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2021 前端技术回顾及未来展望

展望 TypeScript 在未来将提供更多激动人心的特性,例如: 扁平化声明文件(Flattening declarations),只输出一份总的 d.ts 文件,而不是一个模块一个 d.ts 文件。 尤其是第二种消费路径,借助近些年热的 low-code 平台,对 D2C 产出的 UI 物料进行数据绑定、逻辑编排、样式编辑、交互编排等人工干预和二次编辑,可以补全 D2C 的能力短板,并且建立出一套快速 借助 D2C + low-code/no-code,再结合近年来热的 SaaS、FaaS、BaaS 等技术产品形态,可预见地在不远的未来,真的可以实现不需要工程师就可以零代码快速上线一个数据、交互、逻辑完备的产品 展望未来:深耕、整合、研发范式变革 展望 2022 年,可以预见前端业界智能化及 D2C 还将进行持续地发展,整体为如下两大趋势: 纵向上:持续深耕,优化流程、算法和体验,让 “智能化” 真正的越来越 随着 5G 网络的普及和手机硬件的不断提升,传统的图文媒体已经无法满足广大网民的胃口,相信未来音视频领域还有非常的发挥空间,在虚拟化和元宇宙时代未到之前,音视频领域还是这个时代的核心。

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DAO的五特点、现状、以及未来展望

DAO的五特点 - 去中心化:社区规则由社区制定,不会被中心化组织控制;没有层级结构。 - 通证化:Token作为参与条件以及激励机制,来促进DAO的发展等。

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    EMM实践现状和未来展望

    下面T客户为大家解读EMM报告最后一篇,关于企业用户实践情况、未来发展趋势和专家点评。 企业用户的实践状况 一、直接联系原厂和项目招标购买的主要渠道 ? 移动信息化研究中心数据显示,企业部署EMM情况,已经部署EMM系统并线上使用23.3%,知道EMM,当前不需要未来可能会部署11.5%,对EMM不太了解1.0%。 21.2%的企业用户对移动数据安全、移动信息安全产生强烈的诉求,希望EMM能解决这个问题。 二、产品持续补强才有出路 EMM功能上已无突破,开始在用户体验上下功夫,而对于EMM产品来说,安全与用户体验又是矛盾的,厂商需要在解决此问题上投入更多的精力;同时厂商如何适应移动系统厂商(特别是iOS 三、风控成为新领域 EMM未来会形成新的分支领域——风险控制。

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    AutoML技术现状与未来展望

    以下内容是对AutoML技术现状与未来展望讲座的总结。 1.机器学习定义 《西瓜书》中的直观定义是:利用经验来改善系统的性能。 对应的参数选择策略标准有: 选择概率提升较大的点 选择提升幅度的点 通过交叉熵选择 GP_UCB(不了解。。。) ? 评估 以基于采样的优化为例,假设我们通过采样得到了一些数据点,然后进行超参数评估。这个评估是怎么做的呢? 一般我们会从原数据集中选择一部分数据作为验证集,然后查看验证集的效果如何。 但是这个验证集是否能代表未来数据集呢?答案是不确定的。 所以有些工作就需要去研究怎么做更合理的评估。 AutoML未来展望 算法效率的提升 未来展望一个大方向是算法效率的提升。而算法效率又分为时间复杂度和样本复杂度。 时间复杂度很好理解,它主要是希望能够对全流程进行优化,如下图示,不再赘述。

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    展望互联网的未来

    事情正在发生变化 "存在着一个光明的未来,如果你向正确的方向眯起眼睛,你可以看到它在远处闪闪发光。" Unity宣布它将支持Web Assembly,而像 Three.js, Babylon, Play Canvas, 和 RogueEngine这样的工具,使得网络上的游戏未来一片光明。 易于访问,任何人都可以通过一个URL访问你的游戏,不需要下载数千兆字节的数据来测试一个游戏。 你可以立即更新你的游戏,而不用让你的用户等待下载最新的更新。 他们把你的数据抽到他们的数据中心,他们可以控制哪些内容被放在他们的平台上,哪些不被放在他们的平台上,他们可以通过策划你看到的和不看到的内容来影响你的决定,他们可以在你搜索他们的竞争对手时把他们的产品放在上面 ,他们可以通过把你的产品放在他们的市场上从你的收入中抽取一笔钱,他们可以把你的数据作为人质,不让你轻易把它输出到其他应用程序,把你锁在他们的泡沫中。

