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MQTT协议 MQTT(Message Queuing Telemetry Transport,消息队列遥测传输)最早是IBM开发的一个即时通讯协议,MQTT协议是为大量计算能力有限且工作在低带宽、不可靠网络的远程传感器和控制设备通讯而设计的一种协议。 MQTT协议的优势是可以支持所有平台,它几乎可以把所有的联网物品和互联网连接起来。 它具有以下主要的几项特性:1、使用发布/订阅消息模式,提供一对多的消息发布和应用程序之间的解耦;2、消息传输不需要知道负载内容;3、使用 TCP/IP 提供网络连接;4、有三种消息发布的服务质量:QoS 0:“最多一次”,消息发布完全依赖底层 TCP/IP 网络。分发的消息可能丢失或重复。例如,这个等级可用于环境传感器数据,单次的数据丢失没关系,因为不久后还会有第二次发送。QoS 1:“至少一次”,确保消息可以到达,但消息可能会重复。QoS 2:“只有一次”,确保消息只到达一次。例如,这个等级可用在一个计费系统中,这里如果消息重复或丢失会导致不正确的收费。5、小型传输,开销很小(固定长度的头部是 2 字节),协议交换最小化,以降低网络流量;6、使用 Last Will 和 Testament 特性通知有关各方客户端异常中断的机制;在MQTT协议中,一个MQTT数据包由:固定头(Fixed header)、 可变头(Variable header)、 消息体(payload)三部分构成。MQTT的传输格式非常精小,最小的数据包只有2个bit,且无应用消息头。下图是MQTT为可靠传递消息的三种消息发布服务质量 发布/订阅模型允许MQTT客户端以一对一、一对多和多对一方式进行通讯。 下图是MQTT的发布/订阅消息模式 CoAP协议 CoAP是受限制的应用协议(Constrained Application Protocol)的代名词。由于目前物联网中的很多设备都是资源受限型的,所以只有少量的内存空间和有限的计算能力,传统的HTTP协议在物联网应用中就会显得过于庞大而不适用。因此,IETF的CoRE工作组提出了一种基于REST架构、传输层为UDP、网络层为6LowPAN(面向低功耗无线局域网的IPv6)的CoAP协议。 CoAP采用与HTTP协议相同的请求响应工作模式。CoAP协议共有4中不同的消息类型。CON——需要被确认的请求,如果CON请求被发送,那么对方必须做出响应。NON——不需要被确认的请求,如果NON请求被发送,那么对方不必做出回应。ACK——应答消息,接受到CON消息的响应。RST——复位消息,当接收者接受到的消息包含一个错误,接受者解析消息或者不再关心发送者发送的内容,那么复位消息将会被发送。 CoAP消息格式使用简单的二进制格式,最小为4个字节。 一个消息=固定长度的头部header + 可选个数的option + 负载payload。Payload的长度根据数据报长度来计算。 主要是一对一的协议 举个例子: 比如某个设备需要从服务器端查询当前温度信息。 请求消息(CON): GET /temperature , 请求内容会被包在CON消息里面响应消息 (ACK): 2.05 Content “22.5 C” ,响应内容会被放在ACK消息里面 CoAP与MQTT的区别 MQTT和CoAP都是行之有效的物联网协议,但两者还是有很大区别的,比如MQTT协议是基于TCP,而CoAP协议是基于UDP。从应用方向来分析,主要区别有以下几点: 1、MQTT协议不支持带有类型或者其它帮助Clients理解的标签信息,也就是说所有MQTT Clients必须要知道消息格式。而CoAP协议则相反,因为CoAP内置发现支持和内容协商,这样便能允许设备相互窥测以找到数据交换的方式。 2、MQTT是长连接而CoAP是无连接。MQTT Clients与Broker之间保持TCP长连接,这种情形在NAT环境中也不会产生问题。如果在NAT环境下使用CoAP的话,那就需要采取一些NAT穿透性手段。 3、MQTT是多个客户端通过中央代理进行消息传递的多对多协议。它主要通过让客户端发布消息、代理决定消息路由和复制来解耦消费者和生产者。MQTT就是相当于消息传递的实时通讯总线。CoAP基本上就是一个在Server和Client之间传递状态信息的单对单协议。 HTTP协议http的全称是HyperText Transfer Protocol,超文本传输协议,这个协议的提出就是为了提供和接收HTML界面,通过这个协议在互联网上面传出web的界面信息。 HTTP协议的两个过程,Request和Response,两个都有各自的语言格式,我们看下是什么。请求报文格式:(注意这里有个换行) 响应报文格式:(注意这里有个换行) 方法method:       这个很重要,比如说GET和POST方法,这两个是很常用的,GET就是获取什么内容,而POST就是向服务器发送什么数据。当然还有其他的,比如HTTP 1.1中还有:DELETE、PUT、CONNECT、HEAD、OPTIONS、TRACE等一共8个方法(HTTP Method历史:HTTP 0.9 只有GET方法;HTTP 1.0 有GET、POST、HEAD三个方法)。请求URL:       这里填写的URL是不包含IP地址或者域名的,是主机本地文件对应的目录地址,所以我们一般看到的就是“/”。版本version:       格式是HTTP/.这样的格式,比如说HTTP/1.1.这个版本代表的就是我们使用的HTTP协议的版本,现在使用的一般是HTTP/1.1状态码status:       状态码是三个数字,代表的是请求过程中所发生的情况,比如说200代表的是成功,404代表的是找不到文件。原因短语reason-phrase:       是状态码的可读版本,状态码就是一个数字,如果你事先不知道这个数字什么意思,可以先查看一下原因短语。首部header:       注意这里的header我们不是叫做头,而是叫做首部。可能有零个首部也可能有多个首部,每个首部包含一个名字后面跟着一个冒号,然后是一个可选的空格,接着是一个值,然后换行。实体的主体部分entity-body:       实体的主体部分包含一个任意数据组成的数据块,并不是所有的报文都包含实体的主体部分,有时候只是一个空行加换行就结束了。 下面我们举个简单的例子: 请求报文:GET /index.html HTTP/1.1    Accept: text/*Host: www.myweb.com 响应报文:HTTP/1.1 200 OKContent-type: text/plainContent-length: 3  HTTP与CoAP的区别 CoAP是6LowPAN协议栈中的应用层协议,基于REST(表述性状态传递)架构风格,支持与REST进行交互。