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    风险感知工作原理

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面试官心理分析 其实面试官主要是想看看: 第一,你知不知道你们系统里为什么要用消息队列这个东西? 不少候选人,说自己项目里用了 Redis、MQ,但是其实他并不知道自己为什么要用这个东西。其实说白了,就是为了用而用,或者是别人设计的架构,他从头到尾都没思考过。 没有对自己的架构问过为什么的人,一定是平时没有思考的人,面试官对这类候选人印象通常很不好。因为面试官担心你进了团队之后只会木头木脑的干呆活儿,不会自己思考。 第二,你既然用了消息队列这个东西,你知不知道用了有什么好处&坏处? 你要是没考虑过这个,那你盲目弄个 MQ 进系统里,后面出了问题你是不是就自己溜了给公司留坑?你要是没考虑过引入一个技术可能存在的弊端和风险,面试官把这类候选人招进来了,基本可能就是挖坑型选手。就怕你干 1 年挖一堆坑,自己跳槽了,给公司留下无穷后患。 第三,既然你用了 MQ,可能是某一种 MQ,那么你当时做没做过调研? 你别傻乎乎的自己拍脑袋看个人喜好就瞎用了一个 MQ,比如 Kafka,甚至都从没调研过业界流行的 MQ 到底有哪几种。每一个 MQ 的优点和缺点是什么。每一个 MQ 没有绝对的好坏,但是就是看用在哪个场景可以扬长避短,利用其优势,规避其劣势。 如果是一个不考虑技术选型的候选人招进了团队,leader 交给他一个任务,去设计个什么系统,他在里面用一些技术,可能都没考虑过选型,最后选的技术可能并不一定合适,一样是留坑。 面试题剖析 为什么使用消息队列 其实就是问问你消息队列都有哪些使用场景,然后你项目里具体是什么场景,说说你在这个场景里用消息队列是什么? 面试官问你这个问题,期望的一个回答是说,你们公司有个什么业务场景,这个业务场景有个什么技术挑战,如果不用 MQ 可能会很麻烦,但是你现在用了 MQ 之后带给了你很多的好处。 先说一下消息队列常见的使用场景吧,其实场景有很多,但是比较核心的有 3 个:解耦、异步、削峰。 解耦 看这么个场景。A 系统发送数据到 BCD 三个系统,通过接口调用发送。如果 E 系统也要这个数据呢?那如果 C 系统现在不需要了呢?A 系统负责人几乎崩溃...... mq-1 在这个场景中,A 系统跟其它各种乱七八糟的系统严重耦合,A 系统产生一条比较关键的数据,很多系统都需要 A 系统将这个数据发送过来。A 系统要时时刻刻考虑 BCDE 四个系统如果挂了该咋办?要不要重发,要不要把消息存起来?头发都白了啊! 如果使用 MQ,A 系统产生一条数据,发送到 MQ 里面去,哪个系统需要数据自己去 MQ 里面消费。如果新系统需要数据,直接从 MQ 里消费即可;如果某个系统不需要这条数据了,就取消对 MQ 消息的消费即可。这样下来,A 系统压根儿不需要去考虑要给谁发送数据,不需要维护这个代码,也不需要考虑人家是否调用成功、失败超时等情况。 mq-2 总结:通过一个 MQ,Pub/Sub 发布订阅消息这么一个模型,A 系统就跟其它系统彻底解耦了。 面试技巧:你需要去考虑一下你负责的系统中是否有类似的场景,就是一个系统或者一个模块,调用了多个系统或者模块,互相之间的调用很复杂,维护起来很麻烦。但是其实这个调用是不需要直接同步调用接口的,如果用 MQ 给它异步化解耦,也是可以的,你就需要去考虑在你的项目里,是不是可以运用这个 MQ 去进行系统的解耦。在简历中体现出来这块东西,用 MQ 作解耦。 异步 再来看一个场景,A 系统接收一个请求,需要在自己本地写库,还需要在 BCD 三个系统写库,自己本地写库要 3ms,BCD 三个系统分别写库要 300ms、450ms、200ms。