计算机科学教学课件

计算机科学教学课件欢迎来到计算机科学教学课程本课件旨在为学生提供计算机科学领域的全面知识，从基础概念到前沿技术，帮助您建立坚实的理论基础并发展实用技能我们将探索计算机科学的历史、硬件与软件基础、算法与数据结构、网络技术、人工智能等多个主题，通过理论讲解与实践案例相结合的方式，培养您的计算思维和问题解决能力无论您是计算机科学初学者还是希望拓展知识的高年级学生，本课程都将提供丰富的学习资源和指导，帮助您在数字时代取得成功课程目标与学习成果知识目标掌握计算机科学的核心概念和原理，理解计算机系统的工作机制，熟悉主要的编程语言和技术框架技能目标能够设计和实现算法，分析和解决复杂问题，开发各类应用程序，并进行有效的团队协作思维目标培养计算思维和逻辑推理能力，形成系统化和模块化的思考方式，建立创新意识和持续学习的习惯职业目标为软件开发、系统管理、数据分析等IT相关职业做好准备，掌握业界最新技术动态和职业发展趋势计算机科学的历史与发展早期计算设备微处理器革命从算盘到差分机，人类一直在探索更高效的计算工具18371971年，英特尔推出第一个商用微处理器4004，集成了年，查尔斯·巴贝奇设计了第一台通用计算机——分析机，虽2,300个晶体管这开启了个人计算机时代，使计算设备逐然未能完成建造渐走入普通家庭1234电子计算机诞生互联网时代1946年，第一台电子计算机ENIAC在美国宾夕法尼亚大学1990年代，互联网的普及彻底改变了计算机科学的发展方完成它重达30吨，包含17,468个真空管，每秒可执行向云计算、大数据、人工智能等新技术持续涌现，推动我5,000次加法运算们进入信息爆炸的数字时代计算机科学的核心概念数据与信息算法与计算数据是计算的对象，信息是有意义的数据计算机科学研究如何有效地存储、算法是解决问题的步骤序列，是计算机处理和传输数据科学的核心好的算法能提高计算效率，降低资源消耗系统与网络计算机系统是软硬件的集合，通过网络互联构成更复杂的生态系统，支持各类应用和服务抽象与模块化安全与隐私通过抽象和模块化，复杂系统可以被分解为可管理的组件，是应对复杂性的关随着数字化程度提高，保护数据安全和键策略用户隐私成为计算机科学中越来越重要的议题计算机硬件基础中央处理器存储设备CPU计算机的大脑，负责执行指令和数据处理现代CPU通常包含多个核心，每个核心可以负责数据的短期和长期存储，包括内存RAM和外部存储硬盘、SSD等独立处理任务•随机存取存储器RAM•运算控制单元•固态硬盘SSD•寄存器组•机械硬盘HDD•高速缓存输入输出设备主板与总线实现人机交互的桥梁，使用户能够与计算机系统进行信息交换主板是连接和集成各硬件组件的平台，总线则是在各组件间传输数据的通道•键盘、鼠标、触摸屏•芯片组•显示器、打印机•扩展插槽•摄像头、麦克风•各类接口中央处理器（）的工作原理CPU取指令从内存中读取程序指令程序计数器保存下一条待执行指令的地址，将其送入指令寄存器CPU PCIR指令译码控制单元解析指令，确定需要执行的操作以及操作数，将信号传送到相应的功能部件执行指令算术逻辑单元执行计算操作，如加法、减法、逻辑运算等，将结果存储在寄存器中ALU访问内存根据指令需要，可能需要从内存读取额外数据或将结果写回内存这一过程由内存管理单元协调完成CPU MMU增加计数器更新程序计数器，指向下一条要执行的指令，然后重复以上步骤，形成指令执行的循环存储系统概述寄存器速度最快，容量最小缓存CacheL1/L2/L3多级缓存内存RAM随机访问，断电数据丢失外部存储SSD/HDD，永久保存数据网络存储云存储，远程数据访问存储系统是计算机中保存数据和指令的重要组成部分不同层级的存储设备在速度、容量和成本上形成梯度，构成存储层次结构系统会自动将频繁访问的数据移至更高速的存储层级，以提高整体性能随着技术发展，新型存储技术如相变存储器PCM、磁阻式随机存储器MRAM等不断涌现，进一步拓展了存储系统的性能边界输入输出设备输入设备输出设备输入输出控制用于将人类可理解的信息转换为计算机将计算机处理的数字信号转换为人类可管理设备与之间的数据传输CPU可处理的数字信号感知的形式控制器协调数据传输•I/O键盘最基本的文字输入工具显示器视觉信息输出，包括、••LCD设备驱动程序软件接口•等鼠标指向设备，实现图形界面交互LED•中断机制高效处理请求•I/O打印机将数字内容转为实体文档•直接内存访问减轻负担•DMACPU触控屏直接在显示屏上操作扬声器播放声音••扫描仪将实物图像数字化投影仪放大显示内容••缓冲区平衡速度差异•麦克风捕捉声音信号绘图仪输出高精度图形••传感器获取环境数据打印机创建立体实物••3D计算机软件基础系统软件应用软件管理计算机资源，为应用软件提供运行环境满足用户特定需求的程序开发工具编程语言辅助软件开发的集成环境和工具集开发软件的工具和语法规则软件是使计算机硬件发挥功能的指令集合按功能可分为系统软件和应用软件两大类系统软件包括操作系统、驱动程序、编译器等，为计算机的基本运行提供支持；应用软件则针对特定任务设计，如办公软件、图形设计工具、游戏等软件的开发需要使用各种编程语言和开发工具从机器语言、汇编语言到高级语言，编程方式逐渐变得更加抽象和人性化现代软件开发通常采用集成开发环境，结合版本控制系统、自动化测试工具等提高开发效率和质量IDE操作系统概述进程管理内存管理文件管理负责创建、调度和终止进程，控制内存的分配和回收，实现组织和维护文件系统，处理文合理分配CPU时间，实现多任虚拟内存机制，支持多程序并件的创建、读写和删除等操作务处理现代操作系统通过时发运行通过分页、分段等技文件系统为用户提供了抽象间片轮转、优先级调度等算法术，操作系统能够有效管理物的文件概念，隐藏了底层存储实现进程间的公平竞争和高效理内存资源，优化内存使用效设备的复杂性，方便用户管理执行率数据安全保护提供用户认证、访问控制和资源隔离机制，保障系统的安全运行操作系统实现不同级别的权限控制，防止未授权访问和恶意破坏，维护系统的稳定和可靠常见操作系统比较Windows