本文目录一览：
- 1、计算机的基本知识都有哪些？
- 2、电脑基础知识入门
- 3、大学计算机基础知识点整理
- 4、学电脑键盘基本知识
- 5、计算机基础知识考点
- 6、计算机基础知识都包括哪些？
计算机的基本知识都有哪些？
计算机的基本知识有操作系统原理、数据结构、网络原理是比较重要的计算机基础知识，另外还包括数据库原理、算法设计、编译原理、电子电路、编程语言等知识。
1、操作系统原理。
操作系统是学习计算机技术的重要基础，通过学习操作系统体系结构、操作指令、任务调度、并发管理、资源管理、权限管理、安全管理等内容，能够对计算机形成一个较为系统的理解，为后续的学习打下一个扎实的基础。
2、网络原理。
当今是互联网时代，计算机网络知识的重要程度不言而喻。网络原理涉及到网络体系结构、协议、数据通信管理、安全等内容，另外还涉及到如何操作交换机、路由器等网络设备。学习计算机网络要注重实验，通过实验能够建立数据通信过程等画面感。
3、编程语言和数据结构。
编程语言是操作计算机的重要工具，是一定要掌握的重点内容，程序设计本质上就是算法设计和数据结构的结合，所以在学习数据结构之前应该掌握编程语言的使用，对于初学者来说，C、Java、Python等语言都是不错的选择。
电脑基础知识入门
电脑基础入门知识：
1、CPU型号怎么看：
CPU是一台电脑的核心，而目前笔记本市场基本被Intel（英特尔）的CPU垄断。而Intel的CPU型号命名还算比较有规律。
以i7-6920HQ为例：
四位数的头一个数字是6指的是代际，也就是是英特尔第六代处理器。目前英特尔在市面上是4、5、6三代处理器并存。老于4代的处理器现在比较少见，一般也不推荐。
920是它的SKU值，可以理解为是一个编号。用来区分不同性能的CPU型号。
数字后面紧跟着的字母是H，代表的是处理器的功耗/性能类别。类似的有U（超低功耗15W）、M（仅出现在5代以前）、H（高性能35W/45W）。
需要注意的是：功耗大不仅意味着更大的耗电量，也表示CPU的发热量越大。进而对笔记本的散热系统有更高的要求。所以主打高性能的笔记本（比如游戏本），几乎没有轻薄、长续航的。
最后一个产品线后缀，有Q（四核处理器）、K（开放超频）两种情况。而双核、不可超频的处理器没有这个后缀，也是最常见的。
什么？看完了还是不懂怎么选？简单来说，如果你在乎功耗（省电）的话，代际越新越省电。比如6代比4代更省电。而在同一代中，U比H省电，而H又比HQ/HK省电。
2、关于电脑性能：
如果你想了解性能的话，这就有些麻烦了。
诸如i7i5i3这样的说法，基本不靠谱。因为这种说法仅仅在同一代处理器，同一功耗级别下才成立。如果跨代、跨系列地比较，就会出现诸如i5-6300HQ性能强于i7-6600U、i3-6100H和i7-4610Y性能差不多，这样不太好理解的情况。
所以光看型号判断性能真的是不太靠谱。为了方便起见，我推荐一个方便（但并非完全严谨）的方法给大家：查Passmark评分。
Passmark评分在很大程度上可以代表一个处理器的性能水平，Passmark评分越高代表CPU的性能越强，可以作为大家选购的参考。如果你还是没什么概念的话，根据我自己的经验，Passmark评分在3000左右，就可以保证基本的上网、办公、看全高清视频流畅。
不过还是那句，这个评分仅仅作为一种简捷的判断、选购依据，并非完全严谨的。
另外从2015年开始，英特尔又推出了CoreM（酷睿M）系列处理器，主打超低功耗（4.5W），无需风扇散热。m系列的命名规则跟i系列类似。相信大家可以触类旁通，这里就不赘述了。
3.显卡型号怎么看？
和英特尔相似，笔记本上的独立显卡大部分来自NVIDIA（英伟达）。不过相比之下NVIDIA显卡的命名就简单得多。
显卡型号显示960M。其中9是代机，也就是第九代NVIDIA显卡。目前市面上的笔记本以9系列为主，也有一定数量的8系列。
后面两位数代表的是等级，一般是从10到80，数字越大性能越强，相应也越耗电。后缀M表示针对笔记本优化（性能低于桌面版，所以功耗和发热也更低）。
