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欢迎点赞、投币、收藏一键三连,或点个关注支持我~ 计算机科学基础理论: 计算机的本质:通过翻转0和1实现所有功能,遵循图灵机(Turing Machine)模型(无限纸带、读写头、状态寄存器、指令集),这是所有现代计算机的理论基础。 可计算性理论: 研究哪些问题可以被计算机解决(如停机问题是不可解的)。 计算复杂性理论: 研究解决问题的效率(时间、空间),将问题按难度分类(如NP完全问题),尽管某些问题理论上可解,但实际可能因资源消耗过大而无法解决(需借助近似算法)。 算法: 解决问题的独立于硬件的步骤指令,研究重点是设计高效算法(算法复杂度)。 信息论: 研究信息的度量、存储和传输(如数据压缩)。 编码理论: 包括密码学(确保信息安全传输)。 其他分支:逻辑、图论、计算几何、自动机理论、量子计算、并行编程、形式化方法、数据结构等。 2.计算机工程: 设计挑战: 设计能高效处理多种任务的通用硬件。 核心组件: 中央处理器(CPU): 执行所有任务的核心。 调度器: 管理CPU在多个任务间的切换(多核并行处理使调度更复杂)。 存储器(RAM): 相当于图灵机的纸带。 计算机体系结构: 不同架构(CPU通用、GPU图形优化、FPGA特定任务高速)适用于不同场景。 软件层次: 编程语言: 从低级(如汇编)到高级(如Python, JavaScript)不等,是人类与计算机沟通的桥梁。 编译器: 将程序员写的代码翻译成CPU指令的关键程序。 操作系统: 最重要的软件层,管理硬件和运行其他程序。 软件工程: 将创意转化为高效、可靠软件的实践艺术(包含最佳实践和设计哲学)。 其他重要领域:计算机网络(计算机间通信协作)、数据库(大数据存储检索)、性能分析、计算机图形学等。 3.应用领域: 解决现实问题: 支撑众多程序、应用和网站。 优化问题: 广泛存在于现实世界(如旅行规划、物流路径优化)。 布尔可满足性问题(SAT): 首个被证明的NP完全问题,虽理论上极难,但现代SAT求解器已能解决大型问题(尤其在AI中)。 人工智能(AI): 计算机科学的前沿,目标是让计算机自主思考。 机器学习: AI主流方法,让计算机从数据中学习并做出决策或分类。 计算机视觉: 让计算机“看懂”图像(依赖图像处理)。 自然语言处理: 让计算机理解和生成人类语言(常结合知识表示)。 大数据: 管理和分析海量数据以获取价值。 物联网: 为日常物品添加数据采集和通信功能。 网络安全: 寻找并利用系统漏洞(黑客)。 计算科学: 用计算机解决科学问题(常使用超级计算进行大规模模拟)。 人机交互: 设计易用、直观的系统。 虚拟现实/增强现实/远程呈现: 增强或替代现实体验。 机器人学: 赋予计算机物理形态。 【免责声明】 本视频来源于YouTube并经译制处理,添加中英文字幕,仅用于学习交流与技术分享。如有版权问题,请联系本人第一时间删除,感谢原作者的精彩内容! 观看本视频后请支持原作者作品,点击原链接观看:https://www.youtube.com/watch?v=SzJ46YA_RaA 感谢大家观看!若内容对你有启发,欢迎点赞、投币、收藏一键三连,或点个关注支持我~
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