微软公司开发的商业操作系统，市场份额最大，应用软件生态丰富图形界面友好，适合普通用户使用提供广泛的硬件兼容性，在游戏和商业办公领域具有优势最新版本Windows11强化了安全性和用户界面设计macOS苹果公司专为其Mac系列计算机开发的操作系统，基于Unix核心以优雅的设计和流畅的用户体验著称，在创意设计和专业媒体制作领域广受欢迎与iOS设备配合默契，生态系统封闭但整合度高Linux开源的类Unix操作系统，有多种发行版如Ubuntu、Fedora等安全性高，稳定性强，资源占用少，在服务器市场占主导地位支持高度自定义，适合技术爱好者和开发人员安卓系统也是基于Linux内核开发的移动操作系统主要有Google的Android和苹果的iOS两大阵营Android开放性强，设备选择多样；iOS封闭但体验一致，安全性更高两者共同主导了全球移动设备市场，为智能手机和平板电脑提供运行平台文件系统和文件管理文件系统结构层次化目录结构，文件和文件夹的组织方式存储管理磁盘空间分配，块管理，碎片整理访问控制权限设置，用户和组管理，加密保护文件系统是操作系统中管理文件存储和检索的重要组件它定义了文件在存储介质上的组织方式、命名规则和访问方法常见的文件系统类型包括Windows的NTFS和FAT

32、Linux的Ext

4、macOS的APFS等，各有特点和适用场景文件系统实现了从物理存储到逻辑文件的抽象映射它将存储设备划分为多个块，通过索引结构管理这些块的分配和使用当用户创建、修改或删除文件时，文件系统负责更新相关元数据和调整存储分配，同时确保数据的完整性和安全性现代文件系统还提供了日志功能、快照备份、在线扩展等高级特性，提高了数据管理的可靠性和灵活性随着云存储的普及，分布式文件系统也日益重要，它能够跨越多个物理节点提供统一的存储视图程序设计语言概述机器语言直接由CPU执行的二进制代码，是最底层的编程语言每种处理器架构都有自己的机器语言指令集，程序员很少直接使用它编程汇编语言使用助记符代替二进制指令，与机器语言一一对应虽然比机器语言更易理解，但仍然与硬件紧密相关，可移植性差优点是执行效率高，能精确控制高级语言硬件接近人类自然语言和数学表达式，大大提高了编程效率包括C、Java、Python等，需要通过编译器或解释器转换为机器代码才能执行具有良好的领域特定语言可读性和可移植性为特定应用领域设计的语言，如SQL数据库查询、HTML/CSS网页设计、MATLAB数学计算等这类语言针对特定任务优化，在本领域内表达能力强，使用便捷高级编程语言特征抽象机制表达能力高级语言提供多层次的抽象，如数据抽象类型系统和控制抽象函数现代高级语言拥有丰富的语法结构和语义功能，可以简洁地表达复杂算、过程，使程序员能够以更接近问题领域的方式思考，而非关注底层法和数据操作如Python的列表推导式、JavaScript的箭头函数、实现细节这大大提高了编程效率和代码可读性Rust的模式匹配等，都能极大地简化特定场景下的代码编写安全特性工具生态包括静态类型检查、异常处理机制、内存安全保障等这些特性能在编成熟的高级语言通常拥有完善的开发工具链，包括编译器/解释器、调译期或运行期捕获潜在错误，防止程序崩溃和安全漏洞Java的类型试器、代码分析工具、包管理系统等强大的标准库和第三方库生态系系统、Go的垃圾回收、Rust的所有权模型都是典型例子统使开发者能够快速构建复杂应用，避免重复造轮子编程范式面向过程面向对象vs面向过程编程面向对象编程以过程（算法）为中心组织程序，关注做什么和如何做程序以对象为中心组织程序，将数据和操作数据的方法封装在一起通过由一系列函数或过程组成，数据和操作数据的函数是分离的类、继承和多态等机制实现代码的模块化和重用代表语言、、代表语言、、、C PascalFortran JavaC++Python C#优点优点简单直观，易于理解高度模块化，便于团队协作••执行效率高代码重用性好••内存占用少易于维护和扩展••缺点缺点代码重用性差学习曲线陡峭••难以维护大型程序开销较大，可能影响性能••数据安全性较低设计不当可能过度复杂••算法基础算法定义与特性算法分析算法设计策略算法是解决问题的明确步骤序列，具有有限性评估算法的主要指标是时间复杂度和空间复杂常见的算法设计策略包括、确定性、可行性和输入/输出特性一个好的度，分别衡量算法执行所需的时间和内存资源•分治法将问题分解为子问题，各自解决算法应当是正确的、高效的、易于理解和实现后合并结果的使用大O符号（On、Olog n等）表示算法•动态规划将复杂问题分解为简单子问题算法通常使用伪代码或流程图表示，这些表示复杂度的增长率，帮助我们在不同问题规模下，避免重复计算方法独立于具体的编程语言，便于算法思想的比较算法性能•贪心算法在每一步选择当前最优解，期交流和分析望得到全局最优解•回溯法通过尝试部分解决方案并在必要时回退来找到解常见算法示例排序算法搜索算法图算法•冒泡排序-On²，简单但效率•顺序搜索-On，适用于无序•广度优先搜索BFS-层次遍历低数据•深度优先搜索DFS-递归探索•快速排序-On log n，分治•二分搜索-Olog n，要求有•Dijkstra算法-最短路径策略序数据•Kruskal算法-最小生成树•归并排序-On logn，稳定•哈希查找-O1，利用哈希表排序•树形搜索-如二叉搜索树查找•堆排序-On logn，原地排序字符串算法•KMP算法-高效字符串匹配•Rabin-Karp算法-基于哈希的匹配•压缩算法-如Huffman编码•编辑距离-字符串相似度计算算法复杂度分析数据结构概述什么是数据结构？