计算机导论（下篇共上中下3篇）

项目七、软件工程主讲人：韩志华时间：2025.02目录01软件工程认知02软件开发模型03软件开发方法04软件开发环境与工具05新型软件开发方法软件工程认知011.1.1程序设计阶段在20世纪50年代，软件开发主要是个体手工劳动，程序员使用机器语言或汇编语言编写程序。这一阶段的软件开发注重编程技巧和程序运行效率，而不重视程序设计方法。随着计算机技术的飞速发展，软件需求迅速增长，程序变得越来越复杂，这种个体手工劳动的生产方式已经无法满足需求。1.1.2程序系统阶段随着计算机应用领域的不断扩大，软件需求也不断增长。软件由于处理的问题域扩大而使程序变得复杂，因此一个软件需要由几个人协同完成，即需要采用“生产作坊方式”开发软件。在这一阶段，语言工具是高级语言，程序设计中开始提出结构化方法。然而，这种生产作坊方式已经不能适应软件生产的需要，出现了所谓的“软件危机”。1.1.3软件工程阶段1968年，国际会议上正式提出并使用了“软件工程”术语，新的工程科学就此诞生。软件工程时期的生产方式是采用工程的概念、原理、技术和方法，使用数据库、开发工具、开发环境、网络、分布式、面向对象技术来开发软件。这个阶段的主要任务是采用“工程化的生产”方式克服软件危机，适应软件发展的需要。软件生产的发展软件工程的定义及目标软件工程是指导计算机软件开发和维护的一门工程学科，强调采用工程化的思想、原理、技术和方法来开发与维护软件，把相关的管理方法和最先进的开发技术相结合起来，解决软件生产中的问题。软件工程的主要目标是合理控制开发成本，实现预期的软件功能，提高所开发软件的可维护性，提高软件生产率，确保及时交付使用。软件生命周期软件生命周期是指一个计算机软件从功能确定、设计，到开发成功投入使用，并在使用中不断地修改、增补和完善，直到停止使用该软件的全过程。软件生命周期包括制定计划、需求分析、软件设计、程序编写、软件测试和运行维护等6个阶段。软件危机软件危机是指落后的软件生产方式无法满足迅速增长的计算机软件需求，从而导致软件开发与维护过程中出现一系列严重问题的现象。软件危机主要涉及两方面的问题：一是如何开发软件以满足软件日益增长的需求；二是如何维护数量不断增长的已有软件。典型的软件危机事件是IBM公司研发的OS/360操作系统，初期研发的产品共包含约100万条指令，耗费了5000人年，花费达数亿美元，而结果却令人沮丧：错误多达2000个以上，系统根本无法正常运行。软件开发模型0201瀑布模型瀑布模型也称为生存周期模型或线性顺序模型，是将软件生存周期的各个活动规定为按照线性顺序连接的若干阶段的模型，包括问题定义、可行性研究、需求分析、概要设计、详细设计、编码、测试和维护。瀑布模型具有阶段的顺序性和依赖性，推迟实现的观点，质量保证的观点。然而，瀑布模型缺乏灵活性，无法解决软件需求不明确或不准确的问题，早期开发存在的问题往往要到交付使用时才发现，维护代价大。02原型模型原型模型需要快速建立一个能够反映客户主要需求的原型系统，它反映了系统性质（如功能、计算结果等）的一个选定的子集。原型不必满足目标软件的所有约束，其目的是快速、低成本地构建原型。原型模型从软件工程师与客户的交流开始，目的是定义软件的总体目标并标注需求；然后快速制订原型开发的计划，确定原型的目标和范围，采用快速设计的方式进行建模，并构建原型。被开发的原型应交付给客户试用，通过实践让客户了解未来目标系统的概貌，并收集客户的反馈意见，以便根据这些反馈意见在下一轮迭代中对原型进行改进。03增量模型增量模型也称为渐增模型，它是瀑布模型的顺序特征和原型模型的迭代特征相结合的产物，是一种非整体开发的模型。