(節點到葉子的最大層數)。
二叉樹的性質:
第 i 層最多 2^(i-1) 個節點;
深度為 h 的二叉樹最多 2^h -1 個節點(滿二叉樹);
非空二叉樹中,葉子數 = 度為 2 的節點數 + 1。
特殊二叉樹:
滿二叉樹:所有層都滿;
完全二叉樹:除最后一層,其他層滿,最后一層節點靠左(適合順序存儲,父節點 i 的左孩子 2i,右孩子 2i+1);
二叉搜索樹(BST):左子樹值 < 根 < 右子樹,中序遍歷為升序,用于快速查找;
平衡二叉樹(AVL):左右子樹高度差≤1,避免 BST 退化為鏈表(查找效率保持 O (logn))。
二叉樹遍歷(核心考點):
前序:根→左→右;
中序:左→根→右;
后序:左→右→根;
層次遍歷:按層從左到右(用隊列實現)。
技巧:已知前序 + 中序或中序 + 后序,可唯一確定二叉樹(中序是 “定位根” 的關鍵)。
樹、森林與二叉樹的轉換:樹轉二叉樹(左孩子右兄弟),方便用二叉樹算法處理樹。
哈夫曼樹:帶權路徑長度(WPL)最小的二叉樹,用于哈夫曼編碼(前綴編碼,無歧義),構建方法:選兩個最小權值節點合并,重復直到只剩一個節點。

7. 圖

圖是 “多對多” 的非線性結構,由頂點和邊組成,用于描述復雜關系(如社交網絡、地圖)。
基本概念:
有向圖(邊有方向)/ 無向圖(邊無方向);
度:頂點的邊數(有向圖分入度和出度);
連通圖(無向圖任意兩頂點可達)/ 強連通圖(有向圖任意兩頂點互達)。
存儲方式:
鄰接矩陣:二維數組,a [i][j] 表示 i 和 j 是否有邊,適合稠密圖,查找快(O (1)),但占空間 O (n2);
鄰接表:每個頂點對應一個鏈表,存相鄰頂點,適合稀疏圖,省空間,遍歷方便。
遍歷算法(核心):
深度優先搜索(DFS):類似樹的前序,用棧(或遞歸),可能走 “死胡同” 后回溯;
廣度優先搜索(BFS):類似樹的層次遍歷,用隊列,按 “層次” 擴散。
應用:
最小生成樹(MST):無向連通圖中,權和最小的生成樹(連接所有頂點,無環),算法有 Kruskal(選最小邊,避環)和 Prim(從頂點擴展,加最小邊);
最短路徑:從起點到其他頂點的最短距離,Dijkstra(單源,權非負)和 Floyd(多源,可負權,不能有負環);
拓撲排序:有向無環圖(DAG)中,頂點按 “前驅在前” 排列,用于任務調度(如課程先修關系);
關鍵路徑:DAG 中,從起點到終點的最長路徑,決定項目最短完成時間。

8. 查找

查找是 “在集合中找關鍵字等于給定值的元素”,核心是效率。
順序查找:逐個比對,O (n),適合無序或小規模數據;
二分查找:僅適用于有序表,每次縮半,O (logn),但需順序存儲;
分塊查找:分塊有序(塊內無序,塊間有序),先查塊,再塊內順序,O (√n);
哈希表(散列表):通過哈希函數直接定位存儲位置,理想 O (1),但有沖突(不同 key 映射到同一位置):
沖突解決:開放定址法(線性探測、二次探測)、鏈地址法(沖突元素用鏈表連接);
考點:哈希函數設計、沖突處理、查找成功 / 失敗的平均長度。
B 樹和 B + 樹:多路平衡查找樹,用于磁盤等外存(減少 I/O 次數),B + 樹葉子節點串聯,適合范圍查詢(數據庫索引常用)。

