Một thiết bị đầu ra là một thiết bị ngoại vi có chức năng nhận dữ liệu từ máy tính, thường được sử dụng để hiển thị, trình chiếu hoặc tạo ra phiên bản vật lý của dữ liệu đó.
Ví dụ, các máy in trong hình ảnh dưới đây là một loại thiết bị đầu ra, có khả năng sao chép đầy đủ bất kỳ nội dung hiển thị trên màn hình. Màn hình và máy in là hai trong số những thiết bị đầu ra phổ biến nhất được sử dụng kèm với máy tính.
Máy in - Thiết bị đầu ra
2. Các loại thiết bị đầu ra của máy tính
Các danh sách dưới đây cung cấp nhiều ví dụ khác nhau về các thiết bị đầu ra. Để tìm hiểu thêm thông tin về các thiết bị đầu ra, bạn có thể chọn bất kỳ danh sách nào có văn bản được đánh dấu màu xanh lam.
Dưới đây là một số ví dụ về các thiết bị đầu ra khác nhau được sử dụng trong hệ thống máy tính:
- Màn hình máy tính
- Máy in [in kim, in phun, in laser]
- Máy in 3D
- Máy dập nổi chữ nổi
- Đầu đọc chữ nổi
- COM [Vi phim đầu ra máy tính]
- Bảng điều khiển phẳng
- GPS
- Tai nghe
- Máy chiếu projector
- Card âm thanh
- Card video
- Loa máy tính
- TV
3. Thiết bị đầu ra của máy tính của tôi là gì?
Mỗi chiếc máy tính đều được trang bị màn hình, bộ chuyển đổi âm thanh và GPU [hoặc onboard hoặc rời rạc], tất cả đều là các thiết bị đầu ra. Ngoài ra, máy in cũng là một trong những thiết bị đầu ra phổ biến được sử dụng với máy tính.
Tùy thuộc vào loại máy tính và mục đích sử dụng, các thiết bị đầu ra khác có thể được kết nối và sử dụng với máy tính. Để biết rõ hơn về các thiết bị đầu ra mà máy tính của bạn hỗ trợ, bạn có thể xem qua danh sách trên.
Màn hình máy tính - Thiết bị đầu ra
4. Tại sao máy tính cần thiết bị đầu ra?
Máy tính có thể hoạt động mà không cần thiết bị đầu ra, tuy nhiên, bạn sẽ không thể biết được máy tính đang làm gì. Sử dụng thiết bị đầu ra giúp bạn có thể xem và nhận kết quả đầu vào từ máy tính.
Máy tính cần thiết bị đầu ra để hiển thị kết quả xử lý và cho phép người dùng tương tác với máy tính. Khi máy tính xử lý dữ liệu, nó cần một cách để hiển thị kết quả cho người dùng. Điều này thường được thực hiện thông qua màn hình máy tính hoặc bất kỳ thiết bị đầu ra nào khác như loa, máy in hoặc thiết bị trình chiếu.
Ngoài ra, thiết bị đầu ra cũng cho phép người dùng tương tác với máy tính bằng cách cung cấp đầu vào thông qua bàn phím, chuột hoặc các thiết bị đầu vào khác. Nếu không có thiết bị đầu ra, người dùng sẽ không thể xem hoặc tương tác với kết quả xử lý của máy tính, dẫn đến việc máy tính không có ý nghĩa hoặc vô dụng đối với người sử dụng.
5. Thiết bị đầu ra hoạt động như thế nào?
Thiết bị đầu ra hoạt động bằng cách nhận tín hiệu từ máy tính và sử dụng tín hiệu đó để hiển thị đầu ra. Ví dụ: sau đây là các bước cơ bản để hoạt động của một thiết bị đầu ra:
- Khi gõ phím H trên bàn phím máy tính [thiết bị nhập], nó gửi tín hiệu đầu vào đến máy tính.
- Máy tính xử lý tín hiệu đầu vào và sau đó gửi tín hiệu đến màn hình [thiết bị đầu ra].
- Màn hình nhận tín hiệu và hiển thị chữ “H” lên màn hình.
