如果着这种情况发生将是灾难性的，就连最基本的安全问题都很难保障了，即使放在很古老的时代也会有大量的数据存储的方式，会有大量储藏书的场所供后边的人去查阅，也会有类似当今的数据库一样类似的机制做小范围的排查。数据丢失意味着所有的依据都会丢失，人类的文明也将会在一夜之间沦陷，所有的网站也将瘫痪近现代上百年的努力华为灰烬，就拿最贴近生活的出行问题，也将是大问题了。
现在科技发展的这么快，要知道，任何一种技术都不是凭空而生的，每一项信息技术的产生，都是新型应用日益增加的高性能、高实时、低能耗、低延迟的需求，与当前信息系统及其结构在计算、存储、传输等方面不足而矛盾的产物。（比个喻吧，现在都5G时代了，可是我用的是小灵通，但是我又想享受5G，怎么办呢，买5G手机啊！！啊哈哈哈哈。。）
AI科技评论按：对于那些一直想进行深度学习研究的同学来说，如何选择合适的配置一直是个比较纠结的问题，既要考虑到使用的场景，又要考虑到价格等各方面因素。 日前，medium上的一篇文章为我们详细描述了该如何为个人的深度学习机器选择配置，主要该进行哪些方面的考虑。 AI科技评论编译整理如下： 作为一名业余爱好者，在探索和解决深度学习问题时，亚马逊 EC2 实例的运行成本太高了。 在一开始，我采用的是 Reserved 实例收费模式，因为我对云生态系统不是很懂。 后来，在运行结构良好的实验时，Spot 实例也成了
对于那些一直想进行深度学习研究的同学来说，如何选择合适的配置一直是个比较纠结的问题，既要考虑到使用的场景，又要考虑到价格等各方面因素。日前，medium上的一篇文章（http://t.cn/RYLYxXP）为我们详细描述了该如何为个人的深度学习机器选择配置，主要该进行哪些方面的考虑。以下是AI研习社的翻译： 作为一名业余爱好者，在探索和解决深度学习问题时，亚马逊 EC2 实例的运行成本太高了。在一开始，我采用的是 Reserved 实例收费模式，因为我对云生态系统不是很懂。后来，在运行结构良好的实验时，Sp
📷 工欲善其事，必先利其器！ 数据分析也好，统计分析也好，数据挖掘也好、商业智能也好都需要在学习的时候掌握各种分析方法、手段和技能，特别是要掌握软件分析工具！我曾经说过，我的学习方法，一般是先学软件开始，再去应用，再学会理论和原理，因为是老师，再去教给别人！没有软件的方法就不去学了，因为学了也不能做，除非你自己会编程序。 ---- 下面我来简介各种我掌握或理解的大数据时代的各种数据分析工具或软件，前提是从新闻传播学领域的视角来讲，或者是针对社会科学领域的朋友、学生来讲。 掌握：小数
两年前，谷歌推出了旗下的张量处理器（Tensor Processing Units），即TPUs。
做一道好菜需要食材，好的食材需要经过优质的萃取提炼。食材的提炼过程包括选型、运输保鲜、加工清洗、按要求切菜等才能按菜谱进行真正的做出一道口感美味的菜。大数据时代数据分析与数据挖掘关键的一步在处理食材，这里的各类数据就是我们的食材，选择优质的数据，经过深加工清洗，去伪纯真这个过程需要耗费很长时间，也需要更多的实践经验。根据多年经验，要想运用好数据，首先要研究学习对各种类型的数据进行处理（如各类数据库数据、EXCEL数据、TXT数据、DAT数据等等）。无论用那种语言做数据分析与数据挖掘，首先得有数据食材，对于数据分析与数据挖掘工具只是帮助我们更好的做出一道好菜，正如开车，那种车都能到达目的地，技术不同效率不同，安全系数也不同。