最终请求总延时是 3 + 300 + 450 + 200 = 953ms,接近 1s,用户感觉搞个什么东西,慢死了慢死了。用户通过浏览器发起请求,等待个 1s,这几乎是不可接受的。 mq-3 一般互联网类的企业,对于用户直接的操作,一般要求是每个请求都必须在 200 ms 以内完成,对用户几乎是无感知的。 如果使用 MQ,那么 A 系统连续发送 3 条消息到 MQ 队列中,假如耗时 5ms,A 系统从接受一个请求到返回响应给用户,总时长是 3 + 5 = 8ms,对于用户而言,其实感觉上就是点个按钮,8ms 以后就直接返回了,爽!网站做得真好,真快! mq-4 削峰 每天 0:00 到 12:00,A 系统风平浪静,每秒并发请求数量就 50 个。结果每次一到 12:00 ~ 13:00 ,每秒并发请求数量突然会暴增到 5k+ 条。但是系统是直接基于 MySQL 的,大量的请求涌入 MySQL,每秒钟对 MySQL 执行约 5k 条 SQL。 一般的 MySQL,扛到每秒 2k 个请求就差不多了,如果每秒请求到 5k 的话,可能就直接把 MySQL 给打死了,导致系统崩溃,用户也就没法再使用系统了。 但是高峰期一过,到了下午的时候,就成了低峰期,可能也就 1w 的用户同时在网站上操作,每秒中的请求数量可能也就 50 个请求,对整个系统几乎没有任何的压力。 mq-5 如果使用 MQ,每秒 5k 个请求写入 MQ,A 系统每秒钟最多处理 2k 个请求,因为 MySQL 每秒钟最多处理 2k 个。A 系统从 MQ 中慢慢拉取请求,每秒钟就拉取 2k 个请求,不要超过自己每秒能处理的最大请求数量就 ok,这样下来,哪怕是高峰期的时候,A 系统也绝对不会挂掉。而 MQ 每秒钟 5k 个请求进来,就 2k 个请求出去,结果就导致在中午高峰期(1 个小时),可能有几十万甚至几百万的请求积压在 MQ 中。 mq-6 这个短暂的高峰期积压是 ok 的,因为高峰期过了之后,每秒钟就 50 个请求进 MQ,但是 A 系统依然会按照每秒 2k 个请求的速度在处理。所以说,只要高峰期一过,A 系统就会快速将积压的消息给解决掉。 往期回顾: 【Java问答学堂】1期 为什么使用消息队列?消息队列有什么优点和缺点?Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ 都有什么区别,以及适合哪些场景? 【Java问答学堂】2期 如何保证消息队列的高可用? 【Java问答学堂】3期 如何保证消息不被重复消费?或者说,如何保证消息消费的幂等性? 【Java问答学堂】4期 如何保证消息的可靠性传输?(如何处理消息丢失的问题?) 【Java问答学堂】5期 如何保证消息的顺序性? 【Java问答学堂】6期 如何解决消息队列的延时以及过期失效问题? 【Java问答学堂】7期 如果让你写一个消息队列,该如何进行架构设计? 【Java问答学堂】8期 es 的分布式架构原理能说一下么(es 是如何实现分布式的啊)? 【Java问答学堂】9期 es 写入数据的工作原理是什么啊?es 查询数据的工作原理是什么啊? 【Java问答学堂】10期 es 在数据量很大的情况下(数十亿级别)如何提高查询效率啊? 【Java问答学堂】11期 es 生产集群的部署架构是什么?每个索引的数据量大概有多少? 【Java问答学堂】12期 项目中缓存是如何使用的?为什么要用缓存?缓存使用不当会造成什么后果? 【Java问答学堂】13期 redis 和 memcached 有什么区别? 【Java问答学堂】14期 redis 都有哪些数据类型?分别在哪些场景下使用比较合适? 【Java问答学堂】15期redis 的过期策略都有哪些?内存淘汰机制都有哪些? 【Java问答学堂】16期如何保证 redis 的高并发和高可用?redis 的主从复制原理能介绍

