网络芯片是什么

9.1 iOS的定位支持 iOS设备支持的定位方式有多种，最早期的iPhone只支持通过运营商的基站信号进行定位，后来iOS系统开始引入WiFi支持，从而允许iOS设备通过周围的WiFi信号进行定位。 从iPhone 3g开始，iPhone手机提供了内置的GPS模块处理芯片，从而允许通过GPS卫星系统进行定位。从iPhone 4开始，iPhone手机更换了精确度更高、耗电量更少、灵敏度更高的芯片，因此可以使用GPS进行精确定位。 下面先简单介绍iOS定位支持的3种模式。 9.1.1 GPS卫星定位 GPS是英文Global Positioning System（全球定位系统）的简称，GPS是20世纪70年代由美国陆海空三军联合研制的新一代空间卫星导航定位系统。从这个介绍不难发现，GPS的作用就是为全球的物体提供定位功能。 GPS定位系统由3部分组成，即由GPS卫星组成的空间部分、若干地面站组成的控制部分和普通用户手中的接收机这3个部分。对于手机用户来说，手机就是GPS定位系统的接收机，也就是说，GPS定位需要手机的硬件支持GPS功能。 GPS定位需要能收到卫星信号才行，卫星信号可能会被建筑物（比如高楼）遮挡，因此一般需要在室外进行接收、定位。虽然iPhone 4采用了高灵敏度的GPS芯片，但仍然需要在窗户旁或者户外才能进行接收、定位，因为只有这些地方才能确保卫星信号的强度和稳定性。 与基站定位、WiFi定位相比，GPS定位耗电量最大，速度最慢，但是精度最高。 需要说明的是，iOS的GPS定位与单纯的GPS定位不同，它是一种所谓辅助GPS（简称A-GPS）。A-GPS首先通过基站定位或WiFi定位获得该设备的大概位置，然后通过将设备的大致位置发到远程服务器，由服务器负责进行查询和计算，从而获取当前位置的卫星信息，并通过网络将这些卫星信息反馈给iOS设备，这样就避免了iOS设备直接通过GPS扫描、分析天上的卫星信息，如哪些卫星可见、具体在什么位置、时钟是多少等。因此，通常来说A-GPS比单纯的GPS更快。当然，这只是一般而论，对于专业级的GPS定位设备，其GPS芯片的灵敏度可能更好，因此这种GPS定位设备肯定更快。 A-GPS的优点是定位快，缺点是需要网络，但也只是在初次定位时需要网络，一旦卫星信息返回，在一段时间和范围内，这些卫星信息无须改变，接下来的GPS定位就无须联网，直接使用已有的卫星参数即可。 在iOS设备上，iOS系统会综合使用上述定位方式。一般来说，iOS系统可能先按照最快的“无网基站定位”返回一个位置，当有网络连接时，再使用“有网基站定位”来更新位置，然后利用A-GPS查询卫星星图，最后在能收到GPS信号的情况下，转为使用GPS定位。 根据当前卫星信号情况和网络环境，iOS系统可能在上述方式之间反复迭代，不一定按照特定步骤或方式，而且随着iOS系统升级，定位顺序和规则可能改变。 9.1.2 基站定位 每个手机基站都有一个标识符，iOS设备可以搜集周围所有收到信号的基站和它们的标识符，通过联网发送到苹果云端服务器，再由服务器根据这些基站的位置信息查询并计算出当前位置，然后把该定位信息返回给手机。因为基站信号的辐射范围大，所以相对来说误差是比较大的，通常在500米到几公里范围内。 基于基站定位的方式具有速度快，耗电量比较少，但误差较大的特征。 在没有网络的情况下，iOS 4对其进行了优化，可以在没有网络连接时采用无网定位，因为Apple已经预先将一些重要基站（几十公里选一个）提前存储在iOS系统中，因此即使不联网，iOS系统也可通过这些本地基站信息定位到设备的位置。这种定位方式的误差更大，通常在10公里到50公里范围内。 无网基站定位的前提是：iOS设备能接收到内置在手机中的那些“重要基站”的信号，不一定是你的手机所属运营商，只要能收到信号就可以了，所以室内、室外一样都可以进行基站定位。 9.1.3 WiFi定位 WiFi定位和基站定位的原理大致相似，iOS设备通过无线网卡搜集周围所有的WiFi热点，获得它们的MAC地址，然后通过Apple的云端服务器查询该WiFi热点是否已经登记，如果已经登记，即可获取该WiFi热点的位置，最后通过对多个WiFi热点折中计算得到当前位置并返回给iOS设备。 只要能收到手机信号的地方都可通过WiFi定位，室内、室外的效果相同。 WiFi定位速度、耗电量和精度都介于基站和GPS之间，精度大概在几十米范围内。 传统的WiFi定位是需要网络的，但是iOS系统对其进行了优化，可以实现无网WiFi定位。无网WiFi定位的原理是：iOS设备在联网状态下，会大致定位出设备的位置，并自动将设备所在地周围所有的WiFi热点信息保存在手机系统中。在接下来的时间内，即使当前iOS设备没有联网，iOS系统也可以利用之前保存的本地的WiFi热点信息定位出设备的位置。 根据无网WiFi定位的原理不难看出，无网WiFi定位的前提是：该iOS设备之前在该区域附近曾经接入过网络，如果初次到一个陌生的地方，无网WiFi是无法定位的。 iOS系统在进行定位时已将底层具体的定位细节进行了屏蔽——也就是说，这些定位细节对开发者而言是透明的，iOS系统会智能地根据设备的情况和周围的环境，采用一套最佳的解决方案。例如能够接收GPS信号，那么优先使用GPS定位；否则采用WiFi或基站定位，在WiFi和基站之间优先使用WiFi，如果无法连接WiFi才使用基站定位。

希望楼主能多分享下优化心得哈 ######心得？就是怀疑一切。我相信在Soc公司里，开发driver，特别是网络，电源管理，总线方面的朋友都知道。spec有时只能当草纸用。 ######反汇编下代码,看看编译结果有无问题.######去掉编译优化选项再试试######会不会跟子函数传递形参有关?###### 你用的是什么编译器? gcc for arm?你这个问题很可能是编译器的问题. gcc不可靠的对容易有歧义和很复杂的表达式,编译出来的东西是错误的.以前遇到过. VC的或者商用编译器就好多了. ######这么说，反汇编已经检查过了吧，如果确定汇编也没有问题的话，那就只能是硬件层的了。 编译器一般情况下是不会犯错的，因为它无论怎么优化，第一个原则就是正确性，在原程序中会被执行的代码在结果里也一定会被执行。然而，对于不同的芯片，实现上可能会有一定的差异，对编译器也有不同程度的裁剪，但它毕竟只是个程序。再者，芯片实现越来越复杂，内部指令到底是个怎么执行流程，连代码自己都不能知道，何况是编译器和程序员。###### 引用来自“ZeroOne”的答案 你用的是什么编译器? gcc for arm?你这个问题很可能是编译器的问题. gcc不可靠的对容易有歧义和很复杂的表达式,编译出来的东西是错误的.以前遇到过. VC的或者商用编译器就好多了. 上ARM 1GHz的Soc跑的准“固件”。我没办法用VC。而且是android 的NDK。 ###### 引用来自“晓寒”的答案 这么说，反汇编已经检查过了吧，如果确定汇编也没有问题的话，那就只能是硬件层的了。 编译器一般情况下是不会犯错的，因为它无论怎么优化，第一个原则就是正确性，在原程序中会被执行的代码在结果里也一定会被执行。然而，对于不同的芯片，实现上可能会有一定的差异，对编译器也有不同程度的裁剪，但它毕竟只是个程序。再者，芯片实现越来越复杂，内部指令到底是个怎么执行流程，连代码自己都不能知道，何况是编译器和程序员。 目前怀疑是函数过早跳出，对应寄存器的值没有有效传递给外部变量前，被堆栈弹出的数据覆盖，转而将数据写出变量时导致错误。虽然问题解决了。但是具体原因我还需要查一下。当然可能有另外个错误，就是进入计算和判断的变量，在寄存器传递为有些写入前，就被使用。 ######这个问题目前查清楚了，让小朋友看反汇编，让他自己理解。还不错。把问题向我汇报清楚了 。也希望大家注意， android下的C编译器存在错误。尽量把C代码写简单点。上述错误是C编译器在优化模式下的逻辑错误。

