涕零
① 大数据云计算在这个新时代怎么样
首先，随着云计算的逐渐落地应用，云计算领域的就业前景还是非常广阔的，而且由于云计算领域对于人才类型的需求也比较多元化，既需要研发型人才，也需要高端应用型人才和技能型人才，从这个角度来看，当前不论是研究生还是本科生，甚至是专科生，学习云计算都会有较好的就业前景。 在产业互联网的推动下，大量传统行业都开始纷纷上云，这个过程会为云计算逐渐打开一个巨大的价值空间，基于云计算也会降低企业的创新门槛，所以这个过程会释放出大量云计算相关人才的需求。就业要求可以从招聘信息体现出来：任职要求：1、信息检索/自然语言处理/数据挖掘/数学/计算机相关专业，本科及以上学历，具有以下任意领域3年以上相关开发经验：大数据、区块链、知识图谱；2、扎实的编程基础和数据结构算法基础，高质量的编程能力和问题解决能力；3、掌握大数据技术栈，包括Hadoop/Spark/Flink等，有一定建模和数据分析能力；4、熟悉主流图数据库技术或者区块链技术者优先；5、优秀的理解与沟通能力，能快速理解业务背景，责任心强，乐于分享。 6、Hadoop/Hive/Spark/Flink开发技术；7、ClickHouse，Durid等时序数据库和大数据分析技术；8、数据采集、数据建模和知识图谱、数据标注及标签技术；9、了解区块链的应用开发技术。
② 什么是大数据,通俗的讲
有人说大数据技术是第四次技术革命，这个说法其实不为过。很多人只是听过大数据这个词或者是简单知道它是什么，那么它是什么呢，在这里就通俗点来说一下个人对大数据的理解。大数据，很明显从字面上理解就是大量的数据，海量的数据。大，意思就是数据的量级很大，不上TB都不好意思说是大数据。数据，狭义上理解就是12345那么些数据，毕竟计算机底层是二进制来存的，那么在大数据领域，数据就不仅仅包括数字这些，它可以是所有格式的东西，比如日志，音频视频，文件等等。所以，大数据从字面上理解就是海量的数据，技术上它包括这些海量数据的采集，过滤，清洗，存储，处理，查看等等部分，每一个部分包括一些大数据的相关技术框架来支持。举个例子，淘宝双十一的总交易额的显示，后面就是大数据技术的支持，全国那么多淘宝用户的交易记录汇聚到一起，数据量很大，而且要做到实时的展现，就需要强有力的大数据技术来处理了。数据量一大，那么得找地方来存，一个服务器硬盘可以挂多少，肯定满足不了这么大的数据量存储啊，所以，分布式的存储系统应运而生，那就是HDFS分布式文件系统。简单的说，就是把这么大的数据分开存在甚至几百甚至几千台服务器上，那么管理他们的系统就是HDFS文件系统，也是大数据技术的最基本的组件。有地方存了，需要一些分布式的数据库来管理查询啊，那就有了Hbase等，还需要一些组件来计算分析这些数据啊，maprece是最基本的计算框架，其他的计算框架Spark和Storm可以完成实时的处理，其中HDFS和MapRece组成了Hadoop1.总之，一切都是数据。我们的历史，是不是都是大量的数据保存下来的，现在我们也是大数据的生活，天天有没有接到骚扰电话还知道你姓什么，你查话费什么的从几亿人的数据中查到你的信息，大数据生活。未来，大数据将更深刻的渗透到生活中。
③ 云计算和大数据之间有什么区别
您好，云计算和大数据是这个时代的两个王者，那么他们之间到底是什么专关系？是否属真的存在一个王中王呢？本质上，云计算与大数据的关系是静与动的关系；云计算强调的是计算，这是动的概念；而数据则是计算的对象，是静的概念。如果结合实际的应用，前者强调的是计算能力，或者看重的存储能力；但是这样说，并不意味着两个概念就如此泾渭分明。大数据需要处理大数据的能力（数据获取、清洁、转换、统计等能力），其实就是强大的计算能力；另一方面，云计算的动也是相对而言，比如基础设施即服务中的存储设备提供的主要是数据存储能力，所以可谓是动中有静。如果数据是财富，那么大数据就是宝藏，而云计算就是挖掘和利用宝藏的利器！没有强大的计算能力，数据宝藏终究是镜中花；没有大数据的积淀，云计算也只能是杀鸡用的宰牛刀！ 希望您能点击右下角“采纳答案”，谢谢！
④ 大数据是什么