- Nếu được hỗ trợ, chữ “H” có thể được in ra một máy in, đây là một ví dụ khác về thiết bị đầu ra.
- Nếu không có thiết bị đầu ra nào được kết nối với máy tính khi bạn gõ H trên bàn phím, thiết bị vẫn xử lý được tín hiệu đầu vào. Tuy nhiên, bạn không thể xác nhận đầu vào hay hiển thị bất kỳ thông tin nào mà không có thiết bị đầu ra.
Ghi chú: Thiết bị đầu ra không gửi bất kỳ thứ gì trở lại máy tính.
6. Sự khác biệt giữa thiết bị đầu vào và đầu ra là gì?
Nhiệm vụ cơ bản của tất cả các thiết bị đầu vào là chuyển dữ liệu và thông tin dưới định dạng chữ và số, âm thanh hoặc video sang bộ xử lý dữ liệu, trong đơn vị hệ thống trung tâm, cụ thể là chúng ta đang nói về
Các thiết bị đầu ra giúp chuyển đổi dữ liệu đã được xử lý từ máy tính ra các dạng bên ngoài. Đây là những đơn vị được sử dụng để chuyển đổi thông tin từ đơn vị trung tâm thành một hình thức phù hợp với mục đích sử dụng của người dùng. Các thiết bị đầu ra như màn hình, máy in và loa.
- 1. & MÔ PHỎNG CÁC HỆ THỐNG CÔNG NGHIỆP Bài giảng môn: GV. Nguyễn Văn Cần
- 2. THẬP VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU ĐẦU VÀO 4.1. Giới thiệu Thu thập dữ liệu đầu vào Tính phù hợp dữ liệu đến phân phối lý thuyết Tạo ra dữ liệu từ phân phối lý thuyết để mô phỏng Tại sao chúng ta cần phải xem xét tính phù hợp dữ liệu cho một phân bố lý thuyết ?
- 3. giúp chúng ta trong quá trình thu thập và phân tích dữ liệu đầu vào, phần này bao gồm các thảo luận sau: • Nguồn dữ liệu đầu vào • Thu thập dữ liệu đầu vào • Dữ liệu đầu vào tất định hay ngẫu nhiên • Dữ liệu đầu vào rời rạc hay liên tục • Một số phân phối dữ liệu đầu vào thường gặp • Phân tích dữ liệu đầu vào
- 4. liệu đầu vào 4.2.1 Hồ sơ lịch sử - Các số liệu mà người khác đã thu thập trước đó ghi chép vào hồ sơ - Đã có sẵn sẽ không mất thời gian thu thập dữ liệu, không tốn tiền -Tuy nhiên, việc sử dụng các hồ sơ lịch sử là có rủi ro lớn.
- 5. liệu đầu vào 4.2.2 Nhà sản xuất thông số kỹ thuật 4.2.3 Ước tính của người vận hành 4.2.4 Ước tính của nhà quản lý 4.2.5 Hệ thống thu thập dữ liệu tự động 4.2.6 Quan sát trực tiếp Hình thức thu thập dữ liệu quan sát trực tiếp là người thu thập đi vào vị trí của hệ thống và trực tiếp thu thập dữ liệu. Các dữ liệu được thu thập bởi sự ghi chép bằng các phương tiện như: sách, bút hoặc với một sự hỗ trợ công nghệ.
- 6. liệu đầu vào 4.2.6 Quan sát trực tiếp Một ví dụ về loại hình này cho một hệ thống khách hàng được cung cấp dưới đây: Arrival # Batch size Arr. Time. Svc. Start Svc. End Comments Việc sử dụng phương pháp quan sát trực tiếp có thể vất vả và tốn kém khi một lượng lớn dữ liệu trên các sự kiện thường xuyên xảy ra phải được thu thập. Nhưng chắc chắn là dữ liệu thu thập sẽ mang lại hiệu quả hơn các hình thức thu thập khác trong quá trình mô phỏng.
