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2024-2025-1 《计算机基础与程序设计》 第三周学习总结

时间:2024-10-13 10:33:01浏览次数:6  
标签:解压 学习 计算机 二进制 压缩 第三周 2024 2025 数据

作业信息

这个作业属于哪个课程 https://edu.cnblogs.com/campus/besti/2024-2025-1-CFAP/homework/13266
这个作业要求在哪里 https://www.cnblogs.com/rocedu/p/9577842.html#JXJC
这个作业的目标 学习数字分类与计数法,以及进制转换与数字化相关知识
作业正文 https://www.cnblogs.com/BESTIljyf/p/18461676

教材学习内容总结

二进制,是一种计数系统只使用两个数字:0和1。这种系统在计算机科学和数字电子学中非常重要,因为现代计算机的处理器和存储设备都是基于二进制的;

而常见的记数系统有十进制系统,二进制系统,八进制系统,以及基数转换和算术运算;然而不同的记数系统适用于不同的领域,进制适用于日常计数和金融计算,二进制适用于计算机科学,而八进制和十六进制则常用于计算机编程和系统设计。可见对于我们学习计算机科学技术与C语言的新手来说学好二进制与十六进制与八进制之间的转换是非常重要的理论知识和实践基础。

接着书中我看到了数据与信息的区别,对于计算机学习分清它们是很有用的,数据是基本值或事实,而信息则是用某种能够有效解决问题的方式组织或处理过的数据。可见一个是经过组织过的,而另一个则是没有经过组织来记录某概念的单一模块,我们经过自己对数据的处理才能转化为信息,所以在后面我仔细学会了数据的概念,数据也分为了模拟数据与数字数据,它们一个是以连续形式表示信息,而另一个是用离散形式表示信息;计算机不能很好处理模拟数据,所以我们需要数字化数据,可见数字数据对于计算机学习的重要性

在压缩与解压的学习中借助了AI的帮助,以下是AI工具的帮助:
压缩(Compression)
定义:

压缩是将数据转换成更小的格式的过程,通常用于减少存储空间或加快数据传输速度。
类型:

无损压缩(Lossless Compression):压缩后的数据可以完全恢复,不会丢失任何信息。适用于文本文件、程序代码、图片等。
有损压缩(Lossy Compression):为了获得更高的压缩率,允许丢失一些数据。适用于音频、视频和图像文件,其中轻微的质量损失通常不易察觉。
算法:

霍夫曼编码(Huffman Coding):一种常用的无损压缩算法,通过为常见数据分配较短的编码来实现压缩。
LZ77/LZ78:一系列无损压缩算法,通过重复数据的检测和替换来实现压缩。
DEFLATE:结合了LZ77算法和霍夫曼编码,广泛用于ZIP文件格式。
JPEG:一种有损压缩算法,广泛用于图像压缩。
MP3:一种有损压缩算法,用于音频文件压缩。
应用:

文件存档:如ZIP、RAR、7z等格式。
图像处理:如JPEG、PNG等格式。
视频处理:如MP4、AVI等格式。
数据库优化:减少数据库文件的大小。
解压(Decompression)
定义:

解压是将压缩文件恢复到原始大小和格式的过程。
过程:

识别压缩文件使用的压缩算法。
应用逆向算法恢复数据。
确保数据的完整性和准确性。
工具和软件:

有许多软件和工具可以处理压缩和解压,如WinRAR、7-Zip、WinZip等。
操作系统通常也内置了对常见压缩格式的支持,如Windows的ZIP支持,Linux的tar和gzip工具。
重要性:

解压是确保数据可用性和可访问性的关键步骤。
它允许用户访问和使用压缩文件中的数据,而无需专业的压缩知识。
安全性:

在解压文件时,需要注意文件的来源和安全性,以避免恶意软件或病毒的传播。
压缩和解压技术在现代计算和数据管理中扮演着重要角色,它们帮助我们更高效地存储和传输数据。随着技术的发展,新的压缩算法和工具不断出现,以满足不断增长的数据处理需求。

对此我对解压和压缩的大致区别有了了解,它们其实是互逆的过程,对于计算机储存各自的都有不同的好处,此次学习的较多的理论知识让我对计算机有了更全面的了解,希望此对我在以后的计算机学习中有些许帮助

教材学习中的问题和解决过程

--问题1:
问题1解决方案:经过询问AI我回忆起了一个最底层的逻辑,就是计算机硬件都是基于二进制的,它们只能理解和处理二进制信号。
其二是进制是最直接和高效的数据表示方式,因为它直接对应于电子电路的开/关状态,还有在网络传输数据时,所有的数据,包括文本,都被转换为二进制形式,因为这是电子信号传输最高效的方式。所以即使是表示ASCII字符的十进制代码,也会被转换为二进制形式,以便在存储设备中占用空间。

基于AI的学习

标签:解压,学习,计算机,二进制,压缩,第三周,2024,2025,数据
From: https://www.cnblogs.com/BESTIljyf/p/18461676

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