增量模型将软件的开发过程分成若干个日程时间交错的线性序列，每个线性序列产生软件的一个可发布的“增量”版本，重复增量发布的过程，直至产生最终的完善产品。增量模型特别适用于需求经常变化的软件开发，也适用于市场急需而现有的开发人员和资金不能在设定的市场期限之前实现一个完善产品的软件开发。04螺旋模型螺旋模型加入了瀑布模型与增量模型都忽略了的风险分析，即将两种模型结合起来，弥补了两种模型的不足。它是一种风险驱动的模型。螺旋模型又是一种迭代模型，它把开发过程分为几个螺旋周期，每迭代一次，螺旋线就前进一周。在4个象限上分别表达4个方面的活动：制订计划、风险分析、工程实施、客户评估。螺旋模型出现了一些变种，它可以有3～6个任务区域。螺旋模型指引的软件开发沿着螺旋线自内向外旋转，每前进一周，表示开发出一个更为完善的新软件版本。软件开发方法03结构化方法结构化方法是最早的、最传统的软件开发方法。结构化方法由结构化分析、结构化设计和结构化程序设计构成，也称为Yourdon方法。它适用于一般数据处理系统，是一种较流行的软件开发方法。结构化分析就是根据分解与抽象的原则，按照系统中数据处理的流程，用数据流图来建立系统的功能模型，从而完成需求分析。结构化设计就是根据模块独立性准则、软件结构准则，将数据流图转换为软件的体系结构，用软件结构图来建立系统的物理模型，实现系统的概要设计。结构化程序设计就是根据结构程序设计原理，将每个模块的功能用相应的标准控制结构表示出来，从而实现详细设计。生命周期法软件生命周期法借鉴其他工程领域的管理经验，强调将整个软件的开发过程分解成若干阶段，并对每个阶段的目标、任务、方法做出规定，使整个软件的开发过程具有合理的组织和科学的秩序。生命周期法主要遵循以下四条原则：用户参与的原则、先逻辑后物理的原则、自顶向下的原则、工作成果描述标准化原则。快速原型法快速原型法的基本思想是以少量代价快速地构造一个可执行的软件系统，使用户和开发人员可以较快地确定需求。快速原型法的优点是有利于准确地定义出用户需求，降低系统开发风险，适用于规模较小、用户需求较难定义的软件。面向对象法面向对象法把数据和对数据的操作同等看待，是一种以数据为主线，把数据和操作紧密结合起来的方法。面向对象法具有如下四个特点：把对象作为融合了数据及在数据上的操作行为的统一软件构件，用对象分解取代了结构化方法的功能分解；把所有对象都划分为类。每个类定义了一组数据和一组操作，类是对具有相同数据和相同操作的一组相似对象的定义；按照父类与子类的关系，把若干相关类组成一个层次结构的系统。下层子类自动拥有上层父类中定义的数据和操作，这种现象称为继承；对象彼此之间仅能通过发送消息互相联系，对象的所有私有信息都被封装在该对象内，不能从外界直接访问，这就是封装性。软件开发环境与工具04软件开发环境软件开发环境是指支持软件产品开发的软件系统，它由软件工具集和环境集成机制构成。工具集用于支持软件开发的相关过程、活动和任务；环境集成机制为工具集成和软件开发、维护和管理提供统一的支持。环境集成机制主要有数据集成、界面集成和控制集成，还有其他方面的集成，例如平台集成、方法与过程集成等。软件工具软件工具是用来辅助软件开发、运行、维护、管理和支持等过程中的活动的软件。早期的软件工具主要用来辅助程序员编程，如编辑程序、编译程序和排错程序等。在提出了软件工程的概念以后，又出现了软件生存周期的概念，出现了许多开发模型和开发方法，并且软件管理也开始受到人们的重视。与此同时，出现了一批软件工具来辅助软件工程的实施，这些软件工具涉及软件开发、维护、管理过程中的各项活动，并辅助这些活动高效、高质量地进行。