数据结构是组织和存储数据的特定方式，旨在高效地访问和修改数据好的数据结构能够显著提高算法的效率，是程序设计的重要基础数据结构的分类数据结构可分为线性结构（如数组、链表、栈、队列）和非线性结构（如树、图、哈希表）不同结构适用于不同类型的问题和操作需求数据结构的操作常见的数据结构操作包括插入、删除、查找、遍历等每种数据结构在这些操作上有不同的时间和空间复杂度表现数据结构的选择选择合适的数据结构需要考虑操作频率、数据量大小、内存限制、实现复杂度等因素在实际应用中，往往需要在多种因素间进行权衡线性数据结构数组最基本的线性数据结构，元素在内存中连续存储•优点支持随机访问，访问速度快O1•缺点大小固定，插入删除操作成本高On•应用当需要频繁随机访问元素时链表由节点组成，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针•优点动态大小，高效的插入删除O1•缺点不支持随机访问，访问元素需要On•应用当需要频繁插入删除元素时栈后进先出LIFO的结构，只能在一端进行操作•操作入栈push、出栈pop、查看栈顶peek•实现可以基于数组或链表•应用函数调用、表达式求值、撤销操作队列先进先出FIFO的结构，一端入队，另一端出队•操作入队enqueue、出队dequeue•变体双端队列、优先队列•应用任务调度、缓冲处理、广度优先搜索树形数据结构二叉树二叉搜索树每个节点最多有两个子节点的树结构有序二叉树，支持高效的查找操作2多叉树平衡树4如B树、B+树，常用于数据库和文件系统如AVL树、红黑树，保持树的平衡性树是一种重要的非线性数据结构，由节点和连接节点的边组成树中的每个节点可以有多个子节点，但只有一个父节点（根节点除外）树的层次结构使它特别适合表示具有层级关系的数据二叉树是最常见的树形结构，每个节点最多有两个子节点（左子节点和右子节点）二叉搜索树是一种特殊的二叉树，其中每个节点的左子树中的值都小于节点的值，右子树中的值都大于节点的值，这使得查找、插入和删除操作的平均时间复杂度为Olog n为了避免二叉搜索树在最坏情况下退化为链表（导致On的操作复杂度），我们使用平衡树，如AVL树和红黑树这些树通过旋转操作维持树的平衡，确保树的高度接近logn，从而保证操作的效率图形数据结构图的基本概念图的表示方法图的应用图是一种由顶点和边邻接矩阵使用二维数组表示顶点间的图数据结构广泛应用于各种实际问题中Graph Vertices组成的数据结构，用于表示实体连接关系Edges之间的关系图可以是有向的边有方向适合密集图和需要快速查询两点是否社交网络用户之间的关系••-或无向的边无方向相连的场景地图导航地点间的路线•-图的密度取决于边的数量与顶点数量的空间复杂度，查询时间复杂度•OV²网络拓扑设备间的连接•-比例稀疏图边的数量远少于最大可能O1推荐系统商品间的关联•-边数，而密集图的边数接近最大可能边数邻接表为每个顶点维护一个链表，存•调度问题-任务间的依赖储与其相连的顶点编译器设计代码的控制流•-适合稀疏图和需要遍历顶点邻居的场•景空间复杂度，查询时间复杂•OV+E度Odegreev数据库系统基础数据库基本概念数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库数据库系统由数据库、数据库管理系统DBMS、数据库应用程序和数据库管理员组成DBMS提供数据定义、操作、共享和保护等功能，是数据库系统的核心数据库系统架构典型的数据库系统采用三层架构外部层面向用户，提供不同视图；概念层定义整体逻辑结构；内部层处理物理存储细节这种分层架构实现了数据的物理独立性和逻辑独立性，便于系统维护和扩展事务处理事务是数据库中的一个操作序列，遵循ACID属性原子性Atomicity、一致性Consistency、隔离性Isolation和持久性Durability事务管理确保在并发访问和系统故障情况下保持数据的正确性和完整性数据库安全数据库安全包括访问控制、数据加密、审计跟踪等机制，保护数据免受未授权访问和恶意破坏现代DBMS提供多级安全模型，支持细粒度的权限管理和高级加密技术关系型数据库非关系型数据库vs关系型数据库非关系型数据库RDBMS NoSQL基于关系模型，数据存储在表中，表之间通过关联关系连接不基于关系模型，为特定数据模型优化，适合大规模分布式系统特点类型•结构化的表格数据模型•键值存储-Redis,DynamoDB支持查询语言文档存储•SQL•-MongoDB,CouchDB强调事务列族存储•ACID•-Cassandra,HBase•适合复杂查询和事务处理•图数据库-Neo4j,ArangoDB垂直扩展（增加单机资源）•特点代表产品灵活的数据模型••MySQL-开源、适合Web应用•高度可扩展性（水平扩展）•Oracle-企业级、功能全面•优化特定类型的操作微软生态集成通常遵循而非•SQL Server-•BASE ACID•PostgreSQL-高度可扩展•适合大数据和实时应用语言入门SQLSQL（结构化查询语言）是一种用于管理关系型数据库的标准语言它可以进行数据查询、更新、插入、删除等操作，也可以创建和修改数据库结构SQL语言分为以下几个部分数据定义语言DDL用于定义数据库结构，如CREATE、ALTER和DROP语句；数据操作语言DML用于操作数据，如SELECT、INSERT、UPDATE和DELETE语句；数据控制语言DCL用于控制数据库访问权限，如GRANT和REVOKE语句；事务控制语言TCL用于管理事务，如COMMIT和ROLLBACK语句掌握SQL的基本语法和常用函数对于数据库应用开发至关重要尤其是SELECT语句及其各种子句（如WHERE、GROUP BY、HAVING、ORDER BY等），以及不同类型的JOIN操作（如INNER JOIN、LEFT