---- 新智元报道 编辑：好困 桃子 【新智元导读】五一宅家，无迪可蹦？你可能错过了一场和虚拟人的超级狂欢！ 上方是演出大屏，下方是人潮嗨舞的迪厅，两侧滚动的是表白宣言，身旁还有「虚拟」的央视主持人尼格买提。 央视一场自带话题度的五四特别节目，当晚便冲上热搜。 它，凭什么火了？ 100万人「云斗舞」 时间回到2021年，「TMELAND」腾讯音乐虚拟世界在12月31日正式亮相。 当晚，在高雄世运主场馆线下开唱的五月天，也空降到了TMELAND这个「虚拟音乐嘉年华」。 全球110万乐迷陆续「登岛
数据猿导读 最近十来年，国内互联网企业取得了飞速的发展，除了自身实力以外，很大程度上是时代红利推波助澜的作用。人口红利、流量红利和资本红利，这三大红利催生了中国独有的增长模式，『买』 的模式：买流量、
云计算指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户，因此任何一个在互联网上提供服务的公司，都可以称之为云计算公司。然而，并不是所有的云计算公司的服务模式都是一样的，虽然云计算的服务模式在不断变化，在业界根据公司的提供的服务方式，划分为三类：
机器之心发布 机器之心编辑部 2022 年 7 月 31 日，北斗三号全球卫星导航系统建成开通两周年，北斗应用发展迈入关键期。 日前，千寻位置 CEO 陈金培接受记者采访时表示，数字化浪潮之下，北斗的应用已经从规模化走向智能化的新阶段。“虽然北斗很难被感知到，但它实际上已经融入我们每个人的生活。今天的北斗，不止在你的手机、汽车、共享单车里，还在数字中国的建设大潮里。” 融合大数据、云计算、5G 通信、物联网等新兴技术，以北斗高精度服务为核心的时空智能技术，正在扮演越来越重要的角色，无论是能源、港口、水利等基
金融行业的每一次发展都与科技在其身上的应用有着莫大的关联。传统互联网时代让金融行业通过网络最终连为一体，“互联网+”时代将金融行为更加深度地与互联网联系起来促成互联网金融的出现。随着智能科技时代的来临，我们依然可以相信，金融行业将会受益，并将会给互联网金融带来更多改变。 尽管互联网金融通过将传统金融产品进行重构、金融行业的交易方式进行改变彻底打破了传统金融的某些特征。但是随着互联网时代的偃旗息鼓，智能科技成为下一个风口的脉络逐渐清晰，更多的智能科技不断应用让我们对其与金融行业的融合有了更多想象。 势头强劲
当今云计算时代，计算资源和数据存储已经不再受限于本地设备的硬件和软件限制。云计算技术的发展和普及，使得用户可以通过互联网访问大量的计算资源和存储空间，从而改变了我们对计算和数据的看法。本文将探讨云计算时代对计算和数据处理的影响，并讨论其对社会、经济和技术发展的潜在影响。
丰色 萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 一种新型汽车供应商，正在悄然走到台前。 从需求侧来看，无论是传统车企还是造车新势力，在电动化和智能化变革浪潮之下，都开始纷纷用“上云”应对这一趋势： 宝马，给车配上了基于云端更新的车载轻应用，想听故事、新闻还是查攻略，无需下载，“即用即走”； 福特领睿，基于云上的高精地图实现了AR车道级导航，渲染场景与实际场景直接对应，不用再通过语音判断路线、或是费劲辨认地图； 一汽大众，用线上云展厅给客户带来新的看车体验，想买什么样的车型，坐着就能通过屏幕触
这篇文章基于最近整理的一份演讲的Slide，由于报名太晚错过了截止日期，所以只好写成文章，一起来看看爱飞狗背后的一些故事。
随着越来越多的物联网设备连接起来，它们将产生海量的数据。但是，将所有这些数据发送到云端进行处理可能会适得其反。边缘计算是将数据处理推到原点(传感器设备)附近，而不是发送到位于数千英里外的集中式云。
身处信息快速发展的今天，物联网、大数据、云计算这些名词在我们的生活中出现的越来越频繁，看似高大上的三者其实却和我们的生活息息相关。带你来认识下三者之间的关系吧!
