大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于网络系统管理与维护思考题的问题，于是小编就整理了2个相关介绍网络系统管理与维护思考题的解答，让我们一起看看吧。
物理怎么这么难？大家好我是一名高一的学生，在家里学习网课发现我物理题目下不去笔，大家有什么好的办法？
物理的确是一门有难度的学科，但是物理题目下不去笔，原因主要在于头脑中没有建立清晰的物理图像，其次就是对于简单知识点不能做到了然于胸，再就是没有把握住高中物理的三大主线。
如何建立起物理图像？
这一项能力非常重要，也是学物理最需要的一项能力。比如说在学习高一上学期第一章运动的描述的时候，在这一章引入了许多概念：位移、矢量、速度、加速度。很多同学可能对于这几个概念的定义都非常熟悉，但是如果问他，我们引入这些概念是来干嘛的？你如何描述运动？一多半的同学答不上来。答不上来的同学可以说是未能建立起物理图像。这部分同学，从文字角度或许是了解了这些物理概念，但是并没有了解概念的意义，目的性。
我们仔细看到第一章的标题:运动的描述。首先，在学习这一章之前，在脑海中需要明确一点，我们学习这章是为了来描述运动的，这是学习目的。设想：如果你没有接触过物理，让你来像其他人描述某一运动，我猜你大概会说到这几个点：这个东西从一个地方运动到达了另一个地方，这个东西动起来很快，它开始时很快然后又慢了然后又停下来。
差不多没有学过物理的都能给出类似的描述。其实这样的描述大家都会，仔细一看，它涉及到了三个东西：
- 运动位置的变化（这个东西从一个地方运动到达了另一个地方）
- 运动的快慢（这个东西动起来很快）
- 快慢程度的变化（它开始时很快然后又慢了然后又停下来）
在物理中，只不过是把描述的三个方面给了几个官方的说法，运动位置的变化对应着位移，运动的快慢对应着速度，速度的变化快慢对应着加速度。而学了位移、速度、加速度，是为了描述运动的，这三个量就是为了把运动说清楚。如果你有这样的认知，基本就算对这一章建立了物理图像，学习起来会事半功倍。
而建立这样的物理图像也很不难，首先在学习之前要知道学习的目的，了解所学新概念在物理中用来干嘛的，其次是要用上你最自然的逻辑，就好像我们描述一个人，我们会通过一个人的性格、颜值、能力来说明，落实到物理，我们描述运动自然就是位移、速度、加速度，人的性格来自于先天遗传和后天培养合成，类似于物理中平抛运动来自于水平方向匀速运动和竖直方向加速运动合成。这样的逻辑每个人都会，就用自然的逻辑去思考物理问题，这样建立物理图像不算难事。
掌握简单知识点，难题都是简单问题的叠加
而成做题动不了笔，往往还是简单问题掌握不够透彻。譬如在万有引力这一章中，如果只考万有引力这样一个公式，我想大部分同学都能轻松写对。
可是现实偏偏不是这样：
例如在这样一个题中，题目问的是万有引力F与小球r之间的关系，许多同学一代入公式就懵逼了，小球质量不知道啊，代公式没用，怎么办？不知道，蒙一个吧。看一下解答：
我们发现套路果然深。这个题一共考了3个知识点：
- 万有引力公式
- 质量、密度、体积的关系
- 球的体积公式
其实这样一个题就是3个简单知识点结合而成，代入万有引力公式发现小球质量未知，并且质量与半径有关系，于是通过小球半径求体积，再通过密度公式表示质量，然后问题得到解决。复杂的问题拆成几个简单问题就很容易解决了。而万有引力中再复杂的天体运动，其实也是简单知识点的合成。天体运动往往是当作圆周运动处理，依然用速度（线速度、角速度），加速度、向心力、牛顿第二定律，再加上新学的万有引力公式、黄金代换。而这些知识点单拿出来一个，都不算太难，可是如果全部杂合在一起，就会觉得很难了。这就需要对简单知识点熟练掌握了，下不了笔，说明你对简单知识点不够熟练，不能快速联想到一起。所以说，做题无法下笔，应该将所学的所有单一知识点都记牢固，了解透彻，不要学了一个又忘记一个。
把握高中物理三大主线