- 7. dữ liệu đầu vào Cách thức thu thập dữ liệu đầu vào cho hình thức quan sát trực tiếp: • Thiết bị thu thập dữ liệu • Cách thức thu thập thời gian và đơn vị
- 8. dữ liệu đầu vào 4.3.1 Thiết bị thu thập dữ liệu - Thu thập bằng tay hoặc với sự hỗ trợ của các thiết bị điện tử. Nếu dữ liệu được thu thập bằng tay với sự hỗ trợ của một thiết bị đo thời gian [đồng hồ bấm giờ], nó có thể ghi lại tạm thời [clipboard] để người thu thập ghi vào sổ sách. - Ngoài ra, nhà phân tích có thể chọn để phát triển một chương trình đơn giản trên một máy tính xách tay để hỗ trợ việc thu thập dữ liệu.
- 9. dữ liệu đầu vào 4.3.1 Thiết bị thu thập dữ liệu - Sử dụng các thiết bị ghi bằng video. Nó có thể thu thập dữ liệu nếu Công ty cho phép. Hầu hết các thiết bị ghi video có màn hình xem di động.
- 10. dữ liệu đầu vào 4.3.2 Cách thức thu thập thời gian và đơn vị Interarrival time là một giá trị sử dụng trong thuyết hàng đợi [là khoảng thời gian giữa sự kiện thứ i và thứ i-1]. Trong dịch vụ khánh hàng, Interarrival time là khoảng thời gian giữa sự xuất hiện của một khách hàng và sự xuất hiện của các khách hàng tiếp theo. Hình Những khách hàng xếp hàng ngoài rạp chiếu phim.
- 11. dữ liệu đầu vào 4.3.2 Cách thức thu thập thời gian và đơn vị Các bước tính Interarrival time như sau: Bước 1. Phân loại dữ liệu đến hàng đợi [queue arrival data] là thứ tự tăng dần theo thời gian đến. Như một ví dụ có tập hợp dữ liệu của khách hàng trong thời gian đến phút kể từ khi mở cửa hàng: {1, 5, 6, 8, 10}. Bước 2. Trừ đi thời gian đến của các khách hàng đầu tiên từ khách hàng thứ hai. Ví dụ, 5 - 1 = 4, vì vậy, Interarrival time giữa khách hàng đầu tiên và thứ hai là 4 phút. Bước 3. Lặp lại quá trình cho mỗi khách hàng để có được tất cả các interarrival times cho dữ liệu của bạn. Bạn sẽ nhận được số điểm dữ liệu ít hơn so với ban đầu của bạn. Kết thúc Ví dụ, {4, [6-5], [8-6], [10-8]} = {4, 1, 2, 2}.
- 12. dữ liệu đầu vào 4.3.2 Cách thức thu thập thời gian và đơn vị Ví dụ, nếu thời gian phục vụ đã được thực hiện trong vài phút và giây, những giây cuối cùng sẽ phải được chuyển đổi về phút. Vấn đề về đơn vị sử dụng khi thu thập là giây.
- 13. tất định hay ngẫu nhiên Dữ liệu tất định có nghĩa là các sự kiện liên quan đến các dữ liệu xảy ra trong cùng một giá trị. Điều này có nghĩa là loại dữ liệu cần phải được thu thập chỉ một lần bởi vì nó không bao giờ thay đổi về giá trị. 4.4.1 Dữ liệu tất định
- 14. đầu vào ngẫu nhiên 4.4. Dữ liệu tất định hay ngẫu nhiên Trái ngược với quá trình tất định, một quá trình ngẫu nhiên không xảy ra với cùng một loại giá trị đều đặn. Trong trường hợp này, quá trình sẽ thực hiện theo một số phân bố xác suất.