近日，江行智能宣布完成3000万元A轮融资，由松禾资本领投，红杉资本、BV百度风投跟投，青桐资本担任财务顾问。江行智能曾于18年7月获红杉资本数千万天使轮融资。
章鱼在捕猎的时候，它的八只触手能迅速地将猎物包围，不会缠绕打结，灵活且敏锐，配合度极高。
有时更快的数据处理是一种奢侈——有时它生死攸关。例如，自动驾驶汽车本质上是一台装有轮子的高性能计算机，它通过大量的传感器来收集数据。为了使得这些车辆能够安全可靠地运行，它们需要立即对周围的环境做出反应。处理速度的任何延迟都有可能是致命的。虽然联网设备的数据处理现在主要是在云端进行的，但在中央服务器之间来回传送数据可能需要几秒钟的时间。这一时间跨度太长了。
随着越来越多的传统业务云化和云端业务发展，数据上云和云端数据处理领域的需求爆发式增长。腾讯云存储网关CSG提供一键部署开箱即用的便捷模式，深度结合COS对象存储生态，为用户提供方便快捷的数据上云通道，有效满足业务数据备份、数据上云和云上数据处理的需求。
为物联网平台与应用提供高性能的实时数据处理与集成，一直是 EMQX 最重要的能力之一。最新发布的 EMQX 5.0 针对数据集成相关功能进行了深度的重构和优化，以期帮助用户更加轻松灵活地使用。
本文为腾讯互动娱乐 高级研究员苏博览在 4 月 14 日 CODING 技术小馆·南京站的演讲内容整理。 CODING 现已推出一站式云端工作站 Cloud Studio，点击阅读原文立即试用！ 大家好，本次我分享的内容会偏重一些技术类算法，主要会讲到数据挖掘很重要的一个领域：特征提取。这里有一个很好的图展现了数据挖掘与机器学习的关系：数据挖掘由两方面组成，一方面是机器学习，一方面是数据库。数据挖掘是一个部分，我们用机器学习这个技术去解决它。因为我们要挖掘上亿或者上百亿的数据，在这个数据当中想要找到一些比较
物联网网关是连接物联网设备和互联网的重要桥梁，它负责将物联网设备采集到的数据进行处理、存储和转发，使其能够与云端或其他设备进行通信。物联网网关的作用是实现物联网设备与云端的无缝连接和数据交换。
随着科技的飞速发展，物联网与边缘计算的结合已经成为推动各行各业创新发展的关键力量。物联网通过互联网将各种物理设备紧密连接，实现设备间的信息交互和数据共享，而边缘计算则将计算和数据存储功能从传统云计算中心推向网络边缘，为用户提供更快速、更安全的数据处理体验。这种融合不仅极大地提升了数据处理速度，降低了数据传输延迟，还在隐私保护和系统安全性方面展现出卓越的优势。
“可恶，手机存储容量又不够了。” 隔壁小杨看着手机弹出的告警向我吐槽到。 随着智能手机的飞速发展，手机拍摄的质量也逐步提高，后置三四个镜头也是常事。 伴随着时代的进步，手机拍摄的相片也动辄达到了4MB、5MB甚至10MB。想要记录身边的美好，但手机的存储容量却渐渐拖了后腿。除此之外，手机更新换代的频率也在迅速提高，随之而来的数据迁移和备份问题却让大家直呼麻烦。 在这样的形势下，云相册的解决方案应运而生。 各大手机厂商均拥有自己的云相册产品，提供云端备份及处理的服务。酷派手机自然也不例外。 但与传统手机厂商将
伴随着时代的进步，手机拍摄的相片也动辄达到了4MB、5MB甚至10MB。想要记录身边的美好，但手机的存储容量却渐渐拖了后腿。除此之外，手机更新换代的频率也在迅速提高，随之而来的数据迁移和备份问题却让大家直呼麻烦。
1. 按需访问 云数据中心主要用于存储信息并提供灾难恢复功能。但是，随着移动应用和物联网(IoT)等新技术的发展，按需访问的需求也在不断增长。用户希望无论从本地设备存储还是云端访问数据，都能享受到同样的用户体验。云数据中心需要提供更快的数据处理速度，并继续将重点转移到云计算和减少延迟上来。 2. 招聘需求 数据科学家使用分析技术将大数据转化为有价值和有用的结论。随着云数据中心从信息存储基础设施转变为按需云数据处理中心，对数据工程师的需求正在不断上升。数据工程师优化其公司的大数据生态