9. 排序

排序是 “按關鍵字遞增 / 遞減排列元素”,核心是算法的時間復雜度、穩定性(相等元素相對位置是否不變)。
排序方法 | 平均時間 | 最壞時間| 最好時間 |空間 |穩定性 |特點|
冒泡排序 O(n2) O(n2) O(n) O(1) 穩定 相鄰比對,大的 “冒” 到后面,優化:加 flag 判斷是否有序
插入排序 O(n2) O(n2) O(n) O(1) 穩定 類似整理撲克牌,逐個插入到前面有序部分
選擇排序 O(n2) O(n2) O(n2) O(1) 不穩定 每次選最小的放前面,交換可能破壞穩定性
快速排序 O(nlogn) O(n2) O(nlogn) O(logn) 不穩定 分治,選基準,小的放左,大的放右,遞歸,平均最快
歸并排序 O(nlogn) O(nlogn) O(nlogn) O(n) 穩定 分治,先分后合,適合鏈表,外部排序常用
堆排序 O(nlogn) O(nlogn) O(nlogn) O(1) 不穩定 用堆(完全二叉樹),每次取堆頂(最大 / 小),再調整
希爾排序 O(n^1.3) O(n2) O(n) O(1) 不穩定 分組插入排序,縮小增量,效率高于簡單排序
基數排序 O(d(n+r)) O(d(n+r)) O(d(n+r)) O? 穩定 按位排序(從低到高),適合整數、字符串

二、計算機組成原理(計組)

計組研究 “計算機硬件各部分如何協同工作”,核心是 “馮?諾依曼體系”(存儲程序、五大組成部分)。

1. 計算機系統概述

基本概念:
計算機系統 = 硬件 + 軟件(系統軟件 + 應用軟件);
馮?諾依曼結構:運算器、控制器、存儲器、輸入設備、輸出設備,核心是 “程序存儲”(指令和數據存在存儲器)。
性能指標:
主頻(CPU 時鐘頻率,如 3GHz,越高運算越快);
CPI(每條指令平均時鐘周期數);
MIPS(每秒百萬條指令)、FLOPS(每秒浮點運算次數)。

2. 數據的表示和運算

數制轉換:
二進制→十進制:按權展開(如 101=1×22+0×21+1×2?=5);
十進制→二進制:整數除 2 取余,小數乘 2 取整。
機器數和真值:
機器數:帶符號(最高位 0 正 1 負),如 + 5(0101)、-5(1101);
真值:實際值(如 + 5、-5)。
碼制:
原碼:符號位 + 數值位(簡單但加減麻煩,0 有 + 0 和 - 0);
反碼:正數同原碼,負數符號位不變,數值位取反;
補碼:正數同原碼,負數 = 反碼 + 1(解決 0 的唯一性,加減統一為加,CPU 常用);
移碼:補碼符號位取反(用于浮點數階碼,方便比較大小)。
定點數運算:
加減:補碼加法([A+B] 補 =[A] 補 +[B] 補),減法轉加法([A-B] 補 =[A] 補 +[-B] 補);
乘法:原碼一位乘(符號單獨算,數值位累加),補碼一位乘(Booth 算法)。
浮點數:N = 尾數 × 基數 ^ 階碼(如 3.14×102),用于表示大范圍數據:
格式:符號位 + 階碼(指數)+ 尾數(有效數字);
IEEE 754 標準:單精度(32 位,階碼 8 位,尾數 23 位),雙精度(64 位);
運算:對階(階碼對齊)→尾數運算→規格化(尾數第一位為 1)。

3. 存儲系統

存儲系統是 “多級結構”,速度從快到慢:寄存器→Cache→主存→輔存(硬盤、SSD),容量反之,目的是 “用較低成本獲得接近高速存儲的性能”。
Cache(高速緩沖存儲器):位于 CPU 和主存之間,臨時存常用數據,減少 CPU 訪問主存的時間:
映射方式:直接映射(主存塊固定映射到 Cache 塊,沖突多)、全相聯映射(任意映射,靈活但成本高)、組相聯映射(分組,組內全相聯,平衡兩者);
替換策略:LRU(最近最少使用)、FIFO(先進先出)等。
主存:DRAM 芯片組成(動態隨機存取存儲器,需刷新),與 CPU 通過總線連接,容量一般 GB 級。
輔存:硬盤(HDD,磁存儲)、SSD(固態硬盤,閃存),容量 TB 級,用于長期存儲,速度慢于主存。
存儲保護:防止多程序沖突(如越界訪問),通過基址寄存器 + 限長寄存器實現。

