江苏专升本信息技术导论

大数据主要应用领域：大数据在农业，工业，互联网服务员等领域的典型应用；爬虫，清洗等技术基本概念及常用工具的认知。

专升本信息技术导论

• 1.1信息与信息技术
  • 信息：信息是事物运动状态和特征的反映资源三角形，没有物质什么也不存在，没有能量什么也不会发生，没有信息任何事都没有意义
  • 1.1.1信息的特性及定义
    • 1.普遍性与客观性
    • 2.依附性
    • 3.共享性
    • 4.时效性
    • 5.传递性
  • 1.1.2信息技术
    • 基于计算机和通信技术的支持
    • 1.现代信息技术特征：以数字技术为基础，以计算机为核心，采用电子技术进行技术收集传递加工记忆存储显示控制。
    • 2.近年来，以物联网，云计算，大数据，人工智能，区块链为代表的新一代信息技术产业
• 1.2信息通信技术
  • 1.2.1通信系统模型
    • 1.信源
      • 产生消息或者消息序列的源头
    • 2.编码器
      • 目的是压缩信源的冗余度
        • 1.无失真信源编码
        • 2.限失真信源编码
    • 3.信道
    • 4.译码器
      • 把信道输出的叠加了干扰的编码进行反变换
    • 5.信宿
      • 消息的接受对象
  • 1.2.2信道
    • 1.单工模式（传统）
      • 信号只能一个方向流动
    • 2.半双工模式（对讲机）
      • 双方都可以接受信息，但不能同时进行
    • 3.双工模式
      • 能同时进行两个方向的信号传输
  • 1.2.3多路复用技术
    • 把多个低速信道组合成一个高速信道的技术
    • 1.频分多路复用
      • 一条通信线路上设置多个信道
    • 2.时分多路复用
      • 以信道传输时间作为分割对象，分配多个不重叠的时间片，更适用于数字信号的传输
    • 3.波分多路复用
      • 不同频率的光波信号合成与分解
    • 4.码分多路复用
      • 多个用户同时使用同样的频率进行通信
  • 1.2.4有线传输
    • 受干扰小，可靠性，保密性强，建设费用很大
    • 1.有线载波通信
    • 2.光纤通信
      • 传输频带宽，抗干扰性高和信号衰减校，优于电缆
  • 1.2.5无线传输
    • 综合成本低，性能更稳定，但无线电波较复杂
    • 1.微波通信
      • 容量大，质量很好可传距离远
    • 2.卫星通信
      • 通信范围大，同一信道可用于不同方向或不同区间，方便实现多址连接
    • 3.红外线通信
      • 容量大，保密性强，抗电磁干扰能力好，体积小
      • 容易受气候影响
    • 4.移动通信技术
      • 1.移动通信用TDP-LTE
      • 2.中国电信用FDD-LTE
  • 1.2.6交换技术
    • 1.电路交换
      • 数据传输可靠，迅速不易丢失
      • 1.时分交换
        • 把时间划分成不重叠的间隙
      • 2空分交换
        • 通过在空间的位置来选择出线
    • 2.报文交换
      • 利用率高，信道可为多个报文共享，但增加传输延迟容易报错
      • 先将用户的报文存储在交换机的存储中，当所需要的输出电路空闲时，再将该报文发送接受交换机或客户终端
    • 3.分组交换
      • 1.可以固定分组长度
      • 2.分组越小冗余量占比越大
      • 3.分组越大，数据传输出错的概率越大增加重传次数
    • 4.ATM交换
• 1.3计算机信息系统
  • 1.3.1计算机信息系统的含义及特点
    • 特点
      • 1.整体性
      • 2.辅助管理，支持决策
      • 3.以计算机为核心
      • 4.动态特性
    • 基本功能
      • 1.输入功能
      • 2.存储功能
      • 3.处理功能
      • 4.输出功能
      • 5.控制功能
  • 1.3.2计算机信息系统的类型
    • 1.数据处理系统
      • DPS平台
    • 2.管理信息系统
      • MIS
        • 1.数据处理功能
        • 2.计划功能
        • 3.控制功能
        • 4.预测功能
        • 5.辅助决策功能
    • 3.决策支持系统
      • DSS
    • 4.专家系统
      • ES
    • 5.虚拟办公室
      • OA
  • 1.3.3计算机信息系统的结构
    • 1.基础设施层
    • 2.资源管理层
