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    大数据的关注

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在现代,大多数公司关注的重点已从优化产品成本转移到了以产品来展现客户体验的提高上。提供更好的客户体验对建立客户对产品忠诚度及限制客户流失至关重要。大数据时代的完全到来及大数据的学习应用使各公司认识到,数据是其企业发展壮大最重要的战略性资产。谈及大数据货币化,公司都希望能在当前商业模式下靠成本下降赚得不菲利润。大数据通常是指在与客户联系时所获取的客户专有数据及行为数据。因此,大数据既不是公共数据,也不是私有数据,而是一种可合法用于改善业务与网页行为、社交媒体监督和参与相结合的数据,2018年,大数据公司将如何实现数据变现?-博客-云栖社区-阿里云 https://yq.aliyun.com/articles/277162?spm=5176.8091938.0.0.c3ll5I
zwt9000 2019-12-02 00:31:08 0 浏览量 回答数 0

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向量机、深度学习是机器学习中的两种大牛的算法。机器学习关注如何通过依靠数据构建模型或识别模型中的参数,从而使模型的输入和输出与关注的问题域输入输出近似相匹配。大数据中的一些问题需要机器学习方法支撑。
青衫无名 2019-12-02 01:22:17 0 浏览量 回答数 0

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HBase数据模型解析和基本的表设计分析

转载自:http://www.hbase.group/article/37 HBase是一个开源可伸缩的针对海量数据存储的分布式nosql数据库,它根据Google Bigtable数据模型来建模并构建在had...
pandacats 2019-12-20 21:05:54 0 浏览量 回答数 0

Quick BI 数据可视化分析平台

2020年入选全球Gartner ABI魔力象限,为中国首个且唯一入选BI产品

问题

2018年,大数据公司将如何实现数据变现?

在当今数据主导的经济中,数据是公司和数据货币化战略性资产,也是许多公司关注的重点,那么如何在2018年实现数据货币化?...
zwt9000 2019-12-01 19:28:43 1363 浏览量 回答数 2

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  (1)数据结构与算法的联系:   程序=算法+数据结构。数据结构是算法实现的基础,算法总是要依赖于某种数据结构来实现的。往往是在发展一种算法的时候,构建了适合于这种算法的数据结构。 算法的操作对象是数据结构。算法的设计和选择要同时结合数据结构,简单地说数据结构的设计就是选择存储方式,如确定问题中的信息是用数组存储还是用普通的变量存储或其他更加复杂的数据结构。算法设计的实质就是对实际问题要处理的数据选择一种恰当的存储结构,并在选定的存储结构上设计一个好的算法。不同的数据结构的设计将导致差异很大的算法。数据结构是算法设计的基础。用一个形象的比喻来解释:开采煤矿过程中,煤矿以各种形式深埋于地下。矿体的结构就像相当于计算机领域的数据结构,而煤就相当于一个个数据元素。开采煤矿然后运输、加工这些“操作”技术就相当于算法。显然,如何开采,如何运输必须考虑到煤矿的存储(物理)结构,只拥有开采技术而没有煤矿是没有任何意义的。算法设计必须考虑到数据结构,算法设计是不可能独立于数据结构的。 另外,数据结构的设计和选择需要为算法服务。如果某种数据结构不利于算法实现它将没有太大的实际意义。知道某种数据结构的典型操作才能设计出好的算法。   总之,算法的设计同时伴有数据结构的设计,两者都是为最终解决问题服务的。   (2)数据结构与算法的区别:   数据结构关注的是数据的逻辑结构、存储结构以及基本操作,而算法更多的是关注如何在数据结构的基础上解决实际问题。算法是编程思想,数据结构则是这些思想的逻辑基础。-------------------------不一样。 数据结构,无论复杂或简单,只是数据。 算法是计算机可执行的数值计算方法,它加工数据,产出数据。 数据是原料和制成品。 算法是工厂,是生产流水线。 算法和数据有关,但两者不一样。 蛋糕厂同鸡蛋,面粉有关,但蛋糕厂不同于原料。
小哇 2019-12-02 01:22:01 0 浏览量 回答数 0