通常用户可以像使用HTTP协议一样用CoAP协议来访问物联网设备。而且CoAP消息格式使用简单的二进制格式,最小为4个字节。HTTP使用报文格式对于嵌入式设备来说需要传输数据太多,太重,不够灵活。 XMPP协议 XMPP(可扩展通讯和表示协议)是一种基于可扩展标记语言(XML)的协议, 它继承了在XML环境中灵活的发展性。可用于服务类实时通讯、表示和需求响应服务中的XML数据元流式传输。XMPP以Jabber协议为基础,而Jabber是即时通讯中常用的开放式协议。   基本网络结构 XMPP中定义了三个角色,客户端,服务器,网关。通信能够在这三者的任意两个之间双向发生。 服务器同时承担了客户端信息记录,连接管理和信息的路由功能。网关承担着与异构即时通信系统 的互联互通,异构系统可以包括SMS(短信),MSN,ICQ等。基本的网络形式是单客户端通过 TCP/IP连接到单服务器,然后在之上传输XML。 功能 传输的是与即时通讯相关的指令。在以前这些命令要么用2进制的形式发送(比如QQ),要么用纯文本指令加空格加参数加换行符的方式发送(比如MSN)。而XMPP传输的即时通讯指令的逻辑与以往相仿,只是协议的形式变成了XML格式的纯文本。举个例子看看所谓的XML(标准通用标记语言的子集)流是什么样子的?客户端:123456<?xmlversion='1.0'?>to='example_com'xmlns='jabber:client'xmlns:stream='http_etherx_jabber_org/streams'version='1.0'>服务器:1234567<?xmlversion='1.0'?>from='example_com'id='someid'xmlns='jabber:client'xmlns:stream='http_etherx_jabber_org/streams'version='1.0'>工作原理XMPP核心协议通信的基本模式就是先建立一个stream,然后协商一堆安全之类的东西, 中间通信过程就是客户端发送XML Stanza,一个接一个的。服务器根据客户端发送的信息 以及程序的逻辑,发送XML Stanza给客户端。但是这个过程并不是一问一答的,任何时候 都有可能从一方发信给另外一方。通信的最后阶段是关闭流,关闭TCP/IP连接。  网络通信过程中数据冗余率非常高,网络流量中70% 都消耗在 XMPP 协议层了。对于物联网来说,大量计算能力有限且工作在低带宽、不可靠网络的远程传感器和控制设备,省电、省流量是所有底层服务的一个关键技术指标,XMPP协议看起来已经落后了。 SoAP协议 SoAP(简单对象访问协议)是交换数据的一种协议规范,是一种轻量的、简单的、 基于可扩展标记语言(XML)的协议,它被设计成在WEB上交换结构化的和固化的信息。  SOAP 可以和现存的许多因特网协议和格式结合使用,包括超文本传输协议(HTTP), 简单邮件传输协议(SMTP),多用途网际邮件扩充协议(MIME)。它还支持从消息系统到 远程过程调用(RPC)等大量的应用程序。SOAP使用基于XML的数据结构和超文本传输协议 (HTTP)的组合定义了一个标准的方法来使用Internet上各种不同操作环境中的分布式对象。 总结: 从当前物联网应用发展趋势来分析,MQTT协议具有一定的优势。因为目前国内外主要的云计算服务商,比如阿里云、AWS、百度云、Azure以及腾讯云都一概支持MQTT协议。还有一个原因就是MQTT协议比CoAP成熟的要早,所以MQTT具有一定的先发优势。但随着物联网的智能化和多变化的发展,后续物联网应用平台肯定会兼容更多的物联网应用层协议。 作者:HFK_Frank 来源:CSDN 原文:https://blog.csdn.net/acongge2010/article/details/79142380 版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接!
auto_answer 2019-12-02 01:55:21 0 浏览量 回答数 0

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【丁宁-清华大学-阿里达摩院自然语言技术实习体验】 作者简介:丁宁,清华大学计算机科学与技术系2年级博士生,研究方向为自然语言处理、信息抽取、语言表示学习等,在ACL、EMNLP、AAAI、IJCAI等发表多篇文章,作为研究型实习生在阿里达摩院实习半年+。 实习体会 很幸运能来到阿里巴巴进行实习!组里的氛围特别好,同事和师兄师姐都非常专业、友善、亲切。无论是科研上还是工作生活上的任 何问题,都能得到慷慨的帮助。在这里,我认识了一批学术和生活上的榜样(我的主管每天都吃健康餐,而我牛肉汤泡饼),结交了志同道合的朋友(排队喝牛肉汤回来写论文的日子),见识到了IT同学的认真负责(远程帮我调试打印机,周末修电脑),见过了马云老师,也亲身经历了一次双十一奋战。阿里的科研积淀和文化氛围都让我感到收获颇丰,感谢阿里巴巴提供研究型实习生这一高水平项目,也期待更多的同学可以加入研究型实习生的大家庭。 科研心得& 工作宣传 今年在阿里巴巴所做的跨领域分词工作被ACL 2020高分接收,其中meta review说“well-written, well-motivated with strong results, sure accept”。其实这句话可以很好地总结评判科研论文好坏的标准,实际上或许现阶段的科研也并没有什么秘密,动机明确、方法得当、实验充分,就可以形成一篇不错的科研论文。当然了,如果想做出让领域内眼前一亮的工作,可能就需要一些灵光一闪了。 具体到我们的工作上来,跨领域任务往往面临目标领域精标注数据缺失的问题,具体到分词任务上来说,这种数据缺失往往会导致OOV和词的分布差异问题。本文通过弱监督启发式算法来进行远程标注,并引入对抗学习来进行降噪。本文的实验中以newswire (新闻语料)作为源领域,在5个不同的目标领域数据上都取得了较好的效果。 这个工作或许有助于我们真正的往跨领域的两个通用问题上去设计了相关的解决办法。论文名字:《Coupling Distant Annotation and Adversarial Training for Cross-Domain Chinese Word Segmentation》,具体可以查看达摩院的官方宣传~:ACL 2020有哪些值得关注的论文? - 阿里巴巴达摩院的回答 - 知乎https://www.zhihu.com/question/385259014/answer/1190808208 另外,也宣传一下作为co-author的另一篇ACL 2020论文,是实习生同事周洁(上海交大研究生)的工作,瞄准多层级文本分类任务,设计层级敏感编码器将多层结构作为有向图建模,并且实现了一个串行和并行的版本,论文名字:Hierarchy-Aware Global Model for Hierarchical Text Classification。 