rnn點(diǎn)(CNN和RNN在文本分類過程中的區(qū)別整理)
1.CNN和RNN在文本分類過程中的區(qū)別整理
用CNN卷積的情況，這里面有幾個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)：
一個(gè)是文本跟圖片不一樣，圖片有長寬，然后還有深度（RGB）。對應(yīng)到文本上，假設(shè)文章總共N個(gè)詞，每個(gè)詞嵌入維度K維，那么輸入是N *
K的，N可以理解為高度，K作為長度，深度為1。那么卷積的時(shí)候的特征抽取器（filter）高度h一般設(shè)置多大呢？
一般可以從3開始，表示捕獲住trigram特征。
更多的是使用幾種不同的filter（比如有高度各為2,3,5的）。 特征抽取器（filter）的長度一般設(shè)置為詞向量的維度，這樣保證每個(gè)filter抽取出來一個(gè)N-h+1個(gè)特征點(diǎn)，而不是一個(gè)平面（想想為什么）。
最重要的，在文本上work的pooling層一般是max-pooling，對每個(gè)filter應(yīng)用整個(gè)序列上的max-pooling得到一個(gè)特征點(diǎn)（也有用k-max-pooling得到k個(gè)點(diǎn)），組合多個(gè)filter就能得到一系列特征，最后一個(gè)全連接層做分類。
這里為什么是max-pooling而不是min-pooling呢？一般來說，pooling后我們引入非線性是用Relu,relu對于小于0的直接就不激活了。
然后我們對比圖像的深度，文本一般深度只有一個(gè)，如何增加深度以及為什么增加呢？
一般我們的詞向量都是先預(yù)訓(xùn)練出來的，然后在一個(gè)特定任務(wù)上使用，梯度會(huì)回傳回來進(jìn)一步finetune，如果語料不是特別大，這個(gè)finetune過程只會(huì)對部分詞進(jìn)行更新，有些詞就一直不動(dòng)，這樣在測試階段，出現(xiàn)那些沒finetune到的詞就會(huì)有所偏差。我們可以同時(shí)使用兩份詞向量（相當(dāng)于通道數(shù)為2，深度加深為2），一份finetune一份靜態(tài)地不更新，來緩解前面提到的問題。
二）
對于RNN做文本分類，相當(dāng)于把每個(gè)詞作為一個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)，把詞向量作為每個(gè)單元的輸入特征，一般會(huì)組合前向以及后向來構(gòu)成雙向特征，計(jì)算后每個(gè)單元有個(gè)狀態(tài)特征以及輸出特征，文本分類一般組合每一個(gè)單元的輸出特征求個(gè)平均喂給全連接層來做分類。
求平均這個(gè)操作可以替換為更通用的注意力機(jī)制，復(fù)雜度更高點(diǎn)，效果更好。
復(fù)雜點(diǎn)的模型會(huì)分層來做，句子界別的rnn然后attention，最后文檔級別在前一層的基礎(chǔ)上再rnn+attention，效果據(jù)說能更進(jìn)一步提升。
2.深度學(xué)習(xí)需要哪些基礎(chǔ)知識
數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
如果你能夠順暢地讀懂深度學(xué)習(xí)論文中的數(shù)學(xué)公式，可以獨(dú)立地推導(dǎo)新方法，則表明你已經(jīng)具備了必要的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。
掌握數(shù)學(xué)分析、線性代數(shù)、概率論和凸優(yōu)化四門數(shù)學(xué)課程包含的數(shù)學(xué)知識，熟知機(jī)器學(xué)習(xí)的基本理論和方法，是入門深度學(xué)習(xí)技術(shù)的前提。因?yàn)闊o論是理解深度網(wǎng)絡(luò)中各個(gè)層的運(yùn)算和梯度推導(dǎo)，還是進(jìn)行問題的形式化或是推導(dǎo)損失函數(shù)，都離不開扎實(shí)的數(shù)學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)。
數(shù)學(xué)分析
在工科專業(yè)所開設(shè)的高等數(shù)學(xué)課程中，主要學(xué)習(xí)的內(nèi)容為微積分。對于一般的深度學(xué)習(xí)研究和應(yīng)用來說，需要重點(diǎn)溫習(xí)函數(shù)與極限、導(dǎo)數(shù)（特別是復(fù)合函數(shù)求導(dǎo)）、微分、積分、冪級數(shù)展開、微分方程等基礎(chǔ)知識。在深度學(xué)習(xí)的優(yōu)化過程中，求解函數(shù)的一階導(dǎo)數(shù)是最為基礎(chǔ)的工作。當(dāng)提到微分中值定理、Taylor公式和拉格朗日乘子的時(shí)候，你不應(yīng)該只是感到與它們似曾相識。