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数据中台,解决数据“存”、“通”、“用”难题让一切业务数据化,一切数据业务化具体而说,数据中台并不是一个跨时代的全新理念,就好比笔者当年学习SOA一样,发现其实质还是组件化,模块化,是设计模式与业务端的应用。数据中台建设的基础还是数据仓库和数据中心,并且在数仓模型的设计上也是一脉传承,之所以我们现在处处推崇数据中台建设及应用,一个是因为数据中台确实有过人之处,另一个是这套模型在阿里体现了巨大的应用价值。首先先总结一下数据中台策略中的几个过人之处。第一:数据汇聚,承上启下。数据中台策略的基本理念是,将所有的数据汇聚到数据中台,以后的每个数据应用(无论是指标和分析类的,还是画像类和大数据类的)统统从数据中台获取数据,如果数据中台没有,那么数据中台就负责把数据找来,如果数据中台找不来,就说明当前真没有这个数据,数据应用也就无从展开。按照这种模式,如果企业中数据应用数量大于3-5个,那么数据中台将整体上节约30%的成本,随着数据应用的增长,这样节约的成本还会更大。传统的数据仓库和数据中心,如果做得比较好,设计到位的话,也会做完整的数据模型设计,但是往往偏重于设计和技术,在执行的过程中,很难保障数据的全,也很难保证数据应用不跨过数据中心,重新做数据的话,那么后期数据则会比较混乱。相对而言,数据中台策略中更加强调数据的“全”以及数据中台组织与数据应用组织之间的协作关系,从设计、组织、建设、流程角度保障了模式的落地。袋鼠云数据中台策略第二:纵观大局,推动全局数据业务在企业中应当是一个完整业务,是一个亟需提高定位的业务,是企业的战略业务。所以数据中台策略应当对应企业的数据战略,并提供更有力的支撑,而不是仅仅停留在把数据找到,把数据清洗,把数据算出来。所以,构建数据中台建设,需要详实了解企业的数据情况,数据需求以及构建数据业务的推动蓝图。上述内容应当通过相互衔接的七个数据服务进行完整的构建以及推动袋鼠云数据中台七大数据服务数据资源规划及获取盘点数据资源、规划数据资源、获取数据资源,并将所有数据资源进行完整呈现;数据质量分析及提升从基础数据、业务数据、大数据视角综合分析当前的数据质量问题;基于中台策略的数据整体建模与数据资产管理企业可根据数据资源规划报告指导后续数据治理和数据资产管理平台的建设,最终服务于企业数据应用场景。实体画像及标签引擎对用户、产品、客商、营销各主题域进行标签提取,将其特征数字化,为后续进行精准 营销和用户画像提供必要条件。数据指标体系梳理及计算(BI)构建企业标签体系,着重分析当前需要但是无法获取到的指标,描述使用不便的指标,分析问题原因,绘制数据供应链条;数据应用规划及实现(DI)基于当前外部数据、IOT数据、非结构和半结构化数据进行大数据应用的规划,并论证实现过程和进行成本评估。一旦评估通过可以帮助企业进行大数据应用的完整开发和落地。数据可视化大屏数据可视化大屏,讲述数据背后的价值。在最短的时间内用最具冲击力的视觉语言,将企业最重要的数据/信息传递给最重要的人。袋鼠云数据中台七大数据服务通过上述服务内容,希望将企业数据资源情况完整展现,数据问题展现,数据资产情况展现,数据需求展现(传统数据分析方面、大数据应用方面)从而绘制一张完整的数据供应链地图,最终利用这张地图,辅助数据业务推进。第三:技术升级、应用便捷大数据平台在很长一段时间,甚至直至现在都还是以开源产品为主流的状况,开源产品使用费力,配置繁琐,导致大数据开发门槛高,数据应用受到严重阻碍,甚至在很多地方一直把大数据技术平台和传统的数仓做区别对待,认为大数据产品的特点是流式计算和处理非结构化数据。其实大数据产品如果能够降低使用门槛的话,会迅速替代传统数仓的技术产品。传统数仓无论在海量数据处理能力,节点扩展能力,实时计算能力,软件购买和维护成本等诸多方面都无法与当前的大数据平台进行抗衡。目前业内比较典型的就是阿里云数加平台,数加平台基本让数据开发者能够像使用传统数据库一样的使用大数据平台了,所有操作方式都是通过可视化界面进行,大部分的开发都是通过SQL语句来实现。当笔者使用数加产品时,总是回想起第一次使用java IDE(JBuild、Eclipse) 产品时的感受。袋鼠云数据中台产品(数栈)客观的说则是一款轻量化的,可私有部署的类数加产品,用以解决基于私有云的大数据平台的管理和开发问题。数据中台产品在与数加产品功能对比上不分伯仲,同时又基于私有云大数据应用的特点定制开发了诸多功能以及数据治理模块用以推动企业整体数据化进程。袋鼠云数栈产品体系袋鼠云数栈产品一览袋鼠云数栈产品一览袋鼠云数据中台建设与策略已经脱离了一个单纯的产品概念范畴,更多的是关注于企业的整体数据化建设工作,希望通过数栈产品和七大数据服务贴身参与用户全方位与全过程的数据化建设。同时我们期待这样的数据化建设应当是高效率,高应用价值和低成本的。
hiekay 2019-12-02 01:41:35 0 浏览量 回答数 0