今年NVIDIA还增加了MX后缀的显卡，可以理解为小改款，性能比M的版本小有提升。而GTX的前缀，只有850M、950M或者以上的显卡才有，是高性能的代表。显卡和CPU类似，显卡性能越高，功耗、发热量也越高。
4.关于内存：
一般我们只需要关注3个参数即可：内存的容量、内存的代际、内存的频率。容量大家都好理解，代际和频率可能需要简单提一下。目前笔记本中常见的，一般是DDR31600（第三代DDR内存，频率1600MHz）和DDR42133（第四代DDR内存，频率2133MHz）。前者更加普遍，而后者则是未来发展的趋势。
其实比起这些参数，其实更加关注笔记本的内存升级空间。早些年的笔记本，一般有两个内存槽（占用一个空余一个），方便用户自己升级内存。
但现在不少笔记本基于商业上的考虑、或是为了将笔记本做得更轻薄。只配有一个内存槽，或者直接把内存焊在主板上。让自己升级内存变得非常困难，甚至不可能。
大学计算机基础知识点整理
1、计算机组成原理
如果你不是做操作系统／驱动程序的，直接和硬件打交道的机会很少，因为操作系统已经把他们屏蔽掉了，提供了抽象的API给我们使用。
但是还必须理解冯诺依曼体系的结构，CPU和内存，硬盘，各种外设之间的关系，寄存器、缓存等知识。CPU有哪些指令，如何执行这些指令，如果实现数组，结构体，函数调用，这就涉及到汇编的知识。像原码，反码，补码，定点数、浮点数的表示和运算也是编程中必备的知识，几乎每种语言都要涉及。
现在很多语言都是在虚拟机上运行的，你只要是了解了计算机的组成原理，再去看哪些虚拟机，就会发现概念都是相通的。另外CPU中的缓存，缓存一致性协议，DMA的异步思想都会在应用层中有所体现。《编码》是一个更加科普性，但是也更加有趣的讲组成原理的书。
2、操作系统
操作系统是比较枯燥的，站在应用层的角度，我认为重点是掌握操作系统对外提供的抽象，包括进程、线程，文件，虚拟内存，以及进程间的通信问题。
几乎所有的编程语言都会涉及到对多进程或者多线程编程的支持，特别是多线程的并发编程，所以必须得搞明白他们的本质是什么，线程都有哪些实现方式。得真正地体会到“进程是资源分配的最小单位，线程是调度的最小单位。”这句话的含义。
几乎所有的编程语言都会涉及到锁和死锁，最好在最底层理解锁是怎么实现的。需要理解虚拟内存和物理内存直接的关系，分段和分页，文件系统的基本原理。对于进程的调度，页面分配／置换算法，磁盘的调度算法，I／O系统，我认为优先级比较低。
3、数据库
这个和日常工作结合极其紧密，不用我再多说，包括最基本的SQL，各种范式，事务及其隔离级别，事务的实现方式，索引及其实现方式，B＋树等等。
4、编译原理
你一辈子也许都不会去写一个编译器，但是很有可能会利用现成的工具去生成/操作一个抽象语法树（AST），甚至可以会写一个DSL（领域特定语言）。所以你得理解词法分析、语法分析、语义分析，中间代码生成，代码优化这个基本编译的过程。
扩展资料
Cache的原理
如果存在（命中），则直接返回该数据；如果不存在（失效），再去访问内存——先把内存中的相应数据载入缓存，再将其返回处理器。
提供“高速缓存”的目的是让数据访问的速度适应CPU的处理速度，通过减少访问内存的次数来提高数据存取的速度。
Cache技术所依赖的原理是”程序执行与数据访问的局部性原理“，这种局部性表现在两个方面：时间局部性：如果程序中的某条指令一旦执行，不久以后该指令可能再次执行，如果某数据被访问过，不久以后该数据可能再次被访问。
学电脑键盘基本知识
总括：键盘总体上可分为四个大区，分别为：功能键区，打字键区，编辑控制键区，数字键盘区。
1、功能键区：一般键盘上都有F1～F12共12个功能键。
2、打字键区：既键盘上的26个字母所在位置区。
3、编辑控制键区：pageup home等等这几个键所在区。
4、数字键盘区。
键盘是用于操作计算机设备运行的一种指令和数据输入装置，也指经过系统安排操作一台机器或设备的一组功能键（如打字机、电脑键盘）。键盘也是组成键盘乐器的一部分，也可以指使用键盘的乐器，如钢琴、数位钢琴或电子琴等，键盘有助于练习打字。