    • 3.业务逻辑层
    • 4.应用表现层
  • 4.3.4计算机信息系统发展趋势
    • 1.功能单一，运行速度慢
    • 2.数据传输具有一定的封闭性
    • 3.数据涵盖更广
    • 4.计算机系统网络化发展
    • 5.计算机信息系统智能化发展
    • 6.计算机系统一体化发展
• 1.4典型信息系统介绍
  • 1.4.1制造业信息系统
    • • MIS-MPR-MRPI-ERP
    • 1.产品信息化
    • 2.生产过程信息化
    • 3.管理信息化
  • 1.4.2电子商务
    • 1.交互
      • 1.B2C
        • 企业对个人
      • 2.B2B
        • 企业对企业
      • 3.C2C
        • 个人对个人
      • 4.O2O
        • 线上到线下
    • 2.应用
      • 1.网络层
      • 2.传输层
        • HTML,JAVA.WEB
      • 3.服务层
        • HTTP
      • 4.应用层
  • 1.4.3电子政务
    • 安全环境
      • 1.基础安全服务设施
      • 2.网络信任域基础设施
      • 3.网络安全支撑平台
      • 4.容灾备份系统
  • 1.4.4地理信息系统和数字地球
    • 1.地理信息系统GIS
  • 1.4.5远程教育
    • 1.传授式教学
    • 2.探索式教学
    • 3协作式教学
  • 1.4.6远程医疗
    • 1.诊疗和临床检测工程技术
    • 2.信息学技术
    • 3.远程通信技术
  • 1.4.7数字图书馆
• 1.5关系型数据库系统
  • 1.5.1数据系统的基本概念及类型
  • 1.5.2数据库的组成和特点
    • 1.组成
      • 1.数据库
      • 2.硬件
      • 3.软件
      • 4.人员
        • 1.系统分析员和数据库设计人员
        • 2.应用程序员
        • 3.最终用户
        • 4.数据库管理员
    • 2.特点
      • 1.数据结构化
      • 2.数据共享性高，冗余度低
      • 3.数据独立性高
      • 4.数据由DBMS统一管理和控制
  • 1.5.6数据库系统应用技术
    • 1.多媒体数据库
    • 2.移动数据库
    • 3.空间数据库
    • 4.信息检索系统
    • 5.分布式信息检索
    • 6.专家决策系统
      • 概要
• 第一章，信息和信息系统
• 2.1物联网技术
  • 2.1.1物联网的基本概念
    • 特征
      • 1.全面感知
      • 2.可靠传递
      • 3.智能处理
  • 2.1.2物联网的发展历程及国外现状
    • 2008年11月IBM提出“智慧地球“概念，即”互联网+物联网=智慧地球“
  • 2.1.3物联网与互联网的区别
    • 物物交互
    • 1.物联网的核心基础任是互联网，它是在互联网基础上进行延申的
    • 2.物联网是比互联网更为庞大的网络，其网络连接延申到了任何物品与物品之间
• 2.2物联网关键技术
  • 2.2.1物联网三层体系结构
    • 1.感知层
    • 2.传递层
      • 延申网，接入网，核心网
    • 3.应用层
      • 包括各种基础设施，中间件和各种物联网应用
  • 2.2.2物联网感知层关键技术
    • 1.RFID技术
      • 1.标签
      • 2.阅读器
    • 2.传感器技术
    • 3.无线传感器网络
    • 4.电子产品代码
      • 组成
        • 1.EPC编码标准
        • 2.EPC标签
        • 3.识读器
        • 4.神经网络软件
        • 5.对象名解析服务
        • 6.实体标记语言
  • 2.2.3物联网网络层关键技术
    • 1.Zigbee
      • 1.组成
        • 1.ZigBee协调器
        • 2.ZigBee路由器
        • 3.ZigBee终端设备
      • 2.好坏
        • 近距离，低复杂度，低功耗，低速率，低成本
    • 2.蓝牙BT
      • 1.短距离
      • 2.稳定，全球可用
    • 3.GPS技术
  • 2.2.4物联网应用层关键技术
    • 1.软件与算法
    • 2.信息和隐私安全技术
    • 3.标识和解析技术
