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二、学习内容的系列记录：
1.知识要点
（1）操作系统与文件系统（18-23、26）
1.1 操作系统的定义
操作系统（缩写：OS）是一组主管并控制计算机操作、运用和运行硬件、软件资源和提供公共服务来组织用户交互的相互关联的系统软件程序。
1.2 操作系统的特征
最基本的特征，互为存在条件：并发，共享；
（1）并行：指两个或多个事件可以在同一个时刻发生，多核CPU可以实现并行，一个cpu同一时刻只有一个程序在运行；
（2）并发：指两个或多个事件可以在同一个时间间隔发生，用户看起来是每个程序都在运行，实际上是每个程序都交替执行。
1.3 文件系统的定义
文件系统（缩写：FS）是命名文件及放置文件的逻辑存储和恢复的系统。
1.4 常见的几种文件格式
（1）TXT文本文件：用ASCII解码
（2）WAV音频文件：记录的是振幅
（3）BMP图片文件：记录每个像素的红绿蓝RGB值
1.5 分层文件系统
有不同文件夹，文件夹可以层层嵌套
（2）计算机网络（28-30）
2.1 广域网（WAN）
2.2 局域网（LAN）
相对于广域网（WAN）而言，主要是指在小范围内的计算机互联网络。
2.3 互联网 (Internet)
将计算机网络互相联接在一起的方法可称作“网络互联”，在这基础上发展出覆盖全世界的全球性互联网络称互联网，即是互相连接一起的网络结构。
2.4 万维网（WWW）
建基于超文本相互链接而成的全球性系统，且是互联网所能提供的服务其中之一。
2.5 指数退避 （Exponential Backoff）
当多台计算机同时想要传输数据时，就会发生冲突，当计算机检测到冲突 就会在重传之前等待一小段时间，，这一段时间包括固定时间+随机时间，再次堵塞时固定时间将会指数级增加，这叫做指数退避。
2.6 报文交换 （Message Switching）
报文的具体格式简称IP，每一个电脑都会有一个IP地址
好处，可以用不同路由，通信更可靠也更能容错。
坏处，当报文比较大的时候，会堵塞线路。解决方法是 将大报文分成很多小块，叫"数据包"，来进行运输，这叫“分组交换”。路由器会平衡与其他路由器之间的负载 以确保传输可以快速可靠，这叫"阻塞控制"
2.7 互联网协议 (IP)
TCP/IP体系中的网络层协议,是构成互联网的基础,它可以向传输层提供各种协议的信息。
2.8 媒体访问控制地址 (MAC)
用于确认局域网和WiFi传输的对象。
2.9 用户数据报协议 (UDP)
一种无连接的传输层协议，提供面向事务的简单不可靠信息传送服务。
2.10 传输控制协议 (TCP)
2.11 域名系统 (DNS)
域名系统把域名和IP地址一一对应,使用户更为方便的访问网站。
关于IP和MAC的小总结:
IP 地址和 MAC 地址虽然都是“地址”，但它们并不相同，在网络通信中发挥的作用也不一样。总的来说，IP 地址解决的是数据在外网（因特网、互联网）的传输问题，MAC 地址解决的是数据在内网（局域网）中的传输问题。
对于一台计算机来说，MAC 地址是必须有的，IP 地址可有可无。如果两台通信的计算机处于同一个局域网，那么理论上只凭借 MAC 地址就可以找到对方；如果两台计算机跨网传输数据，那么 IP 地址和 MAC 地址缺一不可。
（3）网络安全（31-33）
3.1 计算机安全
保护系统和数据的保密性，完整性和可用性
- 保密性：只有有权限的人才能读取计算机系统和数据
- 完整性：只有有权限的人才能使用和修改系统和数据
- 可用性：只有有权限的人才能随时可以访问系统和数据
3.2 Threat Model 威胁模型
很多安全问题可以总结成两个：你是谁？你能访问什么？
3.3 身份认证 (Authentication)
3.4 访问控制 (Access Control)
- “读“权限允许用户查看文件内容
- ”写“权限允许用户修改文件内容
- "执行"权限允许用户运行文件内容
3.5 Bell-LaPadula 模型
不能向上读取，不能向下写入
（4）人工智能（34-36、40）
4.1 分类 (Classification)
- 分类器：做“分类”的算法，把数据简化为“特征”
- 特征：用来帮助“分类”的值
4.2 机器学习算法的目的
4.3 决策树 (Decision tree)
4.4 人工神经网络 (Artificial neural networks)
灵感来自大脑里的神经元
4.5 深层神经网络成为可能的原因
感谢强大的处理器和超快的GPU
4.6 “弱AI”或“窄AI”
只能做特定任务
实例：能自动做出诊断的医疗设备，能自动驾驶的汽车......
4.7 "强AI"
真正通用的，像人一样聪明的AI。
4.8 强化学习 (Reinforcement learning)
学习什么管用，什么不管用，自己发现成功的策略，这叫强化学习。
4.9 人工智能（AI）、机器学习（ML）、深度学习（DL）之间的关系
总结一下他们三者之间的关系
人工智能是什么：就是想电影中终结者，像阿尔法狗这类的具有一定的和人类智慧同样本质的一类智能的物体。
人工智能和机器学习的关系：机器学习是实现人工智能的方法。
机器学习和深度学习的关系：深度学习是机器学习算法中的一种算法，一种实现机器学习的技术和学习方法。
原文链接：https://blog.csdn.net/hy13684802853/article/details/79783697
（5）ppt和excel基本操作
整理中
2.学习心得：
经过了寒假第二周的学习之后，我明显发现了自己存在的不足，如对视频中大量出现的各种未曾了解的名词，一时间不知该如何整理，好在有视频下方前辈们对视频内容的整理，让我絮乱的知识点慢慢的有了个大致的印象，毫无疑问的是，导论让我对于计算机认识的加深无疑是巨大的!
三、《计算机导论》课程学习思维导图：
绘制中
标签：计算机,记录,AI,IP,MAC,学习,地址,寒假 From： https://www.cnblogs.com/WantHoney/p/17111754.html