大学计算机基础教程(第二版)(txt+pdf+epub+mobi电子书下载)

作者：范强

出版社：中国铁道出版社有限公司

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大学计算机基础教程(第二版)试读：

本书从计算机基础知识和概念入手，详细介绍了Windows 7操作系统的功能、特点和基本操作方法，详细介绍了Office 2010套装软件中的Word 2010、Excel 2010、PowerPoint 2010等办公软件的典型功能和操作技术。每章均安排有案例，并根据操作的先后顺序，介绍案例的操作过程。同时介绍了计算机网络与信息安全的基本知识和概念，多媒体技术基础知识和Access 2010数据库基础知识，为读者初步掌握和应用计算机技术奠定基础。

本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教学用书，也可作为各类计算机初学者的教材。本书还配有《大学计算机基础实训指导（第二版）》，适合作为全国计算机等级考试一级Windows 7考试（NERC）和全国高新技术考试（OSTA）的参考资料。前言（第二版）PREFACE

计算机技术是当今世界发展最快、应用最广泛的技术，其应用已渗透人们生活、工作的各个方面，并发挥着越来越重要的作用。对计算机基本技术的掌握和应用能力已经成为从事各种职业的人们不可或缺的基本知识和能力。操作和使用计算机已经成为社会各行业劳动者必备的工作技能。“大学计算机基础”课程是初学者学习计算机基础知识和理论、掌握计算机基本操作的入门课程。本书重点介绍了当前计算机应用中经常使用的各种软件及其使用方法，同时也介绍了相关的基本理论知识。本书按照由理论到操作再到技能的思路组织各章节的编写，由浅入深地引导读者了解计算机的基本概念、掌握操作技能。编写过程中注重计算机主流技术及最新知识的介绍及学生实践操作能力的培养。

本书第一版自2014年出版以来，被多所高校选作教材使用。第二版增加了大数据、云计算机、物联网、人工智能等新技术内容。本书作者根据课程的培养要求精心设计了每章的内容，图文并茂，编排层次清晰，结构严谨。读者可以按照书中的指导，上机练习和操作。每章后面还配有一定数量的习题，可以帮助学生思考和巩固所学内容。

全书共分11章，由湛江幼儿师范专科学校信息科学系4位教学经验丰富的教师共同编写完成，由范强任主编，林海、黄月英、陈其嶙任副主编，其中，陈其嶙编写第1、2、3章；黄月英编写第4、5、6章；林海编写第7、8、9、10章，范强编写第11章并负责统稿定稿。

在本书编写过程中听取了许多一线教师的意见，在此向他们表示感谢。由于时间仓促，书中难免有疏漏和不足之处，敬请广大读者在使用过程中提出宝贵意见和建议，以便我们及时更正。编者2017年9月第1章计算机基础

本章讲解

计算机（Computer，俗称电脑）是一种能接收和存储信息，并按照存储在其内部的程序对输入的信息进行加工、处理，然后把处理结果输出的高度自动化的电子设备。其主要特点有处理速度快、计算精度高、存储容量大、逻辑判断能力强、可靠性高和通用性强。计算机发展到今天已有 60多年的历史，随着计算机应用技术的飞速发展，计算机已成为人们工作、学习和生活中不可缺少的工具。它给人类所带来的不仅仅是一种行为方式的变化，更大程度上是人类思维方式的革命，并且计算机对人类社会产生的革命性影响还在继续之中。本章将简要介绍计算机的产生和发展、特点和分类，计算机新技术的概念，以及计算机的应用领域和数据表示等内容。

学习目标

●　了解计算机的发展历史、发展趋势。

●　理解计算机的类型、特点和应用。

●　掌握计算机新技术的应用。

●　掌握数制基础与信息表示。1.1计算机的发展和应用

在人类文明发展的历史长河中，计算工具经历了从简单到复杂、从低级到高级的发展过程，例如，绳结、算筹、算盘、计算尺、手摇机械计算机、电动机械计算机等。它们在不同的历史时期发挥了各自的作用，同时也孕育了电子计算机的雏形。1.1.1　计算机的产生

1946年2月15日，第一台电子计算机ENIAC（Electronic Numerical Integrator And Calculator，电子数字积分计算机，简称“埃尼亚克”）在美国宾夕法尼亚大学诞生了。它的出现标志着计算机时代的到来，如图1-1所示。ENIAC用了18000多个电子管，1500个继2电器，功率为150kW，质量超过30t，占地面积约170m ，加法运算速度为5000次/秒，专门用于火炮和弹道计算。

ENIAC是第一台正式投入运行的电子计算机，虽然它的出现具有划时代的意义，但它还不具备现代计算机“存储程序”的主要特征。ENIAC每次计算时，都要先按计算步骤写出一条条指令，然后逐条按指令的要求接通或断开分布在外部线路中的接线开关，使用非常不便。1946年6月，美籍匈牙利科学家约翰·冯·诺依曼（John von Neumann）提出了全新的“存储程序”的通用计算机设计方案。存储程序的设计思想是：将计算机要执行的指令和要处理的数据采用二进制进行运算，将指令和数据存储在计算机中，由程序控制计算机自动执行。“存储程序”式计算机结构为后人普遍接受，此结构又称为冯·诺依曼体系结构，此后的计算机系统基本上都采用了冯·诺依曼体系结构。冯·诺依曼还依据该原理设计出“存储程序”式计算机EDVAC，并于1950年研制成功。1952年，EDVAC正式投入运行，它使用水银延迟线作为存储器，运算速度也比ENIAC有较大提高。EDVAC确立了构成计算机的基本组成部分：处理器（运算器、控制器）、存储器、输入设备和输出设备。因此，冯·诺依曼被人们称为“电子计算机之父”。图1-1　ENIAC1.1.2　计算机的发展历史

1.计算机的发展阶段

从第一台电子计算机诞生至今，计算机技术以前所未有的速度迅猛发展，计算机行业成为最具有活力的行业，极大地带动了世界经济的发展。依据计算机所采用的电子元件不同而将其划分为电子管、晶体管、集成电路及大规模和超大规模集成电路4个阶段，如表1-1所示。表1-1　计算机的发展阶段

