我们先来了解下数据化结构与非数据化结构 一、数据化结构 数据化结构，简单来说就是数据库。结合到典型场景中更容易理解，比如企业ERP、财务系统、医疗HIS数据库、教育一卡通、政府行政审批、其他核心数
1、确定数据结构:根据任务书提出的要求、指定的输入数据和输出结果，确定存放数据的数据结构。
C++17 引入了结构化绑定（Structured Binding）这一强大的特性，它提供了一种简洁的语法，用于从容器、元组、数组等数据结构中解包并绑定其元素到多个变量中。结构化绑定不仅可以提高代码的可读性和简洁性，还能使代码更加灵活和易于维护。
Protocol buffer是一种语言无关、平台无关、可扩展的序列化结构数据的方法，它可用于（数据）通信协议、数据存储等。是谷歌的开源数据交换格式。
现代Java应用架构越来越强调数据存储和处理分离，以获得更好的可维护性、可扩展性以及可移植性，比如火热的微服务就是一种典型。这种架构通常要求业务逻辑要在Java程序中实现，而不是像传统应用架构中放在数据库中。
作者 | Kimberly Powell 翻译 | Nora 注：诚然，本文中所提到的内容并使非结构化数据结构化的唯一步骤，但该步骤的可行性，以及在创造可持续模式方面的表现已在实践中得到证实。 如今，
7月6日，互联网保险的年度最大的交流盛会——2016(第九届)中国保险IT应用高峰论坛，在天津举行。国内外100多家保险公司信息化主管和IT行业精英齐聚一堂，以“ 新技术助力互联网+保险的创新与规范“为主题，热烈探讨“人工智能、大数据、移动互联网、云计算”等新技术给保险行业未来带来的颠覆和变化。 “互联网+”时代大红利下，保险行业迎来崭新的机遇，逐渐从传统的保护壳中走出来，不断接触新技术、新思维。从退货险、高温险、雾霾险等保险场景和产品创新，到众安在线、安心财险、抗癌公社等新型互联网保险公司的蓬勃发展。保
结构化的数据是指可以使用关系型数据库表示和存储，表现为二维形式的数据。一般特点是：数据以行为单位，一行数据表示一个实体的信息，每一行数据的属性是相同的。举一个例子：
最近重新写爬虫的课程，发现有些以前爬过的网站都消失了，到处找可爬的网站还有案例，收获不多，除了自建教学网站，想要找一些稳定，有趣且有一定实用价值的爬虫项目网站太难了。
北京时间2月24日，本篇工作作者申万祥博士将带来线上分享，介绍如何通过增强数据的表征和利用卷积神经网络来提高生物医学数据的学习效果。更多详情见文末。 决定 AI 模型识别能力的主要因素是数据和算法，长久以来 AI 领域重点关注在算法来提升性能，但对数据的探索程度远不及算法的开发。以数据为中心的 AI 方法（data-centric AI）基于高质量的数据构建 AI 系统，主要是确保数据表征能够清晰地展示 AI 所须学习的内涵特征。 特别是对于生物医药领域具有高维度而无序特征的小样本数据（比如疾病组学数据），
在互联网、大数据、人工智能火爆的今天，“算法”这个词几乎妇孺皆知，业已成为“高薪”“牛X”的代名词。
N-S图 不适合复杂程序设计，具有强烈的结构化特性，当问题复杂的时候，这个图可能非常大。
常用来构建索引的数据结构，就是讲过的几种支持动态数据集合的数据结构。比如，散列表、红黑树、跳表、B+树。除此之外，位图、布隆过滤器可以作为辅助索引，有序数组可以用来对静态数据构建索引。
同样的数据计算任务，用 SQL 写和用 Java 写，后者常常会长出数倍。代码长不仅仅是写起来很繁琐，也不利于理解整体业务逻辑结构，算法过程都湮没在细节中。 为什么 Java 会比 SQL 长这么多？我们来回答这个问题，并引出程序语言的集合化概念。
Lucene是一套用于全文检索和搜索的开放源代码程序库。实际上lucene的功能很单一，说到底，就是你给它若干个字符串，然后它为你提供一个全文搜索服务，告诉你你要搜索的关键词出现在哪里。
人工智能是新零售的基础技术之一，但目前的人工智能主要是基于大数据的深度学习，数据的广度、深度、结构化与粒度对深度学习的模型和结果有非常大的影响。 📷 区块链对于数据的确权、共享、流动和关联性提供了支持。更重要的是通过区块链，可以为最小粒度的数据打上标签，实现元数据的属性多样化，对大数据模型乃至人工智能的深度学习提供精确和多维的数据地图。 元数据(meta data)，被称数据的数据。元数据是指从信息资源中抽取出来的用于说明其特征、内容的结构化的数据，用于组织、描述、检索、保存、管理信息和知识资源。如一本书，
