03信息技术学科基础与前沿

信息技术学科技术与前沿Foundation and Frontier of Information Technology目录目录 (02)课程信息 (03)专题一计算机科学基础 (06)第二节人工智能综述 (18)第三节信息学竞赛简介与OJ简介 (30)第四节计算机安全中的计算机病毒 (45)第五节高校数字化校园概述 (66)第六节交换技术简介 (77)第七节搜索引擎简介 (100)第八节多核计算概述 (119)第九节嵌入式系统开发技术 (135)第十节 Android基础及其应用开发技术简介 (155)文献资源 (171)课程简介【课程性质】专业必修课程【课程学分】本课程共计3学分【教学目标】以深化教学改革、更新教育理念为先导，以培养专业基础扎实、适应性强的教师人才的培养要求为目标，以建设优秀教材为核心，以提高师资队伍素质和教学方法为关键，努力把《学科基础与发展前沿》这门课程建设成为集科学性、先进性、教育性、整体性、有效性和示范性于一身的精品课程。

【教学方式】网络教学【考核方式】本课程要进行期中和期末两次阶段测试，测试方式为实时在线测试。

考核测试题包括思考讨论题、在线测试题和小组合作任务题等。

思考讨论题将以专题为单位，每个专题提供2-3个思考与讨论题。

思考与讨论题有助于加深教育硕士研究生对课程内容的理解，有助于引导研究生运用所学理论思考和分析教育实践问题。

在线测试题将提供不少于4套测试题(期中和期末各2套)。

阶段性在线测试旨在监控研究生的学习过程，促进研究生注重平时学习，同时检查研究生对课程基本内容的掌握情况。

小组合作研究题要提供3-5个的小组合作研究题供研究生选择。

合作研究题应有助于引导研究生运用所学知识，通过相互合作，解决教育实际问题。

课程内容简介：在《学科基础与发展前沿》这门课程中，我们将从“可计算性”、“计算复杂性分析”、“物联网”、“云计算”、“神经网络”、“模式识别”、“数字图像处理”、“视频跟踪”、“智能算法”、“信息搜索”这十个专题来进行授课。

【学习建议】一、结合自己的工作实际学习本课程理论联系实际是我们学习任何知识的一条基本原则。

所谓理论联系实际原则，就是在学习过程中，既要能够联系实际以掌握理论基础知识，又要能够运用理论去分析和说明实际，达到观点和材料、理论和实际、学与用、知与行的辩证统一。

理论联系实际原则的基本要求是：一要掌握理论，二要联系实际。

单纯强调理论固然不对，如果抛弃理论，单纯强调经验和实际也是不对的，关键是在两者的结合上下工夫。

二、在弄懂各专题逻辑结构的基础上掌握本课程的知识点学习本课程，首先应该在各专题网络资源的指导下认真通读必读文献，弄懂知识的逻辑结构，然后再着重学习各个部分的内容，既突出重点，又覆盖全面，以收“事半功倍”之效。

三、掌握开放学习的策略和方法开放学习是学习化社会中人们学习的主要形式。

它与开放教育是一致的，它强调教育工作的出发点应以学习者为转移，无论是教学信息、资料、教学过程、教学方法、教学媒体、教学管理等都应以学习者为中心。

开放学习是相对于封闭学习而言的，远程开放学习则是开放学习系统的一个部分。

所谓开放学习的策略和方法，是指一个人在开放学习的新环境中，用以促进其获得知识或技能的内部的和外部的策略、方法、技巧的总和。

在现代远程开放学习的情境中，学习者最关键的是要学会怎样学习。

学会学习是指：学习者要能把更多的时间(包括闲暇时间)用于积极学习，并能从学习中得到乐趣，喜欢学习并希望能多学些；要发展向自己提供反馈的技能；知道在哪些方面已学好，哪些方面学得不太好，并懂得需要做些什么，以便改进学习；在遇到学科中特定而具体的学习困难时，能熟练地从书本、电子邮件、朋友和教师那儿寻找答案与寻求帮助。