JOIN等），是日常数据库操作的核心内容计算机网络基础网络定义与分类计算机网络是将分散的计算机设备通过通信线路连接起来，实现数据传输和资源共享的系统按规模可分为•个人区域网PAN-个人设备互联•局域网LAN-有限区域内的网络•城域网MAN-城市范围的网络•广域网WAN-跨地域的大型网络网络拓扑结构网络拓扑描述了网络中节点的物理或逻辑排列方式•总线型-设备连接到单一传输线•星型-设备连接到中央节点•环型-设备形成闭环•网状-多条路径连接设备•混合型-组合多种拓扑结构网络设备常见的网络设备包括•网卡-将计算机连接到网络•集线器-物理层中继设备•交换机-数据链路层转发设备•路由器-网络层路由设备•防火墙-网络安全边界设备•网关-连接不同网络的设备网络性能指标评估网络性能的关键指标•带宽-数据传输能力•时延-数据从源到目的地的时间•吞吐量-单位时间实际传输的数据量•丢包率-传输过程中丢失的数据比例网络协议栈应用层为应用程序提供网络服务HTTP、FTP、SMTP、DNS传输层端到端的数据传输TCP、UDP网络层数据包的路由和转发IP、ICMP、IGMP数据链路层4相邻节点间的数据传输以太网、PPP、WIFI物理层比特流的传输电缆、光纤、无线电TCP/IP协议栈是互联网的基础，它将OSI七层模型简化为四层物理层和数据链路层负责硬件通信；网络层的IP协议提供无连接的数据包传输；传输层的TCP协议确保可靠的数据传输，而UDP提供快速但不可靠的传输；应用层包含各种为具体应用提供服务的协议每一层都有特定的功能和协议，高层协议建立在低层协议之上数据在发送时从应用层向下封装，在接收时从物理层向上解封装这种分层设计使得复杂的网络通信变得模块化和标准化，便于实现和维护互联网原理与应用互联网基础架构网络服务模型接入技术互联网是全球互联的计算机网互联网上的应用通常采用客户用户通过多种技术接入互联网络系统，由无数个局域网和广端-服务器模型或点对点有线技术如光纤、电缆、域网组成其核心基础设施包P2P模型客户端-服务器DSL；无线技术如Wi-Fi、蜂括骨干网络、互联网交换中心模型中，服务提供者集中管理窝网络4G/5G、卫星移动IXP、域名系统DNS和内资源，客户端发送请求并接收互联网的普及极大地改变了用容分发网络CDN等这些基服务；P2P模型中，每个节点户的上网方式和习惯，使互联础设施共同确保了全球数据的既是客户端也是服务器，直接网服务随时随地可用速度和高效传输和服务可用性交换数据和服务云计算推动覆盖范围是评估接入技术的关了服务模型向更灵活的方向发键指标展网络应用互联网支持多种应用万维网WWW基于HTTP协议，是最流行的应用；电子邮件通过SMTP、POP

3、IMAP协议传输；即时通讯、网络游戏、流媒体、社交网络等应用丰富了互联网生态现代Web应用通常采用RESTful API架构实现前后端分离，提高开发效率和用户体验网络安全基础安全管理策略制定和应急响应身份认证与访问控制确保合法用户访问系统与应用安全3漏洞修复和安全配置数据安全与加密保护数据机密性和完整性网络防护5防火墙和入侵检测网络安全是保护计算机网络及其数据免受未授权访问、滥用和破坏的实践它涉及多个层次的防护措施，从物理设备的安全到数据传输的加密，再到用户身份的验证有效的网络安全策略需要采用纵深防御的思想，构建多层次的安全屏障随着网络技术的发展和应用场景的扩展，网络安全面临的挑战也越来越复杂物联网设备的广泛部署、云服务的普及、移动办公的兴起等趋势都带来了新的安全风险因此，网络安全已经从单纯的技术问题上升为关乎国家安全、经济发展和个人隐私的重大议题常见网络攻击与防御拒绝服务攻击钓鱼攻击恶意软件DoS/DDoS PhishingMalware通过大量请求或流量耗尽目标系统资源，伪装成可信实体，诱骗用户提供敏感信息包括病毒、蠕虫、特洛伊木马、勒索软件使服务无法正常运行利用多台受如密码、信用卡号等通常通过伪造的电等，可窃取数据、破坏系统或远程控制设DDoS控计算机同时发起攻击，规模更大，难以子邮件、网站或消息进行备通过软件漏洞、钓鱼或物理媒介传播防御防御措施用户教育、邮件过滤、网站认防御措施流量清洗、负载均衡、分证、多因素认证等防御措施防病毒软件、定期更新系统、CDN发、防火墙规则、带宽扩容等安全浏览习惯、数据备份等密码学基础对称加密使用相同的密钥进行加密和解密算法简单高效，适合大量数据加密代表算法有DES、AES和ChaCha20等主要缺点是密钥分发问题——如何安全地将密钥传递给通信方在实际应用中，通常与非对称加密结合使用非对称加密使用公钥和私钥对，公钥加密的数据只能用私钥解密，反之亦然解决了密钥分发问题，但计算复杂度高代表算法有RSA、ECC和DSA等广泛应用于数字签名、身份认证和密钥交换哈希函数将任意长度的输入转换为固定长度的输出，且微小输入变化会导致输出的显著变化具有单向性和抗碰撞性代表算法有MD

5、SHA-1和SHA-256等主要用于数据完整性验证、密码存储和数字签名数字签名结合哈希函数和非对称加密，确保消息来源真实且内容未被篡改发送者用私钥对消息哈希值加密，接收者用发送者公钥验证签名广泛应用于软件分发、电子交易和通信认证，是网络安全的基石软件工程概述软件工程定义软件工程是应用系统化、规范化、可量化的方法来开发、运行和维护软件的工程学科它涉及技术和非技术方面，如软件开发方法论、工具支持、团队管理等软件工程活动包括需求分析、软件设计、编码实现、测试验证、部署交付和维护支持等核心活动这些活动贯穿软件生命周期的各个阶段，形成一个完整的工程过程软件工程方法包括结构化方法、面向对象方法、组件化方法和服务化方法等不同方法适用于不同类型的项目，选择合适的方法对项目成功至关重要软件质量保证通过设计评审、代码审查、各类测试、性能分析等活动确保软件产品质量质量保证贯穿整个软件开发过程，不仅关注产品质量，也关注过程质量软件开发生命周期需求分析设计收集和明确用户需求，确定系统功能制定系统架构和详细设计方案维护实现修复问题，添加功能，优化性能编写代码，将设计转化为可执行程序部署测试将软件安装到目标环境并配置运行验证软件功能和性能是否符合要求软件开发生命周期描述了软件从概念到退役的整个过程传统的瀑布模型要求每个阶段完成后才能进入下一阶段，过程严格但缺乏灵活性；迭代SDLC模型允许在较小的周期内完成整个过程，并基于反馈进行调整；螺旋模型强调风险分析，特别适合大型复杂项目现代软件开发通常采用更灵活的敏捷方法论，如和看板，强调团队协作、用户参与和快速响应变化无论采用何种模型，有效的项目管理、沟通和Scrum文档记录都是成功实施的关键因素不同类型和规模的项目可能需要调整方法以适应特定需求SDLC