在上一篇文章<<什么是云原生>>中和大家聊了下关于云原生的话题，在云原生的概念中比较明确的一个特点就是云原生是基于云计算的。在这种模式下用户的计算请求会被发送到云端服务进行处理，由云端完成复杂的数据计算后，再将结果以同步或异步方式返回调用客户端。
公有云计算平台使企业能够使用全球服务器补充其私有数据中心，将基础设施扩展到任何位置，并根据自身需求扩展和缩减计算资源。这些公私混合云为企业计算应用提供了前所未有的灵活性、价值和安全性。
在大数据时代的初期，我们面临的数据主要是大容量的静态数据集，针对离线和大规模数据分析设计的Hadoop依靠HDFS和Mapreduce可以灵活、高效的处理这种数据形态。然而，随着大数据时代的演进，具有实时持续到达、到达次序独立且高度无序等特征的流式数据在当前商业环境中变得越来越常见，人们迫切的想对这种流式数据进行实时分析并进而转化成商业价值，于是推动了大数据技术的演进。
边坡变形实时的安全监测一直是地质工程中的重要问题，给山区交通建设和人民生命财产带来很大的威胁。随着科技的不断发展，无线振弦采集仪作为一种新型的地质监测设备，正在被越来越广泛地应用于边坡变形实时的安全监测中。
简单来说，云计算就是将很多计算机资源和服务集中起来，人们只要接入互联网，将能很轻易、方便的访问各种基于云的应用信息，省去了安装和维护的繁琐操作。
GPU硬件技术在硬件架构和制程技术上持续创新，许多GPU实现高度并行化设计，以充分利用多核处理器和多线程技术提高性能，并采用先进制程降低功耗与提升能效。
当前，我国正处于数字经济高速发展的时代，数字技术不断重塑商业环境，越来越多的企业逐渐意识到，只有实现数字化转型，才能抓住发展新机遇。企业是经济数字化转型的重要实施主体，进一步推进经济数字化转型，则需要充分发挥数据的驱动作用。伴随着互联网、云计算、大数据、区块链、人工智能等技术的蓬勃发展，物联网连接数爆发式增长，数据处理量激增，促使边缘计算技术开始崛起。
边缘计算是指在靠近数据生成的本地设备和网络中，就近收集汇总并计算分析数据。在当前的各类物联网应用中，由于对数据安全和低时延的要求越来越高，因此越来越多方案选择采用边缘计算模式，即不再将大量的现场数据上传到云端计算，而是直接在本地进行实时的数据处理和高频数据/指令交换，只有最终的决策相关数据才上传到云端。
现在企业对自己的产品以及企业运营的内部流程的安全性要求越来越高，现有市面上的一些网络监控已经满足不了企业的需求，不知道大家有没有注意，最近有一个名为应用性监控的这样一个概念，那么它到底是什么呢？对于企业的要求是否能满足？想要用的话可以去哪里买？买应用性能监控哪里正规？我们就来回答这些问题。
这个9月，AI芯片独角兽地平线发布了自诩最强边缘 AI 芯片地平线「旭日3」，一时间引起轰动。相比第二代芯片，「旭日3」的AI性能上得到很大提升，只需在 2.5W 的功耗下，能够达到等效 5TOPS 的标准算力。尤其是对应高端市场的旭日3M，有更强大的编解码能力，强大的ISP效果令其极具竞争力。
“数据猿年度重磅活动预告：2020年度金猿策划活动（金猿榜单发布+金猿奖杯颁发+2.0版产业图谱+落地颁奖大会）即将推出，敬请咨询期待！
某公司拟开发-个智能家居管理系统，该系统的主要功能需求如下：1)用户可使用该系统客户端实现对家居设备的控制，且家居设备可向客户端反馈实时状态；2)支持家居设备数据的实时存储和查询；3)基于用户数据，挖掘用户生活习惯，向用户提供家居设备智能化使用建议。基于上述需求，该公司组建了项目组，在项目会议上,张工给出了基于家庭网关的传统智能家居管理系统的设计思路，李工给出了基于云平台的智能家居系统的设计思路。经过深入讨论，公司决定采用李工的设计思路。