还有另一个实习生同事张浩宇(国防科大博士生)在IJCAI 2020的工作,使用noisy learning的方法去进行远程监督entity typing降噪,方法非常优雅,论文名字:Learning with Noise: Improving Distantly-Supervised Fine-grained Entity Typing via Automatic Relabeling。 【杜志浩-哈尔滨工业大学-我在达摩院作实习研究僧的那些事儿】 经韩老师介绍,2019年7月,有幸进入阿里巴巴达摩院成为一名实习研究僧。如今也已半年有余,期间发生的事情仍然历历在目。从初出茅庐的不安,到积极融入的快乐,再到宠辱不惊的泰然,一路走来收获良多! 初出茅庐 其实,刚到达摩院语音算法组时,我的内心充满了不安。这种不安来自于初出茅庐的不自信,不知自己能否胜任这份工作,为公司带来效益。同时,也来自于环境转变的不适应,换了一个全新的环境,对公司内的工作方式、待人接物都不甚了解。 但是,在算法组师兄师姐的帮助下,我的这些不安很快就烟消云散了。为了能够使我尽快熟悉工作内容、了解工作方式,雷鸣师兄坚持每周四晚上为实习生开组会,拉着仕良哥、智颖等很多小伙伴一起讨论算法思路和实验中遇到的问题。我想他们应该都挺忙的吧,但还是牺牲自己休息的时间来参加组会。 刚来的那段时间,除了“雷老师,xxx麻烦审批通过一下”以外,我说的最多的恐怕就是“xx姐/哥,xxx在哪”。由于对很多事情都不了解,比如服务器怎么申请啊,oss怎么弄啊,我总是要麻烦逍北姐、遥仙哥等目之所及的小伙伴。他们一边在忙自己的工作一边还不厌其烦的告诉我,为我提供了莫大的帮助。 积极融入 在算法组这段时间,让我印象最为深刻的一句话就是“我们做事情都很直接,有什么问题,就带着方案提出来”。以前,总是被教育和鼓励发现问题,在阿里,找到问题只是完成了第一步,还需要再提出一个切实可行的解决方案。期间发生的一段小插曲让我现在依然记忆犹新。  为了准备910,语音测试组的小伙伴每天都在紧张的进行测试。其中一项是对语音实时转录及翻译软件的稳定性测试。由于已经进入应用阶段,不能在直接将数据送入到模型中,需要将语音播放出来,再由软件录音进行测试。播放的内容是马老师的演讲,对于坐在旁边的小伙伴来说既是一件好事,也是一件坏事。由于马老师的演讲实在太引人入胜了,每次他们进行测试时,我们都无法专心工作,最终只能……。 咳咳,我心想,这么下去也不是事儿啊,梦想要有,生活也得继续啊,得想想办法解决一下这个问题。我尝试了各种办法,但似乎都无法绕过功放这个问题。最终功夫不负有心人,找到了一款虚拟声卡的软件,能够将一个应用程序的音频输出直接作为另一个应用程序的输入。在熟悉过这个软件的使用方式后,我找到测试组的组长,向他提出了我现在的处境和解决方案。他告诉我,他也知道这样会打扰到周边的人,但是之前也没有太好的办法,感谢我提出的解决方案。 虽然这只是实习期间的一段小插曲,但是我依然印象深刻。通过这件事,我践行了带着方案提问题,这一阿里人所特有的工作方式,让我感觉自己正在逐渐融入到这个集体当中。 宠辱不惊 经过几个月“死去”又“活来”的做实验、写论文,我跟雷鸣师兄合作的语音增强相关工作投稿到了ICASSP 2020。这是语音信号处理领域的顶级会议,在来阿里之前,我也投稿过一次,但不幸被拒。为了准备这篇文章,雷鸣师兄跟我保持着很高互动,了解实验进度,适时的进行指导。此外,还有仕良哥帮助我进行语音畸变的评估。 2020年1月25日这一天,是我国的传统节日,春节,同时也是ICASSP出结果的日子。在得知结果前,我的内心非常忐忑。但当得知接收的喜讯时,我反而没有想象中那么兴奋,没有想象中那么高兴。我的第一反应是看看审稿人的意见,看看我专家们对我文章的看法,还有哪些不足和需要改进的地方。 我想宠辱不惊的心态应该是我在阿里的一个重要收获吧,不以物喜不以己悲。尽力做好自己该做的事儿,结果自然水到渠成。 再说两句 在阿里的这段实习使我受益匪浅。这里有乐于助人、善解人意的师兄师姐,也有认真负责、要求严格的主管Leader;有弹性自由的工作时间,也有肝到深夜的满腔热情;有最新最热的研究成果,也有成熟稳定的应用软件。这里不像实验室的象牙塔,关注技术的同时,也更关注技术如何落地、如何应用到生活中去,最终如何造福亿万用户。 韩鹏-KAUST-青春没有我之阿里巴巴天猫精灵争夺赛被迫写的研究心得 竞选宣言: 在阿里实习摸了几个月的鱼,最开心的就是又吃到了祖国的美食,虽然杭州的食物实在是太清淡了,但总比我在沙特每天吃水煮青菜不放盐要好很多。在阿里的这几个月,让我看淡了很多,发现生命里比较重要的就是长在自己脑袋上的头发,不能太年轻就失去他们。女网红我是感觉自己这辈子没机会了,毕竟流量明星也不是靠推荐算法能捧红的,也就希望能够得到这次500块钱的天猫精灵,请大家pick我。 研究心得: 多抱大腿 为了凑足300字的内心情感白描: 这个世界实在是太无聊了,尤其疫情导致的只能居家办公,我已经憋得快精神失常了,虽然平时也不是那么正常。希望这个世界早日恢复原来的美好,我还打算去越南胡志明市的日式KTV感受一下女仆装呢,希望疫情不会让这些服务业倒闭呢吧。 居然还不够300字,感觉生命浪费在写文字上要比大保健上还是好一些的,希望这些文字能够启发你,虽然我感觉也并没有什么意义,而人活着的意义又是什么呢? 【韩镕罄-南加州大学- 阿里研究型实习生体验】 简介: 经过两年研究时间,找到了学校的教职,也找到了老婆,感谢阿里~ 2018年八月来阿里做研究型实习生,本人在南加州大学商学院读Operations Management 的Ph.D. 块两年时间做了几篇 field experiment paper, 感觉阿里有太多好玩有趣的商业问题可以讨论直接研究。 通过和阿里的合作顺利找到UIUC 伊利诺伊大学香槟分校的常任轨教职。 更神奇的是,在实习期间,随便刷个阿里妹儿的相亲帖, 加个微信 聊一聊 发现和自己一天生日。 就是你了!现在已经结婚快半年! 三十而立,一切静好,感谢阿里! 【马腾-清华大学- 阿里巴巴RI项目心得】 我与阿里之缘 在2019年的夏天,后来成为我主管的文侑来到清华进行交流,当时的我刚刚完成了一个学术项目的研究,正在寻求于之后的研究方向。恰好在交流会上碰见了文侑,经过一番交流之后吗,了解到操作系统团队是阿里 RDMA 技术的先行者和推广者,这正是我计划之后想要研究的方向,于是便一拍即合。由于我之前所研究的领域刚好符合是阿里目前正在做的一些项目,所以文侑提供了一个可以在阿里实习的机会。 在通过了多轮面试之后,我终于成功的入职了操作系统内核组作为学术型实习生。从2018年九月初入职至今,将近两年的时间,我也逐渐地适应了在阿里的生活,松弛有度而又充满欢乐。