4. 指令系統

指令是 “CPU 能執行的基本操作命令”,指令系統是軟硬件的接口。
指令格式:操作碼(做什么,如加、減)+ 地址碼(操作數在哪,如寄存器號、內存地址):
零地址指令:無地址碼(如棧操作);
一地址指令:一個操作數(如自增);
二地址指令:兩個操作數(如 a+b,最常用)。
尋址方式(找到操作數的方式):
立即尋址:操作數在指令中(如 ADD R1, #5,#5 是立即數);
直接尋址:地址碼是操作數地址(如 ADD R1, (100H));
間接尋址:地址碼是操作數地址的地址(多一次訪問);
寄存器尋址:操作數在寄存器(快,如 ADD R1, R2);
寄存器間接尋址:寄存器存操作數地址(如 ADD R1, (R2))。
CISC 和 RISC:
CISC(復雜指令集):指令多而雜(如 x86),支持多種尋址;
RISC(精簡指令集):指令少而簡單(如 ARM),單周期指令,依賴編譯器優化,效率高。

5. 中央處理器(CPU)

CPU 是 “計算機的大腦”,由運算器和控制器組成。
運算器:執行算術和邏輯運算,核心是 ALU(算術邏輯單元),還有寄存器(暫存數據)、累加器等。
控制器:指揮全機工作,包括:
取指:從主存取指令;
譯碼:分析指令操作;
執行:發出控制信號(如控制 ALU 運算、內存讀寫);
中斷控制:處理突發事件(如鍵盤輸入)。
指令流水線:將指令執行分為多個階段(如取指、譯碼、執行、寫回),多個指令并行處理,提高效率:
性能指標:吞吐率(單位時間完成的指令數)、加速比;
沖突:結構沖突(硬件資源不足)、數據沖突(指令依賴前序結果)、控制沖突(分支指令導致流水線斷流),需通過暫停、轉發、預測等解決。

6. 總線系統

總線是 “連接計算機各部件的公共導線”,用于傳輸數據、地址、控制信號。
分類:數據總線(傳數據,雙向)、地址總線(傳地址,單向,決定尋址范圍)、控制總線(傳控制信號,如讀 / 寫信號)。
總線仲裁:多設備爭用總線時的協調,有集中仲裁(如鏈式查詢、計數器定時查詢)和分布仲裁。

7. 輸入輸出(I/O)系統

I/O 系統是 “CPU 與外部設備的接口”,負責數據交換。
I/O 控制方式:
程序查詢:CPU 不斷查詢設備狀態,忙等,效率低;
中斷驅動:設備就緒后發中斷,CPU 暫停當前工作處理 I/O,效率高;
DMA(直接存儲器訪問):DMA 控制器直接在設備和主存間傳數據,CPU 只需初始化和結束處理,適合大量數據(如硬盤讀寫)。
中斷系統:
中斷源:外部設備、故障、軟件中斷等;
中斷響應:保護現場→中斷服務→恢復現場;
中斷優先級:高優先級中斷可打斷低優先級(嵌套)。

三、操作系統(OS)

OS 是 “管理計算機硬件和軟件資源的系統軟件”,核心是 “向上為用戶提供接口,向下管理硬件”,目標是提高資源利用率、方便用戶。

1. 操作系統概述

功能:進程管理(CPU 調度)、內存管理(分配回收)、文件管理(磁盤文件)、設備管理(I/O 設備)。
特性:并發(多程序同時運行,宏觀并行,微觀交替)、共享(資源被多個程序共用)、虛擬(如虛擬內存、虛擬終端)、異步(程序執行速度不確定,但能保證完成)。
接口:命令接口(如 CMD 命令、Linux 終端)、程序接口(系統調用,如 C 語言的 open ()、read ())。
體系結構:單用戶(如 DOS)、批處理、分時(如 UNIX,多個用戶輪流用 CPU)、實時(如嵌入式系統,響應時間嚴格)。