一、电脑更换CPU的注意事项如下： 1、需要明确主板的插座是什么类型的，哪些CPU符合主板的插座类型。 2、如果换的CPU是高端四核/六核的型号，主板供电相数必须大于4相，比如4+1相或6+1相才合适，如果是普通双核型号或者低端四核APU的话，4相供电就可以。 3、注意主板支持的CPU架构所属品牌，首先要分清主板支持的是Intle还是AMD的CPU，两种品牌所对应的芯片组差异非常大。 4、要注意将风扇固定好，固定散热风扇用的金属档片的松紧程度一般可以调节，如果并未使用内核裸露在外的CPU，则应该用尽可能紧密的方式安装散热风扇，否则有可能因为散热片不能与CPU表面充分接触而引起散热效率的降低和振动现象的发生。 5、注意机箱电源的输出是否能达到新系统的输出电压、电流要求。通常升级硬件后，功耗都会相应增加，并且4核CPU相对双核而言，用电量会增大不少。 6、注意将散热片清洁干净，CPU散热风扇吸入灰尘的危害很大。较多的灰尘不只阻碍散热片的通风，也会影响风扇的转动，所以散热风扇在使用一段时间以后需要进行清扫。 二、电脑更换CPU的步骤如下： 1、首先查看主板型号，如果主板上面有针脚，就不用使用带有针脚的CPU，如果主板上没有针脚，则需要使用带有针脚的CPU。 2、拆开电脑主机机箱，将CPU上面的撒热风扇拆下来，并清除散热器上面的硅胶和灰尘。 3、安装cpu的时候需要注意CPU与CPU架座的接口是否照齐。如果没有照齐就安装上去就很容造成CPU针脚的损坏或者主板针脚的损坏，所以在安装CPU的时候需要特别注意。 4、在CPU的表面涂抹一层硅胶。在涂抹硅胶的时候一定要均匀，如果涂抹不均匀的话，可能会导致CPU的散热器的散热性能不能够完全的发挥出来使CPU的温度过高。 5、最后，安装好散热器，检查一下机器还有什么其他异常，如果没有，将机箱的盖子重新安装好就可以了。 答案来源于网络

转自：思否 本文作者：Michael van der Gulik 原文链接：《Why WebAssembly is a big deal》 译者：敖小剑 WebAssembly 是每个程序员都应该关注的技术。WebAssembly 会变得更流行。 WebAssembly 将取代 JavaScript。WebAssembly 将取代 HTML 和 CSS。 WebAssembly 将取代手机应用。WebAssembly 将取代桌面应用。在 10 年内，我保证每个程序员至少需要知道如何使用工具来操作 WebAssembly 并理解它是如何工作的。 你可能会说，“太离谱了！” 好吧，请继续阅读。 什么是 WebAssembly 当前形式的 WebAssembly 是 Web 浏览器的新扩展，可以运行预编译代码…快速地。在 C ++ 中编写了一些小代码，然后使用 Emscripten 编译器将该代码编译为 WebAssembly。通过一些 Javascript 粘合，就可以在 Web 浏览器中调用这一小段代码，例如，运行粒子模拟。 WebAssembly 文件，扩展名为.wasm，本身是包含可执行指令的二进制格式。要使用该文件，必须编写一个运行某些 Javascript 的 HTML 文件来获取、编译和执行 WebAssembly 文件。WebAssembly 文件在基于堆栈的虚拟机上执行，并使用共享内存与其 JavaScript 包装器进行通信。 到目前为止，这似乎并不有趣。它看起来只不过是 JavaScript 的加速器。但是，聪明的读者会对 WebAssembly 可能成为什么有所了解。 WebAssembly 将成为什么？ 第一个重要发现是 WebAssembly 是一个安全的沙盒虚拟机。可以从 Internet 运行喜欢的 WebAssembly 代码，而确保它不会接管 PC 或服务器。四个主流 Web 浏览器对它的安全性非常有信心，它已经默认实现并启用了。它的真正安全性还有待观察，但安全性是 WebAssembly 的核心设计目标。 第二个重要发现是 WebAssembly 是一个通用的编译目标。它的原始编译器是一个 C 编译器，这个编译器很好地指示了 WebAssembly 虚拟机的低级和可重定向性。许多编程语言都使用 C 语言编写虚拟机，其他一些语言甚至使用 C 本身作为编译目标。 此时，有人整理了一个可以编译为 WebAssembly 的编程语言列表。这份名单将在未来很多年中继续增长。 WebAssembly 允许使用任何编程语言编写代码，然后让其他人在任何平台上安全地运行该代码，无需安装任何内容。朋友们，这是美好梦想的开始。 部署问题 我们来谈谈如何将软件提供给用户。 为新项目选择编程语言的一个重要因素是如何将项目部署到客户。您的程序员喜欢用 Haskell，Python，Visual Basic 或其他语言编写应用程序，具体取决于他们的喜好。要使用喜欢的语言，他们需要编译应用，制作一些可安装的软件包，并以某种方式将其安装在客户端的计算机上。有许多方法可以提供软件 - 包管理器，可执行安装程序或安装服务，如 Steam，Apple App Store，Google Play 或 Microsoft store。 每一个安装机制都意味着痛苦，从应用商店安装时的轻微疼痛，到管理员要求在他的 PC 上运行一些旧的 COBOL 代码时的集群头痛。 部署是一个问题。对于开发人员和系统管理员来说，部署一直是一个痛点。我们使用的编程语言与我们所针对的平台密切相关。如果大量用户在 PC 或移动设备上，我们使用 HTML 和 Javascript。如果用户是 Apple 移动设备用户，我们使用……呃…… Swift？（我实际上不知道）。如果用户在 Android 设备上，我们使用 Java 或 Kotlin。如果用户在真实计算机上并且愿意处理掉他们的部署问题，那么我们开发人员才能在我们使用的编程语言中有更多选择。 WebAssembly 有可能解决部署问题。 有了 WebAssembly，您可以使用任何编程语言编写应用，只要这些编程语言可以支持 WebAssembly，而应用可以在任何设备和任何具有现代 Web 浏览器的操作系统上运行。 硬件垄断 想购买台式机或笔记本电脑。有什么选择？好吧，有英特尔，有 AMD。多年来一直是双寡头垄断。保持这种双寡头垄断的一个原因是 x86 架构只在这两家公司之间交叉许可，而且通常预编译的代码需要 x86 或 x86-64（也就是 AMD-64）架构。还有其他因素，例如设计世界上最快的 CPU 是一件很艰难但也很昂贵的事情。 WebAssembly 是一种可让您在任何平台上运行代码的技术（之一）。如果它成为下一个风口，硬件市场将变得商品化。应用编译为 WebAssembly，就可以在任何东西上运行 - x86，ARM，RISC-V，SPARC。即便是操作系统市场也会商品化；您所需要的只是一个支持 WebAssembly 的浏览器，以便在硬件可以运行时运行最苛刻的应用程序。 编者注：Second State 研发的专为服务端优化的 WebAssembly 引擎 SSVM 已经可以运行在高通骁龙芯片上。Github 链接：https://github.com/second-sta... 云计算 但等等，还有更多。云计算成为IT经理办公室的流行词已有一段时间，WebAssembly 可以直接迎合它。 WebAssembly 在安全沙箱中执行。可以制作一个容器，它可以在服务器上接受和执行 WebAssembly 模块，而资源开销很小。对于提供的每个服务，无需在虚拟机上运行完整的操作系统。托管提供商只提供对可以上传代码的WebAssembly 容器的访问权限。它可以是一个原始容器，接收 socket 并解析自己的 HTTP 连接，也可以是一个完整的 Web 服务容器，其中 WebAssembly 模块只需要处理预解析的HTTP请求。 