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图4-9 电子管
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在计算过程中，计算机将“与门”、“或门”、“与非门”、“或非门”等逻辑元件组合在一起，模拟计算进位的过程，进而形成完整的计算实现单元（如图4-10所示）。用电子计算机实现的任何一种运算都是由这些逻辑门组合而成的，而这之后在电子计算机领域不断进行的技术改进都是基于同样的原理。尽管元件的体积越来越小，集成的程度越来越高，计算的速度越来越快，但从计算逻辑和实现的数学层面来说，其原理没有本质的变化。
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图4-10 逻辑门
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在硬盘技术方面也同样不断进行着量变的积累。无论盘片容量是500GB还是1TB甚至更高，都是通过磁头机械臂在盘片上滑动的同时高速转动盘片来实现磁性材料持久化和材料状态感应（如图4-11所示）。计算中使用的“0”和“1”，就可以通过这种持久化以磁介质疏密（磁通量的高低）写入磁性材料层。
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图4-11 机械硬盘及其读写原理
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展望未来，量子计算机（如图4-12所示）和光子计算机的研发已经展开。这些新型计算机尽管实现原理不同，但只要成本足够低，而且与目前的电子计算机采用相同的工业标准，使双方在存储介质、信息传输等多个方面能够毫无障碍地互联互通，其未来就非常值得期待。
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图4-12 加拿大D-WAVE公司的量子计算机
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信息经过抽象、建模，落实到介质上成为数据。数据与不同特性的介质结合，在各种介质上落地的形式也不完全一样，而这种结合通常是数据去迎合介质的特性。有意义的数据落在介质上，才能形成可以传递的信息，这就是信息产业赖以生存的基础。
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数据科学家养成手册 [:1700503512]
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4.1.3 数据科学的本质
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在了解科学和数据的定义后，我们基本可以给数据科学下一个完整的定义了——数据科学是一种研究信息感知、抽象、保存、建模、传输，以及数据之间的逻辑、数量统计、计算和转化关系的综合应用科学。数据科学的本质就是表述和指导对事物认知的关系量化，把普适性的科学思维方式应用到数据上，使其成为一门窄而深的、精确的、拥有完整体系的学科。这就是数据科学要解决的本质问题。
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如果尝试对数据科学这个庞大的体系进行细分，可以分为很多专注于数据某一方面处理的专项学科。例如，数据贮存学研究数据存储中的数据体积、存取效率、可靠性问题等，数据传输学研究传输速度、传输质量问题等。在这两个大的领域中，所有可能影响数据存储和传输的因素都会被讨论和研究，计算机硬件制造、光电信号传输、数据有损/无损压缩、数据冗余与高可用、数据校验等都是研究的对象。
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此外，还有研究如何在数据中进行信息抽象、计算、查找、分析等诸多度量与换算问题的数据算法学，以及其他一切能够对数据的感知、抽象、保存、建模、传输，甚至是数据的可视化、数据之间的辩证逻辑提供支持的学科等。其他分类同样会由于产业分化的需要而随时产生。这种平衡中的变化不断发生，一些小的分支和分类也会由于科研工作者潜移默化的努力而逐渐融合为一个大的分支。这些方式同样是仁者见仁，智者见智，不一而足。
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数据科学家养成手册 [:1700503513]
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数据科学家养成手册 4.2 万能的数据科学
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伴随着高纯硅提炼技术的进步，以及全球工业化进程的发展，CPU中二极管的数量越来越多，集成电路的规模越来越大，计算的速度越来越快，电子计算机的制造成本也越来越低。在IT界，几乎每个人都知道著名的“摩尔定律”。
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摩尔定律是由英特尔（Intel）的创始人之一戈登·摩尔（Gordon Moore，如图4-13所示）提出的。他指出：当价格不变时，集成电路上可容纳的元器件的数目，大约每隔18～24个月便会增加1倍，性能也将提升1倍。尽管这种趋势已经持续了超过半个世纪，但摩尔定律仍应该被认为是一种观测或推测，而不是一个物理或自然法。然而，2010年国际半导体技术发展路线图表明，这种增长已经在2013年年底放缓，之后晶体管数量预计每3年翻一番。
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图4-13 戈登·摩尔
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关于摩尔定律是否即将失效，目前还无法得出结论。但是，即便摩尔定律失效了，我们也只能说摩尔定律走到了它的边界。在它应验的这几十年中，还是很好地预测了计算能力攀升的速度。不论摩尔定律是否失效，计算机科学的进步都将是一种不可逆的趋势，这能够在很大程度上帮助数据科学应用加速落地。