开放学习的策略和方法主要包括以下5个方面：1．激发动机，确定学习目标日新月异的现代信息社会带来了新的环境，不断地激励着人们要继续学习。

人们为了适应社会的发展和自身的发展需求，也从内部自发地产生要不断学习的需求，这样的需求产生学习的动机，学习动机是使个人趋向一定目标的内在动力，是隐藏在学习行为背后的内驱力。

内驱力的大小与开放学习的成效密切相关。

对每个学习者来说其学习的动机都各不相同，不同的动机会产生不同的目标；同时，目标又对激发、维持学习动机起支配和调节作用。

因此，一个人在学习之前，就应该磨砺自己的学习动机，同时制定远大而具体的学习目标。

2．分析自我，制定学习计划确定了自己的学习目标以后，应拟定实现目标的计划，即如何充分利用新环境的一切资源，包括人、财、物、时空和教学信息等为开放学习服务。

要拟定自我计划，首先要进行自我分析，包括与自我相关的新环境的分析。

如分析自己已有的认知水平，找出自己的长处、短处；分析与开放学习相关的物质环境和人际环境；科学地运筹学习的时间与空间等。

3．运用反馈，进行自我调节在开放学习中，由于与教师接触少，在学习过程中要想取得成效，自我调节控制显得十分重要。

开放学习的自我调节不仅与个人有关，而且还受所处的环境和行为事件的影响。

人、行为和环境三者之间相互影响又要靠反馈的信息产生作用。

作为开放学习的学员，应善于寻找、运用学习过程中的反馈信息。

开放学习中的反馈信息有教师的辅导、教师批改的作业、平时练习、终结性考试和实践性操作等。

由于是开放学习，这些反馈信息往往是难以获取而且时间较长，善于自我调节者就要善于及时捕捉反馈信息，并运用它。

4．寻求合作，协同学习开放学习系统创造了个别化学习的环境，有利于民主化、个性化学习，但不能把个体学习封闭化。

21世纪，要求懂知识，能操作，善合作，会生存的人才，因此，要在开放学习中提倡合作学习精神。

合作学习要求学习者在一定区域范围内根据不同合作的条件组成学习小组，在各自独立学习，获取教学信息之后，交换学习心得、体会，互相提问，相互评价，以寻找协作之间的非线性的学习增长效益。

事实证明，在开放学习中，有组织小组学习的学习者比没有组织学习小组的学习者的平均学习成绩更高，学习效果更好。

5．讲求实效，自我评价开放学习不是敷衍、搪塞他人的被动学习。

它是个体内在的自我的学习需求，因此，要求学习应有自我负责精神，要能增长知识，有改变个体行为的实际作用。

自我评价就是开放学习中自我发起的自我负责学习的主要手段之一。

开放学习中的自我评价具有自我诊断、自我激励、自我调控和自我改进学习的功能。

只有在学习者对自己决定评价准则、学习目的，以及达到目的的程度等都认真地负起责任的时候，开放学习才会真正取得实效。

专题一计算机科学基础【主要内容】1．基础知识2．可计算性3．计算复杂性4．求解NP问题的基本思路5．进一步理解NP问题一、简介本讲主要介绍可计算性与计算复杂性理论涉及到的最基本知识以及相关概念，集中在计算理论的可计算性与计算复杂性。

计算机的基本能力和限制是什么？这个问题要回溯到20世纪30年代，那时数理逻辑学家们首先开始探究计算的含义。

自那时起以来，技术进步极大地增强了我们的计算能力，并且把这个问题从理论王国带进现实世界。

在可计算性与计算复杂性中的每一个领域内，对这个问题作了不同的解释，并且答案随着解释的不同而各不相同。

我们将分别介绍可计算性和计算复杂性的相关知识。

1. 可计算性理论对于计算机这门学科，他的最基本问题是要考虑研究对象是什么的问题，换言之，什么是可以计算的，什么是不可以计算的。

这就引出了计算机科学领域的一个非常重要的概念：可计算性。

在21世纪前半叶，数学家们，如歌德尔(Kurt Gödel)、图灵(Alan Turing)及丘奇(Alonzo Church)，发现一些基本问题是不能用计算机解决的。