大数据的概念可能不同的人会有不同的理解，我自己从08年开始从事大数据相关的工作，那个时候我们是觉得自己搞的是云计算和数据仓库，而到了2011、2012年的时候，国内大数据的概念才兴起来，之后就是炒了三年的概念。因为从事这一方向，这几年不断会有人问我什么是大数据？我一直都回答不好。在最近的几个月，我对这一概念思考的更多一些，结合看过的一些资料（如《大数据时代》、《数学之美》第二版、《硅谷之谜》、吴军的演讲材料等）和实际的经历，算是有了一些认识。与其说认识，还不如说是总结，换个角度看待这个问题，分为大数据概念和大数据思维。我把大数据的概念总结为四个字：大、全、细、时。大数据之大我们先来看一组数据：网络每天采集的用户行为数据有1.5PB以上全国各地级市今天的苹果价格数据有2MB1998年Google抓取的互联网页面共有47GB（压缩后）一台风力发电机每天产生的振动数据有50GB网络每天的行为数据1.5个PB够大吧？我们毫无怀疑这是大数据。但全国各个地级市今天的苹果价格只有2MB大小，是典型的小数据吧？但如果我们基于这个数据，做一个苹果分销的智能调度系统，这就是个牛逼的大数据应用了。Google在刚成立的时候，佩奇和布林下载了整个互联网的页面，在压缩后也就47GB大小，现在一个U盘都能装的下，但Google搜索显然是个大数据的应用。如果再来看一台风机每天的振动数据可能都有50GB，但这个数据只是针对这一台风机的，并不能从覆盖面上，起到多大的作用，这我认为不能叫大数据。这里就是在强调大，是Big不是Large，我们强调的是抽象意义的大。
⑤ 嗨牛云交易的模型是什么啊
1.其中结合了七大指标、十五年人工交易模型2.人工结合大数据智能模型，更加合理的方向判断。4智能仓位控制，动态调整止盈止损。
⑥ 海牛云交易和EA有什么区别啊
其实海牛云交易就是一个类EA软件，只不过他里面融合了很多EA不具备的东西，例如策略更新等。
⑦ 大数据与云数据时代下，供应链管理会发生哪些改变
【定义】国务院2015年8月31日印发的《促进大数据发展行动纲要》这样定义大数据：是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。纲要还指出，信息技术与经济社会的交汇融合引发了数据迅猛增长，数据已成为国家基础性战略资源。【解读】中国社会科学院信息化研究中心秘书长姜奇平表示，大数据的两个特性使其具备划时代意义。在认知层面，大数据让人们孜孜以求的“真相”浮出水面；在决策层面，大数据让判断更“智能”。宽带资本董事长田溯宁认为，运用大数据是里程碑式的事件。【应用】大数据在我国已成为一个新兴产业，应用的重点领域集中于金融、通信、零售、医疗、旅游、政府管理等。作为产业，大数据已经形成初步的产业链条，可细分为数据资源型、技术型、应用型三大类别。代表企业有网络、阿里巴巴、腾讯等，同时也诞生了一批创业型公司，如已登陆新三板的迪派无线、多牛传媒等。易观国际数据显示，2015年这一产业规模已达到102亿元。据申万宏源测算，10年后大数据技术可撬动万亿元级的GDP。大数据之于政府，是提升效能新手段大数据可提高政府效率，也可有效监督政府的权力。【定义】纲要指出，大数据成为提升政府治理能力的新途径。建立“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的管理机制，实现基于数据的科学决策，将推动政府管理理念和社会治理模式进步，逐步实现政府治理能力现代化。【解读】有了大数据的支持，政府管理工作将会更高效、精准、科学，并能有效约束公职人员、监督公共资源的使用。国务院办公厅2015年7月发布的《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》指出，大数据“有利于政府充分获取和运用信息，更加准确地了解市场主体需求，提高服务和监管的针对性、有效性。”【应用】政府管理部门如何运用大数据？道路是否拥堵？景区是否拥挤？哪一笔资金有异动……列席今年全国两会的国家税务总局局长王军在接受记者采访时，用一组组税收大数据分析经济结构调整的新变化，“税收大数据显示出我国第三产业发展持续向好，也印证了消费结构的积极变化。”