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文档简介
2026高三信息技术:数据与计算数据·编码·算法·智能复习导览01数据与信息概念辨析与关系梳理02数据编码数值文本图像声音编码03数据处理与分析采集加工与分析方法04算法与程序实现算法设计与程序核心考点05人工智能基础基本概念与典型应用01数据与信息从数据到智慧,层层递进数据信息与知识的层层递进1递进链
①数据是信息的载体客观事物的符号记录本身无实际含义形式:数字、文字、图像、声音2递进链
②信息是知识的基础数据经解释、赋予背景后形成强调有意义的表述3递进链
③知识是对信息的加工与升华信息经归纳、提炼后形成规律性认识,可指导实践考点情境判断题区分数据、信息、知识——关键看两点判据:是否承载含义——无含义为数据,有含义为信息是否上升为可复用规律——可复用为知识数据的基本特征数字串未被解释前只是数据;放入具体场景并说明含义,即成为信息。可量化:能被度量与比较,是数据区别于一般描述的重要标志。可加工:可转换、排序、筛选、计算,从而产生新价值。可传递:借助媒介在不同主体之间流动。辨析关键判断核心题干是否交代了具体语境或解释说明。放入具体场景并说明含义,即成为信息。数据与信息关系辨析气温数字对出行者与对农民含义不同——信息随接收者语境变化。同一数据,不同信息;同一信息,不同数据。信息随接收者语境变化——数据是客观记录,信息是语境解读。两个必考点考点导向数据是信息的物质载体,信息必须依托数据存在。信息对接收者具有消除不确定性的作用。答题提醒备考提示场景题要求区分数据与信息加工结果,紧扣语境作答。真题演练:概念辨析本章概念虽基础,却是后续各章理解的起点。“题型特征:以生活或学习情境为背景,设置若干陈述句,判断属于数据、信息还是知识。”三步判断法数据·信息·知识看符号未经解释的符号记录→数据看含义被赋予明确含义、服务具体目的→信息看规律可反复应用的规律或经验→知识答题习惯:列表逐句标注判断依据,先找关键词再定类,避免凭直觉作答。02数据编码一切皆可编码数值编码与进制转换二进制是根基2项存储与运算计算机采用二进制存储与运算电路实现电路两种稳定状态最易实现两个稳定状态转换方法分三组3组二十整数除基取余,小数乘基取整二十六每四位一组直接转换二八每三位一组直接转换分组转换提速靠熟记3项幂次值熟记
2¹⁰
以内幂次值十六进制字母熟记十六进制字母
A–F
对应十进制数值效率收益显著提升换算速度、降低出错率幂次与字母原码反码与补码正数三码合一基础结论符号位为0,原码、反码、补码完全相同。负数逐级变换原码→反码→补码原码符号位为1、数值位按绝对值写反码除符号位外逐位取反补码在反码末位加1补码是存储标准硬件设计计算机普遍采用补码,把减法转换为加法,简化硬件设计。双向转换是考点高频题型真值→补码、补码→真值两个方向都要熟练负数补码再取补即可还原真值选择题与填空题文本编码:ASCII与汉字编码两类题在真题中出现频率较高。ASCII编码七位二进制表示英文字符与控制符,共128个字符。数字、大写字母、小写字母连续排列,记住起始码值即可速判大小比较。汉字编码采用区位码、国标码、机内码三层体系。机内码由国标码各字节最高位置1得到,以此与ASCII区分。复习重点ASCII编码顺序规律区位码、国标码、机内码之间的换算关系图像编码:像素与分辨率核心结论:图像数据量=像素总数
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每像素位数像素总数与位数相乘,一列式即得数据量。采样定清晰度图像按行列分割成小方格,每个方格即一个像素。水平与垂直像素数合称分辨率,分辨率越高,图像越细腻。量化定色彩深度量化决定每个像素用多少二进制位表示颜色或灰度。黑白图每像素1位,灰度与彩色图需更多位数。数据量由此推算图像数据量=像素总数
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每像素位数是图像编码最典型的计算题,复习须熟练列式与单位换算。图像编码:颜色与存储计算颜色深度考点1RGB三分量每个像素由红、绿、蓝三分量构成,三者位数之和即颜色深度。位数→颜色数深度
1位可表示
2种颜色,8位可表示
256种。真彩色24位称为真彩色。存储计算考点2像素总数像素总数=水平分辨率
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垂直分辨率数据量数据量=像素总数
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颜色深度单位换算再换算为字节、千字节。真题要点考点3常见设问题目常给分辨率、颜色数目或颜色深度中的部分条件。解题目标要求反推另一量或计算文件大小。易错关键关键在分清位数与颜色数量之间的指数关系。声音编码:采样与量化“音频数据量由四个参数共同决定”—核心公式“参数列式要快,单位换算别错。”采样Sampling每秒对波形取样的次数,单位Hz。频率越高,保真度越好。量化Quantization每个采样点用多少位表示幅度。位数越多,刻画越精细。数据量公式公式采样频率
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量化位数
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声道数