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这个得分具体得场景: 1 就拿阿里云这个App来说,有关注专家的功能,那要获取我跟我的好友都共同关注过那些专家类似的这种需求,进行好友交集、差集等相关的功能,利用Redis就比数据库要简单、快速的很多; 2 还有一个数量维度的相关统计功能:还以阿里云App来讲:专家维度统计关注我的总用户数、每日、每月用户的增长百分比等;我关注的用户数相关维度的数据;这些都可以使用Redis完美而简单的实现; 3 当然Redis最大的忌讳就是当数据库使用,所以最后的数据还是要落实数据库的,只不过在获取数据时不从数据库获取
magicalman 2019-12-02 02:08:16 0 浏览量 回答数 0

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1、主流的数据库都是关系型数据库SQL,这很正常,早期的数据库诞生之初,关注在关系型数据的存储,所以SQL、MySQL、Oracle都是关系型数据库2、随着移动互联网、大数据、物联网发展、非结构化数据存储成为迫切需求,所以大量出现了NoSQL数据库,比如MongoDB、HBase等现在NoSQL崛起的速度很快,主流是因为出来的时间太久了,现在SQL和NoSQL都很火,也都是主流了。
徐雷frank 2019-12-02 01:48:05 0 浏览量 回答数 0

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异常原因: 数据集大维度状况下,计算存储资源消耗会非常严重。在有限资源的状况下,ARMS 为了保证大部分监控任务能正常运行,对数据集维度个数进行了一定的限制,当前维度个数限制为 1000 个。当数据集的维度大小超出 1000 个时,ARMS 就会提示维度限流异常。 解决方案: 根据错误提示中提到的数据集 ID,在自定义监控 > 数据集管理页面搜索确定出现异常的数据集。 查看维度的设置,看是否是自己真正需要观测的维度。如果不是自己需要关注的维度,请调整数据集,将维度配置的地方设置为无。 回到监控任务页面,点击暂停按钮,再点击恢复按钮,新的配置即可生效。 如果确定配置的维度是自己需要关注的维度,请在 ARMS 控制台首页点击联系我们,与我们的客服人员联系,申请 VIP。我们会为您开通独立的计算存储资源,解决维度限流异常
保持可爱mmm 2020-03-28 20:26:53 0 浏览量 回答数 0