人文学科和自然学科其实都一样，学习的时候需要把握住主线。在学习历史，主线无非是矛盾。封建地主与农民之间的矛盾，资产阶级与封建地主的矛盾等等。矛盾可调和时，通过变法和改革来调和（孝文帝改革、王安石变法、张居正一条鞭法），不可调和时则通过革命与战争手段来解决（元末农民起义、明末农民起义、法国大革命、美国独立战争），总而言之就是离不开阶级矛盾这条主线，然后辅以政治、经济、文化三方面，这是学习历史的逻辑。学习物理的思路其实也一样，抓住主线，高中物理的主线有3个，分别是力、运动、能量。摩擦力、向心力、引力、电场力、安培力、洛伦兹力；匀速运动、变速运动、直线运动、曲线运动、圆周运动；势能与动能的相互转化，基本上高中物理就是围绕这些基本点展开的，合外力产生加速度，运动状态改变，由加速度方向大小不同，分为直线运动、曲线运动、匀速运动、变速运动，在根据速度不同，物理具有不同的动能、动量。所有的问题都是力改变物体的运动状态，并且在运动状态改变过程中伴随着能量变化，这就是高中物理的主线。
抓住这样一条主线，从这个思路去考虑问题，去学习每一章的内容，会更加容易理解物理知识。
总的来说，不要把物理想的太难，就用最自然的逻辑去思考，掌握好每一个简单知识点，把握力、运动、能量（之后会学）这个主线，仔细琢磨，这样物理不会差到哪儿去。
第一个要点复杂的事情简单化，抽象的事情具体化。
我们先把高中的物理内容分解一下，五大部分：力学、热学、电学、光学、原子物理。
力学和电学是重点难点，各约占高考39%的权重，压轴的大题难题均从此出；其它三个部分要求不高，各约占高考8%的权重。能学好力学和电学的人，后面三部分基本没问题。当然是还是要花些功夫吗，认为容易不花功夫也不行。
力学和电学相比力学是重点。而且电学要以力学作为雄厚的基础，在题目的灵活性上电学远不如力学。比如弹力、摩擦力的分析远比电场力、安培力、洛伦茨力的分析容易出错。学生分析后三个力的有无和方向一般不容易出错误，而在分析前俩个力时是错误百出。就这么简单的两个力打击了多少高中学子的积极性。
整个高一就是在学力学，所以学高中物理的学生、或者家里有小孩正在上高中的家长，高一对同学们整个高中的相当重要。
力学学好了整个高中物理就学通了。力学学不好整个高中物理也学不好。后面的内容都要力学做基础，后面的东西也都没有力学难。而且光力学就有近40%的比重。
所以第二个要点已经出来：要想学好物理重中之重是拿下力学！！
学好物理的第三个要点：（不管你喜不喜欢数学）物理要想学得轻松，数学先要过关。
力学题目千变万化，但解力学题归结起来就三大方法：动力学的观点；动量的观点；能量的观点。
我是一名高中物理教师，针对你的问题我有以下建议:
1、物理的学习需要掌握基本的模型，然后从基本模型，而且要从中提炼出方法:
比如:
①高一刚开始学习了参考系、坐标系。就要把一些运动通过坐标系表示出来，最重要的是对一些矢量像位移、速度的图像的理解，更进一步，要通过图像读懂物体的运动，并且利用图像信息进行分析、计算。
然后，要把这些图像当作工具应用到解题过程中，慢慢的就可以利用V-T图像分析复杂的运动学问题，有时候比纯计算推导来的快。
②学完几个运动学公式后，做题的时候多数人很难恰当运用公式求解。如何提高呢？
我们首先要提炼出已知条件，关注:位移（X）、速度（v）、加速度（a）、时间（t）四个物理量，然后和公式对应起来，慢慢练习，你就能准确选择出合适的公式。另外，掌握一些重要的推论可以在做题时起到奇效。比如:匀变速直线运动的平均速度等于中间时刻的瞬时速度。
③学完矢量的平行四边形法则，要把力的合成与分解，速度的合成与分解对比分析，在不同的作用效果下我们对力的分解也不同，而速度分解主要按照平抛运动的方式或者绳端速度的分解方式分解。它们是有一定相似性的，若能理解其本质，后面学习磁场强度，电场强度时就会很容易，达到举一反三的效果。
2、第二个:要分析清楚重点物理过程当中的隐含条件、临界状态，比如:
