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顺序查找又称线性查找，顺序查找的过程是从线性表的一端开始，依次逐个与表中元素的关键字值进行比较，如果找到其关键字与给定值相等的元素，则查找成功；若表中所有元素的关键字与给定值比较都不成功，则查找失败。
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折半查找的过程是先将给定值与有序线性表中间位置上元素的关键字进行比较，若两者相等，则查找成功；若给定值小于该元素的关键字，那么选取中间位置元素关键字值小的那部分元素作为新的查找范围，然后继续进行折半查找；如果给定值大于该元素的关键字，那么选取比中间位置元素关键字值大的那部分元素作为新的查找范围，然后继续进行折半查找，直到找到关键字与给定值相等的元素或查找范围中的元素数量为零时结束。
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在分块查找过程中，首先将表分成若干块，每一块中关键字不一定有序，但块之间是有序的。此外，还建立了一个索引表，索引表按关键字有序。分块查找过程需分两步进行：先确定待查记录所在的块；然后在块中顺序查找。
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根据设定的哈希函数H（key）和处理冲突的方法，将一组关键字映射到一个有限的连续地址集上，并以关键字在地址集中的像作为记录在表中的存储位置，这种表称为哈希表，也称散列表。这一过程所得到的存储位置称为散列地址，由此形成的查找方法称为散列查找。
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此种区域网连接方法较为简单，内部网络中各机构的主机使用共享式集线器连接到交换机上，或主机直接连接到交换机上，交换机不设VLAN，交换机再通过路由器接入Internet。在这种情况下，将IDS监测主机接到交换机的广播口（监听口）即可监听到内部网络间的所有通信及内部网络到Internet的所有通信，如下图所示。
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网络结构相对较复杂，内部网络中各机构间使用交换机连接到主交换机上，通过主交换机连接路由器接入Internet。此时在主交换机的广播口（监听口）上无法监听到从交换机上的机器间的通信，为了全面监控网络，捕捉内部网间的恶意攻击与入侵行为，就需要为每个重要的网段部署一个入侵检测探测器，并分别将检测到的事件发送到集中管理控制台，如下图所示。
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自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，涉及的领域较多，主要包括机器翻译、语义理解和问答系统等。
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（1）机器翻译。机器翻译技术是指利用计算机技术实现从一种自然语言到另外一种自然语言的翻译过程。基于统计的机器翻译方法突破了之前基于规则和实例翻译方法的局限性，翻译性能取得巨大提升。基于深度神经网络的机器翻译在日常口语等一些场景的成功应用已经显现出了巨大的潜力。随着上下文的语境表征和知识逻辑推理能力的发展，自然语言知识图谱不断扩充，机器翻译将会在多轮对话翻译及篇章翻译等领域取得更大进展。目前非限定领域机器翻译中性能较佳的一种是统计机器翻译，包括训练及解码两个阶段。训练阶段的目标是获得模型参数，解码阶段的目标是利用所估计的参数和给定的优化目标，获取待翻译语句的最佳翻译结果。统计机器翻译主要包括语料预处理、词对齐、短语抽取、短语概率计算、最大熵调序等步骤。基于神经网络的端到端翻译方法不需要针对双语句子专门设计特征模型，而是直接把源语言句子的词串送入神经网络模型，经过神经网络的运算，得到目标语言句子的翻译结果。在基于端到端的机器翻译系统中，通常采用递归神经网络或卷积神经网络对句子进行表征建模，从海量训练数据中抽取语义信息，与基于短语的统计翻译相比，其翻译结果更加流畅自然，在实际应用中取得了较好的效果。
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（2）语义理解。语义理解技术是指利用计算机技术实现对文本篇章的理解，并且回答与篇章相关问题的过程。语义理解更注重于对上下文的理解以及对答案精准程度的把控。随着MCTest数据集的发布，语义理解受到更多关注，取得了快速发展，相关数据集和对应的神经网络模型层出不穷。语义理解技术将在智能客服、产品自动问答等相关领域发挥重要作用，进一步提高问答与对话系统的精度。在数据采集方面，语义理解通过自动构造数据方法和自动构造填空型问题的方法来有效扩充数据资源。为了解决填充型问题，一些基于深度学习的方法相继提出，如基于注意力的神经网络方法。当前主流的模型是利用神经网络技术对篇章、问题建模，对答案的开始和终止位置进行预测，抽取出篇章片段。对于进一步泛化的答案，处理难度进一步提升，目前的语义理解技术仍有较大的提升空间。
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（3）问答系统。问答系统分为开放领域的对话系统和特定领域的问答系统。问答系统技术是指让计算机像人类一样用自然语言与人交流的技术。人们可以向问答系统提交用自然语言表达的问题，系统会返回关联性较高的答案。尽管问答系统目前已经有了不少应用产品出现，但大多是在实际信息服务系统和智能手机助手等领域中的应用，在问答系统鲁棒性方面仍然存在着问题和挑战。
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自然语言处理面临四大挑战：一是在词法、句法、语义、语用和语音等不同层面存在不确定性；二是新的词汇、术语、语义和语法导致未知语言现象的不可预测性；三是数据资源的不充分使其难以覆盖复杂的语言现象；四是语义知识的模糊性和错综复杂的关联性难以用简单的数学模型描述，语义计算需要参数庞大的非线性计算。
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