软件开发工具软件开发工具对应于软件开发过程的各种活动，通常有需求分析工具、设计工具、编码与排错工具、测试工具等。需求分析工具用于辅助软件需求分析活动，设计工具用于辅助软件设计活动，编码与排错工具辅助程序员进行编码活动，测试工具用于支持软件测试。01软件维护工具软件维护工具辅助软件维护过程中活动的软件，它辅助维护人员对软件代码及其文档进行各种维护活动。软件维护工具主要有版本控制工具、文档分析工具、开发信息库工具、逆向工程工具和再工程工具。新型软件开发方法0501低代码低代码是一种新型的软件开发方法，它可以让程序员（甚至普通人）用最少的代码，仅仅通过用鼠标点击、拖拽等操作就可以来创建出一款软件来。低代码平台可视化操作界面，就像搭积木一样直观，不需要了解编程语言，就可以在可视化界面上通过拖拽文本框、下拉菜单等组件来创建调研问卷的页面布局。这种可视化操作使得非技术人员能够快速上手，将自己的业务想法转化为实际的软件应用。谢谢大家主讲人：韩志华时间：2025.02项目八、计算机图形学主讲人：韩志华时间：2025.02目录contents认识计算机图形学01计算机图形学应用02认识计算机图形学012计算机图形学是研究用计算机表示、生成、处理和显示图形的学科。它主要研究如何在计算机环境下描述、交互处理和绘制图形，以及利用计算机进行图形的计算处理和显示的相关原理与算法。计算机图形学的定义计算机图形学的研究内容包括图形描述、交互处理和绘制。图形描述涉及对事物的几何建模方法的研究，交互处理主要是指对几何模型的绘制技术和图形输入与控制的人机交互界面，绘制技术则是指基于光栅图形显示技术的“真实感图形”绘制技术，包括各种光照模型、明暗处理和纹理生成等内容。计算机图形学的研究内容计算机图形学定义线框图形学1950年，第一台图形显示器作为美国麻省理工学院（MIT）旋风1号（WhirlwindⅠ）计算机的附件诞生了。1962年，MIT的伊万·萨瑟兰发表了题为《Sketchpad：一个人机交互通信的图形系统》的博士论文，首次使用了“计算机图形学”这个术语，标志着计算机图形学的正式诞生。真实感图形学1964年，S.A.孔斯提出了插值4条任意的边界曲线的孔斯曲面，它后来发展成系统化的超限插值曲面造型技术，用小块曲面片组合自由曲面。1966年，法国雷诺汽车公司发展了一套自由曲线和曲面的方法，成功地用于几何外形设计，并开发了用于汽车外形设计的系统。图形学的诞生20世纪70年代，由于光栅显示器产生，光栅图形学算法迅速发展起来，区域填充、裁剪、消隐概念及其相应算法纷纷诞生，图形学进入了第一个兴盛时期，并开始出现实用的CAD图形系统。光栅图形学随着图形学的发展，图形表示的更高要求逐渐提上日程，真实感图形学应运而生。1980年，惠特提出了一个光透视模型——Whitted模型，并第一次给出光线跟踪算法的范例，实现Whitted模型。1984年，美国康奈尔大学和日本广岛大学的学者分别将热辐射工程中的辐射度方法引入计算机图形学，用辐射度方法成功地模拟了理想漫反射表面间的多重漫反射效果。计算机图形学的发展历史为了在可视界面上以直观的方式处理图形，便于交互式地修改，需要以恰当的形式来描述图形，这就涉及对事物的几何建模方法的研究。在算法的要求上，一方面要与当前的绘图设备处理能力和工作特点相适应，另一方面要满足一些特定的需求，如曲线、曲面的光顺度等。图形描述交互处理主要是指对几何模型的绘制技术和图形输入与控制的人机交互界面。这部分内容涉及对景物位置形状的改变、视点的选取、对区域的填充、颜色渲染、裁剪和光照技术等。交互处理计算机图形学中的绘制技术是指基于光栅图形显示技术的“真实感图形”绘制技术，包括各种光照模型、明暗处理和纹理生成等内容。