在这里我也结识了许多要好的朋友,并且,通过公司组织的各种聚会和团建的活动,让我解释了许多有着共同语言爱好的伙伴,大家给与了我这个新人很多的帮助和照顾,使我也渐渐地融入了这个有爱的团队。 在阿里的学术成果 在阿里实习期间,在同事们的帮助下,我顺利地完成了两个与我所在实验室合作的学术项目,并且这两个项目也幸运的产出了两篇高质量的论文,分别发表在了不同领域的高水平会议当中。 其中,第一篇论文发表在第21届Cluster会议,与2019年在美国阿尔伯克基召开。Cluster 是高性能计算方向计算机系统领域的主要会议,这个工作提出并实现了统一高效的 RDMA 消息中间件,解决了 RDMA 在实际生产过程中的一些关键可靠性和可用性问题,例如:极简的接口抽象,必要的上层消息确认机制,中间件辅助流控配合 DCQCN,结合生产系统的诊断机制等等,目前该技术已经被广泛应用在阿里巴巴基础云产品中(包括:数据库,分布式存储等)。另外一个工作则发表在了第25届 ASPLOS会议。ASPLOS 是操作系统,体系结构和编程语言三个方向综合的计算机系统领域顶级会议。这篇论文是和我所在的清华高性能所合作完成的,文章中第一次提出了利用RDMA将数据中心的NVM做disaggregation, 实现了高效的框架,同时证明了这种新架构的可行性。 在阿里的感想 阿里巴巴操作系统团队是一直致力于建立和完善系统领域工业界和学术界的纽带,并且在持续实践工业界和学术界之间的问题分享和工作互动,他们希望通过这些分析和互动能够更好地促进中国在世界计算机系统领域的整体发展和创新。作为操作系统团队中的一员,我深切了解到了先进技术对于企业发展的重要性,在实习的过程中,同我所在的实验室进行合作,我更是深深感受到只有通过学术与工业相辅相成,才能够真正让企业发展先进技术。另外一方面,经过一段时间的实习,我对所在的操作系统团队和阿里技术部门的工作有了更深入的了解,我对自己也有了进一步的规划,计划在毕业之后能够入职阿里,通过我的努力,继续在追逐技术之路上奋斗着。 【亓家鑫-新加坡南洋理工大学- 阿里云实习心得】 非常荣幸我们的研究工作*《Two causal principles for improving visual dialog》*获得了同行的认可,并收录在CVPR 2020会议中。在此要特别感谢我的教授,MReaL实验室成员以及阿里城市大脑实验室师兄师姐一直以来的支持和帮助。比起论文本身的内容,我更希望跟大家分享一年来做研究的心得和感悟,虽然目前我仍然是一个萌新,不过我希望通过萌新的角度能带给大家一些研究上的启发。 开始一个研究之前,选择方向很重要。当然,每一个方向都有自己的优缺点,比如新的方向“容易”发文章,可能将其他领域原有的方法引入加一些调整就可以达到比较高的结果。不过如果没有坚实的创新,在同行评议时,可能会受到质疑。一旦没有通过,再转投时可能发现已经落后于其他人。“老“的方向可能会感觉灌水困难,不过因为我没有真正做过经典的方向,所以不太好发表评论。根据观察,在一堆全面而又坚实的研究中找到创新点,对萌新来说确实困难,不过一旦有所突破,肯定会对这个社区产生广泛的影响。作为一个萌新,可能不会自己选择方向或者领域,所以接受导师或者主管的安排成了唯一的选择,不过要相信自己的导师和主管,因为大家都是在帮助你,而且他们经验丰富。只有当自己走完一套研究的流程,并且真正找到自己感兴趣或者觉得可以有所突破的方向,那可能才是真正属于自己的研究的开始。 当选定了方向,开始做研究的时候,清楚的了解所有有关的方法是非常重要的,因为这样可以防止你的idea被存在的方法“抄袭“。其实对一个比较成熟的研究方向来说,简单思考得到的idea一般都会被提出过。不过研究完所有存在方法后,要跳出这些方法,因为阅读他们的方法可能不是来借鉴,更多的是防止撞车,想要真正有创新,在别人的方法上改动往往是不够的,这就要求我们重新审视这个任务甚至数据集的每一个样本。当然目前即使是学术界toy的数据集也有动辄几十万的数据量,看完是不可能的,不过根据自己的思路统计一些数据特征,有时候对研究会产生很大的帮助。当觉得自己已经掌握了这个数据集或者这个任务的时候,应该是跑一些baseline来练习了。 我作为萌新,没有从零开始写,而是找了一个现成的模型开始修改,这样难度会减少很多,不过毕竟是别人的代码,还是有很多不舒服的地方,所以等自己成熟了的时候,有空的时候,一定要从头写一遍。当然我也不知道什么时候有空。当我开始修改baseline的时候,此次的研究旅行就算是上路了,在接受导师的指引的同时也可以自己不断的尝试自己的想法,因为不知道什么是有用的。我作为萌新刚开始的感受是我觉得可能我想的都有用,那一定要去试一下,所以我也建议大家多试一下,说不定真的有用呢,反正电费不花自己的。当一个东西有用的时候,就可以来思考他为什么有用了,当你想好它为什么有用并且通过了广泛的测试,就到了跟大家分享成果的时候。 当然,一个有用的idea背后可能有无数个没用的idea,至于他们为什么没用,我觉得如果实在是有兴趣,可以研究一下,但是有时候会花大量的时间。举一个实际的例子,我在去年做visual dialog比赛,大概四月份就发现了一个有用的方法,之后也顺利的拿到了第一并且在此基础上进行探究和扩展发表了自己的成果。不过同时,当时有一个效果降低的操作一直困扰着我,直到六个月以后,当然这六个月中还做了其他的事情,我才发现了它真正的原因,并且最终变成了我文章中的一句话。举这个例子的目的是,研究没有效果的idea会对研究有所帮助,不过可能会收益较低。 研究成果的发表是一个很重要的过程,它可以给领域内的同行以启发,甚至可以影响本领域之外的人,所以有时候高度总结自己的思想是一件有用的事情。比如我所做的工作我认为进行高度总结之后可以得到一个启发是:对多模态任务来说不一定所有模态都是平等的,对模型来说所存在模态也不一定是影响结果的全部。除了对自己motivation的总结,应用细节以及结果展示也是非常重要的,因为我是萌新,怎样写出一篇文章的经验肯定是不足的,所以在此不再赘述。在发表完文章之后,“售后服务“也是非常重要的一点,这也是我的教授教我的很重要的理念。因为发表的内容不是刊登出来就结束了,而是你对社区贡献的开始,之后做研究可能会发现更好的实现,或者当时的理论没有讲清楚完善,这些都可以补充到自己的代码中,让大家更好的了解你的思路和工作,或许以后还能收获好评。 此外,实验室的成员就是自己研究道路上的引导者和伙伴,会对自己的研究产生各种各样至关重要的影响,大多时候大家都不会吝惜跟你讨论分享自己的观点,有时还会亲自帮助你解决问题,所以要记得经常参加团建和小集体聚会。不过也不能太依赖别人,每当遇到问题的时候,特别是技术性的问题,还是依靠自己解决的好,毕竟未来总会离开实验室,离开乐于帮助你的人。最后,保护好自己的头发,还是要早睡早起,调不出来的bug熬夜也调不出来,不work的idea可能真的不work,没有人保证炼出来的一定是金子,不要过分影响正常的作息,毕竟这不是百米赛跑,也不能算是马拉松,而是长久的起码好几年以上要坚持的事业。