①在解决追及问题时，啥叫刚好不相撞呢？可以脑补一下这个情景，就是在两个物体即将碰住时两者恰好共速。还有一个很相似的问题，啥叫距离最大？恰恰也是两者共速的时候。在没这隐含条件的支撑，有些题就解不出来了。所以平时要有意识的去理解并敏感于一些隐含条件。这往往也是出题点。
②再比如两个物体刚好要分离是啥意思呢？一定得想到两物体之间的弹力为零。要不然受力分析就会出错了！题肯定做不出来。
以上是我给你提出的两条建议，希望对你有帮助。宝剑锋从磨砺出，梅花香自苦寒来。希望你能找到自己的学习方法，把物理学好。
物理，不是纯记忆的东西，首先你要去理解它，然后利用理论背后的公式来解题，高中阶段，我们做题中遇到的都是理想化的模型和理想化的条件，所以你不要被现实中一些无关紧要的东西把你的思维束缚住，比如一看到光滑，就是没有摩擦，这种情况当然不存在，你就不要去纠结这些东西，就放心大胆的利用公式和理论去做题就行了，该思考的思考，不该思考的东西千万不要去想，否则就容易钻牛角尖，过些日子我准备开几节网课，如果你有兴趣的话可以听一听，看看该怎么学物理。
1.兴趣是学好物理的前提。
爱因斯坦说过：兴趣是最好的老师。主动学习要比被动学习好很多，兴趣是主动学习的动力。
物理是一门科学类学科，它来源于生活，最后又应用到生活。
所以，培养对物理的兴趣需要仔细观察生活中的现象，通过生活中的现象理解物理知识，再结合物理所学来解释生活中的现象。
2.一定要把握好课堂时间。
对于很多学生而言，成绩的好坏往往取决于上课听的是否认真。
我依稀有印象高一的物理其实并不是很难，只要上课好好听讲，记笔记，下课多做题，多问老师就能学好，高一要打好基础，高一的能够学好的话，高二高三也不是什么问题，只要你开了窍，真的学起来就简单了。
3.习题必不可少。
作为一门需要理解的学科，必须要不断地做题，从题目中理解和记忆相应知识点。
实践是检验真理的唯一标准，而对于学生而言，物理知识的实践就是习题。题目并不是越多越好，而是通过题目对知识点的理解越深越好，只有深入理解了知识点，才能举一反三。
这个意思不是说只要多做题就是好的，你要刷一类的题，一类一类的做，把每一类其中的重点和考查的难点都找出来，并且吃透。
4.学会跟同学互相讲题。这样你们两个的思路就可以互通，或者说一方思路出现错误的时候，另一方就能及时纠正。除此之外，如果这个题目能给别人讲明白才算是理解了。
5.整理好错题和难题，学姐告诉你，一定要学会整理错题本错题集。
比如说做完一张卷子之后，根据答案和老师的讲解把试卷从头到尾通一遍之后，还有不理解的题，就把这个题抄在本子上，或者剪下来贴在本子上，将自己能想到的所有解决方法都写在上面。并且把所有相似的题都归类整理，这样也更方便后期复习。
6.注重细节，看好单位。我就是比较粗心大意，在做题的时候经常写了这个漏了那个或者把数字看错。一定要吸取教训，做题要仔细，细节决定成败。写选择题的时候看看到底是多选题还是单选题，做填空题的时候，看看填空题前后的几个字，别多写了或者少写了。
7.每隔两三天写一下这几天的计划，并且隔一段时间总结一下自己近期的学习情况，这样方便自己查缺补漏。
物理确实是高中最难的学科，想学好物理有什么好办法，我建议以下几点：
首先你现在高一，处于高中物理刚刚学习的阶段，高中物理相比初中物理难度提高很多，刚接触难免出现理解起来比较困难的情况，这种情况不必过分焦虑，随着学习高中物理时间的延长，学习起来会越来越顺利的。
其次要想把物理学得非常好，那数学必须要学好，数学物理是不分家的，学物理的过程中需要用到大量的数学方法和计算去解题，数学学不好，物理学起来肯定吃力。
另外学物理要重视实验，物理属于对抽象思维要求比较高的学科，理解起来比较困难。单凭理解很难吃透物理过程，这个时候实验就变得很重要，通过实验可以把物理过程从抽象化变为具体形象化，理解起来就容易很多。
最后学习物理不要盲目刷题，物理不同于其他学科，不是说你刷的题多了就能提高。物理更重在理解，整个物理过程吃透了，万变不离其宗，题目怎么出都难不住你。所以学习物理靠刷题提高成绩很难，重在提高自己的抽象思维能力。