- 15. rời rạc hay liên tục 4.5.1. Dữ liệu rời rạc - Có thể chỉ có giá trị nhất định - Thông thường dữ liệu rời rạc là một số nguyên 4.5.2. Dữ liệu liên tục - Có thể là giá trị bất kỳ trong phạm vi quan sát - Những số thập phân có khả năng xác định
- 16. phân phối dữ liệu đầu vào thường gặp • Những phân phối thường gặp – Bernoulli – Uniform – Exponential – Normal – Triangular • Những phân phối ít gặp – Beta – Gamma – Weibull
- 17. phân phối dữ liệu đầu vào thường gặp Phân phối Bernoulli Bernoulli[p] • Phân bố Bernoulli được sử dụng đến sự cố ngẫu nhiên với một trong hai kết quả khác nhau có thể. • Điều này thường xuyên được gọi là một thành công hay thất bại. • p = Phần trăm của sự thành công • [1 − p] = Phần trăm của sự thất bại
- 18. phân phối dữ liệu đầu vào thường gặp Phân phối đều [Uniform] U[a,b] • Một phân bố đồng đều có nghĩa là trong một khoảng giá trị có thể, mỗi giá trị cá nhân có khả năng đều nhau được quan sát. • Ví dụ phổ biến của một phân bố đều là hành vi của một con xúc xắc sáu mặt. • a là giá trị tối thiểu • b là giá trị tối đa.
- 19. phân phối dữ liệu đầu vào thường gặp Phân phối mũ [Exponential] expo [B] • Sự phân phối mũ là thường sử dụng cho quá trình khoảng thời gian đến trong mô hình mô phỏng, bởi vì sự xuất hiện của các thực thể trong nhiều hệ thống đã được chứng minh hoặc giả định là một quá trình ngẫu nhiên hoặc Poisson • f [x] = Hàm xác suất • B là trung bình của dữ liệu • x là giá trị dữ liệu.
- 20. phân phối dữ liệu đầu vào thường gặp Phân phối tam giác [Triangular] tria[a,m,b] • a = giá trị tối thiểu • m = giá trị thường xảy ra [the mode] • b = giá trị tối đa
- 21. phân phối dữ liệu đầu vào thường gặp Phân phối chuẩn [Normal] • μ = trung bình • σ = độ lệch chuẩn
- 22. phân phối dữ liệu đầu vào thường gặp Phân phối [Poisson] Poisson [λ] • λ = trung bình = phương sai • x = giá trị của biến ngẫu nhiên
- 23. phân phối dữ liệu đầu vào thường gặp Phân phối kết hợp [Combination Distributions]
- 24. liệu đầu vào
- 25. nhiêu dữ liệu được thu thập Một câu hỏi rất phổ biến là cần bao nhiêu dữ liệu được thu thập?. Câu hỏi này có vẻ khó khăn liên quan đến việc thu thập dữ liệu. Đây là một câu hỏi khó trả lời đối với người thu thập, tuy nhiên, các quan sát sau đây có thể giúp: • Dữ liệu đúng • Quan sát dữ liệu đại diện • Có đủ dữ liệu để kiểm tra tính phù hợp
- 26. nếu dữ liệu đầu vào không phù hợp? Người thu thập sẽ gặp phải một tình huống sự không phù hợp dữ liệu quan sát với phân bố lý thuyết. Giả sử rằng các dữ liệu được thu thập chính xác, nguyên nhân có thể gặp khó khăn này bao gồm: • Không đủ dữ liệu để thu thập • Dữ liệu là một sự kết hợp của một số phân phối lý thuyết.
- 27. nếu dữ liệu đầu vào không phù hợp? • Không đủ dữ liệu để thu thập - Chúng ta phải thu thập dữ liệu bổ sung, chúng ta phải trở lại hệ thống và thu thập dữ liệu nhiều hơn - Nếu không thể thu thập các dữ liệu bổ sung, người thu thập có thể cố gắng mô phỏng với các dữ liệu quan sát thay vì dữ liệu phân phối lý thuyết - Sử dụng một phân phối tích lũy để tạo ra các dữ liệu.
- 28. nếu dữ liệu đầu vào không phù hợp? • Dữ liệu là một sự kết hợp của một số phân phối lý thuyết Là thời gian các dữ liệu quan sát thực tế có thể là một sự kết hợp của các quá trình khác nhau. - Quá trình nối tiếp nhau - Quá trình riêng biệt
- 29. phần mềm cho việc kiểm tra tính phù hợp dữ liệu