不过我作为萌新才刚刚起步,依然没有体会到最艰难的时刻,不过做好心理准备还是应该的,该来的总是会来的。最后的最后希望这些浅显的经验总结能够给大家带来一点儿帮助,谢谢大家的阅读。 【田冰川-南京大学- 在阿里网络团队实习两年是一种怎样的体验?】 简介: 大家好!我是田冰川,南京大学2016级直博生,导师为田臣老师,研究方向为计算机网络。2018年6月,我以研究型实习生的身份入职阿里巴巴基础设施事业部网络研究团队,实习期间主要从事网络验证相关的研究工作,即通过形式化方法与灰度测试,来降低网络变更中的潜在风险。 2018年既是网络研究团队刚刚组建的一年,也是研究型实习生在阿里刚刚起步的一年。这年春天,经我导师田臣老师介绍,我参加了研究型实习生面试,加入了网络研究团队。 来到团队后,我参加的第一个研究项目是“金睛”,用以保障复杂ACL变更的正确性。ACL即访问控制列表,网络中的ACL决定着流量的连通性。网络架构演化有时会伴随着对ACL的迁移,如何保证迁移前后网络连通性是等价的,是困扰架构与运营部门的一大难题,而金睛项目则是为该问题而生。项目落地以来,金睛系统多次在骨干网ACL迁移中对变更方案进行了验证,并逐渐扩展至对边缘网络的验证。相关论文发表于SIGCOMM 2019主会,我在会场进行了20余分钟的演讲,与我们团队的另一篇文章HPCC共同成为阿里集团在网络领域top1学术会议主会中的首次亮相。 时间总是过的很快。转眼间,我来阿里已经两年了,自金睛之后,又陆续参与了多个研究课题。在阿里的时间越久,就越能切身体会到学术界研究与工业界研究的不同。在阿里实习以来,我接触到的所有研究课题,都不是凭空“想”出来的空中楼阁,更不是靠别人论文“启发”出来的二手课题,而是源自于真实业务的现阶段瓶颈与下一阶段发展趋势——这一点是高校科研很难做到的。 这两年间,我对科研这件事的心态也发生了进一步的变化。2017年,来到阿里之前,我的论文达到了学校博士毕业的最低要求,相当于没有了毕业之忧,对科研的心态从“先拿到博士学位再说”,变成了“想要做出点什么,不想让自己的博士5年就这么水过去”;在来到阿里,接触到工业界的前沿课题之后,我对科研的心态再一次发生了转变,变成“因为认可一件事的价值,所以想要去做好”——这已经成为一种内在的驱动力,让我在认真工作的同时,享受研究带来的乐趣。 如果一切顺利的话,我将于2021年6月博士毕业。能在阿里巴巴度过专属实习生的“三年醇”,想必也是人生中的一大成就了! 【吴秉哲-北京大学- 吴师傅的博士研究课题:大数据时代的数据隐私研究方向初探】 加上本科的时间,不知不觉已经在燕园里面呆了八年了,明年不出意外应该就会离开学校去业界工作。准备最近以文章的形式梳理一下博士几年的研究以及生活的心路历程。由于内容比较分散,所以决定分为几个不同的部分。这次推送封面图片是16年骑行到加乌拉山口遥看喜马拉雅山脉的图片,而我在阿里的花名是风远,意为远处的风。希望多年之后,还有一颗少年的心,投入每天永不变。这次借着阿里内部一个活动的机会,写了今天的这篇稿子,为大家介绍一下我的thesis topic。 已经在蚂蚁实习了一年了,一年时光匆匆而过,而在蚂蚁金服度过的这段时光带给了我很多研究以及生活中的体验,这一年里学到的经验也将伴随着我之后的研究之路。 我本科四年是在数院度过,在研究生阶段决定转换方向到计算机系。博士的前两年一直在跌跌撞撞地寻找自己的研究方向,尝试过很多方向均以失败告终。终于在第三年的时候,误打误撞开始研究起机器学习的隐私保护问题并找到了很多灵感,开始沉淀了一些基本的研究工作。有一天我从一个朋友那里听到了她关于金服这边隐私保护机器学习的团队介绍,当时我就决定要到业界的前沿去看一看隐私保护的真实业界需求。在此之前,我已经在谷歌,IBM等公司有过多段实习的经历,但是在蚂蚁这一次实习经历,是与我自己研究方向最接近,也是时间最长的一次。借着这次约稿的机会,以此文简单总结一下自己过去两年在这一方向的研究。 隐私保护与共享学习 目前随着各种机器学习算法在集团的业务落地,许多隐私泄露与数据滥用的风险相继而来。 尤其是在蚂蚁金服这样一个拥有很多支付数据的企业,数据安全以及隐私保护的重要性更是不言而喻。站在商业合作的角度,如何实现不同公司或者部门之间的数据共享学习也是我所在的团队现在攻坚的一个问题。在这样一个研究背景下,我来到了蚂蚁金服的共享智能团队,开始和师兄师姐们从不同的维度对上述问题展开了深入的研究。 共享学习这样一个概念听起来很美好,但是实际落地起来却困难重重,需要考虑到上层软件算法的设计以及底层系统和硬件的优化,才有可能真正在实际的业务中兼顾效率和隐私保护强度。共享智能团队在这一方向上有着得天独厚的优势。一是领先的业务场景,在国际同行好多还停留在学术研究阶段时,我们团队已经和国内多家银行有了合作。另一个则是技术沉淀的领先。因为金服自身业务的特殊性,我们团队很早就开始了隐私保护机器学习和共享学习的布局,包括很多原始的技术沉淀,强大的工程团队以及学术预研团队。这些积累也使得我们能够很快地摸清最新的一些研究成果并能将其吸入到我们自己的系统当中。 我自己关于隐私保护机器学习的研究主要是围绕着三个层面展开,分别是理论,算法设计,以及系统和硬件优化。在理论层面,我主要针对现有的各种机器学习算法,建立相应的隐私泄露分析框架,比如我们在之前的工作中,针对一种常用的贝叶斯学习的算法根据雷尼差分隐私建立了隐私泄露的定量分析框架,我们进一步使用我们的框架和已有的一些泛化误差上界做了联系,从而能从多个角度去解释该算法的隐私泄露原因。在算法设计层面,我们针对各种已有的新兴算法以及场景,比如图神经网络,推荐系统建立了相应的共享学习算法,并利用我们的理论框架,对这些算法的隐私保护强度做了定量的评估。除开上层的理论和算法设计,底层的系统和硬件的优化同样是非常重要的一环。 在我们团队,我们主打基于硬件可信执行环境 (TEE)的机器学习serving系统,我针对我们当前这套服务系统,结合神经网络计算的一些特点,定制了该系统的一系列优化措施大大提升了整个系统的吞吐量。我也将其中一些措施注册了专利,并在前几天得到了内部的专利授权。除开上述介绍的学术研究方面的成果,我也参与了IEEE共享学习标准的制定会议,这也使得我从标准制定者的角度去更深地思考如何使用技术在未来社会中实现隐私与效率的兼顾。 总之,我自己很感谢能成为共享智能团队的一员,我在这里学到的最宝贵的经验就是详细地从上到下了解了这样一个大团队的合作与分工,学习他们是如何一步步从最初的需求分析,算法设计,到最后真正的业务落地。也很高兴和各位共享智能的同事度过自己博士生涯中很重要的一年。也非常感谢我的博士导师对我研究的无条件支持。回看博士这一路的艰辛,也是感慨万千。有点像自己之前高原骑行的经历,经历了爬到坡顶的缺氧与无力,终在转角处遇见了骑行途中最美的雪山风光。
游客bnlxddh3fwntw 2020-05-19 16:05:51 0 浏览量 回答数 0

问题

老而不死的三种编程语言?