線性代數(shù)
深度學(xué)習(xí)中的運(yùn)算常常被表示成向量和矩陣運(yùn)算。線性代數(shù)正是這樣一門以向量和矩陣作為研究對象的數(shù)學(xué)分支。需要重點(diǎn)溫習(xí)的包括向量、線性空間、線性方程組、矩陣、矩陣運(yùn)算及其性質(zhì)、向量微積分。當(dāng)提到Jacobian矩陣和Hessian矩陣的時(shí)候，你需要知道確切的數(shù)學(xué)形式；當(dāng)給出一個(gè)矩陣形式的損失函數(shù)時(shí)，你可以很輕松的求解梯度。
概率論
概率論是研究隨機(jī)現(xiàn)象數(shù)量規(guī)律的數(shù)學(xué)分支，隨機(jī)變量在深度學(xué)習(xí)中有很多應(yīng)用，無論是隨機(jī)梯度下降、參數(shù)初始化方法（如Xavier），還是Dropout正則化算法，都離不開概率論的理論支撐。除了掌握隨機(jī)現(xiàn)象的基本概念（如隨機(jī)試驗(yàn)、樣本空間、概率、條件概率等）、隨機(jī)變量及其分布之外，還需要對大數(shù)定律及中心極限定理、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)等內(nèi)容有所了解，進(jìn)一步還可以深入學(xué)習(xí)一點(diǎn)隨機(jī)過程、馬爾可夫隨機(jī)鏈的內(nèi)容。
凸優(yōu)化
結(jié)合以上三門基礎(chǔ)的數(shù)學(xué)課程，凸優(yōu)化可以說是一門應(yīng)用課程。但對于深度學(xué)習(xí)而言，由于常用的深度學(xué)習(xí)優(yōu)化方法往往只利用了一階的梯度信息進(jìn)行隨機(jī)梯度下降，因而從業(yè)者事實(shí)上并不需要多少“高深”的凸優(yōu)化知識。理解凸集、凸函數(shù)、凸優(yōu)化的基本概念，掌握對偶問題的一般概念，掌握常見的無約束優(yōu)化方法如梯度下降方法、隨機(jī)梯度下降方法、Newton方法，了解一點(diǎn)等式約束優(yōu)化和不等式約束優(yōu)化方法，即可滿足理解深度學(xué)習(xí)中優(yōu)化方法的理論要求。
機(jī)器學(xué)習(xí)
歸根結(jié)底，深度學(xué)習(xí)只是機(jī)器學(xué)習(xí)方法的一種，而統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)則是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域事實(shí)上的方法論。以監(jiān)督學(xué)習(xí)為例，需要你掌握線性模型的回歸與分類、支持向量機(jī)與核方法、隨機(jī)森林方法等具有代表性的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，并了解模型選擇與模型推理、模型正則化技術(shù)、模型集成、Bootstrap方法、概率圖模型等。深入一步的話，還需要了解半監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等專門技術(shù)。
3.數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)知識
第一章 數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)知識本章以概念為主，主要是了解數(shù)據(jù)庫的基本概念，數(shù)據(jù)庫技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)模型，重點(diǎn)是關(guān)系型數(shù)據(jù)。
第一節(jié)：信息，數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)處理一、信息與數(shù)據(jù)：1、信息：是現(xiàn)實(shí)世界事物的存在方式或運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的反映?；蛘J(rèn)為，信息是一種已經(jīng)被加工為特定形式的數(shù)據(jù)。
信息的主要特征是：信息的傳遞需要物質(zhì)載體，信息的獲取和傳遞要消費(fèi)能量；信息可以感知；信息可以存儲(chǔ)、壓縮、加工、傳遞、共享、擴(kuò)散、再生和增值2、數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)是信息的載體和具體表現(xiàn)形式，信息不隨著數(shù)據(jù)形式的變化而變化。數(shù)據(jù)有文字、數(shù)字、圖形、聲音等表現(xiàn)形式。