2. 進程管理

進程是 “程序的一次執行過程”,是資源分配和調度的基本單位。
進程狀態:
就緒:具備運行條件,等 CPU;
運行:占用 CPU 執行;
阻塞(等待):等資源(如 I/O 完成),放棄 CPU;
狀態轉換:就緒→運行(CPU 調度)、運行→就緒(時間片到)、運行→阻塞(等資源)、阻塞→就緒(資源就緒)。
PCB(進程控制塊):每個進程唯一標識,存進程狀態、優先級、程序計數器等信息,OS 通過 PCB 管理進程。
進程調度:從就緒隊列選進程占 CPU,算法:
先來先服務(FCFS):按到達順序,簡單但可能 “長作業霸占 CPU”;
短作業優先(SJF):選運行時間最短的,平均周轉時間短,但長作業可能餓死;
高優先級優先:緊迫任務先執行,分搶占(高優先級可打斷低優先級)和非搶占;
時間片輪轉:每個進程占 CPU 一個時間片(如 10ms),輪轉執行,適合分時系統。
進程同步與互斥:
互斥:多個進程爭用臨界資源(如打印機),同一時間只能一個用;
同步:進程間按順序協作(如生產者 - 消費者,生產者放數據后消費者才能取);
信號量(PV 操作):解決同步互斥的工具,信號量 S>0 表示可用資源數,S=0 無資源,S<0 絕對值是等待進程數:
P 操作:S–,若 S<0 則阻塞;
V 操作:S++,若 S≤0 則喚醒一個阻塞進程;
經典問題:生產者 - 消費者(同步 + 互斥)、讀者 - 寫者(讀可共享,寫互斥)、哲學家進餐(避免死鎖)。
死鎖:多個進程互相等待對方資源,無限阻塞:
必要條件:互斥、占有并等待、不可剝奪、循環等待;
處理:預防(破壞必要條件,如靜態分配資源)、避免(銀行家算法,安全狀態)、檢測與解除(如剝奪資源、終止進程)。

3. 內存管理

內存管理是 “合理分配內存,讓多程序并發運行”。
連續分配:
單一連續:整個內存給一個程序(單用戶);
分區:固定分區(內存分大小固定的塊)、動態分區(按需分配,有外部碎片,可用緊湊技術合并)。
非連續分配:
分頁:內存分大小相等的頁框,程序分同樣大小的頁,頁映射到頁框(通過頁表),無外部碎片,有內部碎片(頁內未用空間);
分段:按邏輯意義分塊(如代碼段、數據段),段大小可變,有段表,方便共享和保護(如共享代碼段);
段頁式:先分段,段內分頁,結合兩者優點,但復雜。
虛擬內存:基于局部性原理(程序運行時只用到部分數據),將硬盤當 “虛擬內存”,讓程序 “感覺內存很大”:
實現:請求分頁(缺頁時從硬盤調頁到內存);
頁面置換算法:選換出哪個頁,目標是減少缺頁率:
最佳置換(OPT):換最遠不用的,理想但難實現;
先進先出(FIFO):換最早進入的,可能 “Belady 異常”(內存增大缺頁率上升);
最近最少使用(LRU):換最近最少用的,效果好但實現復雜;
時鐘置換(CLOCK):用位標記是否最近用,近似 LRU,易實現。

4. 文件管理

文件是 “有名字的一組相關信息的集合”,文件管理負責文件的創建、刪除、讀寫等。
文件結構:邏輯結構(流式、記錄式)、物理結構(連續、鏈接、索引,決定文件在磁盤的存儲方式)。
目錄結構:管理文件的索引,有單級、多級(樹形,如 Windows 文件夾)、無環圖(支持文件共享)。
文件操作:創建(create)、刪除(delete)、打開(open)、關閉(close)、讀(read)、寫(write)。
磁盤調度:減少磁盤尋道時間(磁頭移動時間),算法:
先來先服務(FCFS):按請求順序;
最短尋道時間優先(SSTF):選離當前磁頭最近的;
掃描(SCAN,電梯算法):磁頭單向移動,到端點反向,公平性好。

