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这简介太好看了 这么久没更新，憋了个大的。（其实还有更多大的）
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欢迎点赞、投币、收藏一键三连，或点个关注支持我~ 计算机科学基础理论： 计算机的本质：通过翻转0和1实现所有功能，遵循图灵机（Turing Machine）模型（无限纸带、读写头、状态寄存器、指令集），这是所有现代计算机的理论基础。 可计算性理论： 研究哪些问题可以被计算机解决（如停机问题是不可解的）。 计算复杂性理论： 研究解决问题的效率（时间、空间），将问题按难度分类（如NP完全问题），尽管某些问题理论上可解，但实际可能因资源消耗过大而无法解决（需借助近似算法）。 算法： 解决问题的独立于硬件的步骤指令，研究重点是设计高效算法（算法复杂度）。 信息论： 研究信息的度量、存储和传输（如数据压缩）。 编码理论： 包括密码学（确保信息安全传输）。 其他分支：逻辑、图论、计算几何、自动机理论、量子计算、并行编程、形式化方法、数据结构等。 2.计算机工程： 设计挑战： 设计能高效处理多种任务的通用硬件。 核心组件： 中央处理器（CPU）： 执行所有任务的核心。 调度器： 管理CPU在多个任务间的切换（多核并行处理使调度更复杂）。 存储器（RAM）： 相当于图灵机的纸带。 计算机体系结构： 不同架构（CPU通用、GPU图形优化、FPGA特定任务高速）适用于不同场景。 软件层次： 编程语言： 从低级（如汇编）到高级（如Python, JavaScript）不等，是人类与计算机沟通的桥梁。 编译器： 将程序员写的代码翻译成CPU指令的关键程序。 操作系统： 最重要的软件层，管理硬件和运行其他程序。 软件工程： 将创意转化为高效、可靠软件的实践艺术（包含最佳实践和设计哲学）。 其他重要领域：计算机网络（计算机间通信协作）、数据库（大数据存储检索）、性能分析、计算机图形学等。 3.应用领域： 解决现实问题： 支撑众多程序、应用和网站。 优化问题： 广泛存在于现实世界（如旅行规划、物流路径优化）。 布尔可满足性问题（SAT）： 首个被证明的NP完全问题，虽理论上极难，但现代SAT求解器已能解决大型问题（尤其在AI中）。 人工智能（AI）： 计算机科学的前沿，目标是让计算机自主思考。 机器学习： AI主流方法，让计算机从数据中学习并做出决策或分类。 计算机视觉： 让计算机“看懂”图像（依赖图像处理）。 自然语言处理： 让计算机理解和生成人类语言（常结合知识表示）。 大数据： 管理和分析海量数据以获取价值。 物联网： 为日常物品添加数据采集和通信功能。 网络安全： 寻找并利用系统漏洞（黑客）。 计算科学： 用计算机解决科学问题（常使用超级计算进行大规模模拟）。 人机交互： 设计易用、直观的系统。 虚拟现实/增强现实/远程呈现： 增强或替代现实体验。 机器人学： 赋予计算机物理形态。 【免责声明】 本视频来源于YouTube并经译制处理，添加中英文字幕，仅用于学习交流与技术分享。如有版权问题，请联系本人第一时间删除，感谢原作者的精彩内容！ 观看本视频后请支持原作者作品，点击原链接观看：https://www.youtube.com/watch?v=SzJ46YA_RaA 感谢大家观看！若内容对你有启发，欢迎点赞、投币、收藏一键三连，或点个关注支持我~
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