基本概念_基本概念的含义 - CSDN
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  • 基本概念和术语

    2019-09-24 19:16:52
    基本概念: 数据:数据(date)是客观事物的符号表示,是所有能输入到计算机中并被计算机程序处理的符号的总称。如数学计算中用到的整数和实数,文本编辑中用到的字符串,多媒体程序处理的图形、图像、声音及动画等...

    数据结构的分类:线性表、栈、队列、(字符)串、数组、广义表、树、二叉树、图

    基本概念:

    数据:数据(date)是客观事物的符号表示,是所有能输入到计算机中并被计算机程序处理的符号的总称。如数学计算中用到的整数和实数,文本编辑中用到的字符串,多媒体程序处理的图形、图像、声音及动画等通过特殊编码定义后的数据。

    数据元素:数据元素(date element)是数据的基本单位,是数据集合的个体,通常由若干个数据项组成,在计算机程序中通常作为一个整体来进行处理。

    数据项:数据项(date item)具有原子性,是组成数据元素的、有独立含义的、不可分割的最小数据单位。

    数据对象:数据对象(date object)是性质相同的数据元素的集合,是数据的子集。

    数据结构:数据结构(date structure)是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合,是组织并存储数据以便能够有效使用的一种专门格式,它用来反映一个数据的内部构成,即一个数据有哪些成分数据构成,以什么方式构成,是什么和结构。

    由于信息可以存在于逻辑思维领域,也可以存在于计算机世界,因此作为信息载体的数据同样存在于两个世界中。

    表示一种数据元素及其相互关系的数据结构同样也有两种不同的表现形式:一种是数据结构的逻辑层面,即数据的逻辑结构;一种是存在于计算机世界的物理层面,即数据的存储结构

    数据结构 = 逻辑结构 + 存储结构

    数据结构 = 逻辑结构 + 存储结构 + (在存储结构上的)运算 / 操作

    数据结构的分类1:线性结构和非线性结构

    线性结构:有且只有一个开始结点和一个终端结点,并且所有结点最多只有一个直接前驱和一个直接后继。

    线性表就是一个典型的线性结构,它有四个基本特征:

    1. 集合中必须存在唯一的一个“第一个元素”;

    2. 集合中必须存在一个唯一的“最后的元素”;

    3. 除最后元素外,其它数据元素均有唯一的“后继”;

    4. 除第一元素之外,其它数据元素均有唯一的“前驱”。

    即线性结构是 “一对一” 的关系

    相对于线性结构,非线性结构的逻辑特征是一个结点元素可能对应多个直接前驱和多个直接后继。

    常见的非线性结构:数(二叉树等)、图(网等)

    数据结构的分类2:集合结构  线性结构  树状结构  网络结构

    逻辑结构有四种类型:集合结构、线性结构、树状结构和网络结构。

    表和树是最常用的两种高效数据结构,许多高效的算法能够用这两种数据结构来设计实现。

     

    集合结构:就是数学中所学习的集合。

    集合中的元素有三个特征:

    1. 确定性:集合中的元素必须是确定的

    2. 唯一性:集合中的元素互不相同

    3. 无序性:集合中的元素没有先后之分

    该结构的数据元素之间的关系是“属于同一个集合”,别无其它关系

    因为集合中元素关系很弱,数据结构中不对该结构进行研究

    线性结构:数据结构中线性结构指的是数据元素之间存在着“一对一”的线性关系的数据结构

    树状结构:除了一个数据元素以外每个数据元素有且仅有一个直接前驱元素,但是可以有多个直接后继元素,特点是数据元素之间是 一对多 的联系

    网状结构:每个数据元素可以有多个直接前驱元素,也可以有多个直接后继元素,特点是数据元素之间是 多对多 的联系

     

    数据的存储结构

    数据的存储结构主要包括数据元素本身的存储以及数据元素之间关系表示,是数据的逻辑结构在计算机中的表示

    常见的存储结构有顺序存储链式存储索引存储,以及散列存储

    顺序存储结构:

    把逻辑上相邻的节点存储在物理位置上相邻的存储单元中,结点之间的逻辑关系由存储单元的邻接关系来体现。由此得到的存储结构为顺序存储结构,通常顺序存储结构是借助于计算机程序设计语言(例如C/C++)的数组来描述的。

    (数据元素的存储对应于一块连续的存储空间,数据元素之间的前驱和后继关系通过数据元素在存储器的相对位置来反映)