3、數(shù)據(jù)與信息的關(guān)系：一般情況下將數(shù)據(jù)與信息作為一個(gè)概念而不加區(qū)分。二、數(shù)據(jù)處理與數(shù)據(jù)管理技術(shù)：1、數(shù)據(jù)處理：數(shù)據(jù)處理是對各種形式的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、存儲(chǔ)、加工和傳輸?shù)然顒?dòng)的總稱。
2、數(shù)據(jù)管理：數(shù)據(jù)收集、分類、組織、編碼、存儲(chǔ)、檢索、傳輸和維護(hù)等環(huán)節(jié)是數(shù)據(jù)處理的基本操作，稱為數(shù)據(jù)管理。數(shù)據(jù)管理是數(shù)據(jù)處理的核心問題。
3、數(shù)據(jù)庫技術(shù)所研究的問題不是如何科學(xué)的進(jìn)行數(shù)據(jù)管理。4、數(shù)據(jù)管理技術(shù)的三個(gè)階段：人工管理，文件管理和數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。
第二節(jié)：數(shù)據(jù)庫技術(shù)的發(fā)展一、數(shù)據(jù)庫的發(fā)展：數(shù)據(jù)庫的發(fā)展經(jīng)歷了三個(gè)階段：1、層次型和網(wǎng)狀型： 代表產(chǎn)品是1969年IBM公司研制的層次模型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)IMS。2、關(guān)系型數(shù)據(jù)型庫： 目前大部分?jǐn)?shù)據(jù)庫采用的是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。
1970年IBM公司的研究員E.F.Codd提出了關(guān)系模型。其代表產(chǎn)品為sysem R和Inges。
3、第三代數(shù)據(jù)庫將為更加豐富的數(shù)據(jù)模型和更強(qiáng)大的數(shù)據(jù)管理功能為特征，以提供傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)難以支持的新應(yīng)用。它必須支持面向?qū)ο?，具有開放性，能夠在多個(gè)平臺上使用。
二、數(shù)據(jù)庫技術(shù)的發(fā)展趨勢：1、面向?qū)ο蟮姆椒ê图夹g(shù)對數(shù)據(jù)庫發(fā)展的影響：數(shù)據(jù)庫研究人員借鑒和吸收了面向?qū)ρ姆椒ê图夹g(shù)，提出了面向?qū)ο髷?shù)據(jù)模型。2、數(shù)據(jù)庫技術(shù)與多學(xué)科技術(shù)的有機(jī)組合：3、面向?qū)ｉT應(yīng)用領(lǐng)域的數(shù)據(jù)庫技術(shù)三、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的組成：數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)（DBS）是一個(gè)采用數(shù)據(jù)庫技術(shù)，具有管理數(shù)據(jù)庫功能，由硬件、軟件、數(shù)據(jù)庫及各類人員組成的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。
1、數(shù)據(jù)庫（DB）：數(shù)據(jù)庫是以一定的組織方式存放于計(jì)算機(jī)外存儲(chǔ)器中相互關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)集合，它是數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的核心和管理對象，其數(shù)據(jù)是集成的、共享的以及冗余最小的。2、數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（DBMS）：數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)是維護(hù)和管理數(shù)據(jù)庫的軟件，是數(shù)據(jù)庫與用戶之間的界面。
作為數(shù)據(jù)庫的核心軟件，提供建立、操作、維護(hù)數(shù)據(jù)庫的命令和方法。3、應(yīng)用程序：對數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)進(jìn)行各種處理的程序，由用戶編寫。
4、計(jì)算機(jī)軟件：5、計(jì)算機(jī)硬件：包括CPU、內(nèi)存、磁盤等。要求有足夠大的內(nèi)存來存放操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的核心模塊以及數(shù)據(jù)庫緩沖；足夠大的磁盤能夠直接存取和備份數(shù)據(jù)；比較主的通道能力；支持聯(lián)網(wǎng)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享。
