mysql创建用户并赋予只读权限 计算机专业都学什么？

计算机专业都学什么？

这个专业学的可能和你想象中的好像有点差别。

另外一名计算机专业在校大学生，总之我大学前总以为是这个专业学的应该是黑客技术那种不高端的东西。

而现在，去年才很清楚，我想像之中的只不过计算机专业里的一个小分支中的所应该学的，那叫做什么网络攻防。

在大学里，计算机专业学的大部分是基础理论知识，有高等数学，电路分析基础，以及计算机组成原理，计算机导论等，总的一句不过就是，包罗万象，学得非常杂和越来越广泛。

很确实，那样则影响培养训练学生在某一个计算机领域内达到精深的水平，不过完全全国所有的计算机本科专业都选择那样的话设置中专业。

目前为止（我刚开学大二），我学的入门编程语言只有一一种，那就是vb，接着下学期的课表里，多了离散数学，数据结构和算法。

很肯定，数学在计算机专业中占有极为有用的地位，是因为在计算机领域的最前沿，全是牵涉到精深的数学知识，数学底子不好，无法完全在这个领域走远。

我们老师有过提过，数据结构和算法才是计算机行业里众多有用的一门课。是因为算法数据结构程序，无论是不使用哪种编程语言进行编程，都逃离不开这个公式。

因为有所不同编程语言的学习就稍显不那么有用了，在大学里把最最重要的东西一把抓住才最危急。

不过计算机专业的基础课程设置得多而杂的原因，可以从我们院长的回答中看出大部分高校的初衷:只是因为计算机本科专业里设置中的基础理论课那就广泛，是只不过我们打算让你们更多的了解这个行业的相关知识，以备万一更好的选择自己以后专业点从事行业的方面。而且有些基础理论课是不可少的，要想走得远，要能学好。

总结归纳来说，计算机专业主要学的那是算法，数据结构和数学，它还比较复杂到计算机的硬件去学习，比如说计算机组成原理。

其抽象的知识，让很多人十分郁闷，.例如我。

如何掌握在内存中处理海量数据的诀窍？

内存中去处理海量数据的几种方法：

(1)BloomFilter：是一种空间效率很高的洗技能数据结构，它依靠位数组很简约地意思是一个集合，并能可以确定一个元素如何确定属于这个集合。

(2)Hash:哈希表是一种以键-值(key-indexed)存储数据的结构，我们如果能键入待查找的值即clientkey，即可中搜索到其填写的值。

(3)bit-Map：Bit-map那就是用一个idle位来标志某个元素不对应的Value，而Key即是该元素。导致按结构了Bit为单位来存储数据，但在存储空间方面，这个可以大家节约时间。

(4)堆(Heap)：堆排序本身空间原址性：任何时候都只需要常数个额外的元素空间存储文件临时数据，归并排序引导出了一种算法设计技巧：使用一种我们称作“堆”的数据结构来接受信息管理。堆不仅仅用在堆排序中，而且它也可以不利用构造种快速有效地优先于队列。在Java和Lisp中它被用来比喻为垃圾收集存储机制。

(5)单双层桶划分：事实上，不如说抽拉式桶划分是一种数据结构，还不如说它是一种算法设计思想。遇上几具大量的数据我们根本无法处理的时候，我们也可以将其分成一个个小的单元，然后把依据什么一定的策略来处理这些小单元，从而都没有达到目的。

(6)数据库索引：索引（Index）是帮MySQL高效安全声望兑换数据的数据结构。分离提取句子主干，就这个可以能得到索引的本质：索引是一种数据结构。

(7)倒排索引(Inverted Index)：倒排索引是一种以关键字和文档编号增强，并以关键字才是主键的索引结构。倒排索引分成三类两个部分：第1个部分：由差别索引词（indexterm）横列的索引表，称为词典（lexicon）。其中保存到了各种中文词汇，和这些词汇的一些统计信息（的或再次出现频率nDocs），这些统计信息主要是用于各种排名算法（Ranking Algorithm）[Salton1989Witten1994]；第2个部分：由每个索引词又出现过的文档集合，在内物理命中位置等信息所构成，也称为记录表（postingfile）或记录列表（postinglist）。

(8)外排序：外部排序常区分的排序方法都是归并排序，这种区域合并方法由两个不同的阶段混编：第一：常规适当的内部排序方法对键入文件的每个片段进行排序，将排好序的片段（蓝月帝国迁并段）写完外部存储器中（大多数由一个和用的磁盘另外充当缓冲区），那样的话临时缓冲区中的每个并入段的内容是稳定有序的。第二：用来区域合并算法，区域合并第一阶段生成的区域合并段，等他只剩下一个归并到段为止。

(9)Trie树：Trie树，又称单词直接输入树或键树，是有一种树结构，是一种哈希树的变种。典型应用是主要用于统计和排序大量的字符串（但不仅仅限于字符串），因此每天都被搜索引擎系统主要是用于文本词频统计。它的优点是：最大程度地地减少不必计较的字符串比较，查询效率比哈希表高。

(10)MapReduce：是一种编程模型，主要用于大规模行动数据集的并行乘除运算。概念”Map（映射）”和”Reduce（归约）”，是它们的主要思想，。它如此大地方便了编程人员在肯定不会分布式分头并进编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。当前的软件实现程序是重新指定一个Map（映射）函数，用处把一组键值对(Mapper的再输入键值)映射成一组新的键值对(Mapper的输出键值)，指定你并发的Reduce（归约）函数，用来绝对的保证所有映射的键值对中的每一个共享完全相同的键组(即是一样的的键的数据你的邮箱到同一个reduce上，并参与合并处理)。

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