1. 计算机的特点，计算机的主要特点的是什么？
1丶运算速度快：计算机内部电路组成，可以高速准确地完成各种算术运算。
2丶计算精确度高：科学技术的发展特别是尖端科学技术的发展，需要高度精确的计算。
3丶逻辑运算能力强：计算机不仅能进行精确计算，还具有逻辑运算功能，能对信息进行比较和判断。
4丶存储容量大：计算机内部的存储器具有记忆特性，可以存储大量的信息，这些信息，不仅包括各类数据信息，还包括加工这些数据的程序。
5丶自动化程度高：由于计算机具有存储记忆能力和逻辑判断能力，所以人们可以将预先编好的程序组纳入计算机内存，在程序控制下，计算机可以连续、自动地工作，不需要人的干预。
2. 什么是计算机的特性？
答：计算机的特性是：
1）自动地运行程序。
2）运算速度快。
3）运算精度高。
4）具有记忆和逻辑判断能力。
5）可靠性高。
3. 计算机的主要特点是什么？
1、运算速度快
计算机内部电路组成，可以高速准确地完成各种算术运算。当今计算机系统的运算速度已达到每秒万亿次，微机也可达每秒亿次以上，使大量复杂的科学计算问题得以解决。
2、计算精确度高
计算机控制的导弹之所以能准确地击中预定的目标，是与计算机的精确计算分不开的。一般计算机可以有十几位甚至几十位（二进制）有效数字，计算精度可由千分之几到百万分之几，是任何计算工具所望尘莫及的。
3、逻辑运算能力强
计算机不仅能进行精确计算，还具有逻辑运算功能，能对信息进行比较和判断。
4、存储容量大
计算机内部的存储器具有记忆特性，可以存储大量的信息，这些信息，不仅包括各类数据信息，还包括加工这些数据的程序。
5、自动化程度高
由于计算机具有存储记忆能力和逻辑判断能力，所以人们可以将预先编好的程序组纳入计算机内存，在程序控制下，计算机可以连续、自动地工作，不需要人的干预。
4. 笔记本电脑和台式电脑性能一样吗？
题主问同样的配置下，笔记本电脑和台式电脑性能一样吗？
我这里很肯定的告诉你不一样的，这里主要指CPU性能这块，一般来说笔记本由于平台限制，根据用户不同用途，其设计方式也完全不一样，比如轻薄商务本主打易携带，续航时间长，所以基本上都是以低功耗CPU，低功耗内存，自然性能也就相对较低，然而游戏本一般都是标压，但由于标压功耗过高，发热量也就越大，续航要求更高自然就相对比较厚，自然性能也就比低功耗版本强很多，所以即便是笔记本由于用途不一样其性能也不一样！而台式机就不一样他又单独机箱，有单独散热装置，CPU性能可以的到更大发挥，所以其性能比笔记本要强很多，下面是笔记本i5 8250U低功耗CPU鲁大师跑分根据不同平台跑分在5W到6W左右；
然后看看八代桌面最低的i5 8400基本上都在7W到8W之间，所以CPU差距还是很明显；
另外就是显卡，关于显卡这块具体还得分10代前和十代后，十代前同型号差距非常大比如960显卡和笔记本960M显卡；
960M显卡跑分一般在5W左右；
桌面版960显卡跑分在9W以上，所以10系列以前显卡差距很大；
不过十系列以后的笔记本显卡差距到不是很明显；
桌面版i7 加1060 6G显卡跑分在16W左右；
移动版i7加1060 6G显卡跑分在15W左右，可以看出和桌面版差距就没那么明显了。
从跑分可以看出笔记本十系列以后显卡差距不是很明显了，但是CPU的性能还是和台式机有很大差距，所以笔记本同平台和台式机还是有差距的！
好了就说这么多了，喜欢的别忘点个赞关注！
5. 智能的定义是什么？
1.什么是人工智能
人工智能（Artificial Intelligence）：它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。1956年由约翰.麦卡锡首次提出，当时的定义为“制造智能机器的科学与工程”。人工智能目的就是让机器能够像人一样思考，让机器拥有智能。时至今日，人工智能的内涵已经大大扩展，是一门交叉学科。2.人工智能的层次结构