剑曼红尘 2020-05-13 20:39:42 0 浏览量 回答数 0

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为什么使用消息队列?【Java问答学堂】17期

剑曼红尘 2020-05-13 20:39:29 1 浏览量 回答数 1

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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。

孟志昂 2019-12-02 01:45:13 0 浏览量 回答数 0

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燃财经(ID:rancaijing)原创 作者 | 唐亚华 编辑 | 魏佳 春节临近,一年一度人口大迁移又要来临。 虽然12306近日已经宣称屏蔽了部分抢票软件,并推出官方候补功能,但市面上提供抢票服务的仍然有智行火车票、 高铁管家、携程、美团、飞猪、同程艺龙等60多个软件。 不过,多名用户反馈称“这届抢票软件不行”,即便用了加速包、买了VIP会员还是抢不到票。技术专家告诉燃财经,从原理上来说,抢票软件只是将用户手动购买车票的链路照搬,用机器来操作,利用企业带宽和机器速度来当“代购”。购买了加速包或VIP的不同之处在于,刷新的频率可能会从30秒一次变成10秒一次或5秒一次,或者多个服务器同时抢票。但是,能不能抢到票仍然是概率问题。 即便如此,仍有众多抢票软件在加速包、VIP会员、优先出票权、安心抢等名目上“动脑筋”,燃财经测试发现,如果要一步一步升级到“抢票顶配”,在携程上需要花费138元,在美团上需要花费80元。这也让不少人诟病抢票软件有捆绑、诱导消费之嫌。 事实上,抢票难的根源在于春节这样短期的大规模迁徙带来的巨大需求缺口难以满足,消费者能做的就是谨慎选择、找准时机、注意捡漏及多种方式搭配。在巨大的需求之下,抢票软件和其商机也将长期存在,但套路不是长久之计,真正为用户提供价值才能让人继续买单。 抢票是一门玄学 自2019年12月12日进入春运以来,“我在XX抢票,快来帮我加速。皮皮虾,我们抢”、“为我回家助把力”、“你不点我不点,小X回家有危险”的文案又开始出现在各大微信群,为抢票助力和“砍一刀”都成了大家考验人缘的方式。 尽管不久前12306对外表示已经屏蔽了多个抢票软件,但燃财经了解到,智行火车票、高铁管家、携程、美团、飞猪、去哪儿、同城艺龙等60多家平台仍然推出了抢票功能。 不过,这一次,用户的反馈不同以往,结合论坛中网友的反馈和燃财经的采访情况,大家普遍反映“这届抢票软件不行”,即便用了加速包、买了VIP会员还是抢不到票,这也引发了大家对于春运抢票加速包是“真有用”还是“智商税”的讨论。 用户小黎告诉燃财经,他在智行火车票上预约了春节回家的火车票,放票时间一到,抢票软件一直显示“抢票中”但并没有成功。心急之下,他自己登上12306官网,发现显示还有余票,很顺利就买上了。“我怀疑不买加速包,抢票软件是不是根本就不给抢。” 另一位用户张宇在智行火车票、携程、美团都提交了抢票订单并购买了40元极速抢票服务,连续抢了三天仍然没有抢到北京到日照的车票。她表示,前几年用抢票软件都能挺顺利抢到,这一次有点失望。 “这两天我用飞猪抢票,加了30元手续费。从放票开始,我就一直守在手机、电脑前。结果飞猪软件里一直显示无票。我又去贴吧看,发现有人在12306官网买到票了,但飞猪还是显示无票。花了30元的VIP手续费,自始至终没看见显示有票,还不如免费抢票软件。”某网友感叹。 抢票软件套路多 尽管抢票软件的效果不能保证,但套路还不少。 