• 2.3物联网主要应用领域
  • 2.3.1物联网与交通
    • 1.智能型感知行车记录仪
    • 2.高速公路实时路况平台
    • 3.红绿灯信号管制系统
    • 4.紧急医疗系统
  • 2.3.2物联网与农业
    • 1.农业物联网概念
    • 2.农业物联网的体系架构
    • 3.物联网在农业领域的应用
  • 2.3.3物联网与医疗
    • 1.健康护理
    • 2.医疗用品管理
    • 3.医疗感测
  • 2.3.4物联网未来发展趋势
• 第二章，物联网
• 3.1移动互联网概述
  • 移动通信终端与互联网结合一体
  • 3.1.1移动互联网的基本概念
    • 1.技术融合
    • 2.业务融合
    • 3.网络融合
  • 3.1.2移动互联网的特征
    • 1.移动化
    • 2.个性化
    • 3.差异化
  • 3.1.3移动互联网的发展历程
    • 1.萌芽阶段2000-2007年
    • 2.培育成长阶段2008-2011年
    • 3.高速发展阶段2012-2013年
    • 全面发展阶段2014-至今
  • 3.1.45G关键技术
    • 1.SDN/NFV技术
    • 2.接入平面组网技术
    • 3.大规模天线
    • 4.超密集组网
    • 5.非正交多址接入
    • 6.D2D通信
• 3.2移动互联网的关键技术
  • 3.2.1SOA面向服务架构
  • 3.2.2Web2.0
    • 1.用户参与制造
    • 2.web2.0更加注重交互性
    • 3.符合web更加注重交互性
    • 3.符合web标准的网站设计
    • 4.web2.0网站与web1.0没有绝对界限
    • 5.web2.0的核心不是技术而是在于思想
    • 6.web2.0是互联网的一次理念和思想的升级换代
  • 3.2.3HTML5的特性
    • 1.智能表单
    • 2.绘图画布
    • 3.多媒体
    • 4.地理定位
    • 5.数据存储
    • 6.多线程
  • 3.2.4Android系统架构
    • 1.应用层
    • 2.应用框架层
      • 1.视图VIEW
      • 2.内容管理器CONTENT PROVIDER
      • 3.资源管理器RESOURCE MANAGER
      • 4.通知管理器NOTIFICATION MANAGER
      • 5.活动管理器ACTIVITY MANAGER
    • 3.系统运行库存
      • 1.程序库
      • 2.Android运行层
    • 4.LINUX内核层
  • 3.2.5iOS系统架构
    • 1.触摸层
    • 2.媒体层
    • 3.核心服务层
    • 4.核心操作系统层
• 第三章，移动互联网
• 7.3区块链主要应用领域
  • 7.3.1区块链在金融，供应链，保险，慈善，教育就业等行业应用
    • 1.区块链在金融领域的应用
      • 1.区块链电子发票
    • 2.区块链在供应链领域的应用
      • 1.能源行业
      • 2.供应链
    • 3.区块链在保险领域的应用
    • 4.区块链在慈善领域的应用
    • 5.区块链在教育就业领域的应用
    • 6.区块链在其它领域的应用
• 7.2典型区块链技术与概念介绍
  • 7.2.1区块链
    • 1.区块链类型
      • 1.公有区块链
      • 2.联盟区块链
    • 2.区块链特征
      • 1.去中心化
      • 2.开放性
      • 3.独立性
      • 4.安全性
      • 5.匿名性
    • 3.区块链核心技术
      • 分布式账本
      • 非对称加密
      • 共识机制
      • 智能合约
  • 7.2.1以太坊技术框架
    • 1.概念和发展历史
    • 2.产生背景
    • 3.设计原则
    • 4.功能应用
  • 7.2.2超级账本Fabric
    • 主要技术特性
      • 1.适合企业级商用环境和联盟链构建
      • 2.典型商用应用场景
      • 3.技术特性
• 7.1区块链的概述
  • 7.1.1区块链的基本概念
    • 从本质上来看，人们可以将区块链理解为一个去中心化的分布式账本，其本身是一系列使用密码学而产生的互相关联的数据块（加密）hash
      • 1.价值转移
      • 2.信用建设
      • 3.区块链技术的出现
      • 4.区块链的运行
  • 7.1.2区块链技术基础，技术特点及价值
    • 1.区块链基础
