拔刺 | 为什么有人说5G基站不能在4G基站的基础上升级？

--- 拔出你心中最困惑的刺！---

在这个用过即弃的时代，不要让你的求知欲过期。

今日拔刺：

1、为什么有人说5G基站不能在4G基站的基础上升级？

2、虚拟现实的普及究竟是好事还是坏事？

3、数据挖掘与机器学习的区别是什么？

本文 | 1498字 阅读时间 | 4分钟

为什么有人说5G基站不能在4G基站的基础上升级？

5G基站的确是不可以在4G基站的基础上升级，因为5G的形式、核心网、天线构造、无线频率都和4G完全不同。

首先是芯片组是不可以兼容的，4G基站有4G芯片，5G基站有5G芯片。就像出现3G就要换3G手机，出现4G就要换4G手机一样，出现5G芯片也要更换成5G的。

其次，5G采用了最先进的Massive MIMO方式，传统的天线达不到10Gbps的下载速度，所以Massive MIMO天线是重新新建的64T64R，这就需要在铁塔上新建更多的抱杆资源和平台。

最后是5G和4G使用的频段是完全不同的，4G的网络频段在1.8-2.6GHz上，而5G网络使用的频段会更高，最低也会在3GHz频段以上，这就造成了5G的设备需要重新建设。

但是尽管如此4G升级5G也并不是更换基站，基站还是原来的基站，只是基站中的设备需要重新更换而已。4G升级5G时可以用到的原有资源包括铁塔、电源设备、传输光缆、机房配套设备（空调）等，所以一定程度上也不能算是全部重建。

除此之外，由于5G频段的升高，就会导致信号的覆盖范围缩小，在这样的情况下就会新建更多的基站满足信号的覆盖问题。不知道读者有没有注意到，最初的2G在一个村子里只需要一个信号就会很好，随着3G、4G的出现，一个村子中的基站也越来越多。5G也是同样的道理，5G的出现势必要新建更多的基站，但这也是没有办法的办法，不能叫做是浪费资源。

虚拟现实的普及究竟是好事还是坏事？

虚拟现实的洪流已经滚滚而来，不论接受还是反对它就在那里。像其他所有技术一样，如果你正确使用它，它就是好事；如果你不恰当地使用它，它就是坏事。

如果我们沉溺于其中不能自拔，那它可能就是一件坏事。当人们都在家戴着眼镜足不出户的观察这个世界时，那将会是社会的退步。但是对于理性健康的成年人来说，虚拟现实的利还是大于弊的。

虚拟现实可以为数十亿人提供一切东西地虚拟版：幻妙的卢浮宫、泛着金光的加利福尼亚海滩或者是纯净湛蓝的天空。只要想得到的都可以获得相应的体验，对于无法身临其境的人们来说，这无疑是一种不可多得的美好。

同时，虚拟现实会为一切人们提供富人们的生活，这就意味着，一些原本属于富人的独特生活会被分享给所有的人群，这也是虚拟现实开发者所提到的更崇高的目的：给世界上贫穷者和弱势者更好的生活。

其实除了这些，虚拟现实会提供许多受限于资源的活动场景。例如一场网球比赛，坐在现场观看的资源可能只有一万人，对于众多的网球爱好者来说，这些资源是远远不够的。如果虚拟现实普及，人人都可以坐在最前排的VIP座位上观看比赛，这不仅是对观众享受的提升，也是对主办方收益水平的提升，是一举多得好事。

所以，技术没有对错与好坏之分，关键看人们如何使用它。

数据挖掘与机器学习的区别是什么？

数据挖据和机器学习是处理数据的两个步骤。

数据挖据提供数据管理技术，机器学习提供数据分析处理技术。

举个简单的例子，马云想知道在淘宝里什么用户喜欢买些什么。

首先分析这个问题，要分用户、类别产品类别进行信息采集。并不是所有的淘宝购买信息都要，只要用户的年龄、性别和购买物品的类别以及收藏栏和购物车这些信息。那么这时，用户购买的时间、用户购买时付的费用这些都是无关数据。

这时候就要用到数据挖掘技术了，常用的数据挖据方法是爬虫（这里提醒广大用户，爬虫需要兼顾道德和法律责任，酌情使用）。淘宝自己则不用爬虫，直接运用数据挖掘技术在海量的数据里提取上文说的所需要的信息，这是一个复杂并且漫长的过程。

当所需要的年龄、性别、以及购物类别数据采集完成并分类完成。这时候就需要神经网络来工作了，根据数据分类选择神经网络的种类，并优选网络节点、函数，设定阈值，最后开始训练。最后就得到马云想知道的东西了。

综上所述，数据挖掘侧发现知识，机器学习侧重认识事物，两者相辅相成。