6、各類人員。四、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的特點(diǎn)：1、數(shù)據(jù)共享：2、面向全組織的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化：數(shù)據(jù)不再從屬于一個(gè)特定應(yīng)用，而是按照某種模型組織成為一個(gè)結(jié)構(gòu)化的整。
它描述數(shù)據(jù)要身的特性，也描述數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間的種種聯(lián)系。3、數(shù)據(jù)獨(dú)立性：4、可控?cái)?shù)據(jù)冗余度：5、統(tǒng)一數(shù)據(jù)控制功能：數(shù)據(jù)安全性控制：指采取一定的安全保密措施確保數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)不被非法用戶存取而造成數(shù)據(jù)的泄密和破壞；數(shù)據(jù)完整性控制：是指數(shù)據(jù)的正確性、有效性與相容性。
并發(fā)控制：多個(gè)用戶對數(shù)據(jù)進(jìn)行存取時(shí)，采取必要的措施進(jìn)行數(shù)據(jù)保護(hù)；數(shù)據(jù)恢復(fù)：系統(tǒng)能進(jìn)行應(yīng)急處理，把數(shù)據(jù)恢復(fù)到正確狀態(tài)。第三節(jié)：數(shù)據(jù)模型一、數(shù)據(jù)組織：關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)層次如下：1、數(shù)據(jù)項(xiàng)（field）：又稱字段，用于描述實(shí)體的一個(gè)屬性，是數(shù)據(jù)庫的基本單位。
一般用屬性名作項(xiàng)名；2、記錄（Record）：又稱為結(jié)點(diǎn)，由若干個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)組成，用于描述一個(gè)對象；3、文件（File）：由若干個(gè)記錄組成；4、數(shù)據(jù)庫（Data Base）：由邏輯相關(guān)的文件組成。二、數(shù)據(jù)模型：數(shù)據(jù)的組織形式稱為數(shù)據(jù)模型，它決定 數(shù)據(jù)（主要是結(jié)點(diǎn)）之間聯(lián)系的表達(dá)方式。
主要包括層次型、網(wǎng)狀型、關(guān)系型和面向?qū)ο笮退姆N。層次型和網(wǎng)狀型是早期的數(shù)據(jù)模型，又稱為格式化數(shù)據(jù)系統(tǒng)數(shù)模型。
以上四種模型決定了四種類型的數(shù)據(jù)庫：層次數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，網(wǎng)狀數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)以及面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫系統(tǒng)。目前微機(jī)上使用的主要是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。
1、層次型：是以記錄為結(jié)點(diǎn)的有向樹；圖如教材P7圖1--22、網(wǎng)狀型：樹的集合，它的表示能力以及精巧懷強(qiáng)于層次型，但獨(dú)立性下降。3、關(guān)系型：在關(guān)系型中，數(shù)據(jù)被組織成若干張二維表，每張表稱為一個(gè)關(guān)系。
一張表格中的一列稱為一個(gè)“屬性”，相當(dāng)于記錄中的一個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)（或稱為字段），屬性的取值范圍稱為域。表格中的一行稱為一個(gè)“元組”，相當(dāng)于記錄值。
可用一個(gè)或若干個(gè)屬性集合的值標(biāo)識這些元組，稱為“關(guān)鍵字”。每一行對應(yīng)的屬性值叫做一個(gè)分量。
表格的框架相當(dāng)于記錄型，一個(gè)表格數(shù)據(jù)相當(dāng)于一個(gè)同質(zhì)文件。所有關(guān)系由關(guān)系的框架和若干元組構(gòu)成，或者說關(guān)系是一張二維表。
關(guān)系型。
4.it基礎(chǔ)知識
作為一個(gè)真正的IT人員，我們不僅要懂得高級語言的編程使用，更要懂得電腦基礎(chǔ)的知識。這是我們成為杰出的IT人員的基石，只有踏上這些基礎(chǔ)知識我們才能走的更高。