      • 区块链账本系统与交易模型
      • 区块链系统用户为何记账
      • 哈希函数
      • “挖矿过程”
      • 区块链系统如何解决防伪问题
        • 如何防止篡改已存在的记录
          • 最长连原则
  • 7.1.3区块链的发展历程
    • 1.2008年：金融危机下诞生比特币
    • 2.2009年1月：第一个创世区块
    • 3.2010年：第一个比特币交易所上线
    • 4.2012年中旬：区块链首次产能减半，币价回暖
    • 5.2013年：矿机出世
    • 6.2014-2015年：去中心化应用平台出现
    • 7.2017年：ICO风暴
    • 8.94事件：2017年9月4日
    • 9.2018年：区块链技术启动元年
    • 10.2019年：区块链技术赋能实体经济
• 第七章，区块链技术
• 6.2人工智能技术分类
  • 6.2.1深度学习的概念，常用算法
    • 1.神经网络与深度学习
    • 2.卷积神经网络
  • 6.2.2自然语言处理概念
    • 1.自然语言简介
    • 2.自然语言处理的关键概念技术
      • 1.信息抽取
      • 2.自动文摘
      • 3.语音识别技术
      • 4.Transformer模型
  • 6.2.3计算机视觉的概念
    • 1.计算机视觉技术定义
    • 2.计算机视觉技术原理
    • 3.计算机视觉的典型应用
  • 6.2.4数据挖掘的概念和经典算法
    • 1.数据挖掘技术的简介
    • 2.数据挖掘主要概念
      • 1.定义问题
      • 2.建立挖掘数据库
      • 3.分析数据
      • 4.准备数据
      • 5.建立模型
      • 6.评价模型
      • 7.实施
    • 3.数据分析的主要方法
      • 1.分类
      • 2.估值
      • 3.预测
      • 4.相关性分组或是关联规则
    • 4.经典数据挖掘算法
      • 1.神经网络法
      • 2.决策树法
      • 3.遗传算法
      • 4.粗糙算法
      • 5.模糊集法
      • 6.关联规则法
• 6.1人工智能的概述
  • 6.1.1人工智能的概念
    • 1.人工智能的定义
      • 马文 明斯提出“人工智能是一门科学，是使机器人做那些需要人类通过智能来做的事情”。
    • 2.人工智能的基本概念
      • 1.强人工智能
      • 2.弱人工智能
      • 3.CV计算机视觉
      • 4.NLP自然语言处理
      • 5.NLU自然语言理解
      • 6.NLG自然语言生产
      • 7.ASR自动语音识别
      • 8.TTS从文本到语音
      • 9.ML机器学习
      • 10.DL深度学习
        • 1.基于卷积运算的神经网络系统
        • 2.基于多层神经元的自编码神经网络
        • 3.以多层自编码神经网络的方式进行预演练
    • 3.人工智能概念表示
  • 6.1.2人工智能的基本原理
    • 1.机器学习
  • 6.1.3人工智能发展历程
    • 1.人工智能元年
      • 1950年马文 明斯基和学生建造第一台神经网络计算机
      • 1956年麦卡锡首次提出了人工智能概念
    • 2.人工智能的第一个高潮
      • 1956-1958年
    • 3.人工智能第一个寒冬
      • 1960-1980
        • 1.计算机性能不足
        • 2.问题的复杂性
        • 3.数据量的严重缺失
    • 4.人工智能的第二个繁荣期
      • 1980-1987年
    • 5.人工智能第二个寒冬
      • 1987-1993年
    • 6.人工智能稳健发展时代
• 第六章，人工智能技术
• 5.3大数据主要应用领域
  • 5.3.1大数据在农业，工业，互联网服务员等领域的典型应用
    • 1.农业
      • 1.应用于农情检测
      • 2.应用于农产品检测预警
      • 3.应用于精准农业决策
      • 4.应用于农村综合信息服务系统的搭建
    • 2.工业互联网
      • 1.基于数字孪生的指挥研发场景应用
      • 2.基于柔性生产的大规模话个性定制场景
      • 3.基于产品生命周期管理和设备检测管理
      • 4.基于大数据的服务化延申场景
    • 3.服务业
      • 1.电视媒体