绘制技术追求的是真实感和绘制速度。绘制计算机图形学的研究内容计算机图形学应用02计算机图形学被用于土建工程、机械结构和产品设计，包括设计发电厂等各种工厂的布局和飞机、汽车等设备的外形及电子线路、电子器件等。CAD领域的一个非常重要的研究领域是基于工程图纸的三维形体重建。计算机动画和艺术计算机动画和艺术是指利用计算机来生成各种逼真的虚拟场景画面和特效，从而为人们提供一个充分展示个人想象力和艺术才能的空间。在艺术领域中，计算机图形学和CAD技术的应用也非常广泛。科学计算可视化地理信息系统（GIS）是对整个或部分地球表层（包括大气层）空间中的有关地理分布数据进行采集、存储、管理、运算、分析、显示和描述的计算机系统。GIS记录着关于人口、城镇乡村、道路桥梁、高山平原地形、矿藏、森林、旅游等的大量信息。地理信息系统虚拟现实，又称灵境技术，是以沉浸性、交互性和构想性为基本特征的计算机技术。它综合利用了计算机图形学、仿真技术、多媒体技术、人工智能技术、计算机网络技术、并行处理技术和多传感器技术，模拟人的视觉、听觉、触觉等感觉器官功能，使人能够沉浸在计算机生成的虚拟境界中，并通过语言、手势等自然的方式与之进行实时交互。虚拟现实技术科学计算可视化将图形生成技术、图像理解技术结合在一起，它既可以理解送入计算机的图像数据，也可以从复杂的多维数据中产生图形。它涉及下列相互独立的几个领域：计算机图形学、图像处理、计算机视觉、计算机辅助设计及交互技术等。计算机辅助设计计算机图形学的应用谢谢大家主讲人：韩志华时间：2025.02项目九、计算机新技术及应用主讲人：韩志华时间：2025.02CONTENTS目录01物联网及应用云计算及应用02人工智能及应用03区块链及应用04CONTENTS物联网及应用011.1.2物联网的特征物联网具有全面感知、可靠传输和智能处理三大特征。全面感知指利用各种传感器随时随地获取和采集物体的信息；可靠传输指通过无线网络和有线网络的融合，对获取的感知数据进行实时远程传递；智能处理指利用云计算、数据挖掘、模糊识别等人工智能技术，对接收的海量信息进行分析和处理，实现对物体的智能化管理、应用和服务。1.1.1物联网的概念物联网（InternetofThings，IoT）是指通过信息传感设备，如RFID、传感器、全球定位系统等，将任何物体与网络连接，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。简而言之，物联网就是让各种设备能够相互通信、协同工作，为人们创造一个更加智能、安全和可持续的世界。物联网概述1.2.1感知层感知层是物联网全面感知的基础，主要负责信息采集和识别。它包括各种传感器、RFID标签、摄像头等设备，通过这些设备可以收集到温度、湿度、位置、图像等各种信息。1.2.2网络层网络层负责将感知层收集到的信息进行传输和处理。它包括互联网、移动通信网、有线通信网、云计算、专用网络和网络管理系统等，通过各种网络技术将信息传递到应用层。1.2.3应用层应用层是物联网的智能层，主要负责对传输来的数据进行处理和分析，实现对物体的智能化控制。它包括各种应用程序和服务，如智能家居、智能交通、智慧医疗、智慧农业等，为用户提供丰富的特定服务。物联网的体系结构121.3.1RFID技术RFID技术是物联网中让物品开口说话的关键技术。通过无线数据通信网络，将RFID标签上的信息自动采集到中央信息系统中，实现物品的识别和管理。1.3.2传感器技术传感器技术在物联网中负责接收物品讲话的内容。它可以从自然信源获取信息并对获取的信息进行处理、变换、识别，是物联网中信息采集和识别的重要手段。