    优点:节省存储空间,分配给数据的存储单元全用存放结点的数据,结点之间的逻辑关系没有占用额外的存储空间,采用这种方法时,可实现对节点的随机存取,即每一个结点对应一个序号,由该序号可以直接计算出结点的存储地址。

    缺点:插入和删除操作需要移动元素,效率较低。

    链式存储结构:

    数据元素的存储对应的是不连续的存储空间,每个存储结点对应一个需要存储的数据元素,每个结点是由数据域和指针域组成,元素之间的逻辑关系通过存储结点之间的链接关系反映出来。

    特点:

    1. 比顺序存储结构的存储密度小(每个结点都由数据域和指针域组成,所以相同空间内假设全存满的话顺序比链式存储更多);

    2. 逻辑上相邻的结点物理上不必相邻;

    3. 插入、删除灵活(不必移动结点,只需改变结点中的指针);

    4. 查找结点时链式存储要比顺序存储慢。

    索引存储结构:

    除建立存储结点信息外,还建立附加的索引表来标识结点的地址。比如图书、字典的目录。

    散列存储结构:

    根据结点的关键字直接计算出该节点的存储地址,添加、查询速度快。

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  • 基本概念

    2018-04-27 14:22:59
    三、监督学习1、概念监督学习:对输入样本经过模型训练后有明确的预期输出。也就是数据集中的每个样本都有相应的“正确答案”(即训练数据集是拥有标记信息的)。再根据这些样本作出预测。如果预测的是一个连续值...

    一、机器学习

    机器学习就是将无序的数据转换成有用的信息。

    二、主要任务

    下表列出了机器学习的主要任务。



    三、监督学习

    1、概念

    监督学习:对输入样本经过模型训练后有明确的预期输出。也就是数据集中的每个样本都有相应的“正确答案”(即训练数据集是拥有标记信息的)。再根据这些样本作出预测。

    如果预测的是一个连续值(如西瓜成熟度0.99、0.24),则是回归问题。如果目标预测的一组离散值(好瓜、坏瓜),则为分类问题。

    2、基本步骤

    主要以一个例子来分析。例子:训练一个网络,让其从图像库中识别出你父母的的头像。

    (1)数据集的创建和分类

    首先,我们需要你给出一定量的照片(数据集),并对所有有你父母的照片进行标注,从而开始此过程。然后我们将把全部照片分成两部分。用一部分来训练网络(训练数据),另一部分用来查看模型在选择我们父母照片操作上的准确程度(验证数据)。等到数据集准备就绪后,就将照片提供给模型。

    在数学上,我们的目标就是在深度网络中找到一个函数,这个函数的输入是一张照片,而当你的父母不在照片中时,其输出为0,否则输出1。

    (2)训练

    为了继续该过程,模型可通过以下规则(激活函数)对每张照片进行预测,从而决定是否点亮工作中的特定节点。这个模型每次从左到右在一个层上操作——现在我们将更复杂的网络忽略掉。当网络为网络中的每个节点计算好这一点后,我们将到达亮起(或未亮起)的最右边的节点(输出节点)。既然我们已知道有你父母的照片是哪些图片,那么就可告诉模型它的预测是对还是错。然后将这些信息反馈(feed back)给网络。该算法使用的这种反馈,就是一个量化“真实答案与模型预测有多少偏差”的函数的结果。这个函数被称为成本函数(cost function),即目标函数。

    然后,该函数结果用于修改一个称为反向传播过程中节点之间的连接强度和偏差,因为信息从结果节点“向后”传播。我们会为每个图片都重复一遍此操作,而在每种情况下,算法都在尽量最小化成本函数。其实,我们有多种数学技术可用来验证这个模型是正确还是错误的,但我们常用的是一个常见的方法,我们称之为梯度下降(gradient descent)。Algobeans上有一个 “门外汉”理论可以很好地解释它是如何工作的。

    (3)验证

    一旦我们处理了第一部分中的所有照片(训练数据),就该准备去测试该模型。我们应充分利用好另一部分(测试数据),并用它们来验证训练有素的模型是否可准确地挑选出含有你父母在内的照片。通常会通过调整和模型相关的各种事物(超参数)来重复步骤2和3。(如里面有多少个节点,有几层,哪些数学函数用于决定节点是否亮起,如何在反向传播阶段积极有效地训练权值等等)。