首先我們要懂得電腦是如何工作的？電腦的工作原理就是開和關(guān)兩種狀態(tài)，這是由其中的部件只有開和關(guān)這兩種狀態(tài)最穩(wěn)定決定的。
而我們用0和1去表示他們，電腦將0和1進(jìn)行了充分的組合，也就是部件的串聯(lián)，造就了豐富多變各種各樣的事物，也就是我們看電腦功能的強(qiáng)大。
可以通過0和1進(jìn)行編碼輸入計(jì)算機(jī)，也可以通過解碼將其還原成原來的事物。這就是電腦工作最基本的原理。
0和1編碼也就是我們說的二進(jìn)制Binary，二進(jìn)制的出現(xiàn)正是伴隨著計(jì)算機(jī)的誕生而出現(xiàn)的，計(jì)算機(jī)的一切工作計(jì)算都是由二進(jìn)制編碼完成的。就像十進(jìn)制Decimal正是專門為我們?nèi)祟愂褂梅奖愣a(chǎn)生的。另外還有十六進(jìn)制Hexadecimal，由于人類研究二進(jìn)制比較復(fù)雜，才引出了十六進(jìn)制去方便研究二進(jìn)制。
而這些簡單的二進(jìn)制是如何和世界轉(zhuǎn)變的呢？這里又引出了ASCII碼，BCD碼，國標(biāo)碼等這些都是幫助計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)其功能的必需品。
這些東西都是電腦正常工作的必備條件，只有我們把這些東西，弄明白了我們才能在計(jì)算機(jī)方面走的更高更遠(yuǎn)。
IT 人員必學(xué)的基礎(chǔ)知識（二）——進(jìn)制相互轉(zhuǎn)化
二進(jìn)制是計(jì)算機(jī)處理數(shù)據(jù)的工具。單位有位（bit），字節(jié)（Byte），千字兆（KB），兆字節(jié)（MB），千兆字節(jié)（GB）。
相互轉(zhuǎn)換關(guān)系：1B=8bit,1KB=1024B,1MB=1024KB,1GB=1024MB。
二進(jìn)制，八進(jìn)制，十進(jìn)制，十六進(jìn)制之間的轉(zhuǎn)換圖：
其中二進(jìn)制可以作為這幾種之間相互轉(zhuǎn)化的基礎(chǔ)，通過二進(jìn)制很多可以變得很簡單：
IT人員必學(xué)基礎(chǔ)知識（三）——編碼理解
上篇說的二進(jìn)制等之間的轉(zhuǎn)換，而要完成這些轉(zhuǎn)換，需要人為的定制一些規(guī)則，這就是第一篇提到的ASCII碼，BCD碼和國標(biāo)碼。
1、ASCII碼，即美國標(biāo)準(zhǔn)信息交換碼（American Standard Code for Information Interchanger）， 包括了32個(gè)通用字符，10個(gè)十進(jìn)制數(shù)碼，52個(gè)英文大小寫字母和34個(gè)專用符號。這是沒有拓展的，最常用的。圖：
2、BCD(Binary-Coded Decimal)碼，又稱為“二-十進(jìn)制編碼”專門解決用二進(jìn)制數(shù)表示十進(jìn)制數(shù)的問題。BCD制編碼的方法有很多，通常有8421碼，5421碼等等。
例：13可以寫作8421碼0001 0011
3、國標(biāo)碼（GB2312），主要是編碼漢字的，有兩個(gè)7位二進(jìn)制編碼表示，即每個(gè)編碼需要占兩個(gè)字節(jié)，是針對中國一些信息編制的一些編碼。
IT人員必學(xué)基礎(chǔ)知識（四）——補(bǔ)充總結(jié)
這是計(jì)算機(jī)計(jì)算十進(jìn)制運(yùn)算時(shí)的大致過程，它將幾種進(jìn)制和幾種編碼運(yùn)用到了極致。這就是計(jì)算機(jī)運(yùn)用簡單的事物早就不簡單的事情。計(jì)算機(jī)中任何一個(gè)過程都需要運(yùn)用到這些知識，另外還有原碼，反碼，補(bǔ)碼等等。
在計(jì)算機(jī)內(nèi)，定點(diǎn)數(shù)有3種表示法：原碼、反碼和補(bǔ)碼。原碼（true form）就是二進(jìn)制定點(diǎn)表示法，即最高位為符號位，“0”表示正，“1”表示負(fù)，其余位表示數(shù)值的大小。
反碼表示法規(guī)定：正數(shù)的反碼與其原碼相同；負(fù)數(shù)的反碼是對其原碼逐位取反，但符號位除外。補(bǔ)碼（two's complement）表示法規(guī)定：正數(shù)的補(bǔ)碼與其原碼相同；負(fù)數(shù)的補(bǔ)碼是在其反碼的末位加1。
5.軟件技術(shù)基礎(chǔ)知識總結(jié)