燃财经体验了智行火车票、携程、美团、飞猪等平台的抢票后发现,各大平台的抢票方式大同小异,总体感受是不用加速包、不买VIP基本抢不到票,但买了也不承诺能抢到。因为各平台的规则不透明,没有一家承诺100%抢到票,只会提供预估成功率,而这个成功率到底是70%还是98%,在用户端感知不到差异。 总结来看,抢票软件大致有以下几种套路。 首先是用不明显的字体颜色诱使用户购买“加速包”或VIP会员。如下图携程和美团的购票页面上,要购买加速包的“极速购票”用红色字体,不用加钱的“低速抢票”则是不明显的浅灰色字体,不仔细看的用户有可能不小心勾选付费极速抢票的选项。燃财经在测试时,就差点没找到免费的抢票选项。 另外,在文案上制造焦虑也是常见的方式。“低速抢票难度很高,很可能失败”、“低速度抢票成功率52.2%,极速抢票成功率68.86”、“52%的加速用户选择光速抢票”等提示,很容易给用户制造出一种不用加速包、不花钱就抢不到票的焦虑。 第三,平台会不断提醒用户升级加速包,用上了抢票软件就开始一步一步走入它们的套路中。 抢票软件的抢票速度分为低速、快速、高速、极速、光速、VIP,如果你先选择了低速的免费抢票,系统会显示“邀请好友来助力,最高升至光速抢票”,此时,邀请好友点击助力、看广告就是平台的用意。 而当票没抢到时,页面上会有多个提示你升级的选项,燃财经尝试在各平台上都选择了40元极速抢票,本以为高枕无忧了,没想到这才是个开始。如携程还设置了“优先出票特权:发现余票将优先为你出票,10元/人”、“开通超级会员,免费升级VIP抢票,88元/年”,燃财经计算发现,如果直接开通超级会员需要88元,而一步一步升级到抢票顶配,预计需要加138元。 在美团上选择了40元极速抢票后,系统提醒还差10分加速包升至光速抢票,成功率59%,10元/人,VIP抢票成功率61%,30元/人,想升级到顶配需要80元。智行火车票显示从低速到中速、快速、高速、极速、VIP分别需要10元、20元、30元、40元、50元。 另外,去哪儿旅行上还有“安心抢”、“请朋友帮我挂机”、“购买抢票年卡,72元享3次VIP抢票”等选项,而邀请朋友助力时,软件会获取用户的位置、手机号等信息。 最后,尽管有一些抢票软件承诺抢不到票全额退款,但抢票软件会提示用户勾选更多车次、更多时间、跨站抢票以提升抢票成功概率,最终用户买到的并不是“最优选”,但也无法退费。 以上这些套路也是用户吐槽投诉的重灾区。黑猫投诉上有152条关于抢票软件的投诉,例如“智行火车票二次收费”、“同城艺龙购票98%的成功率却抢不到票”、“高铁管家强制套餐消费”等,多是抢票软件诱导消费、退费难的问题。 众多抢票软件的存在,事实上提高了所有人的抢票门槛。这些五花八门的加速选项,增加消费者的筛选成本,抢到了是运气,抢不到只好自认倒霉。 另外,不少APP存在个人信息泄露的风险。抢票软件作为一个工具类插件,技术开发上的门槛较低,用户输入12306的网站用户名、密码等个人信息被传到平台服务器后,如果安全保护性太低,个人信息很容易被泄露。 抢票软件等于外挂 能不能抢到是概率 抢票软件的加速包真的有效果吗,背后的技术原理又是什么呢? 径点科技首席架构师张英辉告诉燃财经:“我们去12306买票的时候要输入信息、查询、购买,所有的抢票软件都是基于同一种原理,将这些手动操作的步骤用程序来实现,然后不停重试。在用户手速和刷票频率的局限下,第三方抢票平台利用机器刷票、全自动化处理有其优势。” 他还提到,购买了加速包或VIP的不同之处在于,刷新的频率可能会从30秒一次变成10秒一次或5秒一次,或者多个服务器同时抢票。因为消费者大多使用的是普通4G以及20M光纤宽带,跟平台使用的企业级宽带的网速自然是不能相比的,在这个拼速度的模式里,抢票软件集合了企业宽带和机器速度的“代购”,就相当于打游戏的时候加了外挂。 整体来看,刷得越勤,用的服务器越多,抢中票的概率越大,但在实际操作中能不能刷中,可能要看那一秒的时间窗口。