基础设施层：回顾人工智能发展史，每次基础设施的发展都显著地推动了算法层和技术层的演进。从20世纪70年代的计算机的兴起，80年代计算机的普及，90年代计算机运算速度和存储量的增加，互联网兴起带来的电子化，均产生了较大的推动作用。到21世纪，大规模集群的出现，大数据的积累，GPU与异构/低功耗芯片兴起带来的运算力的提升，促成了深度学习的诞生，点燃了人工智能的爆**潮，其中海量的训练数据是人工智能发展的重要燃料。算法层：机器学习是指利用算法使计算机能够像人一样从数据中挖掘出信息，而深度学习作为机器学习的一个子集，相比于其他学习方法，使用了更多的参数、模型也更复杂，从而使得模型对数据的理解更加深入也更加智能。计算机视觉：计算机视觉的历史可以追溯到1966年，人工智能学家Minsky在给学生布置的作业中，要求学生通过编写一个程序让计算机告诉我们它通过摄像头看到了什么，这也被认为是计算机视觉最早的任务描述。计算机视觉借鉴了人类看东西的方法，即“三维重构”与“先验知识库”。计算机视觉除了在比较成熟的安防领域外，也应用于金融领域的人脸识别身份验证、电商领域的商品拍照搜索、医疗领域的智能影像诊断、机器人/无人车上作为视觉输入系统等。语音处理：让机器学会“听”和“说”，实现与人类的无障碍交流一直是人工智能、人机交互领域的一大梦想。1920年生产的“Radio Rex”玩具狗可能是世界上最早的语音识别器，第一个真正基于语音识别系统出现在1952年，AT&T贝尔实验室开发的Audrey的语音识别系统，能够识别10个英文数字，正确率高达98%。比如Apple Siri，Echo等。自然语言处理：人类的日常社会活动中，语言交流是不同个体间信息交换和沟通的重要途径。对机器而言，能否自然的与人类进行交流、理解人类表达的意思并作出合适的回应，被认为是衡量其智能程度的一个重要参照。规划决策系统：人工智能规划决策系统的发展，一度是以棋类游戏为载体的。比如，AlphaGo战胜李世石，Master对顶级选手取得60连胜，机器人，无人车。3. 人工智能应用场景
3.1. 语音处理
• 语音处理主要是自动且准确的转录人类的语音。一个完整的语音处理系统，包括前端的信号处理、中间的语音语义识别和对话管理以及后期的语音合成。– 前端处理：说话人声检测，回声消除，唤醒词识别，麦克风阵列处理，语音增强等。– 语音识别：特征提取，模型自适应，声学模型，语言模型，动态解码等。– 语义识别和对话管理：更多属于自然语言处理的范畴。– 语音合成：文本分析、语言学分析、音长估算、发音参数估计等。• 应用：包括医疗听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。• 未来：真正做到像正常人类一样，与他人流畅沟通，自由交流，还有待时日。3.2. 计算机视觉
• 计算机视觉指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力，包含图像处理、识别检测、分析理解等技术。– 图像处理：去噪声、去模糊、超分辨率处理、滤镜处理等。– 图像识别：过程包括图像预处理、图像分割、特征提取、判断匹配，可以用来处理分类、定位、检测、分割问题等。– 图像理解：本质是图像与文本间的交互，可用来执行基于文本的图像搜索、图像描述生成、图像问答等。• 应用：– 医疗成像分析被用来提高疾病的预测、诊断和治疗。– 在安防及监控领域被用来指认嫌疑人。– 在购物方面，消费者现在可以用智能手机拍摄下产品以获得更多信息。• 未来：计算机视觉有望进入自主理解、分析决策的高级阶段，真正赋予机器“看”的能力，在无人车、智能家居等场景发挥更大的价值。3.3. 自然语言处理
• 自然语言处理的几个核心环节：知识的获取与表达、自然语言理解、自然语言生成等，也相应出现了知识图谱、对话管理、机器翻译等研究方向。– 知识图谱：基于语义层面对知识进行组织后得到的结构化结果。– 对话管理：包含闲聊、问答、任务驱动型对话。– 机器翻译：由传统的PBMT方法到Google的GNMT，流畅度与正确率大幅提升。• 应用：搜索引擎、对话机器人、机器翻译、甚至高考机器人、办公智能秘书。4. AI、机器学习、深度学习的关系
4.1. 人工智能四要素