物联网的关键技术1.4.1智能家居智能家居是物联网应用中最受欢迎的领域之一。通过物联网技术，可以将各种家电、照明设备、安防系统等连接起来，实现远程控制、定时开关、智能联动等功能，为人们提供便捷、舒适、安全的家居生活体验。1.4.2智能穿戴智能穿戴设备可以将各种传感器集成到衣物、饰品、眼镜等物品中，实时监测人体健康数据，如心率、血压、睡眠质量等，并提供运动指导、健康管理等个性化服务。物联网的典型应用云计算及应用022.1.1云计算的概念云计算是一种通过网络按需获取共享的可配置计算资源（包括服务器、存储、数据库、网络、软件、分析和智能）的模式。它将分布式计算、并行计算、网络存储、虚拟化、负载均衡等技术融合，将互联网上的资源整合成一个具有强大计算能力的系统，并借助商业模式把强大的计算能力分布到用户手中。012.1.2云计算的特点云计算具有超大规模、虚拟化、高可靠性、通用性、高可扩展性、按需服务、极其廉价等特点。它能够以动态、按需或可度量的方式向用户提供服务，用户只需通过网络发送服务请求，云端资源就会通过高速计算将结果返回给用户，客户端只需少量的管理即可享受高效的服务。02云计算概述2.2.1IaaS（基础设施即服务）IaaS提供计算机基础设施服务，用户可以通过Internet从完善的计算机基础设施获得服务，例如，硬件服务器租用。2.2.2PaaS（平台即服务）PaaS将软件研发的平台作为一种服务，以SaaS的模式提交给用户。它可以帮助用户加快SaaS应用的开发速度，例如，软件的个性化定制开发。2.2.3SaaS（软件即服务）SaaS是一种通过Internet提供软件的模式，用户无需购买软件，而是向提供商租用基于Web的软件，来管理企业经营活动。云计算的服务模式2.3.1私有云私有云通常由企业/机构自己拥有，特定的云服务功能不直接对外开放，企业/机构利用外部云为企业/机构外的用户服务。2.3.2公有云公有云由公共云的提供商拥有，企业/机构将云服务外包给公共云的提供商。这可以减少构建云计算设施的成本。2.3.3混合云混合云包含私有云和公共云的混合应用，保证在通过外包减少成本的同时通过私有云保证对诸如敏感数据等部分的控制。云计算的运营模式2.4.1医疗领域云计算在医疗领域的应用主要包括远程医疗、远程陪护、病历信息共享等。它可以解决医疗领域在数据管理、远程医疗等方面的很多难题，提高医疗效率和服务质量。2.4.2教育领域云计算为教育教学提供了强大的信息化支持。它可以实现优质教学资源跨越时空的共享，促进教学资源的公平分布，提升教育教学的效能，帮助学校的管理者做出正确的教育教学决策。云计算的应用领域人工智能及应用033.1.1人工智能的概念人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学。其目标是生产出能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。3.1.2人工智能的发展历程人工智能的发展历程可以分为起步发展期、反思发展期、应用发展期、低迷发展期、深度学习时代等阶段。经过60多年的演进，人工智能已被应用于社会的各个领域，并成为推动21世纪经济社会发展的新引擎。人工智能概述3.2.1机器学习机器学习是指使计算机能像人类一样学习，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构，从而不断改善自身性能。它是使计算机具有智能的根本途径，让计算机不再只是通过特定的编程完成任务，而是可以通过不断学习来掌握本领。013.2.2计算机视觉计算机视觉是指使计算机具备像人类一样通过视觉系统提取、观察、理解和识别图像和视频的能力。