“因为市面上有60多个刷票软件,某一趟车从一个站到另外一个站的余票情况随时都在变,这种情况下,谁能刷中不一定,取决于刚好出票这一秒哪个软件在刷。”张英辉强调,抢票软件并不能增加车票,12306系统上没票的时候,再多的加速包都没用。 这个过程中还有12306和抢票软件之间的攻防博弈战。 张英辉指出,从技术上来说,12306后台能检测出刷票软件,如果刷票带来的负担超过网站的负荷,后台通常会限制这样的账号,同一IP地址刷票过于频繁或同一购买请求提交过于频繁,都有可能被拖入慢速或被屏蔽掉。但至于具体是什么限流规则,是由12306来制定、调整和实施。 当然,被屏蔽后的刷票软件可能会通过更换IP地址、使用多台服务器轮流操作等方式规避检测。刷票软件也在持续研究怎样绕过官方规则,双方在不停地博弈。所以用户用抢票软件没买到票,可能是因为没刷到,也可能是刷票软件被屏蔽了。 中国铁道科学研究院12306技术部主任单杏花在2019年接受媒体采访时表示,12306已经对第三方抢票软件的相关特征进行识别并实施了流量拦截,即使用户花钱购买了第三方抢票平台的加速服务,购票的成功率也会大打折扣。另外,12306已经推出了“官方抢票”的候补功能,如果遇到有旅客退签返回的车票,或者是铁路方面根据列车能力情况加挂而增加的车票,就可以优先配给已经排队等候的人。 “刷票软件本身的技术难度不大,市面上甚至有很多免费刷票程序或源代码,稍微懂点的人自己都能安装刷票,但要想把刷票功能做得强大很难。要支持大量用户的需求,又要避开12306的监管,可能就需要投入更多的服务器、人力。说白了,给一个人低速刷票很容易,给100万人快速刷票就会变得复杂。”另一位技术人士李元表示。 从理论上说,平台需要投入设备、人力,完成抢票工作后,收取额外的资源占用费是合理的。张英辉认为,问题在于抢票软件在提高概率的同时也提高了买票者的心理预期,一些花了钱没有达到目的的人就会有负面反馈。用户期望交了钱就买到票,但这明显是个概率模式,必然会出现有的刷得到、有的没刷到的情况。 抢票难题和抢票软件将长期存在 经常有人说,微信几亿人同时在用,双11的时候淘宝那么大的流量都能正常运转,12306为啥连个买票软件都做不好? 张英辉解释,12306的业务逻辑要远远比微信和淘宝复杂得多,比如一辆列车经过,中间是十几个站,不停地有人下有人上,还有人换乘,之间有几百种可能性,系统库存随时在变。如果微信有一条消息没发出去或者发了两次是小事,但一张票如果卖给了两个人,这是重大失误。 另外,12306的库存变化又受到网站、APP、售票厅、自动售票机等多方的实时变动影响,用户需求又有时间、车次、地点的无数种排列组合情况,且整个路程在短时间内就要完成,还要验证用户身份以排除同一车次同一人的重复购买,市面上的众多抢票软件还增加了12306的数据压力,系统无论从技术的完整性和资源调度上都远远比微信和淘宝的业务复杂得多。 他还指出,12306最开始采购的应用可能能够支撑平时1亿人访问,但是到了春节期间,有几亿人同时访问,后台需要采购的设备也不是一时就能实现的,购买、部署、调试等整个周期环节就很长,但春节以后又没有那么大的流量了,硬件折旧损耗,人力维护成本都会浪费,所以12306如果只是为了春运和几个大的节假日去加技术和硬件,实际上也是不可行的。 说到底,铁路总运力是一定的,春运这个非常态的需求是极其巨大的,抢票软件并不能增加供给,也不会提高整体买到票的概率,抢票难的根本原因是供求关系不平衡。 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

茶什i 2020-01-08 11:53:49 0 浏览量 回答数 0
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