1） 数据如今这个时代，无时无刻不在产生大数据。移动设备、廉价的照相机、无处不在的传感器等等积累的数据。这些数据形式多样化，大部分都是非结构化数据。如果需要为人工智能算法所用，就需要进行大量的预处理过程。2） 算法主流的算法主要分为传统的机器学习算法和神经网络算法。神经网络算法快速发展，近年来因为深度学习的发展到了高潮。3） 算力人工智能的发展对算力提出了更高的要求。以下是各种芯片的计算能力对比。其中GPU领先其他芯片在人工智能领域中用的最广泛。GPU和CPU都擅长浮点计算，一般来说，GPU做浮点计算的能力是CPU的10倍左右。另外深度学习加速框架通过在GPU之上进行优化，再次提升了GPU的计算性能，有利于加速神经网络的计算。如：cuDNN具有可定制的数据布局，支持四维张量的灵活维度排序，跨步和子区域，用作所有例程的输入和输出。在卷积神经网络的卷积运算中实现了矩阵运算，同时减少了内存，大大提升了神经网络的性能。4） 场景人工智能经典的应用场景包括：用户画像分析基于信用评分的风险控制欺诈检测智能投顾智能审核智能客服机器人机器翻译人脸识别4.2. 三者关系简述
人工智能：是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法及应用系统的一门新的技术科学。机器学习：专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。是人工智能的核心研究领域之一，任何一个没有学习能力的系统都很难被认为是一个真正的智能系统。深度学习：源于人工神经网络的研究，含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。6. 中国传统计算机特点？
是按人的要求接收和存储信息，自动进行数据处理和计算，并输出结果信息的机器系统。传统计算机是脑力的延伸和扩充，是近代科学的重大成就之一。
传统计算机系统由硬件（子）系统和软件（子）系统组成。
前者是借助电、磁、光、机械等原理构成的各种物理部件的有机组合，是系统赖以工作的实体。后者是各种程序和文件，用于指挥全系统按指定的要求进行工作。
传统计算机系统的特点是能进行精确、快速的计算和判断,而且通用性好,使用容易，还能联成网络。
①计算：一切复杂的计算，几乎都可用传统计算机通过算术运算和逻辑运算来实现。
②判断：传统计算机有判别不同情况、选择作不同处理的能力,故可用于管理、控制、对抗、决策、推理等领域。
③存储：传统计算机能存储巨量信息。
④精确：只要字长足够，计算精度理论上不受限制。
⑤快速：传统计算机一次操作所需时间已小到以纳秒计。
⑥通用：传统计算机是可编程的，不同程序可实现不同的应用。
⑦易用：丰富的高性能软件及智能化的人-机接口,大大方便了使用。
⑧联网：多个传统计算机系统能超越地理界限，借助通信网络，共享远程信息与软件资源。
7. 计算机最突出的特点？
一、运算速度快运算速度是计算机的一个重要性能指标。计算机的运算速度通常用每秒钟执行定点加法的次数或平均每秒钟执行指 令的条数来衡量。运算速度快是计算机的一个突出特点。
二. 计算精度高在科学研究和工程设计中，对计算结果的精度有很高的 要求。一般的计算工具只能达到几位有效数字（如过去常用的四位数学用表、八位数学用表等），而计算机对数据的结 果精度可达到十几位、几十位有效数字，根据需要甚至可达 到任意的精度。三. 存储容量大计算机的存储器可以存储大量数据，这使计算机具有了 “记忆”功能。目前计算机的存储容量越来越大，已高达千 吉数量级的容量。计算机具有“记忆”功能，是与传统计算 工具的一个重要区别。四. 具有逻辑判断功能计算机的运算器除了能够完成基本的算术运算外，还具 有进行比较、判断等逻辑运算的功能。这种能力是计算机处理逻辑推理问题的前提。五. 自动化程度高，通用性强由于计算机的工作方式是将程序和数据先存放在机内， 工作时按程序规定的操作，一步一步地自动完成，一般无须人工干预，因而自动化程度高。这一特点是一般计算工具所 不具备的。计算机通用性的特点表现在几乎能求解自然科学和社会 科学中一切类型的问题，能广泛地应用于各个领域。