老而不死的三种编程语言? 在软件世界中,铁打的二进制,流水的语言。从计算机诞生至今,不知诞生了多少门编程语言。译者查了一下 Wikipedia,好家伙,名...
珍宝珠 2020-01-13 11:06:22 472 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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01「思维陷阱」是一个人职场平庸的根本原因 有没有人想过:为什么有些人在职场显得能力特别差? 我们生活在一个容易让人焦虑的时代,每天都需要主动或者被动地接受大量的信息,但少有人清醒地知道,这些信息悄悄改变了我们的“思维方式”乃至“行为”,引导我们走进陷阱。 如果你不能意识到,你可能正在被“思维陷阱”拖入平庸和焦虑的痛苦中。 为了方便理解,我下面列出三种最常见的陷入“思维陷阱”的人,对照看看自己是不是: 热衷快餐知识,却不能清醒知道自己无知的人 习惯什么都“靠自己”的人 无法一眼看透事物发展背后本质的人 **1. 热衷快餐知识 ** 却不能清醒知道自己无知的人 伴随着知识付费的崛起,近几年出现了大量热衷快餐知识的人_他们是朋友圈的“概念狂人”,对权威、意见领袖的观点非常追捧,关于最新的话题他总能发表看法,他们热衷于走捷径,转发的文章总是散发着贩卖焦虑的气味。 但如果与他们深入交流,你会发现:除了这些二手的快餐知识,他们对常识和经典无知的可怕。 这些人最大的特点是不知道自己的无知——认为自己脑子中的想法是什么样,世界就是什么样。这种人在职场有一个很难缠的习惯:很喜欢先入为主一个自己坚持的观点,然后再围绕这个观点去寻找支持论据。 如果这种人有较高的执行力,那就太可怕了——因为在他们很努力地将片面的理解付诸行动时,你根本无法说服他,一切都要等他让所有人都撞得头破血流停下来才能进行调整。 **2. 习惯 ** 什么都“靠自己”的人 如果一个人看多了鸡汤文里“什么都不如自己可靠”的口号,或者片面理解了近几年常说的“为结果负责”这句话,那他就会走入“靠自己”的思维陷阱。 这些人最大的特点就是害怕麻烦别人,害怕拒绝——认为目前事物无法圆满完成的原因,主要是自身实力或资源还不够,所以会一味地增强自身资源以期望达到目标。 他们既不能看到别人那里多余的可协作资源,也不能将自己的资源为别人所用。 因为害怕暴露出错,他们也不擅长分享和求助。 他们会觉得自己深刻理解了“责任”的意义,但是却总是感到每天的工作压力山大,那些习惯在办公室里加班到凌晨但效率低下的员工往往是这种人。 **3. 无法一眼看透事物发展背后矛盾本质的人 ** 《教父》最有名的一句话是“花半秒钟就看透事物本质的人,和一生都看不清事物本质的人,注定是截然不同的命运。” 那什么是“事物的本质”呢? 其实就是位于事物发展中底层的矛盾。 如果一个人看事物或者解决工作难题的时候,没有思考背后的矛盾和规律的习惯,就容易流于表面,他们可能洞察力不错,比起一般人能关注那些细节,但是却缺乏全局观,容易纠结在自己的小世界里。 注意:没有日常观察思考“事物发展背后的矛盾”习惯的人,注定无法成长为团队的领导者! 在职场,他们是需要反复指导和争论,耗费团队沟通成本的下属,在解决问题时,他们是无法快速清晰找到问题抓手的那群人;在生活中,他们往往又会陷入“拎不清”或“选择困难”的麻烦中。 02 那些互联网大神 是如何跳出“思维陷阱”的? “思维陷阱”就藏在人性的弱点中,它是如此可怕和不易察觉,我们必须保持一些日常思考习惯来对抗它对我们的影响。 也许你能从下面三位阿里巴巴高管身上拥有的特质中找到答案,这些习惯帮助他们克服“思维陷阱”在中国最复杂的商业经济体——阿里巴巴中取得了事业上的巨大成就。 他们是那些经历过绝望后谷底反弹的人,那些长期默默坚持而又一鸣惊人的人,那些在危急关头敢于独自按下刹车键的人,他们分别是钉钉创始人无招、盒马鲜生创始人侯毅,以及现在的淘宝天猫总裁蒋凡。 **1. 钉钉创始人无招 ** 抛下已知去“观察”外界的习惯 “无招”是花名,如果结合他在阿里的经历看,会发现很有意思。 钉钉创始人无招 2014年,阿里经历了强推社交产品“来往”的巨大挫折;在智能手机全国开始普及的年代,因为社交用户基数大,而且极度高频的入口级特性,社交产品所能带来的安全感是各大互联网厂商都极度渴望的,所以你可以理解为什么马化腾会把微信横空出世称为:抢到第一张移动互联网船票。 而陈航和他所在的团队,就是试图通过挑战微信,为阿里赢得安全感的一群人。 用再造一个“微信”来挑战微信,结果就是无招需要和团队把一场惨痛的失败消化下来。 但有没有人想过:这样的严重挫败陷入的低谷,对一个产品型的团队领导者也许是一件好事——因为绝望会让一个人抛弃原有的脑子里对世界所有的理解,进入一种彻底放空和内省状态,这时候才能静下心来观察和阅读世界真正的需要。 这与悟道的逻辑不谋而合。 作为一个产品经理可能会反思:任何大而广的东西一定有弱点,如果说微信的社交面是一条横线,需要观察寻找的,是哪里可以诞生一条尚未挖掘的纵线。 那么这条纵线是什么呢? 静心向内看就会有答案,那就是阿里生态圈的万千小B企业。 如果你进入用户的心中去“观察”他们的想法,你就会用心眼看到后面的答案。 之后被外界评价“反人性”的钉钉迅速破圈微信获得了成功,而鹅厂主打“温度”的企业微信却一直不温不火,这个现象背后原因是什么? 很多人认为是因为钉钉抓住了老板的强压执行力需求,自上而下地推动市场,所以在微信办公的大环境下撕开了一个缺口。还有人同时认为无招是个冷酷的人。 但我现在却不这样认为。 在仔细阅读和研究了关于钉钉2015年来,所有无招在公开场合的发言和对钉钉产品的理解后,我认为他是国内少有的具备高度同理心的产品经理型CEO之一。 他身上有一种放下固有认知,虚心“观察”用户内心所需的能力,而且这几乎融入了他和团队的日常习惯中。 可能连使用者自己都不知道,钉钉的成功最深处,是在碎片化办公的大环境下,人性中饱含的对深度工作专注和效率的追求。