这还不存在。如果有人想变得富有，那么可以考虑这个想法。 编者注：目前已经有人正在实现这个想法，Byte Alliance 计划将WebAssembly 带到浏览器之外，Second State 已经发布了为服务端设计的WebAssembly 引擎开发者预览版。 不是云计算 WebAssembly 足以取代 PC 上本地安装的大多数应用程序。我们已经使用 WebGL（又名OpenGL ES 2.0）移植了游戏。我预测不久之后，受益于WebAssembly，像 LibreOffice 这样的大型应用可以直接从网站上获得，而无需安装。 在这种情况下，在本地安装应用没什么意义。本地安装的应用和 WebAssembly 应用之间几乎没有区别。WebAssembly 应用已经可以使用屏幕，键盘和鼠标进行交互。它可以在 2D 或 OpenGL 中进行图形处理，并使用硬件对视频流进行解码。可以播放和录制声音。可以访问网络摄像头。可以使用 WebSockets。可以使用 IndexedDB 存储大量数据在本地磁盘上。这些已经是 Web 浏览器中的标准功能，并且都可以使用 JavaScript 向 WebAssembly 暴露。 目前唯一困难的地方是 WebAssembly 无法访问本地文件系统。好吧，可以通过 HTML 使用文件上传对话，但这不算。最终，总会有人为此创建 API，并可能称之为 “WASI”。 “从互联网上运行应用程序！？胡说八道！“，你说。好吧，这是使用 Qt 和 WebAssembly 实现的文本编辑器 （以及更多）。 这是一个简单的例子。复杂的例子是在 WebBrowser 中运行的 Adobe Premier Pro 或 Blender。或者考虑像 Steam 游戏一样可以直接从网络上运行。这听起来像小说，但从技术上说这并非不能发生。 它会来的。 让我们裸奔！ 目前，WebAssembly 在包含 HTML 和 Javascript 包装器的环境中执行。为什么不脱掉这些？有了 WebAssembly，为什么还要在浏览器中包含 HTML 渲染器和 JavaScript 引擎？ 通过为所有服务提供标准化 API，这些服务通常是 Web 浏览器提供的，可以创建裸 WebAssembly。就是没有 HTML和 Javascript 包装来管理的 WebAssembly。访问的网页是 .wasm 文件，浏览器会抓取并运行该文件。浏览器为WebAssembly 模块提供画布，事件处理程序以及对浏览器提供的所有服务的访问。 这目前还不存在。如果现在使用 Web 浏览器直接访问 .wasm 文件，它会询问是否要下载它。我假设将设计所需的 API 并使其工作。 结果是 Web 可以发展。网站不再局限于 HTML，CSS 和 Javascript。可以创建全新的文档描述语言。可以发明全新的布局引擎。而且，对于像我这样的 polyglots 最相关，我们可以选择任何编程语言来实现在线服务。 可访问性 但我听到了强烈抗议！可访问性怎么样？？搜索引擎怎么办？ 好吧，我还没有一个好的答案。但我可以想象几种技术解决方案。 一个解决方案是我们保留内容和表现的分离。内容以标准化格式编写，例如 HTML。演示文稿由 WebAssembly 应用管理，该应用可以获取并显示内容。这允许网页设计师使用想要的任何技术进行任意演示 - 不需要 CSS，而搜索引擎和需要不同类型的可访问性的用户仍然可以访问内容。 请记住，许多 WebAssembly 应用并不是可以通过文本访问的，例如游戏和许多应用。盲人不会从图像编辑器中获得太多好处。 另一个解决方案是发明一个 API，它可以作为 WebAssembly 模块，来提供想在屏幕上呈现的 DOM，供屏幕阅读器或搜索引擎使用。基本上会有两种表示形式：一种是在图形画布上，另一种是产生结构化文本输出。 第三种解决方案是使用屏幕阅读器或搜索引擎可以使用的元数据来增强画布。执行 WebAssembly 并在画布上呈现内容，其中包含描述渲染内容的额外元数据。例如，该元数据将包括屏幕上的区域是否是菜单以及存在哪些选项，或者区域是否想要文本输入，以及屏幕上的区域的自然排序（也称为标签顺序）是什么。基本上，曾经在 HTML 中描述的内容现在被描述为具有元数据的画布区域。同样，这只是一个想法，它可能在实践中很糟糕。 可能是什么 1995年，Sun Microsystems 发布了 Java，带有 Java applets 和大量的宣传。有史以来第一次，网页可以做一些比 和 GIF 动画更有趣的事情。开发人员可以使应用完全在用户的 Web 浏览器中运行。它们没有集成到浏览器中，而是实现为繁重的插件，需要安装整个 JVM。1995年，这不是一个小的安装。applets 也需要一段时间来加载并使用大量内存。我们现在凭借大量内存，这不再是一个问题，但在 Java 生命的第一个十年里，它让体验变得令人厌烦。 applets 也不可靠。无法保证它们会运行，尤其是在用户使用 Microsoft 的实现时。他们也不安全，这是棺材里的最后一颗钉子。 以 JVM 为荣，其他语言最终演变为在 JVM 上运行。但现在，那艘船航行了。 FutureSplash / Macromedia / Adobe Flash 也是一个竞争者，但是是专有的，具有专有工具集和专有语言的专有格式。我读到他们确实在2009年开启了文件格式。最终从浏览器中删除了支持，因为它存在安全风险。 这里的结论是，如果希望您的技术存在于每个人的机器上，那么安全性就需要正视。我真诚地希望 WebAssembly 作为标准对安全问题做出很好的反应。 需要什么？ WebAssembly 仍处于初期阶段。它目前能很好的运行代码，而规范版本是 1.0，二进制格式定型。目前正在开展SIMD 指令支持。通过 Web Workers 进行多线程处理也正在进行中。 工具可用，并将在未来几年不断改进。浏览器已经让你窥视 WebAssembly 文件。至少 Firefox 允许查看WebAssembly 字节码，设置断点并查看调用堆栈。我听说浏览器也有 profiling 支持。 语言支持包括一套不错的语言集合–C，C++和Rust是一流的公民。C＃，Go和Lua显然有稳定的支持。Python，Scala，Ruby，Java和Typescript都有实验性支持。这可能是一个傲慢的陈述，但我真的相信任何想要在21世纪存在的语言都需要能够在 WebAssembly 上编译或运行。 在访问外部设备的 API 支持方面，我所知道的唯一可用于裸 WebAssembly 的 API 是 WASI，它允许文件和流访问等核心功能，允许 WebAssembly 在浏览器外运行。否则，任何访问外部世界的 API 都需要在浏览器中的 Javascript 中实现。除了本地机器上的文件访问，打印机访问和其他新颖的硬件访问（例如非标准蓝牙或USB设备）之外，应用所需的一切几乎都可以满足。“裸WebAssembly”并不是它成功的必要条件; 它只是一个小的优化，不需要浏览器包含对 HTML，CSS 或 Javascript 的支持。 我不确定在桌面环境中让 WebAssembly 成为一等公民需要什么。需要良好的复制和粘贴支持，拖放支持，本地化和国际化，窗口管理事件以及创建通知的功能。也许这些已经可以从网络浏览器中获得; 我经常惊讶与已经可能的事情。 引发爆炸的火花是创建允许现有应用移植的环境。如果创造了“用于 WebAssembly 的 Linux 子系统”，那么可以将大量现有的开源软件移植到 WebAssembly 上。它需要模拟一个文件系统 - 可以通过将文件系统的所有只读部分都缓存为 HTTP 请求来完成，并且所有可写部分都可以在内存中，远程存储或使用浏览器可以提供的任何文件访问。图形支持可以通过移植 X11 或 Wayland 的实现来使用 WebGL（我理解已经作为 AIGLX 存在？）。 一些 SDL 游戏已经被移植到 WebAssembly - 最着名的是官方演示。 一旦 JVM 在 WebAssembly 中运行，就可以在浏览器中运行大量的 Java 软件。同样适用于其他虚拟机和使用它们的语言。 与 Windows 软件的巨大世界一样，我没有答案。WINE 和 ReactOS 都需要底层的 x86 或 x86-64 机器，所以唯一的选择是获取源代码并移植它，或者使用 x86 模拟器。 尾声 WebAssembly 即将到来。 它来得很慢，但现在所有的部分都可以在你正在使用的浏览器上使用。现在我们等待构建用于从各种编程语言中定位 WebAssembly 的基础设施。一旦构建完成，我们将摆脱 HTML，CSS 和 Javascript 的束缚。 加入阿里云钉钉群享福利：每周技术直播，定期群内有奖活动、大咖问答 阿里云开发者社区