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    deno深入揭秘及未来展望

    golang版本的deno简易源码,而如今不仅仅重构了项目,底层语言都切换为c++,接口也做了很大的更新,这源自于社区内热情的讨论,有太多太多的开发者、协作人员提出了太多的优化以及改进意见,这也就导致接下来未来几个月 未来在七月deno估计会释放出基于Rust的底层特权级实现,性能更优。 首先说道protobuf,这是google提出的一种跨平台跨语言的结构化数据存储格式,它是有类型声明的,通过protobuf的命令行工具可以生成不同语言的代码,操作对应的数据结构。 目前v8采用的是标记清楚+整理的GC算法,而golang运行时也运行类似的GC算法,这样在多线程中存在两个并行的GC线程会对程序运行造成非常的不确定性 社区内Rust力量壮大,Rust的服务器性能越发强大 deno的未来及感慨 就目前社区内部的讨论以及Ryan的决定来看,deno在七月份仍有重大改变:底层的代码会切换为Rust,会使用libdeno作为Rust和C的binding。

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    咖论道】周志华,唐杰教授等专家,站在 2022,展望模型的未来

    模型接下来会如何发展?岁末年初之际,让我们回顾模型的过去,展望模型的未来。 站在 2022,展望模型的未来 清华大学计算机系教授,北京智源人工智能研究院学术副院长 唐杰 2021 年,超大规模预训练模型(简称模型)成为国际人工智能前沿研究和应用的热点,发展迅速也面临系列挑战 站在年末岁初,让我们一起回望模型的 2021,展望它的 2022 和更远未来模型已经在认知智能发展上进行了一年的探索,并取得阶段进展。 三、模型的未来 《达摩院 2022 十科技趋势》提出,大小模型将在云边端协同进化。 这一观点富有启发性,而且有助于模型从实验室走向规模化的产业应用。 在我看来,未来大规模研究将更加注重原始创新,围绕认知智能以及高效应用等多个角度展开。

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    精读《前端未来展望

    引言 前端展望的文章越来越不好写了,随着前端发展的深入,需要拥有非常宽广的视野与格局才能看清前端的未来。 同是前端未来展望,不同的文章侧重的格局不同,两个标题相同的文章内容可能大相径庭。 笔者顺着这些文章分析角度,发表一些自己的看法。 Web 与移动端要解决的问题是类似的:如何高效管理 UI 状态,现在大部分都采用数据驱动的思路,通过 JSX 或 Template 的方式描述出 UI DSL(更多可参考 前端开发编程语言的过去、现在和未来 所以编程语言的未来也没什么悬念,前端领域如果有的选就用 JS,没得选只能依附所在平台绑定的语言,而前端语言最近正在完成一轮升级迁徙:JS -> TS,JAVA -> Kotlin,OC -> Swift 具体到某个图表或屏的性能优化,还会涉及数据抽样算法,分层渲染等,仅仅性能优化领域就有不少探索的空间。性能问题一般还伴随着数据量大,所以数据序列化方案也要一并考虑。

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    展望未来网络 SDN和云引领未来

    展望未来网络“2020 Network”,SDN和云的发展才是王道,未来的发展大头还是在SDN和云方面。 演进:势在必行 过去5年间,个人智能设备持续的爆发性增长,企业和大型机构的数据网络不断扩容,固定和无线超宽带服务持续增长,这些都在影响着通信产业的未来并从根本上改变人类的生活沟通方式。 云服务的普及,使得越来越多被简化的傻瓜型设备连接到云上,这些设备可能只需要提供数据连接和显示能力,所有的数据处理工作由强大的云来完成,但海量的数据的传送需要强大的网络支持,另一方面,随着接入网络的设备日益增加 所有这一切都需要一个具备容量和智能特性的强大的IP网作为支撑。 贝尔实验室当前的Future X项目包括:未来通信,未来连接,未来数据中心,未来社区,未来通信控制等。

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    展望人工智能的未来

    【AI100 导读】我们的未来将不可避免的与人工智能绑在一起,那么人工智能将朝向哪个方向发展呢?对于人工智能未来的发展,我们最好的猜想有哪些(近期和远期)? 尽管 AGI 不一定具有任何形式的意识,它却能处理任何与数据相关的工作。当然,人类总是有试图预测未来的天性,这也正是我们即将讨论的内容。对于人工智能未来的发展,我们最好的猜想有哪些(近期和远期)? 人工智能的未来 ? 研究者对人工智能在未来的发展所持的乐观态度在这几年有了变化,当代专家之间也存在着激烈的争论。 而我个人认为,AGI 将在未来半个世纪内出现,因为硬件赶上了理论。有更多的公司会看到人工智能进步的潜力。实际上,对人工智能的持续而努力的研究最终的结果就是 AGI。 技术奇点被定义为在非常短的时间内发生的非常的进步。意味着,人工智能可以进行自我提升,或者生产出更先进的人工智能。