键盘是最常用也是最主要的输入设备，通过键盘可以将英文字母、汉字、数字、标点符号等输入到计算机中，从而向计算机发出命令、输入数据等。还有一些带有各种快捷键的键盘。
随着时间的推移，渐渐的市场上也出现独立的具有各种快捷功能的产品单独出售，并带有专用的驱动和设定软件，在兼容机上也能实现个性化的操作。
构造
外壳，有的键盘采用塑料暗钩的技术固定在键盘面板和底座两部分，实现无金属螺丝化的设计，所以分解时要小心以免损坏。
为了适应不同用户的需要，常规键盘具有CapsLock（字母大小写锁定）、NumLock（数字小键盘锁定）、ScrollLock（滚动锁定键）三个指示灯（部分无线键盘已经省略这三个指示灯），标志键盘的当前状态。
这些指示灯一般位于键盘的右上角，不过有一些键盘采用键帽内置指示灯，这种设计可以更容易地判断键盘当前状态，但工艺相对复杂，所以大部分普通键盘均未采用此项设计。
计算机基础知识考点
第一节 计算机的诞生、发展与作用
1.计算机的诞生和发展
⑴计算机的诞生：
世界：1946年世界上第一台电子计算机在美国宾西法尼亚大学诞生,取名为"ENIAC"
中国：
1958年研制了第一台电子管计算机，速度每二千次。
1964～1965年研制出第二代晶体管计算机，1965年制造速度每秒7万次。
1971年研制第三代集成电路计算机
1972年每秒100万次的大型集成电路计算机研制成功
1976年研制成功每秒200万次的计算机
先后自行研制成功了"银河"系列的巨型计算机：
"银河"于1983年问世，其运算速度为每秒1亿次；
"银河II"于1992年诞生，其运算速度为每秒10 亿次；
"银河III"于1997年通过国家鉴定，其运算速度为每秒为130亿次。
"神威I"计算机
大规模并行计算机系统命名为"神威I"高性能计算机。它每秒3480亿浮点的峰值运算速度，使"神威I"计算机位列世界高性能计算机的第48位。
⑵计算机的发展：
①按用途分类：
可分为专用机和通用机（如pc机）；
②以"代"分类：
第一代（1946-1956）：电子管器件；机器语言或符号机器语言，科学计算应用为主。结构上以CPU为中心，使用机器语言，速度慢，存储量小，主要用于数值计算。
第二代（1957-1963）：晶体管器件；结构上以存储器为中心，高级语言，管理程序与操作系统；应用扩展至事务处理领域。
第三代（1964-1973）：集成电路（IC）器件； 结构上以存储器为中心，增加了多种外部设备；软件得到一定发展，计算机处理图象、文字和资料功能加强，远程终端联机系统，更完整的系统软件与更广泛的应用领域。
计算机基础知识都包括哪些？
基础知识重要，但是具体来说，哪些点重要呢？
今天我就试图总结一下，也欢迎大家补充。
信息的表示和处理
计算机如何表示整数：有符号数和无符号数，尤其是如何用补码表示负数，数字的取值范围。
计算机如何表示浮点数，为什么小数的二进制表示法只能近似表示十进制小数。
数值的转换、移位
这几点非常重要，因为几乎所有的编程语言都有数据类型，而最基本数据类型必然包括整数和浮点数。
搞不清这些表示和运算，在编程中就会遇到一些稀奇古怪的问题。
从汇编层面理解程序的执行
顺序、分支、循环、函数调用、数组、结构体等在汇编层面是怎么实现的，寄存器和内存是怎么使用的。
理解了这些其实也就理解了冯诺依曼计算机体系结构，这是计算机学科一个基础性的东西。
知道程序在底层是怎么运转的， 对于学习各种虚拟机有很大的帮助，比如JVM，它要解析执行的是字节码，字节码本质上要表达的就是这些东西，只不过有所扩展。
理解了栈帧，就能理解函数调用的本质，递归，以及尾递归的实现。还有安全相关的概念，如缓冲区溢出这个臭名卓著的漏洞及其防范办法。
进程和线程
程序员必备的知识，不了解这个，简直是无法编程。
需要掌握进程的地址空间，代码在哪里，堆在哪里，栈在哪里。
要准确理解进程和线程之间的关系，为什么说进程是拥有资源的基本单位， 线程是CPU调度的基本单位？
进程切换和线程切换之间的区别和联系。
他们是如何创建，执行，有哪些状态，状态之间的转换。 由此会涉及到并发和并行，线程之间的竞争和合作。
锁的本质（硬件层面），乐观锁，悲观锁，死锁等问题。