考试方式 公共基础知识不单独考试，与其他二级科目组合在一起，作为二级科目考核内容的一部分。 上机考试，10道单项选择题，占10分。 基本要求 掌握计算机系统的基本概念，理解计算机硬件系统和计算机操作系统。 掌握算法的基本概念。 掌握基本数据结构及其操作。 掌握基本排序和查找算法。 掌握逐步求精的结构化程序设计方法。 掌握软件工程的基本方法，具有初步应用相关技术进行软件开发的能力。 掌握数据库的基本知识，了解关系数据库的设计。 考试内容 一、基本数据结构与算法 算法的基本概念；算法复杂度的概念
在应用程序开发中，选择适合项目需求的数据库系统至关重要。MySQL、MongoDB和Redis是常见的数据库系统，本文将深入比较它们的优缺点，并为开发者提供在不同场景下的选择建议。
在数据库设计中，选择使用多个字段存储数据还是使用一个字段存储JSON值，取决于多个因素，如数据的性质、查询需求、性能要求、数据一致性以及数据库系统的支持等。
整个Spark 框架模块包含：Spark Coke、 Spark SQL、 Spark Streaming、 Spark GraphX、 Spark MLlib，而后四项的能力都是建立在核心引擎之上 。
每一种编程语言都会内置几种基本的数据结构。例如：Python的List、Dict、Set等。基本数据类型可以大概分为两类：
字典是 Python 中最灵活的内置数据结构类型之一，它可以取代许多数据结构和搜索算法，而这些在别的语言中你可能需要手动来实现。
模块的控制范围包括模块本身及其所有的从属模块。模块的作用范围是指模块一个判定的作用范围，凡是受这个判定影响的所有模块都属于这个判定的作用范围.，原则上一个模块的作用范围应该在其控制范围之内，若没有，则可以将判定所在模块合并到父模块中，使判定处于较高层次。 在软件设计中，人们总结了一些启发式原则，根据这些原则进行设计，可以设计出较高质量的软件系统。其中，模块的扇入扇出适中，模块大小适中以及完善模块功能都可以改进设计质量。而将相似功能的模块合并可能会降低模块内聚和提高模块之间的耦合，因此并不能改进设计质量。
方面，OPC UA 连接到开放式结构化 IT 系统，包括云、台式机、笔记本电脑、平板电脑、移动设备，用于业务信息、数据分析等。OPC 统一架构 (OPC UA) 是一个可扩展的 SOA 框架，旨在支持从嵌入式微控制器到云基础设施的各种平台。它通过加密、身份验证和审计提供安全性。它通过添加按需功能、发现网络上的服务器和其他系统的能力以及旨在允许更复杂数据结构的地址空间方案，超越了 OPC Classic。另一方面，OPC UA 连接到开放式结构化 IT 系统，包括云、台式机、笔记本电脑、平板电脑、移动设备，用于业务信息、数据分析等。它通过添加按需功能、发现网络上的服务器和其他系统的能力以及旨在允许更复杂数据结构的地址空间方案，超越了 OPC Classic。另一方面，OPC UA 连接到开放式结构化 IT 系统，包括云、台式机、笔记本电脑、平板电脑、移动设备，用于业务信息、数据分析等。它通过添加按需功能、发现网络上的服务器和其他系统的能力以及旨在允许更复杂数据结构的地址空间方案，超越了 OPC Classic。另一方面，OPC UA 连接到开放式结构化 IT 系统，包括云、台式机、笔记本电脑、平板电脑、移动设备，用于业务信息、数据分析等。
结构化数据，是指由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，严格地遵循数据格式与长度规范，主要通过关系型数据库进行存储和管理。
结构化数据加上一个支持schema变更的存储，加上一个高效易用的支持SQL的数据处理和查询的引擎，简直无所不能和极度高效。
长久以来，你不得不借助于黑魔法和第三方库来创建一个JavaScript值的深拷贝。现在，ECMAScript 2021提供了structuredClone()，这是一个用于深拷贝的内置函数。
物联网云平台是一个连接设备和互联网的系统，通过传感器、设备和网络进行数据采集和传输，需要一个可靠和高效的存储系统来存储和管理大量的物联网数据。存储的意义在于提供数据的持久性和可访问性，使得数据可以在任意时间被查询、分析和应用。
键值数据库( Key-Value Database）会使用一个哈希表，这个表中有一个特定的key和一个指针指向特定的value。key可以用来定位value，即存储和检索具体的Value。
