计算机科学速成课（四）
2022.12.30
30. 万维网-The World Wide Web
万维网是一个程序，互联网上传输最多数据的程序。（互联网是传递数据的管道，各种程序都会用），万维网的基本单位是”单个页面“。超链接，关联式索引。
为了使网页能相互链接，每个网页需要一个唯一的地址 ，叫统一资源定位器 uniform resource location，url。
一个网页URL，比如 thecrashcourse.com/courses，网络会正常通过TCP/IP访问到thecrashcourse.com的服务器，下一步是向服务器请求”courses“这个网页页面。这种网络连接用的超文本传输协议 HTTP，（超文本指的是某个文本字段有超链接功能），比如向服务器发送指令”GET:/courses“。
超文本标记语言 HTML，不同的html指令，HTML的由来是因为指令也是以文本的形式传输，不好区分哪些是文本、哪些是超文本，因此开发了HTML，一种语言。
做一个网页：
31. 计算机安全-Cybersecurity
可以把计算机安全看成是保护系统和数据的”保密性“，”完整性“和”可用性“。
保密性：只有有权限的人，才能读取计算机系统和数据。黑客泄露别人的信用卡信息，就是攻击保密性。
完整性：只有有权限的人，才能使用和修改系统和数据。黑客知道你的邮箱密码，冒充你发邮件，就是攻击完整性。
可用性：有权限的人，可以随时访问计算机系统和数据。拒绝服务攻击（DDOS）就是黑客发大量的假请求，让网站很慢或者挂掉，这就是攻击可用性。
身份验证、访问控制（r、w、d）
32. 黑客&攻击-Hackers & Cyber Attacks
社会工程学 Social Engineering：欺骗别人让人泄露信息来获得信息，或让人电脑配置成易于攻击的系统。
钓鱼 Phishing，邮件链接，进入假网站。
假托 Pretexting，假装成it部分让人配置电脑。
木马 Trojan Horses。
NAND镜像 NAND Mirroring
漏洞利用 Exploit
缓冲区溢出 Buffer Overflow
边界检查 Bounds Checking和金丝雀
代码注入 Code Injection：攻击用数据库的网站
零日漏洞 Zero Day Vulnerability：当软件制造者不知道软件有新漏洞被发现了，这个漏洞被称为“零日漏洞”
计算机蠕虫 Worms：如果有足够多的电脑有漏洞，让恶意程序可以在电脑间互相传播，这种恶意程序叫做蠕虫
僵尸网络 Botnet：如果黑客掌握足够多电脑，那他们可以组成“僵尸网络”，然后可以比如发大量的垃圾邮件、或者用别人的电脑的计算能力和电费挖比特币。
33. 加密-Cryptography
计算机安全中最常见的防御形式，密码学Cryptography。
加密 - Encryption，解密 - Decryption
凯撒加密 Caesar cipher——一种替换加密 Substitution cipher，把字母替换成其他字母。但是没有改变字母频率，有些很高频出现的字母，替换后很容易看出来。
移位加密 Permutation cipher
enigma 英格玛
AES密钥 128位/192位/256位 因此很难暴力破解
密码交换 key exchange ，是一种不用发送密钥，也能让两台计算机在密钥达成共识的算法。（密码由发送者发送，接收者需要解密）。举例，双方都有一个密钥，a和b，还有一个公共密钥p。a和p某种方式混合后发送给b，与b混合，得到a、p、b的混合，b和p某种方式混合后发送给a，与a混合，得到b、p、a的混合，于是双方混合后的结果相同，就得到了某个只有双方知道的密钥。而比如黑客可能可以看到a和p的混合结果，或者b和p的混合结果（在网络中传输），但是混合简单，解混合困难，a和p混合结果再拆分成a与p是困难的，因此很难知道密钥。
建立共享密钥，双方用一样的密钥加密和解密消息，这叫”对称加密“，因为密钥一样。
迪菲-赫尔曼密钥交换 diffie-hellman 数学单向函数。函数比如用模幂函数，一个数字做底数，一个数字做指数，一个数字做要除的数（模数），最后得到的余数作为密码。$B^x\mod M$ ， 如果只给M和B、余数，很难猜出指数x是多少，比如3的某次方 模31，余数是7，很难猜出次方是多少。
diffie-hellman 算法 流程如下：公开的值 public value 有 基数 B （base）和 模数 M （modulus），计算机双方都选一个指数数字，a选x，b选y，然后a计算 $B^x\mod M$ ，发送给b； b计算 $B^y\mod M$ 的结果，发送给a。为了算出双方共用的密钥，a把 $B^y\mod M$ 用a的指数x进行模幂运算 $(B^y\mod M)^x=B^{yx} \mod M$ ，b把 $B^x\mod M$ 用b的指数y进行模幂运算 $(B^x\mod M)^y=B^{yx} \mod M$ 。因此双方有一样的密钥，即使从来没给对方发过各自的秘密指数（x和y）。
非堆成密钥 一个是公开的，一个是私有的。用公钥加密消息，只有有私钥的人能解密。反过来也可以，私钥加密后，用公钥解密。服务器用私钥加密，任何人都可以用公钥解密，RSA
34. 机器学习&人工智能-Machine Learning & Artificial Intelligence
从数据中学习。
SVM：用任意线段来切分”决策空间“，不一定是直线，可以是多项式或其他数学函数（决策边界）。
35. 计算机视觉-Computer Vision
举例：找垂直边缘的算法：认为色差大的可能是边缘。用到了卷积convolution。
卷积过程这里是把一个 [[-1,0,1],[-1,0,1],[-1,0,1]]的核作用到像素上，对应点相乘再全相加。