2.我国计算机的发展历史

1956年，我国制定12年科学规划时，把发展计算机、半导体等技术学科作为重点，相继筹建了中国科学院计算机研究所、中国科学院半导体研究所等机构。虽然我国计算机的发展起步比较晚，但是我国的计算机发展速度迅速。我国计算机的发展也经历了4个阶段。（1）第一代计算机（1958—1964年）

我国1958年组装调试出第一台电子管计算机（103机），1959年研制成大型通用电子管计算机（104机），1960年研制成第一台通用电子管计算机（107机）。1964年研制成功我国第一台自行设计的大型通用数字电子管计算机，其平均浮点运算速度为每秒5万次，用于我国第一颗氢弹研制的计算任务。（2）第二代计算机（1965—1972年）

1964年我国开始推出第一批晶体管计算机，如108机、109机及320机等，其运算速度为每秒10万次～20万次。在我国“两弹”试验中发挥了重要作用。（3）第三代计算机（1973年至20世纪80年代初）

我国到1970年初期才研制成第三代集成电路计算机，如150机。然后陆续推出采用集成电路的大、中、小型计算机。1973年，北京大学与北京有线电厂等单位合作研制成功运算速度为每秒100万次的大型通用计算机。1974年后，DJS-130晶体管计算机形成了小批量生产。进入20世纪80年代，我国采用大、中规模集成电路研制成16位的DJS-150机。这个时期，我国高速计算机，特别是向量计算机有了新的发展。1983年长沙国防科技大学推出向量运算速度达1亿次的银河-Ⅰ巨型计算机。1992年向量运算达到10亿次的银河-Ⅱ投入运行。1997年向量运算达到130亿次的银河-Ⅲ投入运行，内存容量为9.15GB。（4）第四代计算机（20世纪80年代中期至今）

和国外一样，我国第四代计算机的研制也是从微机开始的。20世纪90年代以来，我国微型计算机形成大批量、高性能的生产局面，并且发展迅速。1997—1999年先后推出具有机群结构的曙光1000A、曙光2000-Ⅰ、曙光2000-Ⅱ超级服务器。2000年推出每秒浮点运算速度3000亿次的曙光3000超级服务器。2004年上半年推出每秒浮点运算速度1万亿次的曙光4000超级服务器。2010年11月14日，国际组织TOP500在其官方网站上公布了当年全球超级计算机500强排行榜，目前，我国最快的计算机是“天河二号”，如图1-2所示，它的双精度浮点运算峰值速度和持续速度分别为每秒5.49亿亿次和每秒3.39亿亿次。这组数字意味着，天河二号运算1小时，相当于13亿人同时用计算器计算1000年。从2013年6月17日登上世界超算之巅，至今一直处于全球超级计算机TOP500强排行榜榜单。这段时间，我国产生了许多自己的知名微型计算机品牌，如联想、方正、金长城、Acer、实达、浪潮、海信、同创以及神州等，这些微型计算机厂家无论在生产规模上，还是在质量水平上都已经与国际PC厂商IBM、Compaq、Dell等相当。

纵观近60年来我国高性能通用计算机的研制历程，从103机到天河二号，走过了一段不平凡的历程。图1-2　“天河二号”高效能计算机1.1.3　计算机的特点和类型

1.计算机的特点

计算机是一种能存储程序，能自动连续地对各种数字化信息进行算术、逻辑运算的电子设备。由于计算机在处理对象、规模、性能和用途等方面有所不同，所以这样的计算机具有许多突出的特点。概括起来它们都具有以下几个主要特点：（1）具有自动化控制能力

由于采用存储程序的工作方法，一旦输入编制好的程序，只要给定运行程序的条件，计算机从开始工作，直到得到处理结果，整个过程计算机可以自动地逐条执行这些程序指令，一般在运算处理过程中无须人直接干预，工作过程完全自动化。对工作过程中出现的故障，计算机还可以自动进行“诊断”“隔离”等处理。这是计算机的一个基本特点，也是它和其他计算工具最本质的区别。（2）高速、精确的运算能力

计算机的运算速度通常是指每秒所执行的指令条数。一般计算机的运算速度可以达到上百万次，目前世界上已经有超过每秒亿亿次运算速度的巨型计算机。计算机的高速运算能力，为完成那些计算量大、时间性要求强的工作提供了保证，特别是能在地质、能源、气象、航空航天以及各种大型工程中发挥作用。（3）强大的存储能力

计算机能存储数字、文字、图像、声音等各种信息，计算机的数据不但可以长期保留，还能根据需要随时存取、删除和修改其中的数据，而且它的“记忆力”惊人，它可以轻易“记住”一个大型图书馆的所有资料。计算机强大的存储能力不但表现在容量大，还表现在“长久”，对于需要长期保存的数据或资料，无论以文字形式还是以图像的形式，计算机都可以实现存储。计算机的大容量存储使得情报检索、事务处理、卫星图像处理等需要进行大量数据处理的工作可以通过计算机来实现。（4）逻辑处理能力

计算机能够进行逻辑处理，也就是说它能够“思考”和“判断”，这是计算机科学一直为之努力实现的，虽然它现在的“思考”还局限在某一个专门的方面，还不具备人类思考的能力，但在信息查询等方面，它能够根据要求进行匹配检索，这已经是计算机的一个常规应用。（5）具有网络与通信能力

计算机技术发展到今天，已可将几十台、几百台甚至更多的计算机连成一个网络，可将一个个城市、一个国家或地区的计算机连在一个计算机网络上。目前最大、应用范围最广的Internet，连接了全世界150多个国家和地区数亿台的各种计算机。网络中的所有计算机用户可共享网上资料、交流信息、互相学习，整个世界都可以互通信息。