咱们工作或者学习的过程中，接到一个需求，或者学习一个技能的时候，我们是如何去学习的呢？
信息系统的分类（低级到高级）：业务（数据）处理系统（TPS/DPS）、管理信息系统（MIS）、决策支持系统（DSS）、专家系统（ES）、办公自动化系统（OAS）
发现网络上的服务器和其他系统的能力以及旨在允许更复杂数据结构的地址空间方案，超越了 OPC Classic。另一方面，OPC UA 连接到开放式结构化 IT 系统，包括云、台式机、笔记本电脑、平板电脑、移动设备，用于业务信息、数据分析等。OPC 统一架构 (OPC UA) 是一个可扩展的 SOA 框架，旨在支持从嵌入式微控制器到云基础设施的各种平台。它通过加密、身份验证和审计提供安全性。它通过添加按需功能、发现网络上的服务器和其他系统的能力以及旨在允许更复杂数据结构的地址空间方案，超越了 OPC Classic。另一方面，OPC UA 连接到开放式结构化 IT 系统，包括云、台式机、笔记本电脑、平板电脑、移动设备，用于业务信息、数据分析等。OPC 统一架构 (OPC UA) 是一个可扩展的 SOA 框架，旨在支持从嵌入式微控制器到云基础设施的各种平台。它通过加密、身份验证和审计提供安全性。它通过添加按需功能、发现网络上的服务器和其他系统的能力以及旨在允许更复杂数据结构的地址空间方案，超越了 OPC Classic。另一方面，OPC UA 连接到开放式结构化 IT 系统，包括云、台式机、笔记本电脑、平板电脑、移动设备，用于业务信息、数据分析等。它通过添加按需功能、发现网络上的服务器和其他系统的能力以及旨在允许更复杂数据结构的地址空间方案
在软件设计的世界里，分析是解决问题的首要步骤。分析阶段为开发人员定义了需求、界限以及约束条件。通过本文，我们将深入了解三种主要的分析方法：抽象分析、结构化分析和面向对象分析，揭示它们之间的区别和联系。
现代应用开发中，通常只用SQL实现简单的数据存取动作，而主要的计算过程和业务逻辑直接在应用程序中实现，主要原因在于：
Protocol buffers 在序列化数据方面，它是灵活的，高效的。相比于 XML 来说，Protocol buffers 更加小巧，更加快速，更加简单。一旦定义了要处理的数据的数据结构之后，就可以利用 Protocol buffers 的代码生成工具生成相关的代码。只需使用 Protobuf 对数据结构进行一次描述，即可利用各种不同语言或从各种不同数据流中对你的结构化数据轻松读写。 Protocol buffers 很适合做数据存储或 RPC 数据交换格式。可用于通讯协议、数据存储等领域的语言无关、平台无关、可扩展的序列化结构数据格式
这是个json，存储的数据描述了一个人John Smith的一些个人信息，比如姓名，是否活着，年龄，地址以及电话号码等信息。其中，地址address和电话号码phoneNumbers呢，下面又包含了州、城市、街道，家庭电话、办公电话以及手机号码等信息。
结构化数据：指具有固定格式或有限长度的数据，如数据库，元数据等。 非结构化数据：指不定长或无固定格式的数据，如邮件，word文档等磁盘上的文件
1977年，美国计算机科学家费根鲍姆正式命名知识工程，他曾于1994年获得图灵奖，被誉为专家系统之父，知识工程奠基人。知识工程是自上而下的，并严重依赖专家干预。知识工程的基本目标就是把专家的知识赋予机器，利用机器解决问题。
Spark SQL允许开发人员直接处理RDD，同时可以查询在Hive上存储的外部数据。Spark SQL的一个重要特点就是能够统一处理关系表和RDD，使得开发人员可以轻松的使用SQL命令进行外部查询，同时进行更加复杂的数据分析。
Protobuf（Protocol Buffers）是一种语言无关、平台无关的序列化数据结构的协议，由Google开发。它可以用于将结构化数据序列化为二进制格式，并在不同的系统之间进行高效的数据传输或存储。
因为计算机系统为2020年新增内容，没有往年的真题。网上基本上也没有什么资料。这里推荐大家购买最权威的教育部考试中心出的教材。
信息系统的开发方法是指在信息系统开发过程中，按照一定的步骤和规范，采用特定的技术和工具进行系统的分析、设计、实施和维护的方法论。不同的开发方法适用于不同的项目特点、需求和约束条件。常见的信息系统开发方法包括但不限于以下几种：
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