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    AutoML技术现状与未来展望

    以下内容是对AutoML技术现状与未来展望讲座的总结。 1.机器学习定义 《西瓜书》中的直观定义是:利用经验来改善系统的性能。 对应的参数选择策略标准有: 选择概率提升较大的点 选择提升幅度的点 通过交叉熵选择 GP_UCB(不了解。。。) 评估 以基于采样的优化为例,假设我们通过采样得到了一些数据点,然后进行超参数评估。这个评估是怎么做的呢? 一般我们会从原数据集中选择一部分数据作为验证集,然后查看验证集的效果如何。 但是这个验证集是否能代表未来数据集呢?答案是不确定的。 所以有些工作就需要去研究怎么做更合理的评估。 AutoML未来展望 算法效率的提升 未来展望一个大方向是算法效率的提升。而算法效率又分为时间复杂度和样本复杂度。 时间复杂度很好理解,它主要是希望能够对全流程进行优化,如下图示,不再赘述。

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    未来展望:边缘计算与CDN

    Media的一次演讲,演讲者是来自AWS Amazon Web Services的Heather Chamberlin Mellish和Crunchyroll工程副总裁Michael Dale,演讲的主题是“未来展望

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    网络安全2020年前景展望:九未来的安全威胁

    有关网络***和数据泄露的头条新闻也是日益频繁。 在前不久举行的信息安全论坛上,最新发布了主题为《威胁展望2020》的报告,为互联网世界将面临的新兴威胁给出了前瞻性预测。 在《威胁展望2020》中,研究了未来两年信息安全即将面临的九安全威胁,下面让我们一起了解一下这些威胁的具体内容,及其将会对企业或机构造成何种影响: 1. 至于***目标的规模,很可能到惊人:例如,Gartner预测全球制造的联网汽车数量将从2016年的1240万增长到2020年的6100万。 这一威胁造成的影响将因人而异。 然后又对服务器端加锁进行数据防护,接入可信,OS及APP可信,数据可信使用,数据库及文件的加密保护等。

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    对金融渠道未来形态的展望

    电梯制造商蒂森克虏伯为销售人员配备了微软公司的HoloLens,销售人员在建筑现场可以使用HoloLens测量楼梯等实际环境的3D数据,并通过云端与公司相关部门共享,实现实时反馈;HoloLens还允许销售人员在现有的真实楼梯上叠加楼梯升降机的虚拟 目前,此类设备在佩戴舒适度、视觉效果等方面还存在一些问题,但其未来的发展非常值得期待。数字人类技术近年发展较快,可以与虚拟现实设备结合。 语音交互叠加视觉技术,未来将使虚拟渠道完全能够提供与柜面服务相近的服务感受,而基于强大的算力、算法,其在多方面超越人工服务的可能性非常巨大。 数字身份的未来方向很可能是与结合区块链技术相结合。微软今年发布的区块链去中心化身份识别系统DID(Decentralized IDs),已经允许用户对自己的身份信息有一定掌控权。

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    机器人2020及未来展望

    在刚刚过去的2019年科技发展中,机器人、人工智能、自动驾驶、无人机、区块链等已经成为了众人皆知的亮点,现在让我们在2019年以及之前的历史发展中们展望2020以及未来机器人技术变革与市场之变化。 未来,随着更多定制化方案的推出和市场的推进以及价格的普及化,在2020年以及接下来的三年内,各类仓库都将自动化、标准化、智能化,也就是AI-AGV化,AI仓库将成为仓储行业未来5年的主流。 机器人网为此整理了国内外AGV企业的一些数据: 以下是国内部分AGV机器人企业融资事件汇总 国外部分AGV机器人企业在中国市场战略布局 5、协作机器人将成为工业4.0的一部分 随着协作机器人在中国市场应用的铺开 S-Pod的创新让人眼前一亮,摆脱了以前那种只是年青一代耍酷娱乐的平衡车,这种处于小汽车与电动车之间的设计确实是一创新。 它不仅可以平衡以往各地政府对平衡车的安全担忧,更是平衡了消费者的舒适性考虑。 时间已经过去1年多了,据公开数据显示,2019年富士康员工数量约66.7万多,相比2018年的80多万,已经减少了约16%。如果和2012年相比(员工数量超过120万),富士康员工数量已经接近腰斩。