在这个信息时代高速发展的情况下，很多人会对自己该往哪个方向发展感到迷茫，下面我就浅显的给大家介绍一下五大流行区域的发展前景。大数据的发展前景：当前大数据行业真的是人才稀缺吗?学了几年后，大数据行业会不会产能过剩?大数据行业最终需要什么样的人才?接下来就带你们看看分析结果：当前大数据行业真的是人才稀缺吗?对!未来人才缺口150万，数据分析人才最稀缺。先看大数据人才缺口有多大?根据LinkedIn(领英)发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中数据分析人才最为稀缺、供给指数最低。同时，数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。而清华大学计算机系教授武永卫去年透露了一组数据：未来3-5年，中国需要180万数据人才，但目前只有约30万人。大数据行业未来会产能过剩吗?提供大数据技术与应用服务的第三方公司面临调整，未来发展会趋集中关于“大数据概念是否被过度炒作”的讨论，其实2013年的夏季达沃斯就有过。彼时支持“炒作”观点的现场观众达54.5%。对此，持反对意见的北京大学光华管理学院副教授苏萌提出了三个理由：不同机构间的数据还未真正流动起来，目前还只是数据“孤岛”;完整的生态产业链还未形成，尽管通过行为数据分析已能够分辨出一个消费者的喜好，但从供应到购买的链条还没建成;数据分析人才仍然极度匮乏。4年之后，舆论热点已经逐渐从大数据转向人工智能，大数据行业也历经整合。近一年间，一些大数据公司相继出现裁员、业务大调整等情况，部分公司出现亏损。那都是什么公司面临危机呢?基于数据归属，涉及大数据业务的公司其实有两类：一类是自身拥有数据的甲方公司，如亚马逊、阿里巴巴等;另一类是整合数据资源，提供大数据技术与应用服务的第三方公司。目前行业整合出现盈利问题的公司多集中在第三方服务商。对此，LinkedIn(领英)中国技术副总裁王迪表示，第三方服务商提供的更多的是技术或平台，大数据更多还是让甲方公司获益。在王迪看来，大数据业务要产生规模效益，至少要具备三点：算法、计算平台以及数据本身。“第三方大数据创业公司在算法上有一技之长，而计算能力实际上已经匀化了，传统企业如果用好了，和大数据创业公司没有区别，甚至计算能力更强，而数据获取方面，很多数据在传统行业内部并没有共享出来，第三方大数据公司获取这些数据是比较困难的，最后可能谁有数据，谁产生的价值更高。”说白了，数据为王。在2013年，拿到千万级A轮融资的大数据企业不足10家，到2015年，拿到千万级以上A轮融资的企业已经超过30家。直到2016年互联网资本寒冬，大数据行业投资热度有所减退，大数据行业是否也存在产能过剩?王迪认为，目前的行业整合属于正常现象，“经过市场的优胜劣汰，第三方服务领域会出现一些做得比较好的公司，其他公司可能被淘汰或转型做一些垂直行业应用。从社会来看，总的需求量一定是增加的，而对于供给侧，经过行业自然的洗牌，最终会集中在几家优秀的行业公司。”需要什么样的大数据人才?今年3月份，教育部公布了第二批获准开设“数据科学与大数据技术”的高校名单，加上第一批获批的北京大学、对外经济贸易大学、中南大学，一共35所高校获批该专业。今年开始，部分院校将招收第一届大数据专业本科生。大数据人才培养涉及到两方面问题：交叉性学科的人才培养方案是否与市场需求相匹配;学科建设的周期与行业快速更新之间的差距怎样弥合。对于第一个问题，“电商热”时期开设的电子商务专业是一个可吸取经验的样本。2000年，教育部高教司批准了第一批高校开设电子商务本科专业。作为一个复合型专业，电子商务的本科教学涵盖了管理、技术、营销三方面的课程。电子商务领域人才需求量大，但企业却无法从电子商务专业中找到合适的人才，原因何在?职业规划专家姜萌认为，并不是某一个专业对应一个行业热点，而是一个专业集群对应一个行业热点。“比如电子商务专业，我们到电子商务公司里会发现，不是学电子商务的人在做这些工作，而是每个专业各司其职，比如计算机、设计、物流管理、营销、广告、金融等等。现在行业的复合型工作都是由一个专业集群来完成的，而不是一个人来复合一堆专业特点。”大数据专业的人才培养也同样走复合型路线，复旦大学大数据学院的招生简章显示，学院本科人才培养以统计学、计算机科学和数学为三大基础支撑性学科，以生物学、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学等为应用拓展性学科，具备典型的交叉学科特征。LinkedIn(领英)中国技术副总裁王迪指出，“从企业应用的角度来看，大数据行业里从事相关职能的同学背景是各异的，大数据作为一个人才培养方向还在探索中，在这个阶段，高校尝试开设硕士课程是很好的实践，但开设一类的本科专业还为时过早。”另一方面，专业人才培养的周期较长，而行业热点不断更新轮替，中间产生的时间差使得新兴专业的志愿填报具备了一定风险。王迪认为，“从今天的产业实践上看，大数据领域依然是从现有专业中挑选人才，教育和市场发展总是有一定差距的，学生本科四年，加上硕士阶段已经是七年之后的事情了，产业已经演进了很多，而教学大纲并不会跟进得那么快。”因此，尽管大数据的应用前景毋庸置疑，但在人才培养层面，复合型人才培养方案会不会重走电子商务专业的老路?学校教育如何赶上行业发展速度?这些都是值得进一步商榷的问题。面对热门专业，志愿填报需要注意啥?了解了大数据行业、公司和大数据专业后，姜萌对于考生填报像大数据相关的热门专业，提出了几条建议：报考热的专业和就业热的专业并不一定是重合的，比如软件、计算机、金融，这些专业的就业率实际并没有那么高，地质勘探、石油、遥感等专业，虽然报考上是冷门，但行业需求大，就业率更高。选择热门专业，更需要考虑就业质量。专业就业好，是统计学意义，指的是平均收入水平高，比如金融专业的收入，比其他纯文科专业的平均收入较高，但落实到个体层面，就业情况就不一样了，尤其像金融专业是典型的名校高学历好就业，但对于考试成绩较低的同学来说，如果去一些普通院校、专科院校学习金融，最后就业情况可能还不如会计专业。志愿填报，除了专业，城市因素也很重要：如果想从事金融、互联网的工作，更适合去一线城市，如果是去三、四线城市的学生可以考虑应用面比较广的专业，就是各行各业都能用到的专业，比如会计专业，专科层次的会计和985层次的会计都有就业渠道。如果先选择报考城市，也可以针对所在城市的行业特点选择专业，比如沿海城市外贸相对发达，选择国际贸易、外语类专业就业情况更好，比如武汉有光谷，选择光电类专业更好就业。最终家长和考生更需要考虑个人与专业匹配的问题，金融、计算机等热门专业不是所有人都适合学，好专业不见得对所有个体都是好的。java的发展前景：由于Java的诸多优点，Java的发展前景十分广泛。