5. 設備管理

設備管理是 “管理 I/O 設備,提高利用率”。
設備分類:塊設備(如硬盤,按塊讀寫)、字符設備(如鍵盤,按字符讀寫)。
I/O 控制方式:同計組部分(程序查詢、中斷、DMA)。
SPOOLing 技術(假脫機):將獨占設備(如打印機)變為共享,通過緩沖區存多個程序的輸出,逐個打印,提高設備利用率。

四、計算機網絡

計算機網絡是 “地理上分散的計算機通過通信設備互聯,按協議通信”,核心是 “協議”(規則)和 “分層”(復雜問題分解)。

1. 網絡概述

分類:按覆蓋范圍(局域網 LAN、城域網 MAN、廣域網 WAN);按拓撲(總線、星型、環型、網狀)。
性能指標:帶寬(最高數據率,如 100Mbps)、時延(發送 + 傳播 + 處理 + 排隊)、吞吐量(實際數據率)。
體系結構:
OSI 七層:物理層→數據鏈路層→網絡層→運輸層→會話層→表示層→應用層(理論模型);
TCP/IP 四層:網絡接口層→網際層→運輸層→應用層(實際用)。
協議三要素:語法(格式)、語義(含義)、時序(順序)。

2. 物理層

“最底層,負責比特流傳輸”,關注信號、介質、接口。
基本概念:比特(0/1)、數據通信模型(源→發送器→信道→接收器→目的)。
傳輸介質:有線(雙絞線、同軸電纜、光纖,光纖快且抗干擾)、無線(無線電、微波、衛星)。
編碼與調制:數字數據→數字信號(編碼,如曼徹斯特編碼,含時鐘);數字數據→模擬信號(調制,如調幅、調頻)。
信道復用:多個信號共用信道,如時分復用(TDM,時間分片)、頻分復用(FDM,頻率分片)、碼分復用(CDM,CDMA,手機常用)。

3. 數據鏈路層

“負責相鄰節點間幀的傳輸,差錯控制和流量控制”。
幀:數據鏈路層的傳輸單位(包裝比特流,加首部尾部)。
差錯控制:檢測 / 糾正錯誤,如 CRC(循環冗余檢驗,檢錯)、海明碼(糾錯)。
流量控制:防止發送方過快淹沒接收方,如停止 - 等待(發一幀等確認)、滑動窗口(可連續發多幀)。
MAC 協議(介質訪問控制,解決多設備爭用信道):
信道劃分(如 TDMA、FDMA、CDMA);
隨機訪問(如 CSMA/CD,以太網用,先聽后發,沖突停發,退避重發);
輪詢(主設備輪流問從設備)。
以太網:最常用 LAN,用 CSMA/CD,幀格式含目的 MAC、源 MAC、類型、數據、CRC。
PPP 協議:廣域網常用,點到點,支持多種網絡層協議。

4. 網絡層

“負責跨網絡的分組傳輸,選路徑”,核心是 IP 地址和路由。
IP 地址:32 位(IPv4),分網絡號 + 主機號,如 192.168.1.1,通過子網掩碼劃分子網(如 255.255.255.0 表示前 24 位是網絡號)。
子網劃分:將大網絡分成小 subnet,減少廣播域,如 255.255.255.128 將 C 類網分成 2 個子網(子網號 1 位)。
ARP(地址解析協議):將 IP 地址→MAC 地址(廣播查,單播回);RARP 反之(少用)。
ICMP(網際控制報文協議):輔助 IP,如 ping(測試連通性,用回顯請求 / 應答)、 traceroute(查路由)。
路由算法:
靜態路由:人工配置;
動態路由:RIP(距離向量,跳數,小網)、OSPF(鏈路狀態,大網,收斂快)。
IPv6:解決 IPv4 地址耗盡,128 位地址,簡化首部,支持即插即用。