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时长双声道数据量=单声道
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2数据压缩与编码综合两类压缩,取舍不同核心考点无损压缩消除冗余,解压后与原数据完全一致,适用于文本、程序等准确性优先场景有损压缩牺牲部分次要信息,适用于图像、声音等容忍度高的多媒体数据编码模块的共性知识体系采样与量化数值、文本、图像、声音形式各异,但都遵循采样与量化的基本思想统一量化计算都可用二进制数据量公式计算真题趋势考点导向综合命题同一道题常综合考查字符串编码、颜色深度与压缩倍数复习建议复习时宜训练多知识点串联的解题思路03数据处理与分析让数据开口说话数据采集的途径与方法“数据采集方式与质量隐患,是真实场景理解的考点。”备考提示重真实场景理解,非死记硬背。考点一两类来源直接来源问卷调查、实地观察、传感器采集间接来源公开数据库、文献资料、网络抓取考点二物联网趋势传感器持续、自动获取环境与设备状态数据,成为重要采集渠道。考点三质量隐患重复冗余数据干扰判断缺失样本不全影响结论异常偏离趋势误导分析都会影响后续分析结果考点四考点指向根据题目情境判断采集方式,识别采集中存在的问题。数据加工与整理三类加工操作,缺一不可数据清洗3项缺失值处理删除、填充或保留待查重复值通常直接删除异常值结合业务判断录入错误或真实离群点数据清洗数据转换3项格式统一统一数据格式,保证一致性单位换算统一计量单位,便于比较类型转换转换数据类型,适配分析需求数据转换排序与筛选3项电子表格常用功能复习时须熟悉应用场景应用场景熟悉排序、筛选、合并计算的应用场景操作判断判断给定操作步骤是否正确排序与筛选数据分析的方法与工具方法选择有依据,结论表达清晰才是得分关键。描述性统计与可视化分析是数据加工的核心,须掌握工具选择与结论解释。描述性统计2项集中趋势刻画集中趋势用平均数、中位数、众数离散程度刻画离散程度用极差、标准差可视化分析3项柱形图适合比较折线图适合展示趋势饼图适合展示占比工具与答题要求3关键电子表格中的函数与图表工具是实践考查重点须根据题目要求选择合适函数或图表类型结合数据特点解释结论,做到方法选择有依据、结论表达清晰真题演练:数据处理流程答题框架:先通读全题,理清数据来源与目标,再分环节定位考点。分解综合题为采集、加工、分析三环节,逐一突破。高频设错点缺失值删除还是填充,须结合数据量大小与分析目的判断图表选择牢记各图表适用场景,类型错配是常见陷阱稳定解法拆解思路把综合题拆解为采集、加工、分析三个小问题逐一作答,提升限时作答速度与准确率04算法与程序实现算法是程序的灵魂算法的概念与特征“算法是解决问题的方法与步骤的精确描述,不依赖具体编程语言,是程序设计的灵魂。”“复习时需能判断一段描述是否构成算法,准确把握算法特征,是理解后续三种基本结构与经典算法的起点。”征三大必备特征有穷性执行有限步骤后必须结束确定性每一步操作都有唯一明确的含义可行性每一步都能被有效执行输入与输出零个输入也可以,输出至少有一个常见设错点步骤含糊不清无法终止超出计算机执行能力三种基本控制结构“任何算法均由三种基本结构组合而成。”01循环变量初始化→常见失分点02循环条件边界→常见失分点03循环体内更新操作→常见失分点将自然语言描述转化为正确结构组合,尤其关注循环三处高频失分点。顺序结构按语句先后依次执行,是最简单的执行方式分支结构根据条件判断结果选择不同执行路径常见单分支与双分支形式常见经典算法枚举逐一列举所有可能结果逐项检验是否符合条件思路简单,须控制枚举范围以提高效率求最值递推从已知初始值出发按递推关系逐步推出后续结果强调前后项规律求数列通项解析直接依据数学公式计算求解判断素数程序实现与调试变量与表达式、程序阅读、程序调试,三大核心考点逐个击破复习时多用纸笔模拟程序执行,提升程序阅读与排错的熟练度。变量与表达式变量命名须规范、含义清晰数据类型决定存储方式与运算规则整型与浮点型的运算结果是常见考点程序阅读追踪变量值变化,理解每一步执行后的状态养成画变量变化表的习惯列表追踪逐步执行程序调试语法错误:编译时即可发现逻辑错误:需通过测试数据逐步排查编译期测试数据真题演练:算法程序综合三种题型,三种突破口——程序填空、改错、阅读分路击破题型一程序填空先明确空缺处功能,再对照前后语句确定语法形式。题型二程序改错代入边界值与特殊值检验,定位逻辑错误。题型三程序阅读从第一条语句逐步追踪,写出运行结果或指出功能。分步解题策略通用方法先读懂题意并提炼算法思路,再逐句分析代码,最后用具体数值代入验证。坚持画变量表、控制循环边界,是避免失分的有效方法。坚持画变量表、控制循环边界,是避免失分的有效方法。05人工智能基础智能时代的核心驱动力人工智能的概念与发展考点速览人工智能——让机器模拟、延伸和扩展人类智能核心定义研究如何让机器模拟、延伸和扩展人类智能目标是具备感知、理解、推理、决策等能力发展脉络早期符号推理→专家系统→数据驱动的机器学习依托大数据与算力提升,在图像识别、语音识别、自然语言处理等方向取得显著进展关键区分2项普通程序按固定规则执行人工智能系统从数据中学习规律并作出判断复习需掌握:基本定义、主要研究内容、与常规计算程序的区别。
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