2.计算机的类型

计算机的种类很多，可以从不同的角度对计算机进行分类。常用的计算机分类方法有3种，即按用途分类、按综合性能指标分类和按外形分类。

按规模和综合性能指标分类，可将计算机分为以下几种：（1）巨型机（Supercomputer）

巨型机是一种超级计算机，其运算速度达每秒数千万亿次浮点小数运算，甚至可以达到每秒万万亿次以上。巨型机存储容量很大，结构复杂，功能完善，价格昂贵。巨型机主要运用于战略武器（如核武器和反导弹武器）的设计、空间设计、石油勘探、长期天气预报以及社会模拟等领域。在计算机系列中，巨型机运算速度最高、系统规模最大，具有最高一级的处理能力。截至2012年11月，全球超级计算机排行榜TOP500中，排名第一的是美国泰坦（Titan），它是一款克雷XK7超级计算机，使用560640个AMD皓龙处理器核心和261632个英伟达K20x加速器，性能达到了每秒1759千万亿次浮点运算。泰坦实物图如图1-3所示。目前，世界上只有少数几个国家能生产巨型机。（2）大/中型机（Mainframe）

大/中型机是指通用性能好、外围设备负载能力强、处理速度快的一类机器。它有完善的指令系统，丰富的外围设备和功能齐全的软件系统。并允许多个用户同时使用。但这类计算机价格也比较昂贵，所以这类计算机主要用于科学计算机、数据处理或做网络服务器。以前的IBM公司一直在大/中型机市场处于霸主地位。IBM大型机实物图如图1-4所示。图1-3　超级计算机泰坦图1-4　IBM zEnterprise 196大型机（3）小型机（Minicomputer）

小型机具有规模较小、结构简单、成本较低、操作简单、易于维护，与外围设备连接容易等特点，适合作为联机系统的主机或者工业生产过程的自动化控制。早期的小型机也支持多用户，不过随着计算机规模与性价比的变化，多用户小型机慢慢淡出市场。现在的小型机主要被企业用作工程设计，或被政府机构和大学用作网络服务器，也被研究机构用来进行科学研究等。例如，许多高等院校的计算机中心都以一台小型机为主机，配以几十台甚至上百台终端机，以满足大量学生学习程序设计课程的需要。（4）工作站（Workstation）

工作站是介于PC和小型机之间的一种高档微型机，是为了某种特殊用途而将高性能的计算机系统、输入/输出设备与专用软件结合在一起的系统。它的独到之处是有大容量主存、大屏幕显示器，特别适合于计算机辅助工程。主要面向专业应用领域，具备强大的数据运算与图形图像处理能力，为满足工程设计、动画制作、科学研究、软件开发、金融管理、信息服务、模拟仿真等专业领域而设计开发的高性能计算机。工作站的处理器性能和图像处理能力通常都非常高，但从外形上很难把它和一般微机区别开来，有时也把它称为“高档微机”。2010年视觉效果（Weta Digital）公司利用惠普Z800工作站为大片《阿凡达》制作了大量的CGI（计算机视觉成像）和特效。图1-5所示为惠普Z820图形工作站。图1-5　惠普Z820图形工作站（5）嵌入式计算机

嵌入式计算机是把处理器和存储器以及接口电路直接嵌入设备中并执行专用功能的计算机，其特点是功耗低、体积小、集成度高等，能够把通用CPU中许多由板卡完成的任务集成在芯片内，从而有利于嵌入式系统设计趋于小型化，移动能力大大增强。其运行的是固化的软件，即固件（Firmware），终端用户很难修改固件。嵌入式计算机系统是对功能、可靠性、成本、体积、功耗等有严格要求的专用计算机系统，其在应用数量上远远超过了通用计算机，在家电、制造业、过程控制、通信、仪器、仪表、汽车、船舶、航空、航天、军事装备、消费类产品等领域都有极其广泛的应用。（6）微型计算机（Microcomputer）

微型计算机简称微机，个人计算机（Personal Computer，PC）是其最具代表性的一种，以运算器和控制器为核心，加上由大规模集成电路制作的存储器、输入/输出接口和系统总线构成，体积小、结构紧凑、价格低。一般用作桌面系统，因此又称台式机，特别适合个人事务处理、网络终端等应用。大多数用户使用的都是这种类型的机器，它已经进入了家庭。微机也被应用在控制、工程、网络等领域。微机发展最显著的特征就是易于使用并且价格低廉。有关微机的组成及部件在后面章节中有进一步的介绍。1.1.4　计算机的应用和发展趋势

1.计算机的应用领域

计算机能在许多领域和场合广泛使用。可以说在现代社会中，有信息的地方就需要使用计算机。把计算机的用途归纳为科学计算、数据处理、实时系统、人工智能、计算机辅助、娱乐游戏等方面，本书中将有更多的章节围绕这些应用主题展开讨论。（1）科学计算

计算机是为科学计算的需要而发明的，科学计算是计算机应用最早也是最基本的应用领域。科学计算主要是使用计算机进行数学方法的实现和应用，所解决的是科学研究和工程技术中提出的一些复杂的数学问题。如2002年完成的著名的人类基因序列分析计划。现在，科学家们经常使用计算机测算人造卫星的轨道、进行气象预报等。例如，国家气象中心通过使用计算机，不但能够快速、及时地把气象卫星云图数据进行处理，而且可以根据大量的历史气象数据的计算进行天气预测报告。在没有使用计算机之前，这是根本不可能实现的。（2）数据处理

数据处理的另一个说法叫“信息处理”。数据处理是目前计算应用最广泛的领域之一。数据处理是指用计算机对各种形式的信息（如文字、数据、图像和声音等）进行收集、存储、加工、展示、分析和传送的过程。例如，计算机在文字处理方面已经改变了纸和笔的传统应用，它所产生的数据不但可以被存储、打印，而且可以使用计算机进行编辑、复制等。在信息处理方面一个最重要的技术就是计算机数据库技术，它在信息管理、决策支持等方面提高了管理和决策的科学性。（3）实时系统

实时系统是指能够及时收集、检测数据，进行快速处理并自动控制被处理的对象操作的计算机系统。这个系统的核心是计算机控制整个处理过程，包括从数据输入到输出控制的整个过程。现代工业生产的过程控制基本上都以计算机控制为主，传统过程控制的一些方法（如比例控制、微分控制、积分控制等）都可以通过计算机的运算实现。计算机实时控制不但是一个控制手段的改变，更重要的是它的适应性大大提高，它可以通过参数设定、改变处理流程实现不同过程的控制，有助于提高生产质量和生产效率。（4）计算机辅助