SDLC敏捷开发方法敏捷开发是一种以人为核心、迭代、循序渐进的开发方法2001年《敏捷宣言》确立了敏捷的核心价值观个体和互动高于流程和工具；工作的软件高于详尽的文档；客户合作高于合同谈判；响应变化高于遵循计划常见的敏捷方法包括Scrum（采用迭代的Sprint周期，通过每日站会、Sprint计划会和回顾会等仪式保持团队同步）；看板（可视化工作流程，限制在制品数量，优化工作流）；极限编程（强调测试驱动开发、结对编程和持续集成）；精益开发（专注于消除浪费，持续改进）敏捷开发特别适合需求不明确或可能变化的项目它的优点是能够快速交付价值、适应变化、提高团队协作和客户满意度；挑战包括需要高度自律的团队、可能缺乏足够文档以及在大型项目中协调多团队合作的复杂性人工智能导论人工智能定义与范畴人工智能AI是研究如何使计算机系统能够执行通常需要人类智能的任务的科学和工程学科它的目标是创建能够感知环境、理解、学习、推理并采取行动的智能系统AI可分为弱人工智能（专注于解决特定问题）和强人工智能（具有与人类相当的通用智能），目前的技术主要集中在弱AI领域人工智能核心技术AI的核心技术包括•机器学习-从数据中学习模式•自然语言处理-理解和生成人类语言•计算机视觉-分析和理解图像和视频•知识表示与推理-表达知识并进行逻辑推断•规划与决策-制定实现目标的策略人工智能应用领域AI已经应用于众多领域•智能助手与聊天机器人•推荐系统•自动驾驶•医疗诊断•金融分析与风险评估•智能制造•安防监控人工智能的挑战与伦理AI发展面临的挑战包括•解释性-理解AI决策过程•偏见与公平性-避免算法偏见•安全性与鲁棒性-应对对抗样本•隐私保护-在利用数据的同时保护隐私•社会影响-就业变化与经济结构调整机器学习基础数据准备收集、清洗和预处理数据，包括处理缺失值、异常值，特征选择和转换等模型训练选择合适的算法，使用训练数据构建模型，调整参数以优化性能模型评估使用测试数据评估模型性能，分析错误，确保模型泛化能力模型部署将训练好的模型应用于实际问题，集成到生产系统中机器学习是人工智能的核心技术，它使计算机系统能够从数据中学习模式，而无需显式编程根据学习方式，机器学习可分为三大类监督学习（使用带标签的数据学习输入与输出之间的映射关系，如分类和回归）；无监督学习（从无标签数据中发现数据结构，如聚类和降维）；强化学习（通过与环境交互，学习最大化奖励的行动策略）常见的机器学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、K均值聚类和主成分分析等选择合适的算法需要考虑数据特性、问题类型、计算资源和模型可解释性等因素机器学习的成功依赖于高质量的数据、合适的特征和谨慎的模型评估与优化深度学习与神经网络神经网络基础神经网络是受人脑结构启发的计算模型，由多层神经元组成每个神经元接收多个输入，进行加权求和，然后通过激活函数产生输出深度神经网络包含多个隐藏层，能够学习复杂的非线性关系，是深度学习的核心组件典型网络架构不同任务适用不同网络架构前馈神经网络FNN适用于结构化数据；卷积神经网络CNN专为图像和空间数据设计，具有平移不变性；循环神经网络RNN和长短期记忆网络LSTM适用于处理序列数据，如文本和时间序列；生成对抗网络GAN能生成逼真的新样本训练与优化深度学习通过反向传播算法计算梯度，使用梯度下降法优化网络参数为解决过拟合和提高训练效率，采用各种技术如正则化、批归一化、残差连接、注意力机制等现代深度学习框架如TensorFlow和PyTorch提供高效实现和GPU加速支持应用与进展深度学习已取得突破性成就计算机视觉中的目标检测与图像分割；自然语言处理中的机器翻译与情感分析；语音识别与合成；推荐系统；自动驾驶等大型语言模型LLM如GPT等展示了强大的通用能力，正在开创人工智能的新范式计算机图形学基础建模创建和表示对象的几何形状常用数据结构包括多边形网3D格、参数曲面、体素等建模技术包括手工建模、程序化生成变换和扫描等3D对对象进行平移、旋转、缩放等操作，通常使用齐次坐标3D和变换矩阵实现视图变换将对象从世界坐标系转换到相机坐材质与纹理标系，为渲染做准备定义物体表面的视觉属性，包括颜色、反射率、透明度等纹理映射将图像应用到模型表面，增加细节和真实感2D3D光照与着色模拟光与物体的交互，计算每个像素的颜色着色模型包括模型、模型等全局光照技术如光线追踪Phong Blinn-Phong渲染和辐射度算法可产生高质量的阴影和反射效果将场景转换为图像的过程实时渲染注重速度，通常用3D2D于游戏；离线渲染注重质量，用于电影和动画现代加速GPU的渲染管线大大提高了实时渲染的质量和效率建模与渲染3D多边形建模建模高级渲染技术NURBS使用顶点、边和面组成的网格表示对象基于非均匀有理样条的数学曲包括全局光照、物理渲染和过程纹理等3D BNURBS是最常用的建模方法，应用广泛多边线和曲面表示适合创建光滑曲面和有机全局光照考虑光线在场景中的多次反射，形模型可以表示几乎任何形状，易于处理形状，在工业设计和汽车设计中广泛使用可产生逼真的阴影、反射和折射效果；物和渲染常用操作包括挤出、细分、倒角模型是矢量化的，可以无损缩放理渲染基于真实世界的物理规律模拟光的NURBS等，可通过这些基本操作创建复杂形状，精度高但计算复杂行为；过程纹理通过算法生成复杂图案，减少存储需求虚拟现实与增强现实技术虚拟现实增强现实VR AR创建一个完全数字化的环境，用户完全沉浸其中而感知不到现实将数字内容叠加到现实世界之上，用户可同时看到真实环境和虚世界技术的核心组件包括拟对象系统的关键技术包括VR AR头戴式显示器提供视觉沉浸实时计算机视觉识别和跟踪现实环境•HMD-•-追踪系统监测用户头部和身体运动空间映射理解物理空间的结构•-•-输入控制器实现与虚拟环境的交互姿态估计确定用户视角•-•-音频系统提供空间音效光照估计使虚拟对象光照与环境一致•-•-应用领域应用领域VR