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第6期一共46个成员,至今阿里云已招募 6 期共311位MVP加入,来自全球 24 个国家,所属技术领域:人工智能、大数据、虚拟现实、运维等,分布在物联网、金融、工业制造业、基因、安全等产业链。我比较关注的大数据领域这次又加入了15位大将:王亮(有约(北京)科技有限公司 CEO)、李祺(慧科教育科技集团有限公司 总经理)、刘阳、訚赛华(袋鼠云 大数据总监/部门负责人)、张旭(袋鼠云 技术总监/解决方案负责人)、明旭(杭州萤石网络有限公司 软件架构师)、左道会(无锡雪浪数制科技有限公司 资源研发工程师)、陈德威(无锡雪浪数制科技有限公司 资深架构师)、王艾军(北京青苔数据科技有限公司 大数据研发经理)、王若飞(杭州数政科技有限公司 大数据架构师)、黄鹏程(中国民生银行 大数据高级软件工程师)、董伟(赛仕软件(北京)有限公司 华东区售前经理)、龚凌晖(技术VP)、陈龙、李春(沃趣科技首席架构师)。
1812641729497671 2019-12-02 01:41:36 0 浏览量 回答数 0

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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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其中的技术内容比较复杂。建议关注社区大数据公众号,以及大数据相关直播。其中专家都会在线答疑,有问题可以直接交流。
云篆 2019-12-01 23:40:50 0 浏览量 回答数 0

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回 楼主(angrey5188) 的帖子 亲,云服务器里的数据库只是一块单独的空磁盘,格式化可以挂载使用的。 RDS是专业的关系型数据库服务,购买以后可以将你的数据库迁移使用的。 240M是数据库内存的大小,内存越大数据库性能越强,承载的数据库就越大。 如果你是新用户目前新购240M内存的实例可以享受免费: http://www.aliyun.com/product/rds/?spm=5176.383338.201.4.kI0ZjF 另外,如果非第一次购买是5元/月,具体什么时候调整请持续关注官方发布。
zhoujiaen 2019-12-02 00:06:36 0 浏览量 回答数 0

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【教程免费下载】大数据与机器学习:实践方法与行业案例

前  言 不畏浮云遮望眼,只缘身在最高层。 —王安石《登飞来峰》 数据科学家 = 统计学家 + 程序员 + 讲故事的人 + 艺术家 —Shlomo Aragmon 本书的创作初衷 大...
知与谁同 2019-12-01 22:07:44 1034 浏览量 回答数 0

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想学习大数据不知道怎么入手

一个有两年半左右java后台开发经验的程序员想网大数据技术方向学习,请问我应该关注那些技术资料,有哪些好的建议,如果跳槽做什么类型的项目能提升这方面的技术...
1833923524924865 2019-12-01 19:43:04 728 浏览量 回答数 1

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Re如何判断一条sql语句是否高效? 在大数据的情况下,在高并发的情况下,在用explain分析一下,或者执行一下,就知道2种sql的优劣之处了 ------------------------- Re如何判断一条sql语句是否高效? 我想你主要的问题在于,没有大量的数据供你去测试 你可以关注下天猫的大数据竞赛,那里有提供大量的数据,看下是否你可以用
亿刀 2019-12-02 00:18:12 0 浏览量 回答数 0

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个人判断应该是一种策略,帮你把hql语句根据orm映射的关系,将对象名转换成表名,拼装成所连接的数据库的最合理的sql语句,执行查询,再进行对象封装。所以当你配置了显示sql时,是可以看到hibernate翻译过的sql语句的,将映射的字段都罗列出来,级联表做级联查询。 各个数据的查询语句略有不同,储存布尔值或者其他的字段类型的方式也不完全一样,hibernate帮你把这些不一样进行统一化,你不用关注具体的数据库的sql,只需要关注hql,并且使得操作表数据结果集变成直接操作对象的结果集,比较方便。 有人质疑hibernate的查询效率,其实撇开存储过程,单单查询表而言,效率几乎一样的。大数据量后才会有点差异。
长安归故里. 2020-01-31 14:05:36 0 浏览量 回答数 0

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数据同步华丽上位,大数据离线处理高枕无忧

大数据时代,业务量不断增长,大批量的数据离线同步已成了不可获缺的工具。数据集成是开源DataX的服务化版本,支持400种异构数据源之间的数据同步,支持作业级别和数据源级别的流控、分布式...
仙游 2019-12-01 21:18:16 2449 浏览量 回答数 0