物理是一个很神奇的学科，当你找到学习物理的乐趣，掌握物理学科的特点，你就会越来越喜欢这个学科！祝学业有成！
机器学习、数据科学、人工智能、深度学习和统计学之间的区别是什么？
明晰了数据科学家所具有的不同角色，以及数据科学与机器学习、深度学习、人工智能、统计学等领域的区别。这些概念的区别也一直是人工智能领域热烈讨论的一个话题，Quora、多个技术博客都曾有过解答。也有不少文章对此问题进行了探讨，但似乎业内还未能给出一个权威的、令所有人信服的回答。
数据科学家与分析师 Vincent Granville 明晰了数据科学家所具有的不同角色，以及数据科学与机器学习、深度学习、人工智能、统计学、物联网、运筹学和应用数学等相关领域的比较和重叠。Granville 介绍说，由于数据科学是一个范围很广的学科，所以他首先介绍了在业务环境中可能会遇到的数据科学家的类型：你甚至可能会发现你自己原来也是某种数据科学家。和其它任何科学学科一样，数据科学也可能会从其它相关学科借用技术；当然，我们也已经开发出了自己的技术库，尤其是让我们可以以自动化的方式（甚至完全无需人类干预）处理非常大规模的非结构化数据集的技术和算法，进而实时执行交易或进行预测。
1. 数据科学家具有哪些不同类型？
要更详细地了解数据科学家的类型，可参阅文章：http://suo.im/28rlX1 和 http://suo.im/3NNUpd。更多有用的信息可参阅：
数据科学家与数据架构师：http://suo.im/4bRkRG
数据科学家与数据工程师：http://suo.im/3mpo6E
数据科学家与统计学家：http://suo.im/2GGtfG
数据科学家与业务分析师：http://suo.im/3h0hkX
而在最近，数据科学家 Ajit Jaokar 则又讨论了 A 型数据科学家（分析师）和 B 型数据科学家（建造者）之间的区别：
A 型数据科学家能够很好地编写操作数据的代码，但并不一定是一个专家。A 型数据科学家可能是一个实验设计、预测、建模、统计推理或统计学方面的事情的专家。然而总体而言，一个数据科学家的工作产品并不是「P 值和置信区间」——就像学术界的统计学有时候建议的那样（而且这常常是为传统的制药等等行业工作的）。在谷歌，A 型数据科学家被称为统计学家、定量分析师、决策支持工程开发分析师，也有一些被称为数据科学家。
B 型数据科学家：这里的 B 是指 Building。B 型数据科学家和 A 型数据科学家具有相同的背景，但他们还是很强的程序员、甚至经验丰富的软件工程师。B 型数据科学家主要关注在生产环境中使用数据。他们构建能与用户进行交互的模型，通常是提供推荐（产品、可能认识的人、广告、电影、搜索结果等）。
而对于业务处理优化，我也有自己的看法，我将其分成了 ABCD 四个方向，其中 A 表示分析科学（analytics science），B 表示业务科学（business science），C 表示计算机科学（computer science），D 则表示数据科学（data science）。数据科学可能会涉及到编程或数学实践，但也可能不会涉及到。你可以参考 http://suo.im/11bR7o 这篇文章了解高端和低端的数据科学的差异。在一家创业公司，数据科学家通常要做很多类型的工作，其扮演的工作角色可能包括：执行、数据挖掘师、数据工程师或架构师、研究员、统计学家、建模师（做预测建模等等）和开发人员。
虽然数据科学家常常被看作是经验丰富的 R、Python、SQL、Hadoop 程序员，而且精通统计学，但这不只不过是冰山一角而已——人们对于数据科学家的这些看法不过是来自于重在教授数据科学的部分元素的数据培训项目而已。但正如一位实验室技术人员也可以称自己为物理学家一样，真正的物理学家远不止于此，而且他们的专业领域也是非常多样化的：天文学、数学物理、核物理、力学、电气工程、信号处理（这也是数据科学的一个领域）等等许多。数据科学也是一样，包含的领域有：生物信息学、信息技术、模拟和量化控制、计算金融、流行病学、工业工程、甚至数论。