比如，在我们中国的市场，Java无论在企业级应用，还是在面向大众的服务方面都取得了不少进展，在中国的电信、金融等关键性业务中发挥着举足轻重的作用。由于SUN、TBM、Oracle等国际厂商相继推出各种基于Java技术的应用服务器以及各种应用软件，推动了Java在金融、电信、制造等领域日益广泛的应用，如清华大学计算机系利用Java、XML和Web技术研制开发了多个软件平台，东方科技的TongWeb、中创的Inforweb等J2EE应用服务器。由此可见，在巨大市场需求下，企业对于Java人才的渴求已经是不争的事实。你问我火了这么多年的Java语言的发展前景怎么样？那来看看吧Java在WEB、移动设备以及云计算方面前景广阔，随着云计算以及移动领域的扩张，更多的企业在考虑将其应用部署在Java平台上。无论是本地主机，公共云，Java都是目前最适合的选择。;另外在Oracle的技术投资担保下，Java也是企业在云应用方面回避微软平台、在移动应用方面回避苹果公司的一个最佳选择。Java可以参与制作大部分网络应用程序系统，而且与如今流行的WWW浏览器结合很好，这一优点将促进Java的更大范围的推广。因为在未来的社会，信息将会传送的更加快速，这将推动程序向WEB程序方向发展，由于Java具有编写WEB程序的能力，并且Java与浏览器结合良好，这将使得Java前景充满光明的发展。Python的发展前景：Python程序员的发展前景是怎样的？随着Python的技术的流行， Python在为人们带来工作与生活上的便捷后，关注者们开始慢慢关心Python的发展前景与方向。从自身特性看Python发展Python自身强大的优势决定其不可限量的发展前景。Python作为一种通用语言，几乎可以用在任何领域和场合，角色几乎是无限的。Python具有简单、易学、免费、开源、可移植、可扩展、可嵌入、面向对象等优点，它的面向对象甚至比java和C#、.net更彻底。它是一种很灵活的语言，能帮你轻松完成编程工作。强大的类库支持，使编写文件处理、正则表达式，网络连接等程序变得相当容易。能运行在多种计算机平台和操作系统中，如各位unix，windows，MacOS,OS/2等等，并可作为一种原型开发语言，加快大型程序的开发速度。从企业应用来看Python发展Python被广泛的用在Web开发、运维自动化、测试自动化、数据挖掘等多个行业和领域。一项专业调查显示，75%的受访者将Python视为他们的主要开发语言，反之，其他25%受访者则将其视为辅助开发语言。将Python作为主要开发语言的开发者数量逐年递增，这表明Python正在成为越来越多开发者的开发语言选择。目前，国内不少大企业都已经使用Python如豆瓣、搜狐、金山、腾讯、盛大、网易、百度、阿里、淘宝、热酷、土豆、新浪、果壳等;国外的谷歌、NASA、YouTube、Facebook、工业光魔、红帽等都在应用Python完成各种各样的任务。从市场需求与薪资看Python发展Python得到越来越多公司的青睐，使得Python人才需求逐年增加，从市场整体需求来看，Python在招聘市场上的流行程度也是在逐步上升的，工资水平也是水涨船高。据统计Python平均薪资水平在12K，随着经验的提升，薪资也是逐年增长。学习Python的程序员，除去Python开发工程师、Python高级工程师、Python自动化测试外，也能够朝着Python游戏开发工程师、SEO工程师、Linux运维工程师等方向发展，发展方向较为多元化。随着Python的流行，带动的是它的普及以及市场需求量，所以现在学习Python是个不错的时机。区块链的发展前景：区块链开发 ? 155---0116---2665 ?可是区块链技术到底是什么，大多数人都是模糊没有概念。通俗来讲，如果我们把数据库假设成一本账本，读写数据库就可以看做一种记账的行为，区块链技术的原理就是在一段时间内找出记账最快最好的人，由这个人来记账，然后将账本的这一页信息发给整个系统里的其他所有人。区块链技术也称分布式账本（或账簿）技术，属于互联网数据库技术，由参与者共同完成数据库记录，特点是去中心化和公开透明。此外，在每个区块的信息写入并获得认可后，整个区块链数据库完整保存在互联网的节点中，难以被修改，因此数据库的安全性极高。人们普遍认为，区块链技术是实现数字产品（如货币和知识产权）快速、安全和透明地对等（P2P）转账或转让的重要手段。在以色列Zen Protocol公司，区块链应用软件开发专家阿希尔·曼宁介绍说，他们公司正在开发Zen区块链平台，其将用于支持金融产品在无中介的环境下自动和自由交易。通常，人们将钱存放在银行，依靠银行管理自己的资金。但是，在支配资金时往往会受到银行规定的限制，或在汇款时存在耗时长、费用高等问题。区块链技术平台将让人们首次拥有自己管理和支配钱财的能力，他相信去中心化金融管理体系具有广阔的市场，有望极大地改变传统的金融市场。2018年伊始这一轮区块链的热潮，主要起源于虚拟货币的炒作热情。站在风口，区块链技术被认为是继蒸汽机、电力、互联网之后，下一代颠覆性的核心技术。很多人不禁要问“区块链又和比特币又是什么关系？”记者查询了大量资料发现，比特币2009年被一位名叫中本聪的人提出，之后比特币这套去中心化的机制一直稳定运行，这引起很多人对这套历史上并不存在的运行机制强烈关注。于是人们把从比特币技术抽象提取出来的技术运用于其他领域，称之为区块链。这过程就好像人们先发明了面条，然后人们发现其背后面粉不仅可以做面条还可以做馒头、面包。比特币是面条，区块链是面粉。也就是说，区块链和比特币的关系即比特币算是区块链技术的一种应用，或者说一种使用了区块链技术的产品形态。而说到区块链不得不说的就是ICO，它是一种公开发行的初始数字货币。对于投资人来说，出于对市场信号的敏感和长期关注价值投资项目，目前炙手可热的区块链也成为诸多投资人关注的新兴项目之一。“区块链对于我们来说就是省去了中间环节，节约了交易成本，节省了交易时间，但是目前来看各方面环境还不够成熟，有待观望。”一位投资人这样说道。记者发现，在春节期间，不少互金圈的朋友熬夜到凌晨进入某个探讨区块链的微信群热聊，此群还吸引了不少知名人士，诸如明星加入，同时还有大咖在群里解读区块链的投资方式和未来发展等等。一时间，关于区块链的讨论群接二连三出现，也引发了各个行业对区块链的关注。出于对于区块链技术懵懂的状态，记者追问了身边的一些互金圈的朋友，为何如此痴迷区块链？多数朋友认为“区块链能赚钱，抱着试试看的心态，或许能像之前比特币一样从中获取收益。”显然，区块链技术具有广阔的应用潜力，但是在其逐步进入社会改善民众生活的过程中，也面临许多的问题，需要积极去寻求相应的对策，最终让其发挥出潜力。只有这样，10年或20年后人们才能真正享受区块链技术创造的美好环境。人工智能的发展前景：人工智能产业是智能产业发展的核心，是其他智能科技产品发展的基础，国内外的高科技公司以及风险投资机构纷纷布局人工智能产业链。科技部部长万钢3月10日表示，加快实施新一代人工智能科学基础的关键技术系统集成研发，使那些研发成果尽快能够进入到开放平台，在开放使用中再一次把它增强完善。万钢称，马上就要发布人工智能项目指南和细则，来突破基础前沿理论关键部分的技术。人工智能发展趋势据前瞻产业研究院《人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》指出，2017年中国人工智能核心产业规模超过700亿元，随着国家规划的出台，各地人工智能相关建设将逐步启动，预计到2020年，中国人工智能核心产业规模将超过1600亿元，增长率达到26.2%。报告认为，从产业投资回报率分析，智能安防、智能驾驶等领域的快速发展都将刺激计算机视觉分析类产品的需求，使得计算机视觉领域具备投资价值；而随着中国软件集成水平和人们生活水平的提高，提供教育、医疗、娱乐等专业化服务的服务机器人和智能无人设备具备投资价值。