    (4)使用

    最后,一旦有了一个准确的模型,你就可将该模型部署到你的应用程序中。你可以将模型定义为API调用,例如ParentsInPicture(photo),并且你可以从软件中调用该方法,从而导致模型进行推理并给出相应的结果。得到一个标注好的数据集可能会很难(也就是很昂贵),因此需要确保预测的价值能够证明获得标记数据的成本是值得的,并且我们首先要对模型进行训练。


    四、无监督学习

    无监督学习:对输入样本经过模型训练后得到什么输出完全没有预期(训练数据集中的样本是没有标记信息的)。

    如(西瓜训练后得出浅色瓜,外地瓜,甜瓜等)。

    无监督学习典型的就是——聚类。在聚类学习中,“浅色瓜”“本地瓜”这样的概念我们事先是不知道的,而且学习过程中使用的训练样本通常不拥有标记信息。在聚类中,它将训练集中的西瓜分为了若干组,每组为一个“簇”,这些自动形成的簇可能对应着一些潜在的概念划分,如浅色瓜,外地瓜这类的概念。这样的学习过程对应我们了解数据内在的规律是非常有益的。


    常出现在文献中的无监督学习技术:

    自编码(Autoencoding)

    主成分分析(Principe components analysis)

    随机森林(Random forests)

    K均值聚类(K-means clustering)

    五、如何选择合适的算法

    考虑以下两个问题:

    1、使用机器学习算法的目的?想要算法完成何种任务?

    如果想要预测目标变量的值,可选监督学习算法,否则可选无监督学习算法。确定监督学习算法之后,进一步确定目标变量类型。是离散就选分类,是连续值就选回归。同理,确定无监督学习算法之后,进一步分析是否需要将数据划分为离散的组,如果这是唯一的需求,则用聚类,如何还要估计数据与每个分组的相似程度,则需用密度估计算法。

    2、需要分析或收集的数据是什么?

    首先,需要充分了解数据,对实际数据了解越充分,越容易创建符合实际需求的应用程序。一般主要了解数据的以下特性:

    特征值是离散型变量还是连续型变量

    特征值中是否存在缺失的值

    何种原因造成缺失值

    数据中是否存在异常值

    某个特征发生的频率如何等。

    【注意:我们只能在一定程度上缩小算法的选择范围,一般是不存在最好的算法的,对于所选的每种算法,都可用其他的机器学习技术来改进其性能。一般来说,发现最好算法的关键环节是反复试错的迭代过程。】


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  • 【数据结构必备基础知识】之图的基本概念详解

    万次阅读 多人点赞 2018-11-03 23:39:36
    从今天开始就给大家分享有关于图的概念和代码啦,不知道大家有没有看够树的相关内容呢?以后还会慢慢给大家再分享的,代码要一遍一遍过,一轮一轮学习。第一轮树就先到这里,等第二轮还会给大家分享的。 图应该是...

    一、前言

    从今天开始就给大家分享有关于图的概念和代码啦,不知道大家有没有看够树的相关内容呢?以后还会慢慢给大家再分享的,代码要一遍一遍过,一轮一轮学习。第一轮树就先到这里,等第二轮还会给大家分享的。

    图应该是数据结构中处于霸王地位的一部分了,图会涉及到图论的相关知识,咱们现在还涉及不到,等到以后分享数学基础,讲离散数学的时候,会给大家分享有关图论的内容。

    为什么称图是霸王地位呢?因为图应该是数据结构中最难的:

    1.图状结构是我们研究的结构里面最复杂的结构

    我们在讲解数据的逻辑结构时给大家讲到数据结构有如下四个:集合,线性结构,树形结构,图状结构或网状结构。集合只有同属于一个集合;线性结构存在一对一的关系;树形结构存在一对多的关系;图状结构存在多对多的关系

    2.图的相关关系非常复杂,相关概念非常多

    图有有向图,有无向图;有简单图,有多重图;有连通图,非连通图等等等等。如果把图画出来,我们人去看一个图比较简单,我们会有各种各样去分析这个图的方法,计算机不同,他们没有人这么强大的大脑,很多对于图的分析很死板,需要我们把图分析好了再做处理(如果人工智能发展比较好的话,这个问题可能会解决)。

    但是图又很重要,不管是地图,人物关系等,把每个人或者每个地方看作一个点,其他的点都会与之有上千万的联系。所有就都有及其复杂的网络,不管是路径规划,导航提醒还是警察在断案,其实本质上都是图的应用。