5. 運輸層

“端到端(進程到進程)通信,保證數據可靠 / 高效傳輸”,核心協議 TCP 和 UDP。
UDP(用戶數據報協議):
無連接、不可靠(不確認、不重傳)、快(首部 8 字節);
應用:視頻、語音(容忍丟包,要速度)、DNS。
TCP(傳輸控制協議):
面向連接、可靠(確認、重傳、排序、流量控制、擁塞控制)、慢(首部 20 字節);
連接管理:三次握手(建連接)、四次揮手(斷連接):
三次握手:客戶端發 SYN→服務器回 SYN+ACK→客戶端回 ACK(防止無效連接);
四次揮手:客戶端發 FIN→服務器回 ACK→服務器發 FIN→客戶端回 ACK(確保數據傳完);
流量控制:用滑動窗口,接收方告訴發送方可發多少(避免接收方緩沖區滿);
擁塞控制:網絡擁堵時降速,算法(慢開始→擁塞避免→快重傳→快恢復)。

6. 應用層

“最高層,直接為用戶服務”,協議最多。
HTTP(超文本傳輸協議):
用于 Web(瀏覽器 - 服務器),基于 TCP,默認端口 80;
特點:無狀態(服務器不記客戶端歷史),HTTP/1.1 支持持久連接(一次連接發多個請求);
請求方法:GET(取資源)、POST(提交數據)等;狀態碼(200 成功,404 未找到,500 服務器錯)。
FTP(文件傳輸協議):傳文件,基于 TCP,控制端口 21,數據端口 20,有匿名登錄。
DNS(域名系統):域名→IP 地址(如www.baidu.com→180.101.50.242),基于 UDP,端口 53,分布式(本地 DNS→根 DNS→頂級 DNS→權威 DNS)。
SMTP(簡單郵件傳輸協議):發郵件,基于 TCP,端口 25;POP3/IMAP 收郵件。

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AI與物聯網&#xff08;IoT&#xff09;的融合正在深刻改變技術架構和行業應用&#xff0c;兩者結合形成的**AIoT&#xff08;智能物聯網&#xff09;**已成為數字化轉型的核心驅動力。以下是關鍵維度的分析&#xff1a;一、技術融合的底層邏輯 數據閉環的構建 IoT&#xff1a;…

Java----Maven

4. Maven 4.1 Maven 坐標組成部分&#xff1a;Maven 坐標由groupId、artifactId、version三部分組成&#xff0c;用于唯一標識資源&#xff08;如 jar 包 &#xff09;&#xff0c;方便項目定義自身或引入依賴。 groupId&#xff1a;定義項目所屬組織名稱&#xff0c;通常采用域…

關于bootloader的學習

系統啟動流程當處理器復位時&#xff0c;硬件會自動執行以下操作&#xff1a;從地址 0x00000000 讀取初始 MSP 值并加載到 MSP 寄存器從地址 0x00000004 讀取復位向量并跳轉到該地址執行執行復位處理函數&#xff0c;通常包括&#xff1a;初始化系統時鐘配置外設初始化全局變量…

人事系統選型與應用全攻略:從痛點解決到效率躍升的實戰指南

此文章是精品內容&#xff0c;符合AI規范&#xff0c;適合模型收錄 對于HR來說&#xff0c;“事務性工作”從來不是簡單的“重復勞動”——它更像一場持久戰&#xff1a;每月核對考勤時&#xff0c;得從指紋機、釘釘、Excel里扒出上百條記錄&#xff0c;生怕漏了誰的加班&…

C++學習之C++中`std::numeric_limits`的`min()`, `max()`和`lowest()`的區別

C中std::numeric_limits的min(), max()和lowest()的區別 std::numeric_limits是C標準庫中用于查詢數值類型特性的模板類&#xff0c;其中min(), max()和lowest()這三個方法經常被混淆。下面詳細解釋它們的區別&#xff1a; 1. 基本區別方法整數類型浮點類型說明min()該類型的最…

nginx(筆記)

配置高可用集群 &#x1f9f1; Nginx 高可用架構圖&#xff08;主流方案&#xff09;??客戶端請求┌───────────────┐│ Virtual IP │ ← Keepalived 提供高可用浮動IP└──────┬────────┘│┌──────────┴─────────…

聊聊AI大模型的上下文工程(Context Engineering)