国家工商总局与网络合作，开展大数据监管，打击假冒伪劣商品。北京市工商局联手互联网公司，把大数据运用到对电商的监管，利用搜索引擎和大数据技术查处违规行为。天津建成全天候紧盯、全员运用大数据的智慧型“审计监督一张网”管理系统，实现对财政资金和公共资金等的实时监督。贵阳市交管部门从技术上推进权力在阳光下运行，推出“数据铁笼”，监督交警执法，实现办案“件件有对象、处处留痕迹”。旅游景区与电信运营商合作，通过手机信号监测预告景区人气……大数据之于经济，成驱动增长新动力大数据正在创新经济运行模式，将对经济转型升级产生重要意义。【定义】纲要明确指出，大数据持续激发商业模式创新，不断催生新业态，已成为互联网等新兴领域促进业务创新增值、提升企业核心价值的重要驱动力。大数据产业正在成为新的经济增长点。【解读】大数据促进市场资源配置的高效与优化，推动企业从粗放式生产转向“以用户为中心”，激发创业创新热潮。易观智库高级分析师任伟表示，在经济增速放缓的背景下，将更加激励国内企业利用大数据挖掘增长潜力。【应用】三一重工建起自己的大数据储存分析平台，通过大数据分析，优化配件周转率，在保证服务水平的前提下，库存大幅下降近50％，配件需求预测准确率提升25个百分点，从而大大降低了运营成本。与其他传统家电生产企业先设计产品，再生产、销售不同，海尔是先销售产品，再根据大数据反馈进行产品改进、设计、生产。在中小企业面临融资难的同时，金融机构也面临“放贷难”。有关机构借助阿里、京东等电商平台积累的商户进货、销售流水、信用等数据，为小微商户放贷，“捡”到了不少机会。大数据之于百姓，将改变传统生活模式大数据已渗入百姓生活的方方面面，柴米油盐、吃穿住行、学阅娱赏……传统的生活模式正被深刻影响。【定义】纲要指出，要利用大数据洞察民生需求，优化资源配置，丰富服务内容，拓展服务渠道，扩大服务范围，提高服务质量，提升城市辐射能力，推动公共服务向基层延伸，缩小城乡、区域差距，促进形成公平普惠、便捷高效的民生服务体系，不断满足人民群众日益增长的个性化、多样化需求。【解读】大数据已经“润物细无声”地渗入百姓生活，正改变着传统的生活方式。清华大学数据科学研究院执行副院长韩亦舜认为，许多人都在无意识当中已经使用数据做决策了，出行前查路况、在手机软件上找附近餐馆……同时，每个人也成为大数据的数据源，我们使用互联网的行为，都会产生数据。【应用】当你打开曾经浏览过的网页，都会自动弹出“猜你喜欢”，而“喜欢”的东西都是平台根据你以往看过、买过留下的“痕迹”，经数据分析筛选后推送的。大数据时代的到来，会让商家更快更高效地实现以用户为中心，提供各种服务。大数据让百姓生活更智能更健康。广东、上海、重庆等地智能公交站牌已经“上岗”，它通过汇集道路、公交实时信息的大数据终端，及时发布公交车什么时候到站，所去方向是否拥堵，车上的人多不多……另外，还可通过穿戴设备将相关数据传至连接的后台，经过数据终端分析，告诉你运动及健康状况。
⑧ 云计算，大数据和人工智能三者之间的关系
云计算、大数据、人工智能这三者的发展不能分开来讲，三者是有着紧密联系的，互相联系，互相依托的，脱离了谁都不能更好的发展，让我们具体来看一下！一、大数据大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。数据每天都在产生，各行各业都有，数据量也是相当之大，但如何整合数据，清洗数据，然后实现数据价值，这才是当今大数据行业的研究重点。大数据最后要实现的是数据超融合，应用到应用场景，大数据的价值才会体现出来。人工智能就是大数据应用的体现。二、云计算云计算(cloud computing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。对云计算的定义有多种说法。对于到底什么是云计算，至少可以找到100种解释。现阶段广为接受的是美国国家标准与技术研究院(NIST)定义：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问， 进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务)，这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。