      • 2.社交网络
      • 3.保险行业
      • 4.能源行业
      • 5.公共交通
      • 6.零售业
• 5.2大数据关键技术
  • 5.2.1Hadoop,MapReduce,NoSQL
    • 批处理计算
      • 针对于大规模数据的批量处理
        • MapReduce,Spark等
    • 流处理
      • 针对流数据的计算
        • Storm,s4,Flum等
      • 图计算
        • 针对大规模图结构数据处理
          • Pregel,GraphX等
      • 查询分析计算
        • 大规模数据的存储管理和查询分析
          • Dremel,Hive等
  • 5.2.2爬虫，清洗等技术基本概念及常用工具的认知
    • 1.爬虫技术的基本概念及常用工具
      • 1.通用网络爬虫
      • 2.聚焦网络爬虫
      • 3.增量式网络爬虫
      • 4.Deep Web爬虫
    • 2.数据清洗技术的基本概念及常用工具
      • 略
  • 2.2.3大数据分析挖掘技术基本概念
    • 1.可视化分析
    • 2.大数据挖掘技术
    • 3.预测性分析预测性测试
• 5.1大数据概述
  • 5.1.1大数据产生背景与基本概念，主要特性
    • 1.大数据产生背景
      • IT领域每隔15年就会迎来一次变革
      • 1.存储设备容量不断增加
      • 2.CPU处理能力大幅提升
      • 3.网络带宽不断增加
      • 4.数据产生方式发生变革
        • 1.第一阶段，运营式系统阶段
        • 2.第二阶段，用户原创内容阶段
        • 3.第三阶段，感知式系统阶段
    • 2.大数据的基本概念
      • 1.数据
      • 2.数据可视化
      • 3.数据分析
      • 4.数据挖掘
      • 5.大数据分析
    • 3.大数据的主要特征
      • 1.数据量大
      • 2.数据类型繁多
      • 3.处理速度快
      • 4.价值密度低
  • 5.1.2大数据的发展历程
    • 略
  • 5.1.3大数据与云计算，人工智能的关系
    • 略
• 第五章，大数据技术
• 4.3云计算的技术应用
  • 4.3.1公有云，私有云，混合云
  • 4.3.2IaaS,PaaS,SaaS
    • 1.IaaS
      • 1.设施云
    • 2.PaaS
      • 2.平台云
    • 3.SaaS
      • 3.软件云
• 4.2云计算的关键技术
  • 4.2.1分布式计算机的概念及特点
    • 定义
      • 分布式处理问题最后集中
    • 优点
      • 1.稀有资源可以共享
      • 2.通过分布式计算可以在多台计算机上平衡计算负数
      • 3.可以把程序放在最适合运行它的计算机上
  • 4.2.2虚拟化技术的概念及特点
    • 1.原生虚拟化
    • 2.寄宿虚拟化也称型虚拟化
    • 降低了成本，改进了服务，提高了资源利用率
  • 4.2.3存储技术的概念及特点
    • 1.分布式存储技术
  • 4.2.4其它云计算关键技术
    • 1.云计算平台管理技术
      • 1.计算组件
      • 2.镜像服务组件
      • 3.块存储组件
      • 4.对象存储组件
      • 5.身份认证组件
      • 6.网络管理组件
      • 7.U组件
      • 8.计量组件
      • 9.部署编排组件
      • 10.数据库服务组件
    • 2.超大规模资源管理技术
    • 3.信息安全技术
    • 4.绿色节能技术
• 4.1云计算概述
  • 4.1.1云计算的基本概念
    • 1.云计算的定义
      • 云计算是一种无处不在，便捷且按需对一个共享的可配置资源进行计算
    • 2.云计算的基本特征
      • 1.按需服务
      • 2.泛在接入
      • 3.计费服务
      • 4.弹性服务
      • 5.资源池化
    • 3.云计算的其它相关概念
  • 4.1.2云计算产生的历史背景
    • 1.20世纪六十年代美国科学家约翰.麦卡锡
  • 4.1.3云计算的优势
    • 1.超大规模
    • 2.虚拟化
    • 3.高可靠性
    • 4.通用性
    • 5.高可扩展性
    • 6.按需服务
    • 7.极其廉价
    • 8.潜在危险性
• 第四章，云计算技术