计算机辅助是指使用计算机的计算、逻辑判断等功能，帮助人们进行产品和工程设计；帮助人们进行产品制作；帮助人们辅助教学等。它能辅助人们的工作，使之工作更加的自动化，合理化、科学化、标准化。计算机辅助又称计算机辅助工程，主要有计算机辅助设计（Computer Aided Design，CAD）、计算机辅助制造（Computer Aided Manufacturing，CAM）、计算机辅助教育（Computer Based Education，CBE）、计算机辅助教学（Computer Aided Instruction，CAI）、计算机辅助技术（Computer Aided Technologies，CAT）、计算机模拟（Computer Simulation）等许多方面。所以计算机辅助是计算机应用中一个非常广泛的领域。（5）网络和通信

把计算机的超级处理能力与通信技术结合起来就形成了计算机网络。网络达到资源共享、相互交流促进的目的。计算机网络的应用所涉及的主要技术是网络互连技术、路由技术、数据通信技术、信息浏览技术及网络安全等。

计算机通信几乎就是现代通信的代名词。例如，目前发展势头已经超过传统固定电话的移动通信就是基于计算机技术的通信方式。（6）游戏娱乐

运用计算机和网络进行游戏娱乐活动，对许多计算机用户来说是习以为常的事情。网络上有各种丰富的电影、电视资源，也有通过网络和计算机进行的游戏，甚至还有国际性的网络游戏组织和赛事。游戏娱乐的另一个重要方向是计算机和电视的结合，“数字电视”开始走入家庭，改变了传统电视的单向播放而进入交互模式。（7）嵌入式系统

并不是所有计算机都是通用的。有许多特殊的计算机用于不同的设备中，包括大量的消费电子产品和工业制造系统，把处理器芯片嵌入其中，完成处理任务。例如，数码照相机、数码摄像机以及高档电动玩具都使用了不同功能的处理器。

2.计算机的发展趋势

随着技术的更新和应用的推动，计算机有了飞速的发展。从发展上看，计算机将向着巨型化和微型化发展；从应用上看，今天的计算机集处理文字、图形、图像、声音为一体的多媒体计算机方兴未艾。1.2计算机新技术简介1.2.1　大数据

1.大数据产生背景

大数据（Big Data）产生的背景主要包括如下四方面：

①数据来源和承载方式的变革。由于物联网、云计算、移动互联网等新技术的发展，用户在线的每一次单击、每一次评论、每一个视频点播就是大数据的典型来源；而遍布全球各个角落的手机、PC、平板电脑及传感器成为数据来源和承载方式。可见，只有大连接与大交互，才有大数据。

②全球数据量出现爆炸式增长。由于视频监控、智能终端、网络商店等快速普及，使得全球数据量出现爆炸式增长，未来数年数据量会呈现指数增长。根据麦肯锡全球研究院（MGI）估计，全球企业302010年在硬盘上存储了超过7EB（1EB=10 GB）的新数据，而消费者在PC和便携式计算机等设备上存储了超过6EB新数据。据互联网数据中心（Internet Data Center，IDC）预测，至2020年全球以电子形式存储的数据量将达32ZB。

③大数据已经成为一种自然资源。许多研究者认为：大数据是“未来的新石油”，已成为一种新的经济资产类别。一个国家拥有数据的规模、活力及解释运用的能力，将成为综合国力的重要组成部分。

④大数据日益重要，不被利用就是成本。大数据作为一种数据资产当仁不让地成为现代商业社会的核心竞争力，不被利用就是企业的成本。因为数据资产可以帮助和指导企业对全业务流程进行有效运营和优化，帮助企业做出明智的决策。

2.大数据的特征

大数据是指无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。业界通常用“4V”来概括大数据的特征。

①大量化（Volume）指数据体量巨大。随着IT技术的迅猛发展，数据量级已从TB发展至PB乃至ZB，可称海量、巨量乃至超量。当前，个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。

②多样化（Variety）指数据类型繁多。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等多类型数据，对数据的处理能力提出了更高要求。

③价值密度低（Value）指大量的不相关信息导致价值密度的高低与数据总量的大小成反比。以视频为例，一部一小时的视频，在连续不间断的监控中，有用数据可能仅有一两秒。因此，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，如何对未来趋势与模式的可预测分析、深度复杂分析（机器学习、人工智能VS传统商务智能咨询、报告等），成为目前大数据背景下亟待解决的难题。

④快速化（Velocity）指处理速度快。大数据时代对其时效性要求很高，这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。因为大数据环境下，数据流通常为高速实时数据流，而且需要快速、持续地实时处理；处理工具亦在快速演进，软件工程及人工智能等均可能介入。

3.理解大数据

大数据不仅仅是指海量的信息，更强调的是人类对信息的筛选、处理，保留有价值的信息，即让大数据更有意义，挖掘其潜在的“大价值”，这才是对大数据的正确理解。为此有许多问题需要研究与解决。

提高并发数据存取的性能要求及数据存储的横向扩展问题。目前，多从架构和并行等方面考虑解决。

实现大数据资源化、知识化、普适化的问题。解决这些问题的关键是对非结构化数据的内容理解。

非结构化海量信息的智能化处理问题。主要解决自然语言理解、多媒体内容理解、机器学习等问题。

大数据时代主要面临三大挑战：软件和数据处理能力、资源和共享管理及数据处理的可信力。软件和数据处理能力是指应用大数据技术，提升服务能力和运作效率，以及个性化的服务，如医疗、卫生、教育等。资源和共享管理是指应用大数据技术，提高应急处置能力和安全防范能力。数据处理的可信力是指需要投资建立大数据的处理分析平台，实现综合治理、业务开拓等目标。

4.大数据产生的安全风险

2012年瑞士达沃斯论坛上发布的《大数据大影响》报告称：“数据已成为一种新的经济资产类别，就像货币或黄金一样。”因此，大数据也带来了更多的安全风险。

大数据成为网络攻击的显著目标。在互联网环境下，大数据是更容易被“发现”的大目标。这些数据会吸引更多的潜在攻击者，如数据的大量汇集，使得黑客成功攻击一次就能获得更多数据，无形中降低了黑客的攻击成本，增加了“收益率”。