AR游戏和娱乐零售和电子商务••教育和培训模拟工业维修和装配指导••医疗康复和心理治疗导航和位置服务••建筑和室内设计可视化交互式广告和营销••并行计算与分布式系统并行计算分布式系统分布式计算模型并行计算是同时使用多个计分布式系统由多台独立计算主流分布式计算模型包括算资源解决计算问题的技术机组成，通过网络连接协同客户端-服务器模型（集中，可分为数据并行（同一操工作关键特性包括资源共式服务提供）；点对点模型作应用于多个数据）和任务享、开放性、并发性、可扩（对等节点互相提供服务）并行（不同任务同时执行）展性、容错性和透明性典；MapReduce（将任务拆硬件实现包括多核处理器型挑战包括一致性、可用性分为Map和Reduce两个阶、GPU和专用加速器并行和分区容忍性之间的权衡（段，适合大规模数据处理）算法设计需要考虑任务划分CAP定理）以及分布式共识；Actor模型（基于消息传、负载均衡和通信开销等问问题递的并发计算模型）题分布式系统挑战构建可靠分布式系统面临的挑战网络延迟和不可靠性；部分故障处理；时钟同步；数据一致性；安全与隐私保护；系统监控与调试复杂性；横向扩展架构设计这些挑战推动了分布式算法和协议的持续创新云计算技术软件即服务SaaS直接交付应用，如Office

365、Gmail平台即服务PaaS开发和部署环境，如Azure、Heroku基础设施即服务IaaS虚拟机和存储，如AWS EC

2、阿里云ECS物理基础设施4数据中心、网络、服务器硬件云计算是通过互联网提供计算资源的模式，主要特点包括按需自助服务、广泛的网络访问、资源池化、快速弹性和可计量服务根据部署模型，云计算分为公有云（资源对公众开放）、私有云（为单一组织提供服务）、混合云（结合公有云和私有云）和社区云（服务特定社区）云计算的核心技术包括虚拟化（将物理资源抽象为逻辑资源）、容器化（轻量级虚拟化）、自动化管理、负载均衡和多租户技术云原生架构是设计专为云环境优化的应用，特点是微服务架构、容器化部署、持续交付和DevOps文化云计算带来的主要优势是成本效益（减少前期投资，转为运营支出）、灵活性和可扩展性、高可用性以及快速部署能力挑战包括数据安全与隐私、供应商锁定、网络依赖以及合规性问题大数据处理技术物联网概述感知层网络层各类传感器和设备收集数据负责数据传输的通信技术温湿度、光照、压力传感器短距离蓝牙、、••ZigBee NFC1摄像头、麦克风、雷达中距离、••WiFi WLAN标签、二维码长距离、、•RFID•4G/5G LoRaNB-IoT应用层平台层最终的行业应用和服务数据存储和处理的中间件•智能家居、智慧城市43•云平台阿里云IoT、AWS IoT工业物联网、车联网边缘计算平台••智慧医疗、环境监测大数据分析引擎••嵌入式系统设计嵌入式硬件嵌入式系统的核心硬件组件包括•微控制器MCU或微处理器MPU•存储器Flash、RAM、EEPROM•输入输出接口•传感器和执行器•电源管理单元硬件选型需考虑性能、功耗、尺寸、成本和可靠性等因素嵌入式软件嵌入式软件通常包括•实时操作系统RTOS或裸机编程•设备驱动程序•中间件和协议栈•应用程序软件开发需遵循资源受限、实时性、可靠性和安全性的要求设计方法与工具嵌入式系统设计通常遵循•需求分析与规格说明•硬件/软件协同设计•原型验证与迭代优化•测试与认证常用开发工具包括集成开发环境IDE、编译器、调试器和硬件仿真器等嵌入式系统挑战设计嵌入式系统面临的主要挑战•资源限制计算能力、内存、功耗•实时响应要求•可靠性与容错性•安全性考虑移动应用开发应用规划与设计确定应用目标和受众，创建功能规格和用户界面设计采用用户中心设计方法，通过用户研究、创建原型和可用性测试，确保应用满足用户需求和期望开发方法选择根据项目需求选择合适的开发方法原生开发（Android使用Java/Kotlin，iOS使用Swift/Objective-C）提供最佳性能和访问设备功能；跨平台开发（React Native、Flutter）提高开发效率；混合应用（Cordova、Ionic）使用Web技术构建移动应用移动应用架构设计适合移动环境的应用架构，包括前端组件化设计、数据管理策略和后端API交互常见架构模式有MVC、MVP、MVVM等针对移动设备的特点（如间歇性连接、电池限制），优化数据缓存和网络请求测试与发布进行全面测试，包括功能测试、性能测试、兼容性测试和用户体验测试通过应用商店（如App Store、Google Play）发布应用，考虑应用商店审核要求、版本管理、用户反馈收集和迭代更新策略开发技术Web前端基础技术后端技术与架构响应式设计与用户体验前端开发的三大核心技术超后端负责处理业务逻辑、数据存储和服响应式设计使网站能够适应不同设备的屏幕Web HTMLAPI文本标记语言定义网页结构和内容；务常见的后端技术栈包括服务器端语言尺寸，提供一致的用户体验关键技术包括CSS层叠样式表控制网页的外观和布局；如、、、；媒体查询；弹性布局Node.js PythonJava PHPMedia Queries为网页添加交互功能和动态行服务器如、；数据库和；相对单位、、JavaScript WebNginx ApacheFlexbox Gridem rem为这三种技术相互配合，构成了现代网页系统、等；架构风；视口设置优化加载速度、无障碍访MySQL MongoDBAPI%的基础格如、微服务架构将应问和用户界面一致性是现代开发的重REST GraphQLWeb用拆分为小型服务，提高开发效率和系统弹要关注点性前端开发框架后端开发技术服务器端编程语言不同语言适合不同场景Node.js基于JavaScript，适合IO密集型应用，支持全栈开发；Python易学易用，丰富的库生态，适合Web开发和数据处理；Java企业级应用的标准选择，跨平台和强类型；PHP专为Web设计，部署简单；Go高性能和并发支持，适合微服务；Ruby开发效率高，约定优于配置的理念框架Web后端框架提供路由、模板、ORM等功能Express.js Node轻量灵活，中间件丰富；DjangoPython全功能框架，内置管理后台；Spring