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信息科技六上复习资料
第一单元
利用算法来解决问题有多种途径，如由人工实施或由计算机实现等，不同的途径适用于不同的场景。在计算机中运用算法解决问题，主要经历问题分析、抽象与建模、设计算法、验证与优化算法等过程。
解决问题首先要对问题进行分析，抽象出关键要素，建立模型
在抽象的基础上，总结规律、建立模型是设计算法的前提。
设计算法时，要确定算法的输人与输出，并合理地选择控制结构，准确、有序地描述解决问题的步骤。
抽象与建模可以抓住问题的核心，忽略与问题求解无关的要素。用一定的方式表示关键要素之间的关系，有助于问题的解决。
解决问题之前，要对问题进行清晰的描述，包括已知条件、未知条件与求解日标等。
当问题中各对象之间的关系较为复杂时，可以使用表格对问题进行抽象。
根据抽象出米的数据及其关系，可以建立计算模型，进而推导出答案解决问题。
枚举法的思想是有序地尝试每一种可能的解，如果满足正确解的条件就采纳，否则继续枚举，做到不遗漏、不重复。
使用枚举法的关键是确定枚举的范围和正确解的判断条件。
在明确算法思想的基础上，使用具体的计算模型，合理选择控制结构可以得到解决具体问题的算法框架。
描述算法时，要精准描述算法的每一步骤，明确算法的输人、输出。
计算机语言是人指令计算机工作的语言。从计算机发明以来，计算机语言从机器语言发展到高级诺言。同一个算法可以使用不同的计算机语言来实现。
编写与运行程序一般都需要环境支持。比如，IDLE是Python自带的集成开发环境，它包含了IDLE Shell和程序编辑器两个窗口。
IDLE Shell用于显示程序运行结果，也可以直接输入代码并运行。程序编辑器用于编写完整的程序并支持文件保存
赋值:使用赋值号“=”将右边的值赋给左边的对象
输出：在Python中，使用print0)实现1个或多个对象的输出，多个对象之间用英文逗号分隔。输出的对象可以是数宇或字符串，字符串需要放在英文单引号或双引号之中。
在Python中，可以通过IDLE Shell运行程序。在“File”菜单中选择“Open”，打开相应的程序。在程序编辑器中的“Run”菜单中选择“Run Module”，即可运行程序。
条件循环语句:在Python中，第一行以while开始，然后是循环的判断条件，while循环头部始终以冒号结束。头部之后的缩进部分是循环体。当满足判断条件时重复执行循环体内容，否则停止循环。
Python语言严格区分大小写，如“tu”和“Tu"代表两个变量。
所有的标点都须在英文半角状态下输入。
Python语言使用缩进和“:“区分代码之问的层次。
#后面为注释语句，程序运行时不会被执行。
输入:在Python中，使用input(")实现数据的输入，”中间的内容是提示语。用户输入的内容默认为字符串类型，若对其进行数值运算，则须进行数据类型的转换，如使用int（）将其转化为整型数据，例如cai=int(input("猜一个1至100之间的数字"))。
双分支条件语句:在Python中，用“if...else...”来构造双分支条件语句，当满足判断条件时执行 if 分支下的代码，否则执行else分支下的代码。
第二单元
现实中，解决一个问题的算法往往具有多样性，即可用不同的算法来解决同一个问题
针对某个问题，可以设计多个算法来解决，但不同算法的效率是有差异的。算法有“好”与“差”之分，在一定条件下，当然要选择“好”的算法。
“好”的算法，除了符合“正确性、有效性”等标准外，还需要有较高的算法运行效率，即算法运行所消耗的时间较短。
解决同一个问题的不同算法，在执行时的运行时间是有一定差异的
在Python中，求余数的运算符为“%”，即表达式x%y的功能是“用x除以y，取余数”，如“5 % 2”的结果就是1。
要判断多个条件是否同时满足，需要用“and”逻辑运算符，条件“x除以3余2，且x除以5余3，且x除以7余2”就可表示为: % 3==2 and x %5==3 and x % 7==2
代码“print(x,end=" ")”中的end=" "表示print（）输出后不换行而输出空格
在各类在线平台上选择产品与服务时，常常会看到类似“买过该产品的用户还买了......”“根据您的历史学习记录，为您推荐·.....”等提示，这些都是推荐算法的具体应用。常见的推荐算法包括基于用户的推荐和基于产品的推荐。
基于用户的推荐算法，主要计算若干用户间的相似度，将相似度高的人分到一个组，删除目标用户与组内成员重复的东西，剩下的就是系统要的推荐产品。
基于产品的推荐算法，主要计算产品之间的相似性、相近性，给目标用户推荐相似度高、相近性大的产品。
在线生活中，综合运用各种算法可以高效解决实际问题
算法能够在一定的时间内获得正确的结果，帮助人们解决各种生活问题。好的算法可以提高办事效率，降低信息选择的成本，为人们提供更为丰富、更易获取的产品和服务，让社会运行更加高效。
算法也存在一些局限与安全问题。比如，部分算法自动抓取用户日常使用的各类数据，存在窥探、泄露用户个人隐私的风险:因为开发人员的偏见或数据的缺陷导致算法存在偏见问题，面临预测、决策不公正现象；人们度依赖推荐算法，接触的信息领域会习惯性地被兴趣所引导，这种信息选择行为可能会导致“信息茧房”
算法与核心技术是否自主可控也将直接影响关键信息基础产业乃至国家的安全。
2021年12月31日，国家互联网信息办公室等四部门联合发布互联网信息服务算法推荐管理规定》，明确了用户可以选择关闭算法推荐服务，，同时也规定不得根据消费者的偏好、交易习惯等特征，利用算法在交易条件上实施不合理的差别待遇。
早期人机对话是基于规则的对话系统，利用模板来匹配数据。随若大数据技术不断发展，出现了以深度学习为主的自然语言对话系统，主要是利用传感器、语音识别、语义理解和语音合成等技术，来实现人机对话交气。该系统可以实现查询信息、聊天交流、获取服务等
人机对话是人与机器的一种新型交互方式，其目的是使机器能够理解和运用人类的自然语言实现人机之间的通信
人机对话的人工智能设备只能用算法去分析人们说的话，一切都受算法控制，即便它们会进行一些推理、解题或天气查询，甚至写歌、作曲，背后都是算法在支持的。

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