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如果变量持续存在(例如,它是全局变量或某些持久数据结构的一部分),并且指向的数据很大,并且您希望该数据有资格进行垃圾回收,那么为该变量分配较小的对象是正确的。 undefined或null或""将一切正常。您正在执行的操作是清除对大数据的引用,以便有资格进行垃圾回收。如果您的javascript中没有其他引用该数据的内容,则可以由垃圾回收器将其释放。如果还有其他引用,则无法释放它。 例如,如果在全局变量中保存了10,000个元素数组: var largeDataArray = new Array(10000); 而且,您已经用数据填充了大多数元素,然后可以通过为其分配一些其他值来使该内存有资格进行垃圾回收: largeDataArray = null; 或者,如果您仍然希望它是一个数组: largeDataArray = []; 注意:本身超出范围的变量(例如不属于持久闭包的函数中的局部变量)或本身超出范围的对象中的变量不必手动清除。当它们超出范围或删除父对象时,其中包含的数据也将有资格进行垃圾回收。 因此,仅当您明确想要释放持久变量中保存的数据时才需要清除变量,并且通常仅在数据量很大或您添加了很多数据时担心此问题才有意义。高达数兆字节的数据(与台式机浏览器相比,智能手机上较低级别的内存使用受到更大关注)。
保持可爱mmm 2020-02-10 16:05:05 0 浏览量 回答数 0

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HiTSDB高性能时间序列数据库产品解析

2018云栖大会武汉峰会IOT物联网专场,阿里巴巴数据库产品专家艾乐强带来题为HiTSDB高性能时间序列数据库产品解析的演讲。主要内容从四个方面进行解说,首先介绍了物联网数据特征和数据库困境,然后是...
福利达人 2019-12-01 21:09:24 4058 浏览量 回答数 0

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从数据迁移测试小结看,黑盒测试与灰盒测试

最近在测试公司的一个数据迁移项目,该数据迁移主要是实现将旧系统中的数据准确的迁移到新系统中,开始开发并未给具体的需求说明,按照以往的测试,我们按照黑盒测试的原理从界面上模拟构 造各个模...
技术小菜鸟 2019-12-01 21:48:13 2814 浏览量 回答数 1

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学习基础知识的同时,可以关注优秀的框架 ,阅读优秀有源代码;了解设计模式;java也分了很多方向,后端,大数据,算法等等,可以关注,找找兴趣点前景很不错
1195152600068704 2019-12-02 01:44:30 0 浏览量 回答数 0

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高性能时间序列数据库HiTSDB的应用场景

物联网设备监控分析 物联网设备无时无刻不在产生海量的设备状态和业务消息数据,这些数据可以帮助进行设备监控和业务分析预言和故障诊断。 设备通过 MQTT 发送数据到消息服务或者互联网服务集成,将需要进行监控分析...
云栖大讲堂 2019-12-01 21:31:32 1446 浏览量 回答数 0