它可以应用于医疗成像分析、智能监控、自动驾驶、智能机器人、工业产品检测等领域。023.2.3生物特征识别生物特征识别是指根据人的生理或行为特征对人的身份进行识别、认证。它可以应用于金融、安防、交通等多个领域，提供安全可靠的身份认证服务。033.2.4自然语言处理自然语言处理是指使计算机拥有理解、处理人类语言的能力。它可以应用于在线翻译、聊天机器人、新闻推荐、简历筛选、垃圾邮件屏蔽、舆情监控、消费者分析、竞争对手分析等方面。043.2.5语音识别语音识别是指将人类语音中的词汇内容转换为计算机可以识别的输入。它可以应用于语音拨号、语音导航、室内设备语音控制、语音搜索、语音购物、语音聊天机器人等方面。05人工智能的关键技术3.3.1智能制造人工智能在智能制造方面的应用主要表现在智能装备和智能工厂两个方面。智能装备包括自动识别设备、人机交互系统、工业机器人及数控机床等；智能工厂包括智能设计、智能生产、智能管理及集成优化等内容。013.3.2智能金融人工智能在金融领域的应用主要包括智能获取客户、用户身份验证、金融风险控制、智能客服等方面。它可以提升获客效率、降低服务成本、提升用户体验，并有效控制金融机构的信用风险和操作风险。023.3.3智能交通智能交通是指借助现代科技手段和设备，将各核心交通元素连通，实现信息互通与共享，以及各交通元素的彼此协调、优化配置和高效使用。它可以应用于实时路况监测、智能交通信号控制、不停车收费系统等方面。033.3.4智能安防智能安防技术是一种利用人工智能对视频画面进行采集、存储和分析，从中识别安全隐患并进行处理的技术。它可以应用于区域入侵检测、打架检测、人员聚集检测、交通事件检测、车辆识别、人脸识别等方面。043.3.5智能医疗人工智能在医疗方面的应用包括辅助诊疗、疾病预测、医疗影像分析和识别、药物开发、手术机器人等。它可以应用于疫情监测、医疗影像分析、疾病预测等方面，提高医疗效率和诊断准确性。053.3.6智能物流智能物流企业可以利用条形码、射频识别技术、传感器、全球定位系统等优化和改善运输、仓储、配送、装卸等物流业基本活动。同时，也可以使用计算机视觉及智能机器人等技术实现货物自动化搬运和拣选等复杂活动，提高物流效率和服务质量。06人工智能的应用场景区块链及应用044.1.1区块链的概念区块链本质上是一个共享数据库，它通过去中心化和信任的方式集体维护一个可靠数据库，具有“不可伪造”、“可以溯源”、“公开透明”和“全程留痕”等特征。基于这些特征，区块链技术奠定了互联网的信任机制，大大提高了网络沟通协作的效率，具有广阔的应用前景。4.1.2区块链的特点区块链技术具有去中心化、开放性、自治性、信息不可篡改、匿名性等特点。它利用分布式存储技术解决了数据安全问题，利用数据加密技术解决了信息真伪问题，利用分布式核算和存储技术解决了网络中人与人之间的信任问题。区块链概述14.2.1数据层数据层通过块存储数据，并且所有数据都包含在每个数据节点之间。数据层主要解决这些数据如何组合形成有意义的块。每个块包括大小、块头、块中包含的交易数，以及最近一些或所有的新交易。24.2.2网络层区块链技术是去中心化的，依靠点对点交换信息，这需要网络层来实现。因此，网络层的功能是实现区块链网络中节点与节点之间的信息交换，主要包括P2P组网机制、数据传播和验证机制。34.2.3共识层区块链中每个节点都可以生成新的区块完成记账，因此，共识层的功能是让高度分散的节点对区块数据的有效性达成共识，确定谁可以向主链中添加新的区块。目前，共识机制算法有十多种，其中最著名的是工作量证明机制（PoW）、权益证明机制（PoS）、股份授权证明机制