1.计算机范畴1.面向对象系统分析对象（object）任何对象可以感知或想象的东西。对象既包括客观存在的、可观察到的事物，也包括想象中的事物。主体是指对客体有理解和实践能力的人。内涵是由概念概括的思想对象的性质所特有的属性总和。外延是指一个概念所概括的思维对象的数量或范围。问题领域该系统在现实世界中处理的业务范围。系统职责开发的系统应具有的功能。分析分析是研究问题域并产生能够满足用户需求的系统模型。该系统模型能够正确描述问题域和系统职责。分析方法功能分解法、数据流法、信息建模法、面向对象法。功能分解法围绕系统需要提供的功能来组织系统。首先定义各种功能，然后将功能分解成子功能，并定义功能之间的接口。对于较大的子功能，进一步分解，引导其大小，并给出明确的定义。（像PMBOOK中的WBS？）数据流方法参考：结构化分析（SA）信息建模方法是从实体-关系方法（E-R方法）发展而来的，与数据库技术有着很深的渊源。信息建模方法的核心是实体和关系。一个实体描述了问题域中的一个事物，它包含了一组描述事物数据信息的属性；关系描述了问题域中事物之间的数据联系，它也可以有自己的属性。面向对象方法使用面向对象的概念来分析问题域，将问题域中与系统职责相关的事物抽象为系统中的对象，定义这些对象的操作和属性，以及它们之间的各种关系。结构化分析（SA）结构化分析，又称数据流法，其基本策略是跟踪数据流，即研究数据在问题域中是如何流动的，在各个环节进行了什么样的处理，从而发现数据流和处理。生成的分析模型是数据流图(DFD)，主要模型元素是数据流、流程、文件和端点，以及流程描述和数据字典。结构化设计（Structureddesign，SD）与结构化分析基本相同，都是基于模块的概念建立设计模型，分为概要设计和详细设计。相关信息建模方法（E-R方法）和面向对象的方法概要设计确定系统中包含哪些模块以及模块之间的调用关系，得到模块结构图（MSD）。详细设计描述了每个模块内部的数据结构操作过程。封装封装是指将对象的所有属性和所有操作组合起来，形成一个不可分割的独立单元，即对象。2.数据库RDB（RelationalDatabase）关系数据库KVS（Key-ValueStore）键值存储数据库BLOB（BinaryLargeObject）二进制大对象CSV（CommaSeparatedValues）逗号分隔值，有时也称为字符分隔值。因为分隔符也可以不是逗号，所以它的文件以纯文本形式存储表格数据（数字和文本）。3.网络通信ACL（AccessControlList）访问控制列表。这是路由器和交换机接口的命令列表，用于控制进出端口的数据包。IPS（IntrusionPreventionSystem）入侵防御系统。这是一个完整的计算机网络设备，可以监控网络或网络设备的网络数据传输行为，并能及时中和、调整或隔离一些异常或有害的网络数据传输行为。IDS（IntrusionDetectionSystem）入侵检测系统。它根据一定的安全策略，通过软件和硬件对网络和系统的运行状态进行监控，尽可能地发现各种攻击企图、攻击行为或攻击结果，从而保证网络的机密性、完整性和可用性。系统资源。VPN（VirtualPrivateNetwork）虚拟专用网络。它的作用是在公网上建立一个私有网络，进行加密通信。SSL（SecureSocketsLayer）安全套接字层。它是在传输通信协议（TCP/IP）上实现的安全协议，使用公钥技术。IPsec(SecurityArchitecturefortheInternetProtocol)互联网协议安全。它是一个开放的标准框架，用于通过使用加密安全服务来确保Internet协议网络上的机密和安全通信。RFID（RadioFrequencyIdentificationTag）射频识别标签。SimplexSimplex数据传输只支持单向数据传输，只能单向通信，不能双向通信。例如：电视、收音机。半双工半双工数据传输允许数据在两个方向上传输，但在某一时刻，只允许数据在一个方向上传输，实现双向通信。