一张灰度图：
经过卷积后变为：
用 对水平边缘敏感的“核”，提取后：
这两个边缘增强的核叫“prewitt”算子 opterators
【inspired！！】以前总看见一开始的卷积是提取边缘，一直没有理解是什么意思，直到看到这个视频，才知道卷积核的不同，真的可以提取边缘、变模糊 等一系列操作，随着层数往上，提取的是更大范围的“不同”，比如就能看到嘴巴、鼻子了。之前一直没理解，是因为卷积核参数是神经网络更新的，而“核”的提出，一开始是人为构造里面的参数的！如果要提取垂直边缘，核参数就是 $\begin{bmatrix} -1 & 0 & 1\ -1 & 0 & 1 \ -1 & 0 & 1 \end{bmatrix}$ 。 如果要提取（突出）水平边缘 核参数就是 $\begin{bmatrix} -1 & -1 & -1\ 0 & 0 & 0 \ 1 & 1 & 1 \end{bmatrix}$ 。
核能做很多种图像转换。
比如锐化图像的核 $\begin{bmatrix} -1 & -1 & -1\ 1 & 9 & -1 \ -1 & -1 & -1 \end{bmatrix}$ ：
模糊图像：
核也可以像饼干模具一样，匹配特定形状。
比如做边缘检测的核 $\begin{bmatrix} - & +\ \end{bmatrix}$ 和 $\begin{bmatrix} - \ + \end{bmatrix}$ 。会检查左右和上下的差异。
比如做出擅长找线段的核 $\begin{bmatrix} -&+&-\ \end{bmatrix}$ 和 $\begin{bmatrix} - \ + \ - \end{bmatrix}$ （比如找出鼻梁，因为鼻梁比鼻子两侧更亮）
比如包了一圈对比色的区域（比如找出眼睛）
这类核可以描述简单的形状。
核“找出”某想要的形状 的意思是卷积后这个区域的值会更高。而其他区域值会低。
计算机扫描图像，最常见的是用一个窗口扫，多个核组合，能找出人脸，虽然单个核找出脸的能力很弱，但组合在一起会相当准确，因为 “不是脸 却有一堆脸的特征在正确的位置 这种情况不太可能” ，哈哈。这叫 viola-jones face detection 维奥拉-琼斯人脸检测算法。
36. 自然语言处理-Natural Language Processing
人类语言叫“自然语言”
分析树 parse tree
短语结构规则
知识图谱 knowledge graph 。包含大量实体，以及不同实体之间的关系。
语音识别
频谱图。可以看出不同音的共振峰 formant 是有区别的。因此可以通过共振峰来区分不同的音。
37. 机器人-Robots
控制回路 control loop的目的是把机器人的属性（比如当前位置）变成期望值（比如想让机器人到达某个位置）。
PID控制器
PID 原理：以速度为例，我们希望保持匀速，但是实际有外界影响，可能当前速度核理想速度不一致，PID会计算三个值，第一个值是“比例值”，就是实际值和理想值差多少，实际值和理想值的差距越大，就需要越用力，因此是“比例控制”的。第二个值是“积分值”，是一段时间内的误差总和，比如最近的几秒钟，帮助弥补误差，比如上坡（速度变慢）就会产生误差，如果这个积分值（误差值）很大，说明比例控制得不够，要继续用力前进来减少误差。第三个值是“导数值”，是理想值与实际值之间的变化率，有助于解决 未来可能出现的错误，也叫“预期控制”，比如前进得太快（导数值很大），就要放松一点，避免冲过头。这三个值会一起使用，有不同的权重，然后用来控制系统。
积分值：
导数值：
38. 计算机心理学 - Psychology of Computing
系统设计师在创造软件时，会运用社会心理学，认知心理学，行为心理学，感知心理学的原理。
增强凝视，在视频通话、会议、虚拟教室中，用计算机软件修正眼睛方向，看起来像是在凝视着对方的眼睛。
39. 教育科技-Educational Technology
主动学习的技巧可以提升学习效率。
主动学习的技巧：
- 把视频速度调整到适合你的速度，让你能理解视频，有足够时间思考；
- 暂停！在困难的部分暂停。问自己一些问题，看能不能回答。或想想视频接下来可能讲什么，然后继续播放，看猜对没有；
- 做视频中提供的练习；
智能辅导系统 intelligent tutoring system。判断规则 production rule。学生做完一个步骤后可能触发多个“判断规则”，系统虽然不能完全弄清是什么原因让学生选择了那个答案，但是可以通过“判断规则”和算法结合 判断可能原因，让学生得到有用反馈。
贝叶斯知识追踪 bayesian knowledge tracing 。记录4个概率，1.学生已经学会的概率；2.瞎猜的概率（答对但是是蒙的）；3.失误的概率（答错但是是不小心填错的）；4.做题过程中学会的概率（一开始不会，解决问题过程中学会了怎么做）。
mastery learning
教育数据挖掘。
neal stephenson的“钻石时代”书。
40. 奇点,天网,计算机的未来-The Singularity, Skynet, and the Future of Computing
普适计算 ubiquitous computing，我理解就是各行各业、各个地方都用上计算机。
智能科技的失控性发展叫“奇点” singularity。
工作可以分成两个维度，分别是“从手工型到思维型”，“从重复性到非重复性”，（手工型 manual 比如组装玩具，思维型 cognitive 比如选股票）
重复性手工型工作，可以让机器自动化；
非重复性手工型工作，比如厨师、服务员、保安；
重复性思维型工作，比如客服、收银员、银行柜员和办公室助理；
非重复性思维型工作，比如教师、艺术家、小说家、律师、医生、科学家；