    所以,在这里把图的相关定义给大家分享一下,方便以后的学习。

    二、图的定义

    图G由顶点集V和边集E组成,记为G=(V,E),其中V(G)表示图G中顶点的有限非空集;E(G)表示图G中顶点之间的关系(边)的集合。

    注意:线性表可以是空表,树可以是空树,图不可以是空图,图可以没有边,但是至少要有一个顶点

    1.有向图

    若E是有向边(简称弧)的有限集合时,则G为有向图。弧是顶点的有序对,记为<v,w>,其中 v,w 是顶点,v 是弧尾,w 是弧头。称为从顶点v到顶点w的弧。

    有向图

     如上图所示G可表示为:

    G=(V,E)
    V={1,2,3}
    E={<1,2>, <2,1>, <2,3>}

    2.无向图

    若E是无向边(简称边)的有限集合时,则G为无向图。边是顶点的无序对,记为 (v,w) 或(w,v) ,且有 (v,w) =(w,v) 。其中 v,w 是顶点。

    无向图

    如上图所示,无向图G可表示为:

    G=(V, E)
    
    V={1,2,3,4}
    
    E={(1,2), (1,3), (1,4), (2,3), (2,4), (3,4)}

    3.简单图

    简单图满足以下两条内容:

    1)不存在重复边

    2)不存在顶点到自身的边

    所以上面的有向图和无向图都是简单图。与简单图相对的是多重图,即:两个结点直接边数多于一条,又允许顶点通过同一条边与自己关联。但是我们在数据结构中仅讨论简单图,所以多重图不单独讲解啦。

    4.完全图

    无向图中任意两点之间都存在边,称为无向完全图;如无向图中的示例就是完全图。

    有向图中任意两点之间都存在方向向反的两条弧,称为有向完全图;如示例中的图就不是完全图,但如果没有顶点3和指向顶点3 的边,就是一个完全图。即下图是一个完全图。

    有向完全图

    5.子图

    若有两个图G=(V,E),G1=(V1,E2),若V1是V的子集且E2是E的子集,称G1是G的子图。

    如上面的有向完全图是有向图的一个子图。

    6.连通、连通图、连通分量

    在无向图中,两顶点有路径存在,就称为连通的。若图中任意两顶点都连通,同此图为连通图。无向图中的极大连通子图称为连通分量。

    以下面两个图为例,下面的图是上面的图的连通分量,并且下面的图是连通图。上面图中I与J也是连通的。

     

    上图的一个连通分量

    7.强连通图、强连通分量

    在有向图中,两顶点两个方向都有路径,两顶点称为强连通。若任一顶点都是强连通的,称为强连通。有向图中极大强连通子图为有向图的强连通分量。

    以下面的图为例:下图就是一个强连通图,并且是下面图的强连通分量。

    强连通图

     

    8.生成树和生成森林

    连通图的生成树是包含图中全部顶点的一个极小连通子图,若图中有n个顶点,则生成树有n-1条边。所以对于生成树而言,若砍去一条边,就会变成非连通图。

    在非连通图中,连通分量的生成树构成了非连通图的生成森林。

    无向图的一个生成树

    9.顶点的度、入度和出度

    顶点的度为以该顶点为一个端点的边的数目。

    对于无向图,顶点的边数为度,度数之和是顶点边数的两倍

    对于有向图,入度是以顶点为终点,出度相反。有向图的全部顶点入度之和等于出度之和且等于边数。顶点的度等于入度与出度之和

    注意:入度与出度是针对有向图来说的

    10.边的权和网

    图中每条边上标有某种含义的数值,该数值称为该边的权值。这种图称为带树图,也称作网。

    11.路径、路径长度和回路

    两顶点之间的路径指顶点之间经过的顶点序列,经过路径上边的数目称为路径长度。若有n个顶点,且边数大于n-1,此图一定有环。

    12.简单路径、简单回路

    顶点不重复出现的路径称为简单路径。

    除第一个顶点和最后一个顶点外,其余顶点不重复出现的回路称为简单回路。

    13.距离

    若两顶点存在路径,其中最短路径长度为距离。

    14.有向树

    有一个顶点的入度为0,其余顶点的入度均为1的有向图称作有向树。如下图:

    有向树

     

    图的概念很重要,后面会经常用到,希望大家能够牢记于心,最好的记忆方式就是不断练习,不断重复。

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  • 计算机网络基本概念

    千次阅读 多人点赞 2018-07-06 16:06:23
    本篇目录:一、计算机网络的性能指标:(1)、速率:数据的传送速率。也称数据率或者比特率。单位:bit/s=b/s=bps(bit per second) ==&gt; 平时人们说的40G的速率指的是40Gbit/s。既4*10^10bit/s....