例如：对讲机全双工全双工数据通信，可以让数据同时在两个方向传输，可以同时接收和发送信息，实现双向通信。例如：电话通讯4.数据分析数据采集就是收集数据进行分析，将数据以文件的形式保存到数据库中，或者先在内存中展开，再将数据保存到用于处理的环境中数据。预处理就是把“数据采集”收集到的数据中无用的冗余数据切掉，或者对数据进行一些处理，加工成有意义的数据，有时预处理也会创建对象数据。可能包含“过滤”、“提取”、“连接”和“操作”等操作。AcquisitionAcquisition是指根据数值数据计算总计、平均值、方差和分位数等统计值。可视化分析是对积累的数据进行处理，根据需要通过采集和图表形式将数据的内容处理成人眼可以理解的形式。发现分析是在可视化中使用的收集和分析的基础上，然后使用统计分析和机器学习等先进方法来发现数据的趋势、规律和结构。预测分析是从过去积累的数据中找出数据的内在趋势和规律，从而把握未来可能发生的情况，知晓未来。回归分析举一个回归分析的例子。假设有一个变量y，y可以表示为变量x为“y=ax+b”的等式。如果方程中的系数可以根据实际测量数据进行测量，那么在给定一个新的x值时，就可以预测出y的值，这就是回归分析。像y这样用来预测y的变量叫做因变量，像x这样用来预测y的变量叫做自变量。获得一个输入变量的预测值称为“单变量回归分析”，而获得基于多个输入变量的预测值称为“多元回归分析”。数据挖掘数据挖掘是以“发现和获得人类新的理解”为目的而进行的分析。机器学习机器学习更强调“根据过去的趋势对新数据进行推断和判断”。CEP（ComplexEventProcessing）用于在内存中实时处理事件中产生的大量数据。Scaleup随着数据规模的增长，Scaleup的方式是将数据处理任务迁移到更大的服务器或存储阵列上。Scaleoutscaleout的方式不是通过升级系统的硬件来获得更强的处理能力，而是将数据处理任务分散到越来越多的机器上。5、测试拷贝机测试拷贝机测试也叫烧机，一般是指新买的机器，比如电脑或者仪器，不关机运行1-2天，测试软硬件的兼容性和系统稳定性。6.编码逻辑行逻辑行指的是一段代码，就其行数而言。物理行数物理行数是源代码文件中实际看到的行数。二、物联网1.机器人工业机器人是计算机控制的可重新编程的多功能机械手，又称工业机器人。网真机器人可以远程模仿千里之外说话人的动作、表情、声音等。云机器人技术将云计算和机器人技术合二为一。HRI（HumanRobotInteraction）是研究系统与用户之间的交互。RT-中间件（RT-Middleware）是日本出品的软件平台规范。其目的是将构成机器人的各个要素的软件进行模块化，进而实现整个机器人系统。ROS（RobotOperatingSystem）机器人操作系统是欧美广泛使用的机器人开发开源平台。可以说是当今世界上使用最广泛的机器人开发平台。三、学习方法1、图解思维技巧同声传译是将听到的语言实时翻译成其他语言。一般情况下，同声传译员需要事先了解翻译的主题和相关背景信息，然后根据听到的关键词预测可能要说的内容，最后将说话人传达的内容用清晰精炼的语言翻译出来。图解翻译图解翻译的过程与同声传译相同。提前预测当天要讲的话题、关键词、项目等，然后一边听一边理解结构。将资料总结到一定程度后，画一张图。像这样预测内容、聆听理解、实时图形化的技术被称为“图形翻译”。词条笔记法将题目按顺序记下，列出词条关键词。人脑的左脑负责语言和文字信息，右脑负责图像、声音等非语言信息。图像化是指将文字、数字等信息转化为图片、绘画、图像进行记忆。联想是指从一个记忆场景中重现并唤起其他联想和记忆的总和。2.其他方法STARSituation（背景）Task（任务）Action（行动）Result（结果）STAR面试法是企业招聘面试过程中可以使用的一种技术，其目的是对求职者做出全面客观的评价候选人。4、非密自研是指自主研发。代入感是指读者、观众或玩家在小说、影视作品或游戏中对小说或游戏中的角色产生的身临其境的感觉。