BootJava简化Spring开发，提供自动配置；Laravel PHP优雅语法和完整功能；Gin Go高性能轻量框架；Ruby onRails约定优于配置，快速开发框架选择应考虑项目需求和团队经验数据存储与ORM后端开发中，数据持久化至关重要关系型数据库MySQL、PostgreSQL适合结构化数据；NoSQL数据库MongoDB、Redis适合非结构化数据或需要高性能场景对象关系映射ORM工具如Sequelize、SQLAlchemy、Hibernate简化数据库操作，提供对象模型，但可能引入性能开销设计与构建APIAPI是前后端通信的桥梁RESTful API遵循资源导向设计，使用HTTP方法表示操作；GraphQL允许客户端精确指定所需数据，减少过度获取；gRPC基于Protocol Buffers，提供高性能RPC调用良好的API设计应考虑版本控制、错误处理、身份验证和文档化等方面数据可视化技术前端可视化库可视化设计原则特殊可视化类型是最强大的数据驱动文档库，提供底有效的数据可视化需遵循一些核心原则数除基本图表外，特定领域需要专门的可视化D

3.js层控制，适合创建自定义和交互式可视化；据墨水比（最大化传达数据的视觉元素）；方法地理空间数据可视化（使用地图和提供丰富的图表类型和良好的移动避免图表垃圾（不必要的装饰）；选择合适技术）；网络关系可视化（节点链接图ECharts GIS-设备支持；轻量简洁，上手容易；的图表类型（折线图展示趋势，条形图比较和力导向图）；时间序列可视化（流图和动Chart.js支持可视化；商用类别）；考虑色彩使用（确保辨色障碍友好态图表）；多维数据可视化（平行坐标图和Three.js3D Highcharts级图表库，兼容性好选择库时应考虑项目）；提供上下文和比例；使用清晰的标签和雷达图）；文本和非结构化数据可视化（词需求、性能要求和开发难度图例；支持不同层次的探索云和主题河流图）计算机伦理与道德隐私保护1数据收集、存储和使用的道德规范公平与无偏见算法公正性和消除系统性歧视知识产权尊重创作和合理使用专业责任技术人员对社会的责任与担当信息技术的迅速发展为社会带来便利的同时，也引发了诸多伦理问题随着数据收集和分析能力的增强，个人隐私面临前所未有的挑战技术专业人员需要理解数据处理的伦理界限，实施隐私保护措施，确保用户对自己数据的知情权和控制权算法和人工智能系统的广泛应用引发了公平性和偏见问题当算法用于做出影响人们生活的决策时，如贷款审批、招聘筛选等，确保这些系统不会放大或延续现有社会偏见变得尤为重要计算机专业人员应当积极识别和消除技术中的偏见，设计和部署更公平的系统计算机伦理还涉及知识产权保护、电子垃圾处理等环境问题、技术对就业的影响、数字鸿沟、社交媒体的社会影响等多个方面培养学生的伦理意识和批判性思考能力，是计算机科学教育的重要组成部分知识产权与开源软件知识产权基础开源软件在计算机领域，知识产权主要包括以下几种形式开源软件是源代码公开且允许用户自由使用、修改和分发的软件主要特点版权（）保护软件代码、文档等创意作品，自•Copyright动获得，保护期长开放源代码任何人都可以查看、修改代码•专利（）保护新颖、非显而易见的技术发明，需申自由再分发允许免费或付费分发软件•Patent•请，保护期通常年20衍生作品允许基于原软件创建新软件•商标（）保护产品标识，如名称、图标，可长•Trademark社区协作全球开发者共同贡献•期续展常见开源许可证包括（强制开源衍生作品）、（宽松许GPL MIT商业秘密（）保护未公开的商业信息，如源•Trade Secret可，几乎无限制）、（允许专有衍生品但要求归属）等Apache代码、算法等知识产权保护对软件产业创新与投资具有重要意义，但过度保护开源模式促进了创新、提高了软件质量、降低了成本，同时培养可能阻碍技术传播和后续创新了开发者社区和协作文化计算思维培养分解模式识别1将复杂问题拆分为可管理的子问题发现问题中的规律和共性算法设计抽象4制定解决问题的步骤和规则提取关键信息，忽略无关细节计算思维是一种解决问题的方法论，它将计算机科学的核心概念应用于各种问题的分析和解决计算思维不仅在编程中有用，更是一种适用于各个领域的思考方式它鼓励人们像计算机科学家一样思考问题，通过系统化和逻辑化的步骤找到解决方案培养计算思维的关键在于实践和应用可以通过解决算法题、参与编程挑战、分析现实问题等方式锻炼计算思维能力教学中可采用可视化编程工具（如Scratch）降低入门门槛，通过游戏化学习增强学习动机，进行无屏编程活动培养逻辑思考，以及使用真实世界问题作为案例强调计算思维的实用性计算思维的价值不仅限于计算机科学，它是当今数字世界中的一项核心素养无论是数据分析、科学研究、商业决策还是日常生活，计算思维都能帮助人们更有效地解决各种问题，适应信息时代的挑战问题解决策略问题定义明确问题的范围、约束条件和期望结果精确定义问题是解决问题的第一步，有助于避免解决错误的问题或浪费资源在不重要的方面问题陈述应当具体、可测量且明确目标方案构思使用头脑风暴、类比推理等创造性思维技术生成多种可能的解决方案在这个阶段应当鼓励创新思维，不要过早评判想法的可行性，先尽可能广泛地探索解决问题的不同角度方案评估根据有效性、效率、可行性等标准评估各种方案建立评估矩阵，对各方案在不同维度进行量化比较，从而选择最优或权衡最佳的解决方案考虑实施成本、时间限制和潜在风险方案实施将选定方案转化为具体行动步骤，执行并监控进展建立反馈机制，及时调整实施策略，确保解决方案按预期发挥作用在实施过程中保持灵活性，随时应对新出现的问题团队协作与沟通技巧有效沟通技术团队中的沟通需要清晰、准确和高效•使用恰当的技术术语，避免过度简化或过于复杂•根据听众调整沟通方式，技术与非技术人员交流时注意术语解释•积极倾听，确保理解他人观点和需求•提供建设性反馈，具体、及时且有建议•利用可视化工具辅助复杂概念的表达协作工具使用掌握协作工具可以提高团队效率•版本控制系统Git/SVN管理代码协作•项目管理平