大数据加大了隐私泄露风险。大量数据的汇集不可避免地加大了用户隐私泄露的风险。因为数据集中存储增加了泄露风险，另外，一些敏感数据的所有权和使用权并没有明确界定，很多基于大数据的分析都未考虑到其中涉及的个体隐私问题。

大数据威胁现有的存储和安防措施。大数据存储带来新的安全问题，数据大集中的后果是复杂多样的数据存储在一起，很可能会出现将某些生产数据放在经营数据存储位置的情况，致使企业安全管理不合规。大数据的大小也影响到安全控制措施能否正确运行。安全防护手段的更新升级速度无法跟上数据量非线性增长的步伐，就会暴露大数据安全防护的漏洞。

大数据技术成为黑客的攻击手段。在企业用数据挖掘和数据分析等大数据技术获取商业价值的同时，黑客也在利用这些大数据技术向企业发起攻击。黑客会最大限度地收集更多有用信息，如社交网络、邮件、微博、电子商务、电话和家庭住址等信息，大数据分析使黑客的攻击更加精准。

大数据成为高级可持续攻击的载体。传统的检测是基于单个时间点进行的基于威胁特征的实时匹配检测，而高级可持续攻击（APT）是一个实施过程，无法被实时检测。此外，大数据的价值低密度性，使得安全分析工具很难聚焦在价值点上，黑客可以将攻击隐藏在大数据中，给安全服务提供商的分析制造很大困难。黑客设置的任何一个会误导安全厂商目标信息提取和检索的攻击，都会导致安全监测偏离应有方向。

大数据技术为信息安全提供新支撑。当然，大数据也为信息安全的发展提供了新机遇。大数据正在为安全分析提供新的可能性，对于海量数据的分析有助于信息安全服务提供商更好地刻画网络异常行为，从而找出数据中的风险点。对实时安全和商务数据结合在一起的数据进行预防性分析，可识别钓鱼攻击，防止诈骗和阻止黑客入侵。网络攻击行为总会留下蛛丝马迹，这些痕迹都以数据的形式隐藏在大数据中，利用大数据技术整合计算和处理资源，有助于更有针对性地应对信息安全威胁，有助于找到攻击的源头。1.2.2　云计算

1.云计算的应用

什么是云计算？为什么要使用云计算？先来看几个应用案例。（1）洛杉矶市政府的云应用

洛杉矶市政府目前使用的是传统邮件系统，由于提供的邮箱容量小，不支持移动设备且系统维护成本高等原因，使用户对旧邮件系统产生不满，从而促使其将系统切换到Google Apps 提供的云计算服务，与之签订价值七百多万美元的合同，由Google为其3.4万雇员提供5年邮件服务。

此项基于云计算技术的服务，能够为洛杉矶市政府提供针对即时邮件和视频会议的强化协同功能，使得其雇员不必在同一地点就能够开展高效工作；文档共享功能使文档在联合编写和编辑方面效率更高，任何计算机或移动设备均可轻松访问邮件系统，提升可用性，大幅扩充存储空间，雇员邮箱容量是旧邮件系统提供容量的25倍。

使用新的邮件系统服务，预计洛杉矶市政府可节省550万美元直接投资的费用，节省了近100台服务器，以及其5年时间需要花费的75万美元电费。（2）怡安集团（AON Corporation）借“云”降低运营风险

怡安集团（AON Corporation）为美国上市公司，全球500强企业，2010年收入85.12亿美元。保险经纪业务和人力资源咨询及外包业务为其两大支柱产业，其中下属保险经纪公司是全球最大的保险经纪公司和再保险经纪公司，并提供风险管理服务；下属怡安翰威特是一家全球领先的人力资源咨询及人力资源外包服务的公司。

该公司的两大支柱产业都涉及海量的客户资料、业务数据和统计分析。在过去的20年中，该公司总共完成了450多个收购兼并项目，每个被兼并公司都使用其自有的客户关系管理系统。随着该公司的快速增长和多个兼并项目的完成，AON公司迫切需要寻求横跨整个集团公司的、标准化的客户关系管理解决方案对其客户信息和业务数据进行管理。亟待解决的问题包括：实现与该公司现有系统整合、能够方便地部署和去除现有的相对独立的客户关系管理系统数据库、满足更大范围的协同性需求、允许IT部门更加关注业务活动而非花费大量时间对支持多功能的IT基础设施进行管理。

为协同全球120多个国家的分公司和近6万名员工，整合横跨保险经纪代理、风险资产管理、人力资源咨询和外包等行业领域的业务，怡安集团对多家云计算产品、服务提供商（包括PeopleSoft）进行评估后选用了Salesforce公司的云计算服务，由该公司提供快速的IT系统资源部署能力和使用云计算方式提供满足怡安集团系统标准化的要求。目前怡安集团已经替换、淘汰了30多个旧的不同版本的收入系统，形成了全球统一的标准化的平台，让分布在全球80多个国家的分公司、超过7000名公司员工每天使用。该平台与资产定价系统和账单系统连接，能够实时提供业务发展数据、重点监控指标的报告，随时了解掌握整个集团公司的业务发展状况。

进行风险管理和保险经纪代理业务对风险都要做量化模型并有相应的风险管理规程。怡安集团用云计算来做客户关系管理，是经过对传统计算和云计算的风险做过深入的分析和对比后才选择了云计算。传统计算方式造成的信息竖井、孤立架构所导致的管理困难、信息不一致、低信息实效性等问题给企业带来了巨大的操作风险；另一方面，传统方式下信息与数据分布式存储和保存，复杂度高、可用性低，对于信息和数据安全性缺乏统一的可执行的电子数据安全等级管理体系，电子数据与信息存在潜在外泄风险，内部的安全管理漏洞更加难以防范，导致客户信息与数据更易泄露或不当使用。而现在选用云计算方式，通过保密协议与服务等级协议规范云计算服务提供商达到特定的数据信息安全等级要求，实现数据云端存储，以及尽量减少人为参与、干预环节，达到对数据特别是敏感数据的安全级别要求。同时信息的云端集中式存储还有利于隐私保护、遵从反洗钱法和KYC（充分了解你的客户）等法律法规的要求，提高信息、数据的合规性。随着安全认证、授权、加密、数据漂泊、审计等安全技术的发展和其在云计算服务特别是在网络传输、云数据处理、云存储的应用，提升了客户信息和业务数据的安全性与合规性。综上所述，和目前人们接受的理念恰恰相反，云计算要比传统计算在总体上更安全、更可靠、风险更低，更有利于降低企业的运营风险。这也是为什么一家以控制风险为主业的公司，选择云服务模式而不是传统CRM软件包的模式来管理全公司客户关系的原因。