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首先,我们先来聊聊各类数据模型。下列相关信息参考自Emil Eifrem的博文及NoSQL数据库说明。文档类数据库传承:受Lotus Notes启发而来。数据模型:文档汇总,包括键-值汇总。实例: CouchDB, MongoDB优势: 数据建模自然、程序员易于上手、开发流程短、兼容网页模式、便于达成CRUD(即添加、查询、更新及删除的简称)。图形类数据库传承:来自 Euler 及图形理论。数据模型:节点及关系,二者结合能够保持键-值间的成对状态实例: AllegroGraph, InfoGrid, Neo4j优势:轻松玩转复杂的图形问题、处理速度快关系类数据库传承:源自 E. F. Codd在大型共享数据库中所提出的数据关系模型理论数据模型:以关系组为基础实例: VoltDB, Clustrix, MySQL优势:性能强大、联机事务处理系统扩展性好、支持SQL访问、视图直观、擅长处理交易关系、与程序员间的交互效果优异面向对象类数据库传承:源自图形数据库方面的研究成果数据模型: 对象实例: Objectivity, Gemstone优势:擅长处理复杂的对象模型、快速的键-值访问及键-功能访问并且兼具图形数据库的各类功能键-值存储传承: Amazon Dynamo中的paper概念及分布式hash表数据模型:对成对键-值的全局化汇总实例: Membase, Riak优势:尺寸掌控得当、擅长处理持续的小规模读写需求、速度快、程序员易于上手BigTable Clones传承自:谷歌BigTable中的paper概念数据模型:纵列群,即在某个表格模型中,每行在理论上至少可以有一套单独的纵列配置实例: HBase, Hypertable, Cassandra优势:尺寸掌控得当、擅长应对大规模写入负载、可用性高、支持多数据中心、支持映射简化数据结构类服务传承: 不明实例: Redis数据模型: 执行过程基于索引、列表、集合及字符串值优势:为数据库应用引入前所未有的新鲜血液网格类数据库传承:源自数据网格及元组空间研究数据模型:基于空间的构架实例: GigaSpaces, Coherence优势:优良的性能表现及上佳的交易处理扩展性我们该为自己的应用程序选择哪套方案?选择的关键在于重新思考我们的应用程序如何依据不同数据模型及不同产品进行有针对性的协同工作。即用正确的数据模型处理对应的现实任务、用正确的产品解决对应的现实问题。要探究哪类数据模型能够切实为我们的应用程序提供帮助,可以参考“到底NoSQL能在我们的工作中发挥什么作用?”一文。在这篇文章中,我试着将各种不同特性、不同功能的常用创建系统中的那些非常规的应用实例综合起来。将应用实例中的客观需求与我们的选择联系起来。这样大家就能够逆向分析出我们的基础架构中适合引入哪些产品。至于具体结论是NoSQL还是SQL,这已经不重要了。关注数据模型、产品特性以及自身需要。产品总是将各种不同的功能集中起来,因此我们很难单纯从某一类数据模型构成方式的角度直接找到最合用的那款。对功能及特性的需求存在优先级,只要对这种优先级具备较为清晰的了解,我们就能够做出最佳选择。如果我们的应用程序需要…复杂的交易:因为没人愿意承受数据丢失,或者大家更倾向于一套简单易用的交易编程模式,那么请考虑使用关系类或网格类数据库。例如:一套库存系统可能需要完整的ACID(即数据库事务执行四要素:原子性、一致性、隔离性及持久性)。顾客选中了一件产品却被告知没有库存了,这类情况显然容易引起麻烦。因为大多数时候,我们想要的并不是额外补偿、而只是选中的那件货品。若是以扩展性为优先,那么NoSQL或SQL都能应对自如。这种情况下我们需要关注那些支持向外扩展、分类处理、实时添加及移除设备、负载平衡、自动分类及整理并且容错率较高的系统。要求持续保有数据库写入功能,则需要较高的可用性。在这种情况下不妨关注BigTable类产品,其在一致性方面表现出众。如有大量的小规模持续读写要求,也就是说工作负载处于波动状态,可以关注文档类、键-值类或是那些提供快速内存访问功能的数据库。引入固态硬盘作为存储媒介也是不错的选择。以社交网络为实施重点的话,我们首先想到的就是图形类数据库;其次则是Riak这种关系类数据库。具备简单SQL功能的常驻内存式关系数据库基本上就可以满足小型数据集合的需求。Redis的集合及列表操作也能发挥作用。如果我们的应用程序需要…在访问模式及数据类型多种多样的情况下,文档类数据库比较值得考虑。这类数据库不仅灵活性好,性能表现也可圈可点。需要完备的脱机报告与大型数据集的话,首选产品是Hadoop,其次则是支持映射简化的其它产品。