台JIRA/Trello跟踪任务和进度•协作文档Wiki/Notion共享知识和规范•通讯工具Slack/Teams保持团队沟通•云端开发环境支持远程协作团队角色与责任了解团队中不同角色的职责和期望•明确每个成员的专长和职责范围•建立责任矩阵，避免工作重叠或遗漏•根据项目需要灵活调整角色分配•尊重专业知识，信任团队成员的判断•促进知识共享，避免单点依赖冲突管理在技术团队中有效处理分歧和冲突•关注问题而非人，避免个人攻击•基于数据和事实进行讨论•寻求折中方案，平衡不同考虑因素•适时引入第三方调解复杂冲突•将冲突视为学习和改进的机会项目管理基础项目完成与评估成果交付与经验总结执行与监控实施计划并跟踪进度规划与设计3制定路线图和详细计划启动与定义4确立项目目标和范围项目管理是计划、组织和控制资源以实现特定目标的过程在软件开发领域，有效的项目管理对于按时交付高质量产品至关重要项目管理关注五个核心领域范围管理（定义并控制项目内容）、时间管理（制定并跟踪进度计划）、成本管理（预算规划和控制）、质量管理（确保成果满足要求）和风险管理（识别并应对潜在问题）敏捷项目管理已经成为软件行业的主流方法，它强调迭代开发、团队协作和快速响应变化Scrum框架通过Sprint规划会议、每日站会、Sprint评审和回顾会议等仪式结构化敏捷过程看板方法则通过可视化工作流程和限制在制品数量来优化团队效率混合方法将传统项目管理的规划性与敏捷方法的灵活性相结合，适应不同项目需求成功的项目管理依赖于有效的沟通、明确的目标设定、切实可行的计划和持续的风险评估技术团队领导除了理解技术细节外，还需要具备解决冲突、促进协作和管理期望的软技能项目管理工具如JIRA、Microsoft Project、Trello等可以帮助团队跟踪进度、分配任务和管理资源职业发展与继续教育职业路径规划持续学习资源专业认证与作品集计算机行业提供多样化的职业发展路径技技术快速发展要求从业者不断学习在线学认证和作品集能验证专业能力并提升职场竞术专家路线允许深入特定领域成为架构师或习平台（、、）提供争力行业认证（如认证、Coursera UdemyedX AWSMicrosoft专家；管理路线从团队领导发展至技术总监结构化课程；开发者社区（认证、认证）证明特定领域专业知Stack Google或；产品路线从开发者转向产品经理；、）支持问题解决和代码识；实际项目经验和解决实际问题的能力比CTO OverflowGitHub创业路线利用技术知识创办企业职业规划分享；技术会议和工作坊提供前沿信息和人证书更有说服力；作品集展示编码GitHub应基于个人兴趣、能力和市场需求，定期评脉拓展；开源项目参与既提升技能又增加影能力和项目经验；技术博客分享专业见解，估并调整发展方向响力；技术博客和播客分享行业动态和专家建立个人品牌；参与技术社区提升影响力和见解知名度计算机科学前沿技术人工智能与机器学习量子计算大型语言模型LLM和生成式AI代表了AI领域的重大突破，能够生成文本、图量子计算利用量子力学原理，通过量子比特qubit进行计算，有潜力解决传像、代码等多种内容，展现出接近人类的创造力联邦学习等隐私保护技术统计算机难以处理的问题目前已达到量子优势阶段，能在特定任务上超使AI能在保护数据隐私的前提下进行训练强化学习在自主系统和决策领域越最强大的经典超级计算机量子计算在密码学、材料科学、药物发现和优取得进展可解释AI和负责任AI成为研究热点，旨在使AI系统更透明、公平化问题上有广阔应用前景量子纠错和稳定性仍是主要挑战，但技术正快速和可靠发展扩展现实边缘计算与网络XR6G扩展现实技术包括虚拟现实VR、增强现实AR和混合现实MR，正在改变边缘计算将数据处理从云端移至网络边缘，降低延迟、减少带宽消耗并提高人机交互方式新一代设备在分辨率、视场角和舒适度方面有显著改进空隐私保护能力，特别适合IoT和实时应用场景6G网络研发已经启动，目标间计算概念将虚拟内容与现实世界无缝集成，创造沉浸式体验XR应用从游是提供太比特级传输速度、亚毫秒级延迟和超高密度连接，支持全息通信、戏娱乐拓展至教育培训、医疗、建筑设计、远程协作等多个领域，成为元宇精准定位和智能感知等应用这些技术将为未来智慧城市、自动驾驶和工业宙的重要技术基础物联网提供关键基础设施课程总结与回顾计算机基础程序设计硬件原理、软件系统、操作系统编程语言、算法、数据结构•理解计算机工作机制•熟悉多种编程范式•掌握操作系统核心概念•掌握算法分析方法12•认识软硬件交互方式•应用合适的数据结构前沿技术数据管理人工智能、物联网、云计算数据库、大数据、数据分析•理解AI与机器学习基础3•设计高效数据存储方案•探索物联网应用场景•使用SQL进行数据操作•利用云服务构建系统•处理和分析大规模数据系统开发网络与通信54软件工程、Web开发、移动应用网络原理、协议、安全•应用软件工程方法•了解网络分层架构•构建多平台应用程序•配置基本网络环境•管理开发生命周期•实施网络安全防护学习资源与参考材料经典教材是系统学习的基础，推荐《算法导论》Cormen等深入理解算法，《计算机程序的构造和解释》AbelsonSussman掌握编程思想，《计算机网络自顶向下方法》KuroseRoss学习网络原理，《数据库系统概念》Silberschatz等研究数据库技术，《现代操作系统》Tanenbaum理解系统运行机制在线学习平台提供灵活便捷的学习方式，包括Coursera、edX和Udacity提供的大学级课程，LeetCode、HackerRank等编程练习平台，GitHub上的开源项目和教程，StackOverflow的技术问答社区专业开发者社区如IEEE ComputerSociety、ACM和各技术框架的官方文档也是宝贵资源持续学习是计算机科学领域的必备素质除了正式学习资源，参与开源项目、技术会议和黑客马拉松，阅读技术博客和学术论文，构建个人项目等方式都能有效提升实践能力和理论深度建议根据个人学习风格和职业目标，制定个性化的学习计划，并在理论学习与实践应用之间取得平衡。