人工智能现状当前，人工智能受到的关注度持续提升，大量的社会资本和智力、数据资源的汇集驱动人工智能技术研究不断向前推进。从发展层次来看，人工智能技术可分为计算智能、感知智能和认知智能。当前，计算智能和感知智能的关键技术已经取得较大突破，弱人工智能应用条件基本成熟。但是，认知智能的算法尚未突破，前景仍不明朗。今年，随着智力资源的不断汇集，人工智能核心技术的研究重点可能将从深度学习转为认知计算，即推动弱人工智能向强人工智能不断迈进。一方面，在人工智能核心技术方面，在百度等大型科技公司和北京大学、清华大学等重点院校的共同推动下，以实现强人工智能为目标的类脑智能有望率先突破。另一方面，在人工智能支撑技术方面，量子计算、类脑芯片等核心技术正处在从科学实验向产业化应用的转变期，以数据资源汇集为主要方向的物联网技术将更加成熟，这些技术的突破都将有力推动人工智能核心技术的不断演进。工业大数据2022 年我国工业大数据有望突破 1200 亿元， 复合增速 42%。 工业大数据是提升制造智能化水平，推动中国制造业转型升级的关键动力，具体包括企业信息化数据、工业物联网数据，以及外部跨界数据。其中，企业信息化和工业物联网中机器产生的海量时序数据是工业数据的主要来源。工业大数据不仅可以优化现有业务，实现提质增效，而且还有望推动企业业务定位和盈利模式发生重大改变，向个性化定制、智能化生产、网络化协同、服务化延伸等智能化场景转型。预计到 2022 年，中国工业大数据市场规模有望突破 1200亿元，年复合增速 42%。IT的未来是人工智能这是一个指数级增长的时代。过去几十年，信息技术的进步相当程度上归功于芯片上晶体管数目的指数级增加，及由此带来的计算力的极大提升。这就是所谓的摩尔定律。在互联网时代，互联的终端数也是超线性的增长，而网络的效力大致与联网终端数的平方成正比。今天，大数据时代产生的数据正在呈指数级增加。在指数级增长的时代，我们可能会高估技术的短期效应，而低估技术的长期效应。历史的经验告诉我们，技术的影响力可能会远远的超过我们的想象。未来的计算能力人工智能需要强大的计算能力。计算机的性能过去30年提高了一百万倍。随着摩尔定律逐渐趋于物理极限，未来几年，我们期待一些新的技术突破。先谈一下类脑计算。传统计算机系统，长于逻辑运算，不擅长模式识别与形象思维。构建模仿人脑的类脑计算机芯片，我们今天可以以极低的功耗，模拟100万个神经元，2亿5千万个神经突触。未来几年，我们会看到类脑计算机的进一步的发展与应用随着互联网的普及、传感器的泛在、大数据的涌现、电子商务的发展、信息社区的兴起，数据和知识在人类社会、物理空间和信息空间之间交叉融合、相互作用，人工智能发展所处信息环境和数据基础发展了巨大的变化。伴随着科学基础和实现载体取得新的突破，类脑计算、深度学习、强化学习等一系列的技术萌芽预示着内在动力的成长，人工智能的发展已进入一个新的阶段。发展发展前景好，代表你现在学习会比后来者起步快，占有更大的优势，当然，你也要明白兴趣是最好的老师，选择自己感兴趣的相信你学的会更加而牢固。记住，最重要的一点：方向最重要！！！希望大家多多关注. ，加微信zhanglindashuju 可以获取更多资料哦作者：失色的瞳孔链接：https://juejin.im/post/5b1a6531e51d45067e6fc24a来源：掘金著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

服务器和操作系统 1、主板的两个芯片分别是什么芯片，具备什么作用？ 北桥：离CPU近，负责CPU、内存、显卡之间的通信。 南桥：离CPU远，负责I/O总线之间的通信。 2、什么是域和域控制器？ 将网络中的计算机逻辑上组织到一起，进行集中管理，这种集中管理的环境称为域。 在域中，至少有一台域控制器，域控制器中保存着整个域的用户账号和安全数据，安装了活动目录的一台计算机为域控制器，域管理员可以控制每个域用户的行为。 3、现在有300台虚拟机在云上，你如何进行管理？ 1）设定堡垒机，使用统一账号登录，便于安全与登录的考量。 2）使用ansiable、puppet进行系统的统一调度与配置的统一管理。 3）建立简单的服务器的系统、配置、应用的cmdb信息管理。便于查阅每台服务器上的各种信息记录。 4、简述raid0 raid1 raid5 三种工作模式的工作原理及特点 磁盘冗余阵列（Redundant Arrays of Independent Disks，RAID），把硬盘整合成一个大磁盘，在大磁盘上再分区，存放数据、多块盘放在一起可以有冗余（备份）。 RAID整合方式有很多，常用的：0 1 5 10 RAID 0：可以是一块盘和N个盘组合 优点：读写快，是RAID中最好的 缺点：没有冗余，一块坏了数据就全没有了 RAID 1：只能2块盘，盘的大小可以不一样，以小的为准 10G+10G只有10G，另一个做备份。它有100%的冗余，缺点：浪费资源，成本高 RAID 5 ：3块盘，容量计算10*（n-1）,损失一块盘 特点：读写性能一般，读还好一点，写不好 总结： 冗余从好到坏：RAID1 RAID10 RAID 5 RAID0 性能从好到坏：RAID0 RAID10 RAID5 RAID1 成本从低到高：RAID0 RAID5 RAID1 RAID10 5、linux系统里，buffer和cache如何区分？ buffer和cache都是内存中的一块区域，当CPU需要写数据到磁盘时，由于磁盘速度比较慢，所以CPU先把数据存进buffer，然后CPU去执行其他任务，buffer中的数据会定期写入磁盘；当CPU需要从磁盘读入数据时，由于磁盘速度比较慢，可以把即将用到的数据提前存入cache，CPU直接从Cache中拿数据要快的多。 6、主机监控如何实现？ 数据中心可以用zabbix（也可以是nagios或其他）监控方案，zabbix图形界面丰富，也自带很多监控模板，特别是多个分区、多个网卡等自动发现并进行监控做得非常不错，不过需要在每台客户机（被监控端）安装zabbix agent。 如果在公有云上，可以使用云监控来监控主机的运行。 网络 7、主机与主机之间通讯的三要素有什么？ IP地址、子网掩码、IP路由 8、TCP和UDP都可以实现客户端/服务端通信，这两个协议有何区别？ TCP协议面向连接、可靠性高、适合传输大量数据；但是需要三次握手、数据补发等过程，耗时长、通信延迟大。 UDP协议面向非连接、可靠性低、适合传输少量数据；但是连接速度快、耗时短、延迟小。 9、简述TCP协议三次握手和四次分手以及数据传输过程 三次握手： （1）当主机A想同主机B建立连接，主机A会发送SYN给主机B，初始化序列号seq=x。主机A通过向主机B发送SYS报文段，实现从主机A到主机B的序列号同步，即确定seq中的x。 （2）主机B接收到报文后，同意与A建立连接，会发送SYN、ACK给主机A。初始化序列号seq=y，确认序号ack=x+1。主机B向主机A发送SYN报文的目的是实现从主机B到主机A的序列号同步，即确定seq中的y。 （3）主机A接收到主机B发送过来的报文后，会发送ACK给主机B，确认序号ack=y+1，建立连接完成，传输数据。 四次分手： （1）当主机A的应用程序通知TCP数据已经发送完毕时，TCP向主机B发送一个带有FIN附加标记的报文段，初始化序号seq=x。 （2）主机B收到这个FIN报文段，并不立即用FIN报文段回复主机A，而是想主机A发送一个确认序号ack=x+1，同时通知自己的应用程序，对方要求关闭连接（先发ack是防止主机A重复发送FIN报文）。 （3）主机B发送完ack确认报文后，主机B 的应用程序通知TCP我要关闭连接，TCP接到通知后会向主机A发送一个带有FIN附加标记的报文段，初始化序号seq=x，ack=x+1。 （4）主机A收到这个FIN报文段，向主机B发送一个ack确认报文，ack=y+1，表示连接彻底释放。 10、SNAT和DNAT的区别 SNAT:内部地址要访问公网上的服务时（如web访问），内部地址会主动发起连接，由路由器或者防火墙上的网关对内部地址做个地址转换，将内部地址的私有IP转换为公网的公有IP，网关的这个地址转换称为SNAT，主要用于内部共享IP访问外部。 DNAT:当内部需要提供对外服务时（如对外发布web网站），外部地址发起主动连接，由路由器或者防火墙上的网关接收这个连接，然后将连接转换到内部，此过程是由带有公网IP的网关替代内部服务来接收外部的连接，然后在内部做地址转换，此转换称为DNAT，主要用于内部服务对外发布。 数据库 11、叙述数据的强一致性和最终一致性 强一致性：在任何时刻所有的用户或者进程查询到的都是最近一次成功更新的数据。强一致性是程度最高一致性要求，也是最难实现的。关系型数据库更新操作就是这个案例。 最终一致性：和强一致性相对，在某一时刻用户或者进程查询到的数据可能都不同，但是最终成功更新的数据都会被所有用户或者进程查询到。当前主流的nosql数据库都是采用这种一致性策略。 12、MySQL的主从复制过程是同步的还是异步的？ 主从复制的过程是异步的复制过程，主库完成写操作并计入binlog日志中，从库再通过请求主库的binlog日志写入relay中继日志中，最后再执行中继日志的sql语句。 **13、MySQL主从复制的优点 ** 如果主服务器出现问题，可以快速切换到从服务器提供的服务； 可以在从服务器上执行查询操作，降低主服务器的访问压力； 可以在从服务器上执行备份，以避免备份期间影响主服务器的服务。 14、redis有哪些数据类型？ (一)String 最常规的set/get操作，value可以是String也可以是数字。一般做一些复杂的计数功能的缓存。 (二)hash 这里value存放的是结构化的对象，比较方便的就是操作其中的某个字段。做单点登录的时候，就是用这种数据结构存储用户信息，以cookieId作为key，设置30分钟为缓存过期时间，能很好的模拟出类似session的效果。 (三)list 使用List的数据结构，可以做简单的消息队列的功能。另外还有一个就是，可以利用lrange命令，做基于redis的分页功能，性能极佳，用户体验好。 (四)set 因为set堆放的是一堆不重复值的集合。所以可以做全局去重的功能。为什么不用JVM自带的Set进行去重？因为我们的系统一般都是集群部署，使用JVM自带的Set，比较麻烦，难道为了一个做一个全局去重，再起一个公共服务，太麻烦了。 另外，就是利用交集、并集、差集等操作，可以计算共同喜好，全部的喜好，自己独有的喜好等功能。 (五)Zset Zset多了一个权重参数score,集合中的元素能够按score进行排列。可以做排行榜应用，取TOP N操作。另外，sorted set可以用来做延时任务。最后一个应用就是可以做范围查找。 15、叙述分布式数据库及其使用场景？ 分布式数据库应该是数据访问对应用透明，每个分片默认采用主备架构，提供灾备、恢复、监控、不停机扩容等整套解决方案，适用于TB或PB级的海量数据场景。 应用 16、Apache、Nginx、Lighttpd都有哪些特点？ Apache特点：1）几乎可以运行在所有的计算机平台上；2）支持最新的http/1.1协议；3）简单而且强有力的基于文件的配置（httpd.conf)；4）支持通用网关接口（cgi）；5）支持虚拟主机；6）支持http认证，7）集成perl；8）集成的代理服务器；9）可以通过web浏览器监视服务器的状态，可以自定义日志；10）支持服务器端包含命令（ssi）；11）支持安全socket层（ssl）；12）具有用户绘画过程的跟踪能力；13）支持fastcgi；14）支持java servlets Nginx特点：nginx是一个高性能的HTTP和反向代理服务器，同时也是一个IMAP/POP3/SMTP代理服务器，处理静态文件，索引文件以及自动索引，无缓存的反向代理加速，简单的负载均衡和容错，具有很高的稳定性，支持热部署。 Lighttpd特点：是一个具有非常低的内存开销，CPU占用率低，效能好，以及丰富的模块，Lighttpd是众多opensource轻量级的webserver中较为优秀的一个，支持fastcgi，cgi，auth，输出压缩，url重写，alias等重要功能。 17、LVS、NGINX、HAPROXY的优缺点？ LVS优点：具有很好的可伸缩性、可靠性、可管理性。抗负载能力强、对内存和CPU资源消耗比较低。工作在四层上，仅作分发，所以它几乎可以对所有的应用做负载均衡，且没有流量的产生，不会受到大流量的影响。 LVS缺点：软件不支持正则表达式处理，不能做动静分离，如果web应用比较庞大，LVS/DR+KEEPALIVED实施和管理比较复杂。相对而言，nginx和haproxy就简单得多。 nginx优点：工作在七层之上，可以针对http应用做一些分流的策略。比如针对域名、目录结构。它的正则规则比haproxy更为强大和灵活。对网络稳定性依赖非常小。理论上能PING就能进行负载均衡。配置和测试简单，可以承担高负载压力且稳定。nginx可以通过端口检测到服务器内部的故障。比如根据服务器处理网页返回的状态码、超时等。并且可以将返回错误的请求重新发送给另一个节点，同时nginx不仅仅是负载均衡器/反向代理软件。同时也是功能强大的web服务器，可以作为中层反向代理、静态网页和图片服务器使用。 nginx缺点：不支持URL检测，仅支持HTTP和EMAIL，对session的保持，cookie的引导能力相对欠缺。 Haproxy优点：支持虚拟主机、session的保持、cookie的引导；同时支持通过获取指定的url来检测后端服务器的状态。支持TCP协议的负载均衡；单纯从效率上讲比nginx更出色，且负载策略非常多。 aproxy缺点：扩展性能差；添加新功能很费劲，对不断扩展的新业务很难对付。 18、什么是中间件？什么是jdk？ 中间件介绍： 中间件是一种独立的系统软件或服务程序，分布式应用软件借助这种软件在不同的技术之间共享资源 中间件位于客户机/ 服务器的操作系统之上，管理计算机资源和网络通讯 是连接两个独立应用程序或独立系统的软件。相连接的系统，即使它们具有不同的接口 但通过中间件相互之间仍能交换信息。执行中间件的一个关键途径是信息传递 通过中间件，应用程序可以工作于多平台或OS环境。 jdk：jdk是Java的开发工具包 它是一种用于构建在 Java 平台上发布的应用程序、applet 和组件的开发环境 19、日志收集、日志检索、日志展示的常用工具有哪些？ ELK或EFK。 Logstash：数据收集处理引擎。支持动态的从各种数据源搜集数据，并对数据进行过滤、分析、丰富、统一格式等操作，然后存储以供后续使用。 Kibana：可视化化平台。它能够搜索、展示存储在 Elasticsearch 中索引数据。使用它可以很方便的用图表、表格、地图展示和分析数据。 Elasticsearch：分布式搜索引擎。具有高可伸缩、高可靠、易管理等特点。可以用于全文检索、结构化检索和分析，并能将这三者结合起来。Elasticsearch 基于 Lucene 开发，现在使用最广的开源搜索引擎之一，Wikipedia 、StackOverflow、Github 等都基于它来构建自己的搜索引擎。 Filebeat：轻量级数据收集引擎。基于原先 Logstash-fowarder 的源码改造出来。换句话说：Filebeat就是新版的 Logstash-fowarder，逐渐取代其位置。 20、什么是蓝绿发布和灰度发布？ 蓝绿：旧版本-新版本 灰度：新旧版本各占一定比例，比例可自定义 两种发布都通过devops流水线实现

