《CSE计算机科学》课件.pptVIP

*************************************核心技术：计算机视觉图像处理是计算机视觉的基础，涉及图像的获取、增强和变换。基本操作包括滤波（如高斯滤波、中值滤波）、边缘检测（如Sobel、Canny算法）、形态学操作和频域变换（如傅立叶变换）。这些技术改善图像质量，提取特征，为高级视觉任务做准备。目标检测与识别是计算机视觉的核心任务，旨在定位和分类图像中的对象。传统方法依赖手工设计特征（如SIFT、HOG）和分类器（如SVM）；深度学习方法如R-CNN系列、YOLO和SSD直接从原始图像学习特征，大幅提高了准确性和速度。目标跟踪则在视频序列中持续定位目标，应用于监控、自动驾驶等领域。3D重建将2D图像转换为3D模型，恢复场景的几何结构。主要技术包括立体视觉（利用双目或多目相机的视差）、结构光（投射已知模式并分析变形）和运动恢复结构（从物体或相机移动序列中恢复3D信息）。点云处理、网格重建和纹理映射是3D重建后期处理的重要步骤。核心技术：云计算99.99%高可用性现代云平台设计目标70%资源利用率相比传统数据中心45%成本节约企业IT支出平均减少虚拟化技术是云计算的基础，将物理资源抽象化，实现资源池化和动态分配。虚拟机(VM)模拟完整硬件环境，提供强隔离但开销较大；hypervisor负责管理虚拟机，有Type1（直接运行在硬件上）和Type2（运行在宿主操作系统上）两种类型。存储虚拟化和网络虚拟化扩展了虚拟化范围，实现全栈资源抽象。容器化技术提供轻量级虚拟化，共享宿主操作系统内核但维持应用隔离。Docker是最流行的容器平台，提供简单的打包和部署机制；Kubernetes则是容器编排平台，管理容器集群的部署、扩展和运维。容器化促进了DevOps实践，加速了开发和部署周期。微服务架构将应用拆分为小型、松耦合的服务，每个服务独立开发、部署和扩展。这种架构提高了系统灵活性和可维护性，但增加了分布式系统复杂性。服务网格（如Istio、Linkerd）管理服务间通信，提供流量控制、安全和可观测性功能；API网关集中处理外部请求，实现路由、认证和限流等功能。核心技术：大数据处理Hadoop生态系统Hadoop生态系统是大数据处理的基础框架集合，核心组件包括：HDFS（分布式文件系统，提供高容错、高吞吐量的数据存储）、MapReduce（分布式计算模型，将计算拆分为Map和Reduce两个阶段）和YARN（资源管理器，负责集群资源分配）。周边工具包括Hive（数据仓库，提供SQL接口）、HBase（列式数据库）、Pig（数据流处理语言）等。流处理流处理技术处理连续生成的数据流，实现近实时分析。主要框架包括ApacheKafka（分布式消息系统，作为数据源）、ApacheFlink（低延迟、高吞吐量的流处理引擎，支持事件时间处理和精确一次语义）、ApacheStorm（实时计算系统）和SparkStreaming（微批处理模型）。流处理适用于实时监控、欺诈检测和IoT数据分析等场景。数据挖掘技术数据挖掘从大规模数据中提取模式和知识。主要技术包括聚类（K-means、DBSCAN等，识别数据中的自然分组）、分类（决策树、随机森林、SVM等，基于已知类别预测新数据）、关联规则挖掘（Apriori、FP-Growth等，发现项目间关联）和异常检测（识别偏离正常模式的数据点）。ApacheMahout和SparkMLlib等库提供了分布式数据挖掘功能。核心技术：区块链共识算法共识算法是区块链技术的核心，确保分布式网络中的节点就账本状态达成一致。工作量证明(PoW)要求节点解决计算难题，安全性高但能耗大；权益证明(PoS)基于持有代币数量分配记账权，能效更高；委托权益证明(DPoS)和实用拜占庭容错(PBFT)等算法在效率和去中心化程度之间寻求平衡。智能合约智能合约是部署在区块链上的自动执行程序，实现代码即法律的理念。以太坊是最知名的智能合约平台，使用Solidity语言开发；HyperledgerFabric支持多种语言编写的链码。智能合约应用广泛，包括金融服务（如去中心化金融DeFi）、供应链管理和数字身份验证等，但面临安全漏洞、扩展性和监管等挑战。去中心化应用去中心化应用(DApp)是基于区块链构建的应用程序，特点是无中心控制、数据透明和抗审查。DApp通常包括前端界面、智能合约和区块链存储层。主要类别包括去中心化金融(DeFi)、非同质化代币(NFT)市场、去中心化自治组织(DAO)和去中心化社交媒体等。Web3.0愿景将传统互联网与区块链技术融合，创建更加开放和用户