确定一个数学命题是真是假就是一个例子。

这项工作是数学家的生计。

用计算机来解决似乎是天经地义的，因为这是数学王国里的事。

但是，没有计算机算法能够完成这项工作。

关于计算机理论模型思想的发展是这一意义深远的结论的成果之一，它最终促使建造出实际的计算机。

可计算理论与复杂性理论是密切相关的。

在复杂性理论中，目标是把问题分成容易的和困难的；而在可计算理论中，是把问题分成可解的和不可解的。

2. 计算复杂性理论计算的问题是各种各样的，有的容易，有的困难。

例如，排序是一个容易的问题，比如说需要按升序排列一张数表，即使一台小型计算机都相当快地处理100万个数。

与时间表问题比较一下，比如说要制定一所大学的课程表，课程表必须满足某些合理的限制，如不能有两个班在同一时间使用同一教室。

时间表问题看来比排序问题困难得多。

如果有1000个班，即使是使用一台超级计算机，制定一份最好的课程表也可能需要若干世纪。

是什么使某些问题很难计算，又使另一些问题容易计算？这是复杂性理论的核心问题。

值得注意的是，虽然在过去的二十多年里对它进行了深入细致的研究，但是我们仍然不知道它的答案。

以后我们将探究这个迷人的问题和它的一些分支。

迄今为止，复杂性理论的一个重要成果是，发现了一个按照计算难度给问题分类的完美体系。

它类似按照化学性质给元素分类的周期表。

运用这个体系，我们能够提出一种方法给出某些问题是难计算的证据，尽管还不能证明它们是难计算的。

当你面对一个看来很难计算的问题时，有几种选择。

首先，搞清楚问题困难的原因，你可能会做某些变动，使问题变的容易解决。

其次，你可能会求出问题的不那么完美的的解。

在某些情况下，寻找问题的近似解相对容易一些。

第三，有些问题仅仅在最坏的情况下是困难的，而在绝大多数的时候是容易的。

就应用而言，一个偶尔运行得很慢、而通常运行得很快的过程是能够令人满意的。

最后，你可以考虑其他类型的计算，如随机计算，它能够加速某些工作。

受到复杂性理论直接影响的一个应用领域是密码技术，这是一个古老的研究领域。

在绝大多数的情况下，容易计算的问题比难计算的问题更可取，因为求解容易的问题的代价要小。

密码技术与众不同，它特别需要难计算的问题，而不是容易计算的问题。

在不知道密钥或口令时，密码应该是很难破译的。

复杂性理论给密码研究人员指出了寻找计算问题的方向，围绕这些问题已经设计出新的革命性的编码。

二、可计算性与图灵机1. 可计算函数在这一节将引进整个讲义的最基本概念――可计算函数。

设P为一n元程序，则对每组输入值x1＝a1,x2=a2,¼xn=an都计算出一个值y，因此可使每一个程序P对应一个函数。

不同的程序可对应于同一函数。

设P是以x1,x2,¼xn为输入变量的n元程序，则将用jp(x1, x2, …,xn)表示程序P所对应的函数。

具体如下：因此jp2(x1，x2)是无定义函数。

上面两个程序是处处无定义的一元和二元函数。

定义1 函数f (x1，x2，¼，xn)被称为部分可计算的，若有一程序P使得jp (x1，x2，¼，xn)= f (x1，x2，¼，xn)这里等号“=”表示：或者两边都无定义，或者两边都有定义并且其值相同。