说白了，云计算计算的是什么？云存储存储的是什么？还是大数据！所以离开大数据谈云计算，离开云计算谈大数据，这都是不科学的。三、人工智能人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种复杂工作的理解是不同的。人工智能其实就是大数据、云计算的应用场景。现在已经比较火热的VR，沉浸式体验，就是依赖与大数据与云计算，让用户能够由更加真切的体验，并且VR技术是可以使用到各行各业的。人工智能不同于传统的机器人，传统机器人只是代替人类做一些已经输入好的指令工作，而人工智能则包含了机器学习，从被动到主动，从模式化实行指令，到自主判断根据情况实行不同的指令，这就是区别。大数据的概念在前几年已经炒得火热，但是也就是近两年才开始慢慢落地，依赖于云计算的发展，以及人们对人工智能的预期。
⑨ 大数据、云计算、人工智能之间有什么样的关系
云计算最初的目标是对资源的管理，管理的主要是计算资源，网络资源，存储资源三个方面。想象你有一大堆的服务器，交换机，存储设备，放在你的机房里面，你最想做的事情就是把这些东西统一的管理起来，最好能达到当别人向你请求分配资源的时候（例如1核1G内存，10G硬盘，1M带宽的机器），能够达到想什么时候要就能什么时候要，想要多少就有多少的状态。
这就是所谓的弹性，俗话说就是灵活性。灵活性分两个方面，想什么时候要就什么时候要，这叫做时间灵活性，想要多少就要多少，这叫做空间灵活性。
这个神经元有输入，有输出，输入和输出之间通过一个公式来表示，输入根据重要程度不同(权重)，影响着输出。
于是将n个神经元通过像一张神经网络一样连接在一起，n这个数字可以很大很大，所有的神经元可以分成很多列，每一列很多个排列起来，每个神经元的对于输入的权重可以都不相同，从而每个神经元的公式也不相同。当人们从这张网络中输入一个东西的时候，希望输出一个对人类来讲正确的结果。例如上面的例子，输入一个写着2的图片，输出的列表里面第二个数字最大，其实从机器来讲，它既不知道输入的这个图片写的是2，也不知道输出的这一系列数字的意义，没关系，人知道意义就可以了。正如对于神经元来说，他们既不知道视网膜看到的是美女，也不知道瞳孔放大是为了看的清楚，反正看到美女，瞳孔放大了，就可以了。
对于任何一张神经网络，谁也不敢保证输入是2，输出一定是第二个数字最大，要保证这个结果，需要训练和学习。毕竟看到美女而瞳孔放大也是人类很多年进化的结果。学习的过程就是，输入大量的图片，如果结果不是想要的结果，则进行调整。如何调整呢，就是每个神经元的每个权重都向目标进行微调，由于神经元和权重实在是太多了，所以整张网络产生的结果很难表现出非此即彼的结果，而是向着结果微微的进步，最终能够达到目标结果。当然这些调整的策略还是非常有技巧的，需要算法的高手来仔细的调整。正如人类见到美女，瞳孔一开始没有放大到能看清楚，于是美女跟别人跑了，下次学习的结果是瞳孔放大一点点，而不是放大鼻孔。
听起来也没有那么有道理，但是的确能做到，就是这么任性。
神经网络的普遍性定理是这样说的，假设某个人给你某种复杂奇特的函数，f(x)：
不管这个函数是什么样的，总会确保有个神经网络能够对任何可能的输入x，其值f(x)（或者某个能够准确的近似）是神经网络的输出。
如果在函数代表着规律，也意味着这个规律无论多么奇妙，多么不能理解，都是能通过大量的神经元，通过大量权重的调整，表示出来的。
这让我想到了经济学，于是比较容易理解了。
我们把每个神经元当成社会中从事经济活动的个体。于是神经网络相当于整个经济社会，每个神经元对于社会的输入，都有权重的调整，做出相应的输出，比如工资涨了，菜价也涨了，股票跌了，我应该怎么办，怎么花自己的钱。这里面没有规律么？肯定有，但是具体什么规律呢？却很难说清楚。
基于专家系统的经济属于计划经济，整个经济规律的表示不希望通过每个经济个体的独立决策表现出来，而是希望通过专家的高屋建瓴和远见卓识总结出来。专家永远不可能知道哪个城市的哪个街道缺少一个卖甜豆腐脑的。于是专家说应该产多少钢铁，产多少馒头，往往距离人民生活的真正需求有较大的差距，就算整个计划书写个几百页，也无法表达隐藏在人民生活中的小规律。