近日，经 LF Edge 委员会投票决议，EMQ 旗下的开源项目 EMQ X Kuiper（以下简称 Kuiper）作为「Stage 1 - At Large」正式加入 LF Edge 基金会。
从国外到国内，管理软件厂商似乎正从转型的路上找到一丝曙光，从甲骨文到SAP第三季财报显示，云计算收入成为国外两大巨头逆袭密钥，但反观国内管理软件厂商用友仍在迷茫期，转型之路仍任重而道远。 用友财报显示报告期内，公司实现营业收入226,967万元，同比下降5.7%。归属于上市公司股东的净利润-39,475万元，去年同期为-5,556万元，同比增加亏损33,919万元；扣除非常性损益后的净利润-43,398万元，去年同期为-5,971万元。 用友给出的解释导致净利润亏损同比扩大的主要原因是： （1）公司战略性
时序数据处理应用于物联网、车联网、工业互联网领域的过程数据采集、过程控制，并与过程管理建立一个数据链路，属于工业数据治理的新兴领域。从工具维度看，时序数据处理工具与传统时序数据库的差异很大。后者局限于车间级的可编程逻辑控制器，而非企业级。
从乌镇互联网大会，到阿尔法狗（AlphaGo）击败职业围棋手柯洁，紧接着李彦宏坐着无人驾驶汽车驶入五环，腾讯宣布进军AI… 人工智能以指数形式在整个世界传播。人工智能无疑给我们的生活带来了巨大的便捷，但是在期待人工智能给人类生活带来便利的同时，很多人也在担心，随着人工智能的发展，未来大多数人可能会面临失业。
MEC的引入为行业业务提供了一种新的服务，通过MEC分流实现公网服务专网，提供超低时延的本地准专属网络；分布式边缘云基础设施为跨多地行业应用提供按需、便捷的边缘云服务；集成行业通用引擎，为上层业务快速开发与开展提供快速支撑。
Intuit数据工程副主管Loconzolo双脚都已经迈进数据湖里了。Smarter Remarketer首席数据科学家DeanAbbott也为云技术的发展指出了捷径。他们二人一致认为,大数据与分析学前沿是个活动目标，这一领域包含了储存原始数据的数据湖和云计算。尽管这些技术并未成熟，但等待也并非上策。 Loconzolo表示：“现实的情况是，这些工具都刚刚兴起，他们构筑的平台还不足以让企业依赖。但是，大数据和分析学等学科发展十分迅速，因此企业必须努力跟上，否则就有被甩掉的危险。”他还说：“过去，新兴技术
Intuit数据工程副主管Loconzolo双脚都已经迈进数据湖里了。Smarter Remarketer首席数据科学家DeanAbbott也为云技术的发展指出了捷径。他们二人一致认为, 大数据与分析学前沿是个活动目标，这一领域包含了储存原始数据的数据湖和云计算。尽管这些技术并未成熟，但等待也并非上策。 Loconzolo表示：“现实的情况是，这些工具都刚刚兴起，他们构筑的平台还不足以让企业依赖。但是，大数据和分析学等学科发展十分迅速，因此企业必须努力跟上，否则就有被甩掉的危险。”他还说：“过去，新兴技术往
Intuit数据工程副主管Loconzolo双脚都已经迈进数据湖里了。Smarter Remarketer首席数据科学家DeanAbbott也为云技术的发展指出了捷径。他们二人一致认为, 大数据与分析学前沿是个活动目标，这一领域包含了储存原始数据的数据湖和云计算。尽管这些技术并未成熟，但等待也并非上策。 Loconzolo表示：“现实的情况是，这些工具都刚刚兴起，他们构筑的平台还不足以让企业依赖。但是，大数据和分析学等学科发展十分迅速，因此企业必须努力跟上，否则就有被甩掉的危险。”他还说：“过去，新兴
互联网让信息传播的更快，人们仿佛对信息更加渴望，我们身边的产品越来越多，获取信息的类型也丰富多样，图片、视频、音频、文字等。
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