2.云计算的概念

云计算是通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，企业数据中心的运行将与互联网更相似。这使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。

好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便、费用低廉。最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。

3.云计算的基本特点（1）超大规模“云”具有相当的规模，Google云计算已经拥有100多万台服务器，Amazon、IBM、微软、Yahoo等公司的“云”均拥有几十万台服务器。企业私有云一般拥有数百上千台服务器。“云”能赋予用户前所未有的计算能力。（2）虚拟化

云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。所请求的资源来自“云”，而不是固定的有形的实体。应用在“云”中某处运行，但实际上用户无须了解，也不用担心应用运行的具体位置。只需要一台笔记本式计算机或者一个手机，就可以通过网络服务来实现大家需要的一切，甚至包括超级计算这样的任务。（3）高可靠性“云”使用了数据多副本容错、计算结点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机可靠。（4）通用性

云计算不针对特定的应用，在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用，同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。（5）高可扩展性“云”的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要。（6）按需服务“云”是一个庞大的资源池，按需购买；云可以像自来水、电、煤气那样计费。（7）极其廉价

由于“云”的特殊容错措施可以采用极其廉价的节点来构成云，“云”的自动化集中式管理使大量企业无须负担日益高昂的数据中心管理成本，“云”的通用性使资源的利用率较之传统系统大幅提升，因此用户可以充分享受“云”的低成本优势，通常只要花费几百美元、几天时间就能完成以前需要数万美元、数月时间才能完成的任务。

云计算可以彻底改变人们未来的生活，但同时也要重视环境问题，这样才能真正为人类进步作贡献，而不是简单的技术提升。

4.云计算的影响

云技术要求大量用户参与，也不可避免地出现了隐私问题。用户参与就要收集某些用户数据，从而引发了用户对数据安全的担心。很多用户担心自己的隐私会被云技术收集。正因如此，在加入云计划时很多厂商都承诺尽量避免收集到用户隐私，即使收集到也不会泄露或使用。但不少人还是怀疑厂商的承诺，他们的怀疑也不是没有道理。不少知名厂商都被指责有可能泄露用户隐私，并且泄露事件也确实发生过。

事实上，国家在大力提倡建设云计算中心的同时，对云技术与互联网的安全性也高度重视。发改委、工信部等七部联合发布《关于下一代互联网“十二五”发展建设的意见》中强调：互联网是与国民经济和社会发展高度相关的重大信息基础，加强网络与信息安全保障工作，全面提升下一代互联网安全性和可信性。加强域名服务器、数字证书服务器、关键应用服务器等网络核心基础设施的部署及管理；加强网络地址及域名系统的规划和管理；推进安全等级保护、个人信息保护、风险评估、灾难备份及恢复等工作，在网络规划、建设、运营、管理、维护、废弃等环节切实落实各项安全要求；加快发展信息安全产业，培育龙头骨干企业，加大人才培养和引进力度，提高信息安全技术保障和支撑能力。1.2.3　物联网

物联网是新一代信息技术的重要组成部分，也是“信息化”时代的重要发展阶段，其英文名称是Internet of things（IoT）。顾名思义，物联网就是物物相连的互联网。这有两层意思：其一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上延伸和扩展的网络；其二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信，也就是物物相息。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术，广泛应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。物联网是互联网的应用拓展，与其说物联网是网络，不如说物联网是业务和应用。因此，应用创新是物联网发展的核心，以用户体验为核心的创新2.0是物联网发展的灵魂。

物联网用途广泛，遍及智能交通、环境保护、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防、工业监测、环境监测、路灯照明管控、景观照明管控、楼宇照明管控、广场照明管控、老人护理、个人健康、花卉栽培、水系监测、食品溯源、敌情侦查和情报搜集等多个领域。

国际电信联盟2005年的报告曾描绘“物联网”时代的图景：当司机出现操作失误时汽车会自动报警；公文包会提醒主人忘带了什么东西；衣服会“告诉”洗衣机对颜色和水温的要求；等等。物联网在物流领域内的应用则如：一家物流公司应用了物联网系统的货车，当装载超重时，汽车会自动告诉你超载了，并且超载多少，但空间还有剩余，告诉你轻重货怎样搭配；当搬运人员卸货时，一只货物包装可能会大叫“你扔疼我了”，或者说“亲爱的，请你不要太野蛮，可以吗？”当司机在和别人扯闲话，货车会装作老板的声音怒吼“该发车了！”

物联网把新一代IT技术充分运用在各行各业之中，具体地说，就是把感应器嵌入和装备到电网、铁路、桥梁、隧道、公路、建筑、供水系统、大坝、油气管道等各种物体中，然后将“物联网”与现有的互联网整合起来，实现人类社会与物理系统的整合，在这个整合的网络当中，存在能力超级强大的中心计算机群，能够整合网络内的人员、机器、设备和基础设施，实施实时的管理和控制，在此基础上，人类可以以更加精细和动态的方式管理生产和生活，达到“智慧”状态，提高资源利用率和生产力水平，改善人与自然之间的关系。

目前的应用案例：

①物联网传感器产品已率先在上海浦东国际机场防入侵系统中得到应用。系统铺设了3万多个传感结点，覆盖了地面、栅栏和低空探测，可以防止人员的翻越、偷渡、恐怖袭击等攻击性入侵。上海世博会也与中科院无锡高新微纳传感网工程技术研发中心签下订单，购买防入侵微纳传感网1500万元产品。