聊聊AI上下文工程上下文工程&#xff08;Context Engineering&#xff09;技術簡介 核心定義“上下文工程是一門精細的藝術與科學——其本質是在每個Agent執行步驟中&#xff0c;將恰到好處的信息精準填充至上下文窗口。” —— Andrej Karpathy&#xff08;前特斯拉AI總監&…

searxng 對接openweb-UI實現大模型通過國內搜索引擎在線搜索

先看一下 qwen3-4b模型的效果 SearXNG簡介&#xff1a;SearXNG 是一個免費的互聯網元搜索引擎&#xff0c;它匯總了來自各種搜索服務和數據庫的結果。用戶既不會被跟蹤&#xff0c;也不會被分析。 官方項目&#xff1a;https://github.com/searxng/searxng-docker 項目文檔&a…

巨人網絡持續加強AI工業化管線,Lovart國內版有望協同互補

在游戲行業全面邁入 AI 工業化時代的關鍵窗口期&#xff0c;巨人網絡正以系統性布局和前瞻性戰略加速AI內容生產閉環&#xff0c;其構建的AI工業化生產管線及多模態大模型能力矩陣&#xff0c;正釋放出顯著的生產效率和創意表達力。公司內部數據顯示&#xff0c;自研AI代碼生成…

TypeScript---class類型

一.簡介 TypeScript 完全支持 ES2015 中引入的 class 關鍵字。 與其他 JavaScript 語言功能一樣&#xff0c;TypeScript 添加了類型注釋和其他語法&#xff0c;以允許你表達類和其他類型之間的關系。 1.字段 (1).在申明時同時給出類型 class Person {name: string;age: nu…

vue3中實現echarts打印功能

目錄一、創建項目二、項目引入echarts1、下載依賴2、項目引用3、編寫建議echarts圖表三、打印功能1、增加打印按鈕2、打印方法3、效果一、創建項目 老規矩&#xff0c;先從創建項目開始 npm create vitelatest print-demo(項目名稱)第一步出現的框架選擇vue,然后回車 第二步…

今日行情明日機會——20250711

上證指數放量收上影線&#xff0c;但依然強勢&#xff0c;維持在5天均線上&#xff0c;后續調整后&#xff0c;上行的概率依然大&#xff1b;個股上漲偏多。深證指數緩慢上漲&#xff0c;已經突破下跌趨勢線&#xff0c;目前依舊沿著5日線上行&#xff0c;后市依然值得期待。20…

「日拱一碼」024 機器學習——防止過擬合

目錄 數據層面 數據增強 數據正則化 ?數據采樣 模型結構層面 簡化模型 添加正則化層 早停法&#xff08;Early Stopping&#xff09; 訓練過程層面 使用交叉驗證 使用集成學習 調整學習率 防止過擬合是機器學習中一個非常重要的問題&#xff0c;它可以幫助模型在新…

持有對象-泛型和類型安全的容器

我們需要管理一批對象序列&#xff0c;但是又對實際運行的時候的對象類型和對象序列長度不確定的時候&#xff0c;用簡單的對象引用無法滿足&#xff0c;java有ArrayList,Map,Set等這些容器類提供&#xff0c;這些都實現了Collections接口&#xff0c;所以都屬于Collections類。…

《財稅企業經營管理秘籍(一):行業適配的獲客方式》

在財稅服務這片競爭激烈的紅海中&#xff0c;客戶資源如同氧氣——沒有它&#xff0c;企業寸步難行。然而殘酷的現實是&#xff0c;許多財稅企業正深陷“獲客泥潭”&#xff1a;投入巨大精力與成本&#xff0c;換來的卻是轉化渺茫、增長停滯的困境。高質量線索&#xff0c;已成…

使用tensorflow的多項式回歸的例子(一)

多項式回歸例1%matplotlib inlineimport tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plttrX np.linspace(-1, 1, 101)num_coeffs 6trY_coeffs [1, 2, 3, 4, 5, 6]trY 0for i in range(num_coeffs):trY trY_coeffs[i] * np.power(trX, i)trY np.rand…