脚本宝典收集整理的这篇文章主要介绍了2021-2022-1 20211406《信息安全专业导论》第十周作业，脚本宝典觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。
学习目标 信息系统 数据库与SQL 人工智能与专家系统 人工神经网络 模拟与离散事件 排队系统 天气与地震模型 图形图像 学习资源 教材 阅读 「反作弊」：任何时候发现同学们有抄袭作业，抄袭代码的情况，即时课程总成绩清零 学习任务 加入云班课，参考本周学习资源
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计算机科学概论第12，13，14章 并完成云班课测试 《看漫画学Python》第13，15章并完成云班课测试
信息系统（Information System），是由计算机硬件、网络和通信设备、计算机软件、信息资源、信息用户和规章制度组成的以处理信息流为目的的人机一体化系统。主要有五个基本功能，即对信息的输入、存储、处理、输出和控制。信息系统经历了简单的数据处理信息系统、孤立的业务管理信息系统、集成的智能信息系统三个发展阶段 数据库（Database， DB）是将大量数据保存起来，通过计算机加工而成的可以进行高效访问的数据集合。 用来管理数据库的计算机系统称为数据库管理系统（Database Management System，DBMS）。 为什么DBMS那么重要？因为文本文件或Excel的局限性： 无法多人共享数据 无法提供操作大量数据所需的格式 实现读写自动化需要编程能力 无法应对突发事故 DBMS的种类 层次数据库（HierArchical Database， HDB）：最古老的数据库之一，它把数据通过层次结构（树形结构）的方式表现出来。 关系数据库（Relational Database， RDB）：关系数据库是现在应用最广泛的数据库。 面向对象数据库（Object Oriented Database， OODB）：把数据以及对数据的操作集合起来以对象为单位进行管理。 XML数据库（XML Database， XMLDB）：XML 数据库可以对 XML 形式的大量数据进行高速处理。 键值存储系统（Key-Value Store， KVS）：这是一种单纯用来保存查询所使用的主键（Key）和值（Value）的组合的数据
SQL（Structured Query Language，结构化查询语言）是用来操作关系数据库的语言。
SQL语句及其种类：SQL 用关键字、表名、列名等组合而成的一条语句（SQL 语句）来描述操作的内容。关键字是指那些含义或使用方法已事先定义好的英语单词，存在包含“对表进行查询”或者“参考这个表”等各种意义的关键字。根据对 RDBMS 赋予的指令种类的不同， SQL 语句可以分为以下三类。PS：实际使用的 SQL 语句当中有 90% 属于 DML。 DDL（Data DefinITion Language，数据定义语言）用来创建或者删除存储数据用的数据库以及数据库中的表等对象。 DDL 包含以下几种指令。 CREATE： 创建数据库和表等对象 DROP： 删除数据库和表等对象 ALTER： 修改数据库和表等对象的结构 DML（Data Manipulation Language，数据操纵语言）用来查询或者变更表中的记录。 DML 包含以下几种指令。 CREATE： 创建数据库和表等对象 DROP： 删除数据库和表等对象 ALTER： 修改数据库和表等对象的结构 DCL（Data Control Language，数据控制语言）用来确认或者取消对数据库中的数据进行的变更。除此之外，还可以对 RDBMS 的用户是否有权限操作数据库中的对象（数据库表等）进行设定。 DCL 包含以下几种指令。 COMMIT： 确认对数据库中的数据进行的变更 ROLLBACK： 取消对数据库中的数据进行的变更 GRANT： 赋予用户操作权限 revOKE： 取消用户的操作权限 SQL的基本书写规则： SQL语句要以分号（;）结尾； SQL语句不区分关键字大小写，插入表中的数据区分大小写； 常数的书写方式是固定的，字符串和日期常数需要使用单引号（'）括起来，数字常数无需加注单引号（直接书写数字即可）； 单词间需要用半角空格或者换行来分隔，不能使用全角空格作为单词的分隔符；
专家系统属于人工智能的一个发展分支，运用于医疗、军事、地质勘探、教学、化工等领域，产生了巨大的经济效益和社会效益。现在，专家系统已成为人工智能领域中最活跃、最受重视的领域 人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN ），是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象， 建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。 离散事件模拟（DES）是一种模拟现实生活过程，设施或系统的行为和性能的方法。 DES越来越多地用于医疗保健服务，并且计算机的速度和内存的增加使得该技术可以应用于增加规模和复杂性的问题。 排队系统亦称“排队服务系统”。由一个或多个并联、串联及混合相联的服务台组成、服务于多种需求不同的顾客或工作对象，并按给定排队规则确定服务顺序的服务系统。现实中的生产制造和服务系统大多属于排队系统。服务的对象可以是自然人、待完成的工作、或待加工的工件。简单的排队系统可以用A/B/C表达，A指顾客到达时间间隔分布，B指服务时间分布，C指服务台个数。 图形是矢量图（Vector Drawn），它是根据几何特性来绘制的。图形的元素是一些点、直线、弧线等。矢量图常用于框架结构的图形处理，应用非常广泛，如计算机辅助设计（CAD）系统中常用矢量图来描述十分复杂的几何图形，适用于直线以及其它可以用角度、坐标和距离来表示的图。图形任意放大或者缩小后，清晰依旧。 图像是位图（Bitmap），它所包含的信息是用像素来度量的。就像细胞是组成人体的最小单元一样，像素是组成一幅图像的最小单元。对图像的描述与分辨率和色彩的颜色种数有关，分辨率与色彩位数越高，占用存储空间就越大，图像越清晰。
From transitions import Machine
class PRogress(object): pass
model = Progress() states = ['New', 'Ready', 'Waiting', 'Running', 'Terminated'] transitions = [ {'trigger': 'Admitted', 'source': 'New', 'dest': 'Ready'}, {'trigger': 'Input', 'source': 'Waiting', 'dest': 'Ready'}, {'trigger': 'Output', 'source': 'Waiting', 'dest': 'Ready'}, {'trigger': 'event_completion', 'source': 'Waiting', 'dest': 'Ready'}, {'trigger': 'event_wait', 'source': 'Running', 'dest': 'Waiting'}, {'trigger': 'Input', 'source': 'Running', 'dest': 'Waiting'}, {'trigger': 'Output', 'source': 'Running', 'dest': 'Waiting'}, {'trigger': 'Interrupt', 'source': 'Running', 'dest': 'Ready'}, {'trigger': 'Dispatch', 'source': 'Ready', 'dest': 'Running'}, {'trigger': 'Exit', 'source': 'Running', 'dest': 'Terminated'}]
machine = Machine(model=model, states=states, transitions=transitions, initial='New')
print(model.state) model.Admitted() print(model.state) model.Dispatch() print(model.state) model.event_wait() print(model.state) model.Output() print(model.state) model.Dispatch() print(model.state) model.Exit() print(model.state)
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