②ZigBee路灯控制系统点亮济南园博园。ZigBee无线路灯照明节能环保技术的应用是此次园博园中的一大亮点。园区所有的功能性照明都采用了ZigBee无线技术，达成了无线路灯控制。

③移动终端与电子商务相结合的模式让消费者可以与商家进行便捷的互动交流，随时随地体验品牌品质，传播分享信息，实现互联网向物联网的从容过渡，缔造出一种全新的零接触、高透明、无风险的市场模式。手机物联网购物其实就是闪购。广州闪购通过手机扫描条形码、二维码等方式，可以进行购物、比价、鉴别产品等。

④一个完整的门禁系统由读卡器、控制器、电锁、出门开关、门磁、电源、处理中心这七个模块组成，无线物联网门禁将门点的设备简化到了极致：一把电池供电的锁具。除了门上面要开孔装锁外，门的四周不需要任何辅助设备。整个系统简洁明了，大幅缩短施工工期，也能降低后期维护的成本。无线物联网门禁系统的安全与可靠体现在以下两个方面：无线数据通信的安全性包管和传输数据的安稳性。

⑤物联网的应用与移动互联相结合后发挥了巨大的作用。智能家居使得物联网的应用更加生活化，具有网络远程控制、遥控器控制、触摸开关控制、自动报警和自动定时等功能，普通电工即可安装，变更扩展和维护非常容易，开关面板的颜色多样，图案个性化，给每个家庭带来不一样的生活体验。

物联网将是下一个推动世界高速发展的“重要生产力”，是继通信网之后的另一个万亿级市场。业内专家认为，物联网一方面可以提高经济效益，大大节约成本；另一方面可以为全球经济的复苏提供技术动力。美国、欧盟等都在投入巨资深入研究和探索物联网。我国也正在高度关注、重视物联网的研究，工业和信息化部会同有关部门在新一代信息技术方面正在开展研究，以形成支持新一代信息技术发展的政策措施。

此外，物联网普及以后，用于动物、植物和机器、物品的传感器与电子标签及配套的接口装置的数量将大大超过手机的数量。物联网的推广将会成为推进经济发展的又一个驱动器，为产业开拓了又一个潜力无穷的发展机会。按照对物联网的需求，需要有按亿计的传感器和电子标签，这将大大推进信息技术元件的生产，同时增加大量的就业机会。

物联网拥有业界最完整的专业物联产品系列，覆盖从传感器、控制器到云计算的各种应用，产品服务智能家居、交通物流、环境保护、公共安全、智能消防、工业监测、个人健康等各种领域，构建了“质量好、技术优、专业性强，成本低，满足客户需求”的综合优势，持续为客户提供有竞争力的产品和服务。物联网产业是当今世界经济和科技发展的战略制高点之一。据了解，2011年全国物联网产业规模超过了2500亿元，预计2015年将超过5000亿元。

2014年2月18日，全国物联网工作电视电话会议在北京召开。国务院副总理马凯出席会议并讲话。他强调，要抢抓机遇，应对挑战，以更大决心、更有效措施，扎实推进物联网有序健康发展，努力打造具有国际竞争力的物联网产业体系，为促进经济社会发展作出积极贡献。

马凯指出，物联网是新一代信息网络技术的高度集成和综合运用，是新一轮产业革命的重要方向和推动力量，对于培育新的经济增长点、推动产业结构转型升级、提升社会管理和公共服务的效率和水平具有重要意义。发展物联网必须遵循产业发展规律，正确处理好市场与政府、全局与局部、创新与合作、发展与安全的关系。要按照“需求牵引、重点跨越、支撑发展、引领未来”的原则，着力突破核心芯片、智能传感器等一批核心关键技术；着力在工业、农业、节能环保、商贸流通、能源交通、社会事业、城市管理、安全生产等领域，开展物联网应用示范和规模化应用；着力统筹推动物联网整个产业链协调发展，形成上下游联动、共同促进的良好格局；着力加强物联网安全保障技术、产品研发和法律法规制度建设，提升信息安全保障能力；着力建立健全多层次多类型的人才培养体系，加强物联网人才队伍建设。

根据韩臻聪2016年9月的主题演讲《服务能力重构推进物联网产业快速发展》：截至2016年，76％的企业已经启动了物联网相关的布局，36％的企业已经开展相关的产品化和商业化的进程。投资从另外一方面反应了这样一个风口的选择，国际36家大型企业已经有84次投资行为，集中在投资在基础能力、垂直行业和智能家居这三个领域，从这方面可以看到，物联网正在推动社会经济和科技发展，成为一个重要的推动力量。1.2.4　人工智能

2017年，AlphaGo战胜世界围棋冠军之后，人工智能再次成为人们所关注的热点。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。美国麻省理工学院的尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科——怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一位美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容，即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。

人工智能的技术应用主要包括自然语言处理（包括语音和语义识别、自动翻译）、计算机视觉（图像识别）、知识表示、自动推理（包括规划和决策）、机器学习和机器人学等。

人工智能的发展需要一定的先决条件：（1）物联网

物联网提供了计算机感知和控制物理世界的接口和手段，它们负责采集数据、记忆、分析、传送数据、交互、控制等。摄像头和相机记录了关于世界的大量的图像和视频，麦克风记录语音和声音，各种传感器将它们感受到的世界数字化，等等。这些传感器，就如同人类的五官，是智能系统的数据输入，感知世界的方式。而大量智能设备的出现则进一步加速了传感器领域的繁荣，这些延伸向真实世界各个领域的触角是机器感知世界的基础，而感知则是智能实现的前提之一。（2）大规模并行计算

人脑中有数百甚至上千亿个神经元，每个神经元都通过成千上万个突触与其他神经元相连，形成了非常复杂和庞大的神经网络，以分布和并发的方式传递信号。这种超大规模的并行计算结构使得人脑远超计算机，成为世界上最强大的信息处理系统。近年来，基于GPU（图形处理器）的大规模并行计算异军突起，拥有远超CPU的并行计算能力。