基于统计的宏观调控就靠谱的多了，每年统计局都会统计整个社会的就业率，通胀率，GDP等等指标，这些指标往往代表着很多的内在规律，虽然不能够精确表达，但是相对靠谱。然而基于统计的规律总结表达相对比较粗糙，比如经济学家看到这些统计数据可以总结出长期来看房价是涨还是跌，股票长期来看是涨还是跌，如果经济总体上扬，房价和股票应该都是涨的。但是基于统计数据，无法总结出股票，物价的微小波动规律。
基于神经网络的微观经济学才是对整个经济规律最最准确的表达，每个人对于从社会中的输入，进行各自的调整，并且调整同样会作为输入反馈到社会中。想象一下股市行情细微的波动曲线，正是每个独立的个体各自不断交易的结果，没有统一的规律可循。而每个人根据整个社会的输入进行独立决策，当某些因素经过多次训练，也会形成宏观上的统计性的规律，这也就是宏观经济学所能看到的。例如每次货币大量发行，最后房价都会上涨，多次训练后，人们也就都学会了。
然而神经网络包含这么多的节点，每个节点包含非常多的参数，整个参数量实在是太大了，需要的计算量实在太大，但是没有关系啊，我们有大数据平台，可以汇聚多台机器的力量一起来计算，才能在有限的时间内得到想要的结果。
于是工智能程序作为SaaS平台进入了云计算。
网易将人工智能这个强大的技术，应用于反垃圾工作中，从网易1997年推出邮箱产品开始，我们的反垃圾技术就在不停的进化升级，并且成功应用到各个亿量级用户的产品线中，包括影音娱乐，游戏，社交，电商等产品线。比如网易新闻、博客相册、云音乐、云阅读、有道、BOBO、考拉、游戏等产品。总的来说，反垃圾技术在网易已经积累了19年的实践经验，一直在背后默默的为网易产品保驾护航。现在作为云平台的SaaS服务开放出来。
回顾网易反垃圾技术发展历程，大致上我们可以把他分为三个关键阶段，也基本对应着人工智能发展的三个时期：
第一阶段主要是依赖关键词，黑白名单和各种过滤器技术，来做一些内容的侦测和拦截，这也是最基础的阶段，受限于当时计算能力瓶颈以及算法理论的发展，第一阶段的技术也能勉强满足使用。
第二个阶段时，基于计算机行业里有一些更新的算法，比如说贝叶斯过滤(基于概率论的算法)，一些肤色的识别，纹理的识别等等，这些比较优秀成熟的论文出来，我们可以基于这些算法做更好的特征匹配和技术改造，达到更优的反垃圾效果。
最后，随着人工智能算法的进步和计算机运算能力的突飞猛进，反垃圾技术进化到第三个阶段：大数据和人工智能的阶段。我们会用海量大数据做用户的行为分析，对用户做画像，评估用户是一个垃圾用户还是一个正常用户，增加用户体验更好的人机识别手段，以及对语义文本进行理解。还有基于人工智能的图像识别技术，更准确识别是否是色情图片，广告图片以及一些违禁品图片等等。
⑩ 零基础可以学编程吗
现今社会，随着互联网技术的快速发展，电脑的应用越来越广泛，同时，it这个行业发展的越来越好，更是吸引了许许多多的人去学习编程。
除了专业的人事之外，也有很多人想要提升自己，或者是尝试另一种方式而去基础学习编程。同时零基础学习编程的编程小白也非常担心一个问题，那就是编程技术毕竟比较复杂，门槛比较高，学习起来也没那么容易，那么零基础能学编程吗？
实际上，零基础是能学编程的，因为编程虽然没有那么好学，但同时也不是难以学习到了无法学习的地步。
1、因为是这样的，学习编程并没有很大的捷径可言，只要多学多练习，找一本基础教程，自己不断的尝试操作实践，经常练习就能够掌握编程的技巧。
2、其次，这跟每个人的悟性有关，后天努力，同时也能弥补先天的缺陷，勤能补拙是人人都明白的道理。
综上所述，所以零基础的时候学编程并不难，只要你肯用心，同时也需要注意以下几点：
a.首先，不能缺少实践编程是一门手艺，而不是科学，我们必须经过大量的实践，熟能生巧，才能掌握技巧，更好更快的学习编程。
b.其次，一定要有很大的兴趣和坚持程度，假设说，随着前期枯燥的教材和理论而慢慢使自己失去信心不能坚持的话，倒不如开始放弃，兴趣也是很重要的，没有兴趣，强撑着自己，也是使人枯燥无味，最终放弃。