线程的实现方式，用户级线程和内核级线程的对应方式。
在编程的过程中，有些知识点会直接使用，如多线程编程，锁。 还有一些概念能用到很多地方，例如CAS，不仅仅是编程语言的概念，还能在更新数据库时使用。再比如你理解了线程的实现方式，迅速就能掌握go语言中并发的手段：goroutine。
存储器的层次结构
Tomcat用了多线程执行请求，Redis用了单线程来处理请求，Node.js也用了单线程来，这是为什么？ 秘密都在存储器的层次结构。
人类制造的计算机设备之间有着巨大的速度差异：
总之，CPU超级快，内存比较快，硬盘非常慢，网络更慢， 这个速度差异是IT行业的一个核心问题，人类想了很多办法试图去弥补这个差异：多线程，缓存，异步，多路复用，硬件层面的DMA。
记着下面这张图，每当你遇到某个软件的特性的时候，想一想和它有什么关系：
数据结构和算法
它的重要性我罗嗦过很多次了，不用再重复了， 我就举个最简单的例子： 理解了B+ Tree才能理解MySQL的InnoDB的索引，理解了索引才能更好地优化查询，对吧？
计算机网络
现在的程序基本上都是网络程序， 所以这也是一个必备的基础知识，学习计算机网络的一大好处就是和工作直接相关，能直接使用，比较有动力。
HTTP协议肯定跑不掉，TCP,UDP也得会，尤其是TCP可靠传输的原理：如何在一个不可靠的网络中进行可靠的传输， 这是无数前辈总结的经验，一定得掌握。
要理解什么是通信协议，也许某一天你自己就需要定制一个协议来传输数据。
分组交换是什么意思？ 协议分层的本质是什么？ 什么叫无状态的协议？
Socket相关的编程更是重点，尤其是涉及到服务器端高并发的时候，如何维持和处理这些海量的socket， epoll等技术就得上场了。
还有非常重要的HTTPs的基本原理，也是网络安全的精华所在：对称加密，非对称加密，消息摘要，数字证书，中间人攻击。
数据库
不多说，关系模型、范式、SQL、索引、事务等知识都得掌握，尤其是要了解他们的实现方式。
分布式的基础知识
这些已经偏向应用层面了，但是现在很多系统都是分布式的了，分布式就变成了一种基础知识。
系统通信：RPC, 消息队列等
负载均衡的原理
CAP原理，BASE原理，幂等性，一致性模型（强一致性，最终一致性.....）和相关协议(两阶段提交，Raft，Paxos......)
数据分片：取模算法，一致性Hash，虚拟桶
基本的设计思想
下面这几种设计思想对我影响很大，需要大家特别注意。但是掌握起来却很不容易，需要在实践中不断地体会：
正交：各个概念之间可以独立变化
抽象：抛弃细节，找到本质和共性
《深入理解计算机系统》一书中提到：“指令集是对CPU的抽象， 文件是对输入/输出设备的抽象， 虚拟存储器是对程序存储的抽象， 进程是对一个正在运行的程序的抽象， 而虚拟机是对整个计算机（包括操作系统、处理器和程序）的抽象。 如果你对这句话透彻理解了，说明对计算机系统的认识已经很深刻了。
分层：我只想和我的邻居打交道， 如网络协议，Web应用开发。
分而治之：大事化小，小事化了，架构设计必备。
关键点来了，怎么学习呢？
我原来的方式是先看书，看了很多书，数据结构，操作系统，汇编，网络...... 这种办法的最大问题就是枯燥（嗯，那时候还没有码农翻身这样用故事讲解技术的文章）。
理论多，实践少，很多知识点体会不深， 等到参与的项目多了，Coding多了，这些知识点才慢慢地鲜活起来。
一种更加有效的办法是从工作中用到的知识点出发，从这个知识点向外扩展，由点到线，由线到面，然后让各个层次都连接起来，形成一个立体的网络。
切记，学习是一个螺旋上升的过程，想要上升就得深度思考，多问几个为什么。
比如工作中用到了Redis，你在学习过程中发现这个Redis用了单线程来处理读写请求，为什么要这么做？ 对于成千上万的请求它是如何处理的？ 然后再联想一下别的软件：Tomcat为什么不这么干？ 想回答这些问题，需要发掘很多基础知识。
这样做的次数多了，积累到一定程度，量变就会引起质变，整个系统就被你看透了，你的知识又扩大了一圈，更多的疑问出现了......