【陪伴计划Day10】报名时间更新，大家别忘了报名

本文由夏天老师原创

陪你学习的第10天

希望今天的你也收获满满

23下半年「音频陪伴计」

别忘记完成后

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期待看到大家

日复一日坚持后的质变

加油~

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01

系统集成项目管理工程师

考点12.面向对象系统分析、设计

面向对象系统分析运用面向对象方法分析问题域，建立基于对象、消息的业务模型，形成对客观世界和业务本身的正确认识。面向对象系统分析的模型由用例模型、类-对象模型、对象-关系模型和对象-行为模型组成。

面向对象系统设计基于系统分析得出的问题域模型，用面向对象方法设计出软件基础架构（概要设计）和完整的类结构（详细设计），以实现业务功能。面向对象系统设计主要包括用例设计、类设计和子系统设计等。

考点15.数据库与数据仓库技术

1、传统的数据库技术以单一的数据源即数据库为中心，进行事务处理、批处理、决策分析等各种数据处理工作，主要有操作型处理和分析型处理两类。

操作型处理也称事务处理，指的是对联机数据库的日常操作，通常是对数据库中记录的查询和修改，主要为企业的特定应用服务，强调处理的响应时间、数据的安全性和完整性等；

分析型处理则用于管理人员的决策分析，经常要访问大量的历史数据。传统数据库系统主要强调的是优化企业的日常事务处理工作，难以实现对数据分析处理要求，无法满足数据处理多样化的要求。操作型处理和分析型处理的分离是必然和必要的。

2、数据仓库(掌握)

数据仓库(Datawarehouse)是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。可以从两个层次理解数据仓库：首先，数据仓库用于决策支持，面向分析型数据处理，不同于企业现有的操作型数据库；其次，数据仓库是对多个异构数据源(包括历史数据)的有效集成，集成后按主题重组，且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。

数据仓库系统的结构通常包含4个层次：

(1)数据源是数据仓库系统的基础

(2)数据的存储与管理是整个数据仓库系统的核心

(3)OLAP(联机分析处理)服务器对分析需要的数据进行有效集成，按多维模型组织，以便

进行多角度、多层次的分析，并发现趋势。

(4)前端工具主要包括各种报表工具、查询工具、数据分析工具、数据挖掘工具以及各种基于数据仓库或数据集市的应用开发工具。

02

信息系统项目管理师

考点44.人工智能的关键技术主要涉及机器学习、自然语言处理、专家系统等技术。

考点50.虚拟现实的关键技术主要涉及人机交互技术、传感器技术、动态环境建模技术和系统集成技术等。

（1）人机交互技术：虚拟现实中的人机交互技术与传统的只有键盘和鼠标的交互模式不同，是一种新型的利用VR眼镜、控制手柄等传感器设备，能让用户真实感受到周围事物存在的一种三维交互技术，将三维交互技术与语音识别、语音输入技术及其他用于监测用户行为动作的设备相结合，形成了目前主流的人机交互手段。

（2）传感器技术：VR技术的进步受制于传感器技术的发展，现有的VR设备存在的缺点与传感器的灵敏程度有很大的关系。例如VR头显（即VR眼镜）设备过重、分辨率低、刷新频率慢等， 容易造成视觉疲劳；数据手套等设备也都有延迟长、使用灵敏度不够的缺陷，所以传感器技术是VR技术更好地实现人机交互的关键。

（3）动态环境建模技术：虚拟环境的设计是VR技术的重要内容，该技术是利用三维数据建立虚拟环境模型。目前常用的虚拟环境建模工具为计算机辅助设计（CAD）,操作者可以通过CAD 技术获取所需数据，并通过得到的数据建立满足实际需要的虚拟环境模型。除了通过CAD技术获取三维数据，还可以利用视觉建模技术，两者相结合可以更有效地获取数据。

（4）系统集成技术：VR系统中的集成技术包括信息同步、数据转换、模型标定、识别和合成等技术，由于VR系统中储存着许多的语音输入信息、感知信息以及数据模型，因此VR系统中的集成技术显得越发重要。

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