从处理器的计算方式来看，CPU计算使用基于X86指令集的串行架构，适合尽可能快地完成一个计算任务。GPU诞生之初是为了处理3D图像中的上百万个像素图像，拥有更多的内核去处理更多的计算任务。因此，GPU天生具备了执行大规模并行计算的能力。云计算的出现、GPU的大规模应用使得集中化的数据计算处理能力变得前所未有的强大。（3）大数据

根据统计，2015年全球产生的数据总量达到了十年前的20多倍，海量的数据为人工智能的学习和发展提供了非常好的基础。机器学习是人工智能的基础，而数据和以往的经验就是人工智能学习的书本，以此优化计算机的处理性能。（4）深度学习算法

这是人工智能进步最重要的条件，也是当前人工智能最先进、应用最广泛的核心技术，又称深度神经网络（深度学习算法）。2006年，Geoffrey Hinton教授发表的论文《A Fast Learning Algorithm For Deep Belief Nets》。他在此文中提出的深层神经网络逐层训练的高效算法，让当时计算条件下的神经网络模型训练成为了可能，同时通过深度神经网络模型得到的优异的实验结果让人们开始重新关注人工智能。之后，深度神经网络模型成为了人工智能领域的重要前沿阵地，深度学习算法模型也经历了一个快速迭代的周期，Deep Belief Network、SparseCoding、Recursive Neural Network，Convolutional Neural Network等各种新的算法模型被不断提出，而其中的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）更是成为图像识别最炙手可热的算法模型。

从2013年开始，科技巨头加大了对人工智能的自主研发，同时通过不断开源，试图建立自己的人工智能生态系统，开源力度不断增加。例如，Google开源TensorFlow后，Facebook、百度和微软等都加快了开源脚步。最早走向人工智能工具开源的是社交巨头Facebook，于2016年1月宣布开源多款深度学习人工智能工具。而谷歌、IBM和微软几乎同时于2016年11月宣布开源。谷歌发布了新的机器学习平台TensorFlow，所有用户都能够利用这一强大的机器学习平台进行研究，被称为人工智能界的Android。IBM则宣布通过Apache软件基金会免费为外部程序员提供System ML人工智能工具的源代码。微软则开源了分布式机器学习工具包DMTK，能够在较小的集群上以较高的效率完成大规模数据模型的训练，微软在2017年7月又推出了开源的Project Malmo项目，用于人工智能的训练。

人工智能已经逐渐建立起自己的生态格局，由于科技巨头的一系列布局和各种平台的开源，人工智能的准入门槛逐渐降低。未来几年之内，专业领域的智能化应用将是人工智能主要的发展方向。无论是在专业领域还是通用领域，人工智能的企业布局都将围绕着基础层、技术层和应用层三个层次的基本架构。

基础层就如同大树的根基，提供基础资源支持，由运算平台和数据工厂组成。中间层为技术层，通过不同类型的算法建立模型，形成有效的可供应用的技术，如同树干连接底层的数据层和顶层的应用层。应用层利用输出的人工智能技术为用户提供具体的服务和产品。

位于基础层的企业一般是典型的IT巨头，拥有芯片级的计算能力，通过部署大规模GPU和CPU并行计算构成云计算平台，解决人工智能所需要的超强运算能力和存储需求，初创公司无法进入。技术层的算法可以拉开人工智能公司和非人工智能公司的差距，但是巨头的逐步开源使算法的重要程度不断降低。应用层是人工智能初创企业最好的机遇，可以选择合理的商业模式，避开巨头的航路，更容易实现成功。1.3数制基础与信息表示

计算机的最基本功能是对数据进行加工处理，现代计算机是一个数字系统，它的物理基础是数字电路。在本节中，将着重讨论计算机中数的表示方法及其相关的基本知识，包括计算机所使用的数制和编码、定点数和浮点数等，它们是计算机实现“计算”的基础。1.3.1　数制

1.数制的概念

将数字符号按序排列成数位，并遵照某种由低位到高位进位的方法进行计数表示数值的方式称作进位计数制，简称数制。它有3个基本术语：

①数符：用不同的数字符号表示一种数制的数值，这些数字符号称为“数符”。

②基数：数制所允许使用的数符个数称为“基数”。

③权值：某数制中每一位所对应的单位值称为“权值”，或称“位权值”，简称“权”。

在进位计数制中，使用数符的组合形成多位数，按基数来进位、借位，用权值来计数。一个多位数可以表示为ii式中：i为某一位的位序号；A 为i位上的一个数符，0≤A ≤R-1，如十进制有0、1、2、……、8、9共10个数符；R为基数，将基数为R的数称为R进制数，如十进制的R为10；m为小数部分最低位序号；n为整数部分最高位序号（整数部分的实际位序号是从0开始，因此整数部分为n+1位）。

式（1-1）将一个数表示为多项式，又称数的多项式表示。例如，21十进制数975，它可以根据式（1-1）表示为975=9×10 +7×10 +5×010 ，等式的左边为顺序计数，右边则为按式（1-1）的多项式表示。实际上把任何进制的数按式（1-1）展开求和就得到了它对应的十进制数，所以式（1-1）也是不同进制数之间相互转换的基础。

由此，可以将进位计数制的基本特点归纳为：

①一个R进制的数有R个数符。

②最小的数符为0，最大的数符为R-1。

③计数规则为“逢R进1，借1当R”。

2.常用数制

在日常生活中，十进制数是人们十分熟悉的计数制。它用0、1、2、3、4、5、6、7、8、9共10个数字符号，按照一定规律排列起来表示数值的大小。但实际上存在着多种进位计数制，如二进制、八进制、十二进制、十六进制、二十四进制、六十进制等。在计算机内部，一切信息的存储、处理与传输均采用二进制的形式，这是因为二进制数具有在电路上容易实现，可靠性高，运算规则简单，可直接用作逻辑运算等优点。但由于二进制数的阅读和书写很不方便，因此在阅读和书写时又通常采用八进制数和十六进制数来表示。表1-2列出了常用的进位计数制。表1-2　常用进位计数制（1）十进制

十进制（Decimal System）有0～9共10个数符，基数为10，权系数为10i（i为整数），计数规则为“逢10进1，借1当10”。对十进制的特点我们非常熟悉，因此不再详细介绍。（2）二进制

试读结束[说明：试读内容隐藏了图片]

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