    本篇目录:


    一、计算机网络的性能指标:

    (1)、速率:数据的传送速率。也称数据率或者比特率。

    单位:bit/s=b/s=bps(bit per second)   ==>  平时人们说的40G的速率指的是40Gbit/s。既4*10^10bit/s.

    一般提到的网络上的速率时,指的是额定速率或者标称速率,并非网络上的实际速率。

    (2)、带宽:在单位时间内网络中的某信道所能通过的“最高数据率”,单位是bit/s.

    (3)、吞吐量:在单位时间内通过某个网络(或信道、接口)的实际的数据量。

    吞吐量受网络带宽和网络的额定速率的限制。

    (4)、时延:指数据(一个报文或者分组、甚至比特)从网络(或链路)的一段传送到令一端所需的时间。

    总时延=发送时延+传播时延+处理时延+排队时延

    发送时延:也叫传输时延。指的是从发送数据帧的第一个比特算起,到该帧的最后一个比特发送完毕所需要的时间。既主机或者路由器发送数据帧所需要的时间。

    发生在机器内部的发送器中,一般是网络适配器。

    发送时延=数据帧长度(bit)/发送速率(bit/s)

    传播时延:指电磁波在信道中传播一定距离需要花费的时间。

    传播时延=信道长度(m)/电磁波在信道上的传播速率(m/s)

    处理时延:主机或者路由器在收到一个分组时要花费一定的时间进行处理,例如分析首部、从分许中提取数据部分、进行差错检验或者查找适当的路由。

    排队时延:分组进入路由器后要在输入排队队列中等待处理,在路由器确定转发接口后,要在输出队列中排队等待转发,产生排队时延。

    (5)、时延带宽积:以比特为单位的链路长度。

    时延带宽积=传播时延*带宽

    (6)、往返时间RTT(Round-Trip Time):发送端和接受端双向交换一次所需的时间。

    (7)、利用率

    信道利用率:指出某信道有百分之几的时间是被利用的(有数据通过)。完全空闲的信道利用率是零。

    网络利用率:全网络的信道利用率的加权平均。

    二、计算机网络的非性能指标

    费用

    质量

    标准化

    可靠性

    可扩展性和可升级性

    易于管理的维护

    三、计算机网络体系结构

    OSI(Open System Interconnection,开放系统互连)的七层协议体系结构。  较复杂

    TCP/IP是一个四层的体系结构。最下面的网络接口层并没有什么具体内容。

    在学习的时候,采用折中的方法,综合OSI和TCP/IP的优点,采用五层协议的体系。


    应用层:通过应用进程之间的交互来完成特定网络应用。把应用层交互的数据单元称为报文

    运输层:负责向两台主机中进程之间的通信提供通用的数据传输服务。“通用的”是指并不针对某个特定网络应用,而是多种应用可以使用同一个运输层服务。

    主要的协议:

    传输控制协议TCP(Transmission Contral Protocol)-提供面向连接的额、可靠的数据传输服务,数据传输单位是报文段

    用户数据报协议UDP(User Datagram Protocol)-提供无连接的、尽最大努力交付的数据传输服务(不保证数据传输的可靠性),数据传输单位是用户数据报

    网络层:负责为分组交换网上的不同主机提供通信服务。网络层把运输层产生的报文段或者用户数据报封装成分组或者进行传送。

    数据链路层:通过使用专门的链路层协议,使在两个相邻结点之间传送数据时,数据链路层将网络层交下来的IP数据报组装成,在两个相邻结点间的链路上传送帧。每一个帧包括数据和必要的控制信息(如同步信息、地址信息、差错控制)。

    物理层:传送数据的单位是比特。考虑用多大电压代表“0”“1”,以及接收方如何识别发送方所发送的比特。确定连接电缆的插头应当有多少根引脚以及各引脚之间如何连接。(注:确定传递信息的一些物理媒介,如双绞线、同轴电缆、光缆、无限信道等,并不在物理层协议之内而在物理层协议的下面。)

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