对我而言，在过去的十年里，我专注于机器到机器和设备到设备的通信、开发能自动处理大型数据集的系统、执行自动化交易（比如购买网络流量或自动生成内容）。这意味着需要开发能够处理非结构化数据的算法，这也是人工智能、物联网和数据科学的交叉领域，也可被称为深度数据科学（deep data science）。其对数学的需求相对较少，也只涉及到较少的编程（大部分是调用 API），但其却是相当数据密集型的（包括构建数据系统），并且基于专门为此背景而设计的全新统计技术。
在此之前，我的工作是实时的信用卡欺诈检测。在我事业的早期阶段（大约 1990 年），我开发过图像远程感知技术，其中包括识别卫星图像的模式（形状和特征，比如湖泊）和执行图像分割：那段时间我的研究工作被称为是计算统计学，但在我的母校，隔壁的计算机科学系也在做着几乎完全一样的事情，但他们把自己的工作叫做是人工智能。
今天，这项工作被称作数据科学或人工智能，其子领域包括信号处理、用于物联网的计算机视觉等。
另外，数据科学家也可以在各种各样的数据科学项目中出现，比如数据收集阶段或数据探索阶段一直到统计建模和已有系统维护。
2. 机器学习对比深度学习
在深入探讨数据学习与机器学习之间的区别前，我们先简单讨论下机器学习与深度学习的区别。机器学习一系列在数据集上进行训练的算法，来做出预测或采取形同从而对系统进行优化。例如，基于历史数据，监督分类算法就被用来分类潜在的客户或贷款意向。根据给定任务的不同（例如，监督式聚类），用到的技术也不同：朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络、ensembles、关联规则、决策树、逻辑回归或多种方法之间的结合。
这些都是数据科学的分支。当这些算法被用于自动化的时候，就像在自动飞行或无人驾驶汽车中，它被称为人工智能，更具体的细说，就是深度学习。如果数据收集自传感器，通过互联网进行传输，那就是机器学习或数据科学或深度学习应用到了 IoT 上。
有些人对深度学习有不同的定义。他们认为深度学习是带有更多层的神经网络（神经网络是一种机器学习技术）。深度学习与机器学习的区别这一问题在 Quora 上也被问到过，下面对此有详细的解释：
人工智能是计算机科学的一个子领域，创造于 20 世纪 60 年代，它涉及到解决对人类而言简单却对计算机很难的任务。详细来说，所谓的强人工智能系统应该是能做人类所能做的任何事。这是相当通用的，包含所有的任务，比如规划、到处移动、识别物体与声音、说话、翻译、完成社会或商业事务、创造性的工作（绘画、作诗）等。
自然语言处理只是人工智能与语言有关的一部分。
机器学习被认为是人工智能的一方面：给定一些可用离散术语（例如，在一些行为中，那个行为是正确的）描述的人工智能问题，并给出关于这个世界的大量信息，在没有程序员进行编程的情况下弄清楚「正确」的行为。典型的是，需要一些外部流程判断行为是否正确。在数学术语中，也就是函数：馈入输入，产生正确的输出。所以整个问题就是以自动化的方式建立该数学函数的模型。在二者进行区分时：如果我写出的程序聪明到表现出人类行为，它就是人工智能。但如果它的参数不是自动从数据进行学习，它就不是机器学习。
深度学习是如今非常流行的一种机器学习。它涉及到一种特殊类型的数学模型，可认为它是特定类型的简单模块的结合（函数结合），这些模块可被调整从而更好的预测最终输出。
3.机器学习与统计学之间的区别
《Machine Learning Vs. Statistics》这篇文章试图解答这个问题。这篇文章的作者认为统计学是带有置信区间（confidence intervals）的机器学习，是为了预测或估计数量。但我不同意，我曾建立过不需要任何数学或统计知识的工程友好的置信区间。