大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。 　　大数据有四个基本特征：一、数据体量巨大（Vomule），二、数据类型多样（Variety），三、处理速度快（Velocity），四、价值密度低（Value）。 　　在大数据的领域现在已经出现了非常多的新技术，这些新技术将会是大数据收集、存储、处理和呈现最强有力的工具。大数据处理一般有以下几种关键性技术：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。 　　大数据处理之一：采集。大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。 　　在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。 　　大数据处理之二：导入和预处理。虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。 　　导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。 　　大数据处理之三：统计和分析。统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。 　　统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。 　　大数据处理之四：挖掘。与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。 　　整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。 　　大数据的处理方式大致分为数据流处理方式和批量数据处理方式两种。数据流处理的方式适合用于对实时性要求比较高的场合中。并不需要等待所有的数据都有了之后再进行处理，而是有一点数据就处理一点，更多地要求机器的处理器有较快速的性能以及拥有比较大的主存储器容量，对辅助存储器的要求反而不高。批量数据处理方式是对整个要处理的数据进行切割划分成小的数据块，之后对其进行处理。重点在于把大化小——把划分的小块数据形成小任务，分别单独进行处理，并且形成小任务的过程中不是进行数据传输之后计算，而是将计算方法（通常是计算函数——映射并简化）作用到这些数据块最终得到结果。 　　当前，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的节点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。大数据也是信息产业持续高速增长的新引擎。面对大数据市场的新技术、新产品、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动”转变为“数据驱动”。对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对；可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持；可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务；在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性；在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变。例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代，可通过实时监测，跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。 　　目前大数据在医疗卫生领域有广为所知的应用，公共卫生部门可以通过覆盖全国的患者电子病历数据库进行全面疫情监测。5千万条美国人最频繁检索的词条被用来对冬季流感进行更及时准确的预测。学术界整合出2003年H5N1禽流感感染风险地图，研究发行此次H7N9人类病例区域。社交网络为许多慢性病患者提供了临床症状交流和诊治经验分享平台，医生借此可获得院外临床效果统计数据。基于对人体基因的大数据分析，可以实现对症下药的个性化治疗。 　　在医药研发方面，大数据的战略意义在于对各方面医疗卫生数据进行专业化处理，对患者甚至大众的行为和情绪的细节化测量成为可能，挖掘其症状特点、行为习惯和喜好等，找到更符合其特点或症状的药品和服务，并针对性的调整和优化。在医药研究开发部门或公司的新药研发阶段，能够通过大数据技术分析来自互联网上的公众疾病药品需求趋势，确定更为有效率的投入产品比，合理配置有限研发资源。除研发成本外，医药公司能够优化物流信息平台及管理，更快地获取回报，一般新药从研发到推向市场的时间大约为13年，使用数据分析预测则能帮助医药研发部门或企业提早将新药推向市场。 　　在疾病诊治方面，可通过健康云平台对每个居民进行智能采集健康数据，居民可以随时查阅，了解自身健康程度。同时，提供专业的在线专家咨询系统，由专家对居民健康程度做出诊断，提醒可能发生的健康问题，避免高危病人转为慢性病患者，避免慢性病患者病情恶化，减轻个人和医保负担，实现疾病科学管理。对于医疗卫生机构，通过对远程监控系统产生数据的分析，医院可以减少病人住院时间，减少急诊量，实现提高家庭护理比例和门诊医生预约量的目标。武汉协和医院目前也已经与市区八家社区卫生服务中心建立远程遥控联系，并将在未来提供“从医院到家”的服务。在医疗卫生机构，通过实时处理管理系统产生的数据，连同历史数据，利用大数据技术分析就诊资源的使用情况，实现机构科学管理，提高医疗卫生服务水平和效率，引导医疗卫生资源科学规划和配置。大数据还能提升医疗价值，形成个性化医疗，比如基于基因科学的医疗模式。 　　在公共卫生管理方面，大数据可以连续整合和分析公共卫生数据，提高疾病预报和预警能力，防止疫情爆发。公共卫生部门则可以通过覆盖区域的卫生综合管理信息平台和居民信息数据库，快速监测传染病，进行全面疫情监测，并通过集成疾病监测和响应程序，进行快速响应，这些都将减少医疗索赔支出、降低传染病感染率。通过提供准确和及时的公众健康咨询，将会大幅提高公众健康风险意识，同时也将降低传染病感染风险。 　　在居民健康管理方面，居民电子健康档案是大数据在居民健康管理方面的重要数据基础，大数据技术可以促进个体化健康事务管理服务，改变现代营养学和信息化管理技术的模式，更全面深入地从社会、心理、环境、营养、运动的角度来对每个人进行全面的健康保障服务，帮助、指导人们成功有效地维护自身健康。另外，大数据可以对患者健康信息集成整合，在线远程为诊断和治疗提供更好的数据证据，通过挖掘数据对居民健康进行智能化监测，通过移动设备定位数据对居民健康影响因素进行分析等等，进一步提升居民健康管理水平。 　　在健康危险因素分析方面，互联网、物联网、医疗卫生信息系统及相关信息系统等普遍使用，可以系统全面地收集健康危险因素数据，包括环境因素（利用GIS系统采集大气、土壤、水文等数据），生物因素（包括致病性微生物、细菌、病毒、真菌等的监测数据），经济社会因素（分析经济收入、营养条件、人口迁徙、城镇化、教育就业等因素数据），个人行为和心理因素，医疗卫生服务因素，以及人类生物遗传因素等，利用大数据技术对健康危险因素进行比对关联分析，针对不同区域、人群进行评估和遴选健康相关危险因素及制作健康监测评估图谱和知识库也成为可能，提出居民健康干预的有限领域和有针对性的干预计划，促进居民健康水平的提高。 答案来源于网络