不知不覺中9周的《軟件技術(shù)基礎(chǔ)》 這門課課已經(jīng)結(jié)束了，雖然時(shí)間有點(diǎn)短， 但這九個(gè)星期的學(xué)習(xí)中我卻受益匪淺， 不僅讓我系統(tǒng)的了解了許多計(jì)算機(jī)軟件相關(guān)的基礎(chǔ)知識和一些常用的系統(tǒng)軟件， 還讓我有了更科學(xué)的方法去分析一些軟件方面的問題，這對于我今后的學(xué)習(xí)和工作都是有很大幫助的。 下面來談?wù)勎覍W(xué)習(xí)這門課的一點(diǎn)點(diǎn)心得。 首先，我們認(rèn)識到了計(jì)算機(jī)對現(xiàn)在社會(huì)、生活的影響之重，我們要想靈活的應(yīng)對以后生活中的各種問題，擁有一個(gè)好的計(jì)算機(jī)技術(shù)必不可少的，而要想真的學(xué)好計(jì)算機(jī)技術(shù)，我們首先就得對計(jì)算機(jī)的操作、工作原理和規(guī)則等有一個(gè)清晰的認(rèn)識。 如今僅僅掌握計(jì)算機(jī)語言并不能有效地使用計(jì)算機(jī)，我們必須掌握數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法方面的知識才能應(yīng)對眾多復(fù)雜的應(yīng)用課題。剛開始學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)時(shí)感覺它很抽象，而且感覺它沒多大用處，后來發(fā)現(xiàn)不然，我們學(xué)習(xí)的是一些方法、思維，只有學(xué)會(huì)了這些我們才能解決一些非數(shù)值運(yùn)算的程序設(shè)計(jì)方面的問題。 以前我們用過數(shù)據(jù)庫比如Access，但我們只是很基礎(chǔ)的應(yīng)用它們，并不懂它的創(chuàng)建和工作原理，自從學(xué)習(xí)了這門課，我才初步了解了數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)管理方面的一些知識，并學(xué)到了
SQL語言的一些基礎(chǔ)知識，這對我以后更深層次的學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)技術(shù)打下了一個(gè)基礎(chǔ)。
雖然這門課程已經(jīng)結(jié)束，我們學(xué)到的也是很基礎(chǔ)的一部分，但它對我們影響很深，讓我們以后學(xué)習(xí)更簡單了。當(dāng)然我仍會(huì)繼續(xù)學(xué)習(xí)各種關(guān)于計(jì)算機(jī)技術(shù)方面的知識，讓自己有一個(gè)過硬的技術(shù)，去應(yīng)對各方面的問題
6.學(xué)習(xí)群論需要哪些基礎(chǔ)知識
群論定義：在數(shù)學(xué)和抽象代數(shù)中，群論研究名為群的代數(shù)結(jié)構(gòu)。群在抽象代數(shù)中具有基本的重要地位：許多代數(shù)結(jié)構(gòu)，包括環(huán)、域和模等可以看作是在群的基礎(chǔ)上添加新的運(yùn)算和公理而形成的。群的概念在數(shù)學(xué)的許多分支都有出現(xiàn)，而且群論的研究方法也對抽象代數(shù)的其它分支有重要影響。群論的重要性還體現(xiàn)在物理學(xué)和化學(xué)的研究中，因?yàn)樵S多不同的物理結(jié)構(gòu)，如晶體結(jié)構(gòu)和氫原子結(jié)構(gòu)可以用群論方法來進(jìn)行建模。于是群論和相關(guān)的群表示論在物理學(xué)和化學(xué)中有大量的應(yīng)用。
群論涉及范圍較廣，需要基礎(chǔ)知識也較多，比如：集合相關(guān)知識，幾何學(xué)，拓?fù)鋵W(xué)，數(shù)學(xué)分析，代數(shù)學(xué)，概率論，運(yùn)籌學(xué)，應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)等。
因此，如果要學(xué)最好選擇一個(gè)方向進(jìn)行研究，不然需要知識太多反而不利于研究學(xué)習(xí)。
7.求通信工程基礎(chǔ)知識
介紹幾本書：CDMA 2000技術(shù) 電子設(shè)計(jì)原理和技巧 無線射頻識別技術(shù)RFID理論與應(yīng)用 通信技術(shù)概論 （ 學(xué)無止境，尤其通信） 基礎(chǔ)知識那就得從《通信原理》開始看了，還有幾本書就是1.信號與系統(tǒng) 2.通信網(wǎng)概論 3. 高頻電子線路 4.電子技術(shù)基礎(chǔ)教程 5.數(shù)字通信原理 6. 單片機(jī)原理及應(yīng)用 7. 移動(dòng)通信（第二版） 8. 光纖通信 9. 現(xiàn)代交換技術(shù) 10. 微波通信技術(shù)
再者就是計(jì)算機(jī)類：1.c程序設(shè)計(jì) 2.匯編語言 3. java或c++其中一個(gè) 4. ps或cad 5. 計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò) 6. protel dxp