不过仅仅支持映射简化还不足以提供如Hadoop一样上佳的处理能力。如果业务跨越数个数据中心,Bigtable Clone及其它提供分布式选项的产品能够应对由地域距离引起的延迟现象,并具备较好的分区兼容性。要建立CRUD应用程序,首选文档类数据库。这类产品简化了从外部访问复杂数据的过程。需要内置搜索功能的话,推荐Riak。要对数据结构中的诸如列表、集合、队列及发布/订阅信息进行操作,Redis是不二之选。其具备的分布式锁定、覆盖式日志及其它各种功能都会在这类应用状态下大放异彩。将数据以便于处理的形式反馈给程序员(例如以JSON、HTTP、REST、Javascript这类形式),文档类数据库能够满足这类诉求,键-值类数据库效果次之。如果我们的应用程序需要…以直观视图的形式进行同步交易,并且具备实时数据反馈功能,VoltDB算得上一把好手。其数据汇总以及时间窗口化的表现都非常抢眼。若是需要企业级的支持及服务水平协议,我们需要着眼于特殊市场。Membase就是这样一个例子。要记录持续的数据流,却找不到必要的一致性保障?BigTable Clone交出了令人满意的答卷,因为其工作基于分布式文件系统,所以可以应对大量的写入操作。要让操作过程变得尽可能简单,答案一定在托管或平台即服务类方案之中。它们存在的目的正是处理这类要求。要向企业级客户做出推荐?不妨考虑关系类数据库,因为它们的长项就是具备解决繁杂关系问题的技术。如果需要利用动态方式建立对象之间的关系以使其具有动态特性,图形类数据库能帮上大忙。这类产品往往不需要特定的模式及模型,因此可以通过编程逐步建立。S3这类存储服务则是为支持大型媒体信息而生。相比之下NoSQL系统则往往无法处理大型二进制数据块,尽管MongoDB本身具备文件服务功能。如果我们的应用程序需要…有高效批量上传大量数据的需求?我们还是得找点有对应功能的产品。大多数产品都无法胜任,因为它们不支持批量操作。文档类数据库或是键-值类数据库能够利用流畅的模式化系统提供便捷的上传途径,因为这两类产品不仅支持可选区域、添加区域及删除区域,而且无需建立完整的模式迁移框架。要实现完整性限制,就得选择一款支持SQL DLL的产品,并在存储过程或是应用程序代码中加以运行。对于协同工作极为依赖的时候就要选择图形类数据库,因为这类产品支持在不同实体间的迅速切换。数据的移动距离较短且不必经过网络时,可以在预存程序中做出选择。预存程序在关系类、网格类、文档类甚至是键-值类数据库中都能找到。如果我们的应用程序需要…键-值存储体系擅长处理BLOB类数据的缓存及存储问题。缓存可以用于应对网页或复杂对象的存储,这种方案能够降低延迟、并且比起使用关系类数据库来说成本也较低。对于数据安全及工作状态要求较高的话可以尝试使用定制产品,并且在普遍的工作范畴(例如向上扩展、调整、分布式缓存、分区及反规范化等等)之外一定要为扩展性(或其它方面)准备解决方案。多样化的数据类型意味着我们的数据不能简单用表格来管理或是用纵列来划分,其复杂的结构及用户组成(也可能还有其它各种因素)只有文档类、键-值类以及Bigtable Clone这些数据库才能应付。上述各类数据库都具备极为灵活的数据类型处理能力。有时其它业务部门会需要进行快速关系查询,引入这种查询方式可以使我们不必为了偶尔的查看而重建一切信息。任何支持SQL的数据库都能实现这类查询。至于在云平台上运行并自动充分利用云平台的功能——这种美好的愿望目前还只能是愿望。如果我们的应用程序需要…支持辅助索引,以便通过不同的关键词查找数据,这要由关系类数据库及Cassandra推出的新辅助索引系统共同支持才能实现。创建一套处于不断增长中的数据集合(真正天文数量级的数据)然而访问量却并不大,那么Bigtable Clone是最佳选择,因为它会将数据妥善安排在分布式文件系统当中。需要整合其它类型的服务并确保数据库提供延后写入同步功能?那最好的实现方式是捕捉数据库的各种变化并将其反馈到其它系统中以保障运作的一致性。通过容错性检查了解系统对供电中断、隔离及其它故障情况的适应程度。若是当前的某项技术尚无人问津、自己却感觉大有潜力可挖,不妨在这条路上坚持走下去。这种情况有时会带来意料之外的美好前景。尝试在移动平台上工作并关注CouchDB及移动版couchbase。哪种方案更好?25%的状态改善尚不足以让我们下决心选择NoSQL。选择标准是否恰当取决于实际情况。这类标准对你的方案有指导意义吗?如果你的公司尚处于起步阶段,并且需要尽快推出自己的产品,这时不要再犹豫不决了。无论是SQL还是NoSQL都可以作为参考。
a123456678 2019-12-02 03:00:14 0 浏览量 回答数 0