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    2015年数据展望和市场预测

    以下给出的是最近的展望与预测综述: wikibon预计大数据市场从2011年到2026年将获得17%年复合增长率,将在2026年达到840亿美元的高峰。 企业中受到大数据影响的前三领域是:影响客户关系(37%);重新定义产品开发(26%);改变企业运营方式(15%)。下图对比了在未来五年中在企业里受到大数据影响最大的六个业务领域。 ? 在供应链管理中,供应链可视化(56%)、地理位置和地图数据(47%)以及产品可追溯数据(42%)是大数据获得机会的三潜在领域。 高德纳咨询公司针对2014年第四季度大数据应用作了最新调查,调查发现基于柱状/内存数据库技术、容量数据仓库技术,基于索引的检索技术和日志数据分析技术在相关文献报告中的引用和使用有超过5%的增长。 关注大数据发展,毕业后想从事互联网用户体验方面或咨询相关的工作。谢谢 姚佳灵 家庭主妇,对数据分析和数据处理方面的知识很感兴趣,正在努力学习中。

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    直播预告 | 2022年数据库技术未来趋势展望

    主题及时间 本期主题:2022年数据库技术未来趋势展望 时间:2022 年 1 月 13 日 20:00 直播内容 随着全社会数字化转型进程的深入,地球上的数据总量正在以指数级的速度成倍增长,其规模已无法测算 就在去年,我国也明确了数据在市场化配置过程中成为了继土地、劳动力、技术、资本之后的第五生产要素。作为承载数据的基石,数据库与操作系统、中间件被列为三基础软件。 那么,如果云数据库注定是下一个风口,我们应该如何看待云原生数据库的发展趋势? 本期,我们分享的主题是《2022年数据库技术未来趋势展望》,为此我们邀请到了腾讯云数据库技术负责人潘安群,请他来与我们一起聊聊2022年,数据库的未来将何去何从。 本期直播访谈是「InfoQ2021年度技术展望」系列咖说栏目,其隶属于「2021·InfoQ年度技术盘点与展望专题」。 直播大纲 直播大纲: 1、2021 年的数据库领域发⽣的最⼤的变化是什么?

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    比科幻小说还科幻:沃尔玛大数据技术未来展望

    通过自身数据积累整合及并购研发,沃尔玛已然拥有一个涵盖消费者线下交易数据、沃尔玛网络商城电子数据与社交媒体应用数据为一体的实时更新积累的大数据库,为沃尔玛在做出决策前,将执行成本降到最低,并且创造新的消费机会 当Sam近日再一次驱车来到最近的沃尔玛卖场时,刚进入停车场,Sam的手机或者iPad等移动终端的沃尔玛App可能已经收到购物清单上百分之八十以上商品的推荐信息和电子优惠券信息,App上还按商场流程标注了每件商品的具体位置 、型号信息,沃尔玛测试中的“Scan and Go”的系统未来允许Sam用手机扫描商品,然后收银台手机扫描支付。 通过开发大数据工具加载交易数据,体量相对较小但结构化程度较高的线下零售数据结合电子商务网站数据为前向购物选择预测提供了基本支撑。 大数据会随着数据的结构化和规模化滚动雪球,越来越“”,越来越“快”,这个世界上最大的零售商在利用数据技术追逐利润的同时也逐渐引起人们的担忧: 科技在带来商业大发展的同时会不会催生出类似《一九八四》中的

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    物联网的工作原理及未来展望

    我们来模拟物联网生活的一天 未来物联网白热化的世代,当你早上起床时传感器会自动监测窗外的阳光,调整窗帘要拉开多少,室内是否需要开灯;手上的穿戴式设备也会汇集前一晚的睡眠数据,以及前一天的饮食记录,建议你今天早上应该喝进多少水 当冰箱连上网后,厂商就能够接受到关于冰箱的所有数据,整合分析用户的习惯,可以对自家的产品进行修改调整,设计出更符合人性的冰箱,制造业省下不少的调查及设计成本,对产业是一帮助。 2. 开车上路最重要的就是交通安全,物联网让每辆车都可以共享数据,分析周围车辆的状态,让云端主机整合分析所有的数据,找出最安全的驾驶路线及模式,降低交通事故发生的机率,这也是为何自动驾驶技术受到重视的原因。 当物联网遇上工厂: 智能工厂加速生产管理效率 未来的智能工厂,每一条产线都能联网,而且各自都有判断能力。 未来在大数据、物联网、5G、云端计算、智能装置的牵引下,即将迎接工业4.0的世代。 4.

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