4. 数据科学对比机器学习
机器学习和统计学都是数据科学的一部分。机器学习中的学习一词表示算法依赖于一些数据（被用作训练集），来调整模型或算法的参数。这包含了许多的技术，比如回归、朴素贝叶斯或监督聚类。但不是所有的技术都适合机器学习。例如有一种统计和数据科学技术就不适合——无监督聚类，该技术是在没有任何先验知识或训练集的情况下检测 cluster 和 cluster 结构，从而帮助分类算法。这种情况需要人来标记 cluster。一些技术是混合的，比如半监督分类。一些模式检测或密度评估技术适合机器学习。
数据科学要比机器学习广泛。数据科学中的数据可能并非来自机器或机器处理（调查数据可能就是手动收集，临床试验涉及到专业类型的小数据），就像我刚才所说的，它可能与「学习」没有任何关系。但主要的区别在于数据科学覆盖整个数据处理，并非只是算法的或统计类分支。细说之，数据科学也包括：
数据集成（data integration）
分布式架构（distributed architecture）
自动机器学习（automating machine learning）
数据可视化（data visualization）
dashboards 和 BI
数据工程（data engineering）
产品模式中的部署（deployment in production mode）
自动的、数据驱动的决策（automated, data-driven decisions）
当然，在许多公司内数据科学家只专注这些流程中的一个。
对于这篇文章，技术顾问 Suresh Babu 给出了一个评论：
这篇文章说明了解使用机器/计算机来处理类似人类决策的任务的统计学习的基本术语是件很麻烦的事。
但文章中「当这些算法被用于自动化的时候，就像在自动飞行或无人驾驶汽车中，它被称为人工智能，更具体的细说，就是深度学习。」这样的说话看起来却有些随意任性。
当过去计算机/机器还不够友好，没有得到广泛使用的时候，统计学家和数据科学家的工作和现在这个领域的工作有很大的不同。比如说，当制造业开始使用计算机辅助后，生产速度和量都发生了巨大的变化——但它仍然是制造业。用制造机器来做原本人类做的程序化工作的想法最早来自 19 世纪初 Jacquard 和 Bouchon 等人。而 Jacquard 织布机的工作方式和现在计算机控制的织布机的工作方式基本相同。
现在的数据科学是一个知识体系，囊括了统计学和计算方法等等（而且在不同的具体领域不同学科的比例也不一样）。
机器学习（或使用了其它的术语，比如深度学习、认知计算）是让机器像人类一样思考和推理，基本上而言是指通过人工的方法（所以也叫人工智能）来代替人类天生的自然智能——涉及到的任务从简单到复杂都有。比如，无人驾驶汽车（目前）正在模仿人类的驾驶，驾驶条件也是人类在自然情况下会遇到的——我说「目前」是因为也许未来人类将很少能够直接驾驶机器，「驾驶（drive）」这个词本身都可能会改变含义。
这个领域里面也有些滑稽可笑的事情，比如一些基本的东西（比如一个下国际象棋或围棋的算法）被认为可以解释人脑的工作方式。就我们目前的知识水平而言，光是解释鸟或鱼的大脑的工作方式就已经非常困难了——这说明我们还没有真正理解学习的机制。为什么果蝇只需几百个神经元就能做到这么多事情？这还是神经科学的一个未解之谜。而认知是什么以及其在自然环境下是如何工作的也是一个数据科学傲慢地认为自己能解决的重大难题。（不管怎样，降维是一种无监督学习的方法。）
在很多方面，工具以及我们使用工具所做的事情自人类诞生以来就在引导着人类的学习。但这就扯远了。
更多内容请参阅：http://www.jiqizhixin.com/article/2359
到此，以上就是小编对于网络系统管理与维护思考题的问题就介绍到这了，希望介绍关于网络系统管理与维护思考题的2点解答对大家有用。