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• 高性能低延时查询 支持标准Gremlin语言,毫秒级低延迟,实时响应多度关联关系在线分析需求 • 内置图分析算法 可通过Gremlin直接调用常见图分析算法 • 安全可靠全托管服务 提供全托管、Serverless的图数据库服务,实现多副本机制,用户无需关注服务的运维,降低企业运维的成本,让企业能够更专注于业务 • 批量和实时数据快速导入 同时具备批量导入和实时写入能力,其中批量导入可支撑海量(TB级)数据快速导入 • 一站式图工作平台 和大数据智能研发平台DataWorks无缝打通,提供了实例创建、可视化建模、数据导入、数据查询和可视化分析等一站式的研发服务
LiuWH 2020-03-24 09:24:32 0 浏览量 回答数 0

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大流量: Varnish, Nginx, HAproxy  高并发: Node.js, Nginx, Redis, No-SQL ######静态化,CDN######我关注一下###### 首先应该问面试官具体的场景 大流量的看视频听歌和大流量的浏览动态数据显然是不一样的 高并发的查询和高并发的插入显然也是不一样的 ######场景很重要。 数据缓存、分布式、页面静态化######你是编程多了吧 ######多大,多高,。。没有集群不行######马克一下。。
kun坤 2020-06-07 22:03:08 0 浏览量 回答数 0

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人脸大数据系统发展的趋势是什么?

  随着机器视觉技术及其相关技术的不断提升,无论是图像结构化的算法还是算力均在进步,虽然算法的进步已有限。而人工智能技术的螺旋上升极有可能会将技术热点从图像识别带入到机器人、语言识别、自然语言处理和专家系统这四个大领域中,因此未来人脸大数据...
dlieng 2019-12-01 19:36:27 998 浏览量 回答数 4

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需要考虑两个问题MySQL只支持嵌套循环。 时间会比较长。对于云数据库,数据链路较长,RT较高,两次交互的时间是需要考虑的。所以判断你的问题,需要关注的是哪部分的开销大,如果数据库本身的运算是时间大头,建议两次查询,如果网络RT是大头,则双表关联快。另外,如果你的应用场景有大量的JOIN, 建议用一下PostgreSQL, 支持哈希JOIN和MERGE JOIN,在嵌套循环的LOOP较多时,这两种的查询效率会高很多 。
德哥 2019-12-02 01:44:43 0 浏览量 回答数 0

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解密 Redis 助力双十一背后的技术

背景介绍 双十一如火如荼,云数据库 Redis 版也圆满完成了双十一的保障工作。目前云数据库 Redis 版提供了标准单副本、标准双副本和集群版本。 标准单副本和标准双副本 Redis 具有很高的兼容性,并且...
云栖大讲堂 2019-12-01 21:20:36 896 浏览量 回答数 0

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连接数激增和业务请求有关,比如响应变慢后,可能需要通过新增连接来满足程序的请求。如果业务上没有出现异常,业务量也没有明显的增长,建议你需要关注的是数据库的优化,查一下当时的数据库的等待事件,系统的状况等。分库也一样,先摸清楚原因。可以先升级硬件,比如很多数据库的瓶颈都在IO层面,先升级到SSD,可以解决大部分问题,当然还有部分是SQL没有优化好导致的,如果真的是一台库解决不了你的问题,分库是很好的方法。
德哥 2019-12-01 23:24:11 0 浏览量 回答数 0

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