而在这一点上,无论是老板还是员工,只要他还算是 “想做事的人” 那就是共通的! 人们只会说自己要一匹更快的马,但亨利福特却能观察到人心深处对速度的追求,为人们造出汽车。 “观察”的不是表面,而应该是人的内心! 在这个状态中,最重要的是要保持不带任何预设立场的“空”,不先入为主,不画地为牢,带着无知观察世界。 你不能带着“已知”去看待市场;不能孤立地,刻板地去读那些所谓的“大数据”,也不能光靠人云亦云来判断用户真正的需求,而要用“无知”的心态去接近和观察用户——那些一个个自然人的情绪和需要,以人为本。 不然,就会像百度沉迷于搜索引擎的修补,放出了头条;腾讯放弃了对用户工作外时间使用的的观察,做大了抖音。 如果他们的产品经理愿意走出北上广高大上的写字楼,走到他们真正需要服务的“群众”中去,结合数据和实践,也许就会“观察”到——哦~原来世界不是自己坐在角落里想象的那样。 钉钉所有的员工,入职后第一课就是被要求放下已知,带着空杯进入那些小B企业中,同工同吃,“观察”和阅读用户内心真正的需要。 “无”招胜有招——《笑傲江湖》里风清扬传给令狐冲的第一句话。 **2. 盒马鲜生创始人侯毅 ** 保持“关联性”思考的习惯 说完钉钉的无招,我们再看看盒马的侯毅。 盒马鲜生创始人侯毅 侯毅这个人很有意思,因为他最早是刘强东的“兄弟”,在京东长期希望推动一个类似盒马的前瞻O2O项目,无奈一直没有人关注;最后被逍遥子识才,多次劝说后,决定加入阿里,盒马鲜生是这么来的(这里不得不说:老逍简直比老萧还厉害)。 盒马鲜生是带火了“新零售”这个概念的明星企业,但很多人其实不懂“新零售”是什么。 所谓新零售的准确定义,其实就是在各种资源的关联和协同组合中,寻求一种能大大节约成本,提高价值的新组合。 为什么代表人物会是侯毅? 你可以理解成:因为长年专注在线下线上相结合的领域,侯毅的脑子有了一个叫“资源相互联系”的魔方,每天他都需要转动几次,去寻找数个变量组合资源中,无限接近“提高价值降低成本”的最优解。 所以这样看盒马和侯毅,你就可以突然看懂了:为什么可以推出“盒区房”这种以小博大的品牌亮点,通过捆绑房地产这个敏感话题,达到巨大宣传效果;以及明白为什么在今年的艰难时期,盒马能够快速反应,第一个推出了大显身手的“共享员工”模式了。 盒马的品牌是围绕着社区服务来的,线下线上配合的打法中,作为领导者的侯毅永远不能孤立地去思考,如果只想着依靠自己的力量去发展,那就坏事了。 保持日常的关联性思考,也有助于让一般人看竞争时,不陷入二元对立的表面理解。 用“关联性”的思维来理解阿里的战略,你会发现:任何与阿里展开竞争的企业,他们需要面对的是整个的阿里军团。 比如美团面对的是饿了么和口碑吗?那么盒马呢?大润发呢?银泰呢?支付宝呢?阿里云呢?天猫超市呢? 所以作为普通人,你可以学到的是永远不要只想着只用自己的资源和能力去做事。 一定要懂得资源之间的“关联性”,不要怕麻烦别人,也许你也能给别人创造价值呢?所以,你也可以在大脑中培养一个“关联性”思考事物的魔方。 **3. 淘宝天猫总裁蒋凡 ** 思索事物发展背后矛盾的习惯 当宣布蒋凡挑大梁的时候,很多人会问:为什么张勇和马云会选择一个少壮派? 淘宝天猫总裁蒋凡 也许张勇最能理解蒋凡:因为他们都是那种“在关键时刻孤独地扮演过‘扳道工’角色的人”——无论当时对他们来说,自己在不在最重要的位置上。 在蒋凡身上,有着外界所说的“一眼看穿底层逻辑”的能力;也是当下信息爆炸的时代,一种透过乱七八糟的消息迷雾,看到复杂事物中最简单的常识的能力。 这种能力,就是要看透推动事物发展背后的矛盾。 一个外表复杂的事物,它的本质其实是常识,就像新闻联播里每天在说的“当下主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾”。 到底什么是“消费升级”? 必须要用矛盾的观点看: 我们这些五环内白领在双11抢不到戴森吸尘器的不是真正的主要矛盾,你看不到的地方,“国内的大多数”的小镇青年想买一件耐克配国潮,而自己所处的城镇既没有CBD和没有大商场,下班时间甚至都不知道怎么打发——这才是主要矛盾。 去拼多多拼个9块9的手纸,被五环内用户嘲讽为“消费降级”,可你要知道拼多多的手纸不是为你准备的,是为广大“中国的大多数”准备的——这,才是真正的消费升级! 但在那个年代,并不是所有人都能认清主要矛盾。 当时即使在阿里内部,长年的竞争也让一部分人陷入了思维陷阱,认为京东是天猫最大的追赶者。 那时候也有人知道小镇青年的重要性,可是当时大家的理解还停留在跑到农村去刷墙。 拼多多为什么能够在阿里眼皮下迅速崛起呢!? 如果说是把握了下沉市场还是流于表面,你用矛盾的观点看本质: 第一点,2015~2017年间,大量阿里生态内的小小B端的角色,如底层商家、淘客、羊毛党因为阿里战略调整,对外发生了外溢,这些互联网游牧民走到哪,哪里就形成了新的细小供应链——这些人离开阿里要吃饭啊,这是最主要矛盾。 第二点,低价智能机和微信支付相结合,带来了小镇青年整体电商用户盘子扩大——这些人的日常时间要怎么打发,身边可能连个高级商场都没有,这是次主要矛盾。 这些东西,身处五环内的你在那个年代里,光看数据是不会马上发现的,只有靠细微的洞察才能感知到: 快递小哥的包裹里是不是开始有了别的平台的商品? 老家父母亲戚的朋友圈,是不是很多东西变了? 地方台的的综艺节目里面,广告赞助商是不是出现了不认识的牌子?(可惜很多北上广人不看电视) 那些像游牧民族一样的羊毛党,被你屏蔽朋友圈的微商妈妈又在忙什么? 透过现象看本质,拼多多就是抓住了这些要素悄悄长大的。 蒋凡上任后面对这个需要被再次重视的市场,是怎么抓“主要矛盾”的? 首先是重新平衡天猫、淘宝的重心,平衡“大多数用户”和B端之间的消费和供给——这不是拿捏尺度的平面问题,而是一个对顶层架构重新分析、设计的立体问题。 选用模式更适合五环外市场的聚划算做渠道下沉,向低线城市渗透、并且覆盖全年龄段,尽快封堵挤压拼多多的继续扩张 发力短视频、抖音、网红,直播这些内容场景,再通过大数据精准推送,通过占领用户时间,赢得市场,让B端人群比如主播网红下沉去填补C端的使用手机时间。 带领品牌商家下沉。之前很多品牌集中在打一二线市场,原有的渠道网络对于下沉市场是滞后的。但随着阿里的强势运营,优质的中部商家做敲门砖品牌迅速得以下沉——提前占住山头,让对手仰攻。 随着最近淘宝特价推出,结合淘宝、聚划算、天猫、淘小铺全面出击,阿里军团的刀枪剑戟朝向了同一个方向:B端搭建架构,C端占领时间,蒋凡完成了对北上广人群和下沉市场的一记全垒打! 目前我们还不知道拼多多的黄铮会如何接下蒋凡这一记硬球——因为占据了品牌优势,拼多多对阿里会长期处于一种“仰攻”状态。 这就难受了,毕竟狮子猛回头扑向一只咬自己尾巴的鬣狗很容易,但鬣狗要一口吃下一只狮子却很难。 03 你该如何训练“三种思维” 获得职场成功! 写到这里,你也许会说:似乎这些思维习惯也没有多么的深奥啊?这些难道不是常识吗? 你说的没错,但那些高手恰恰是将尝试变成了一种日常习惯去反复练习——因为“思维陷阱”会无时无刻存在,人必须通过训练保持觉知才行,所以我们需要复习一下这三种思维习惯: **1. 如何训练 ** 带着无知“观察”的思维习惯? 日常中,很多人会觉得自己的情商和同理心不足,不知道对方心里想什么,要怎么办? 这就可以先从“观察”自己的内心的练习开始。 练习“观察”的方式: 保持空无,抛下预设 ▼ 用客体视角觉察出自己内心与行为的关系 ▼ 再试着深入“阅读”他人内心与行为的关系 ▼ 结合规律,分析出外界真实的需要 ▼ 在生活与工作中做出策略调整或反应 ▼ 保持练习,达到情商和洞察力的提高 如果观察熟练,可以用这个方法去看世界和他人的情绪,进而搞明白对方真正的需要,即使是对方没有清晰表达出来的。 打个比方:春节时期,网上那种对于钟南山敬佩和对湖北一些事情愤怒的两极声音,如果你用心观察,你会发现他们的底层其实是同一种情绪“恐惧”——恐惧引发了行为,无论是愤怒还是寻找安全感。 再打个比方:如你单位中有一个人,别人都说这个人是自私自利的小人;你通过“观察”发现,原来对方只是个内心缺乏安全感的可怜人,所以也就可以在职场打交道中理解和推测出对方的想法和行为,读出对方真正的内心需要。 做市场运营,产品经理,品牌定位,尤其需要这种“观察”他人内心真正需要的能力。 **2. 如何训练 ** 保持“关联性”思考的习惯? 如何培养“关联性”思维,在职场拿到资源,产生更好的协作? 练习“关联性”思维的方式: 抛开过去那种任何事都想着“自己干”的想法,问自己三个问题: 我现在要做的事情,有没有利他性? 可以不可以与他人形成合力? 最终取得的成果,能不能多方共享? 如果三个问题想清楚了没问题,那么不怕拒绝,厚着脸皮干就完了! 如果三个问题想清楚了没问题,那么不怕拒绝,厚着脸皮干就完了! 日常要留心,自己和他人身上,有哪些可以“做成事”的资源,这并不是要人学会自利,而是需要培养自己的协作性;自己的专业知识,钱,甚至体力,时间,人脉圈,都是能一起互相协作的资源。 除了人与人的资源关联性,还可以培养物与物相互跨界联系的能力。 比如在阿里,训练公关的新闻策划能力,就有一种称之为“两只试管法”的日常思考方法。 你可以想象成左手握一个产品试管,右手握一个情绪试管,然后两种试剂倒在了一起,产生神奇的化学反应。 比如: 盒马鲜生(线下的果蔬生鲜服务设施/一种都市快节奏生活方式)+ 房价(情绪饱满的高敏感民生话题)= 品牌概念:盒区房 进口水果 + 北上广的生活压力(情绪饱满的消费焦虑)= 热门话题:车厘子自由 “关联性”思维练习配合“观察”运用在策划和创意里,是不是非常有趣? **3. 如何训练 ** “看穿事物底层矛盾”的思维习惯? 看事物的底层逻辑,也同样需要上面的两种思维。 日常可以多读读经典,少接触如今的“时髦概念书”以免被先入为主污染,枕头边可以放一本《毛选》,其中《矛盾论》和《实践论》是精华。 日常遇到争议性的事情,不要着急下判断,也不要站队;就站在旁观者的角度,思考思考为什么双方会这么想,他们各自有哪些需要没有被满足? 渐渐地,在别人眼中,你成了一开口就可以直击问题本质的人。 等到熟练之后,再拿来看一个人群或者一片市场,思考和实践调研他们真正的供需中,有哪些地方是目前供需所不平衡的,在这样不平衡产生的痛点中,出现了什么替代方案? 以上就是我所分享的练习方法。 最后补充一点:如果有一件事你觉得一定会如此,那么保险起见尝试从相反的方向推论看有没有漏洞。 你还可以经常对外分享自己的心得和观点(我自己就在用这种方式保持二次学习和修正提炼),不要担心出错,通过理性的交流和思辨,通过他人的认知进行思辨和修正。 通过这种方式收获了解,你会发现:自己其实并不孤独。 参考: 《毛选》 《行为》罗伯特·M·萨波斯基 《智能的结构》霍华德·加德纳 《硬球》克里斯·马修斯 《合作的进化》罗伯特.阿克塞尔罗德 《笑傲江湖》金庸 作者:舒扬,笔名舍予兄(个人WX:shuyang9451)休养前担任阿里健康高级公关专家,目前是一名 长跑 和 行为心理学 爱好者,著有畅销书《共鸣》,一个喜欢深夜在朋友圈发长篇思考的人。事业目标是成为最好的公关,在这条路上将永远是一个学生。
剑曼红尘 2020-04-13 11:47:20 0 浏览量 回答数 0

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游客886 2019-12-01 21:30:13 1990 浏览量 回答数 3

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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
养狐狸的猫 2019-12-02 02:15:59 0 浏览量 回答数 0

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