从目前的表现情况来看，人工智能、大数据、云计算等技术有望成为推动行业增长的下一个引擎。正是因为如此，我们才看到了阿里、腾讯、百度等互联网巨头开始将布局的焦点转移到了这些新技术上面。 随着互联网金融将目光聚焦到人工智能、大数据、云计算上面，预计未来的互联网金融市场将会出现更多新的改变。 随着以AI、大数据、云计算为代表的新技术时代的到来，人们开始以这些新技术为切入点，寻找互联网金融的全新表达方式。 在传统逻辑中，金融与其他行业始终都是一种泾渭分明的关系，彼此之前的联系并不是特别紧密。 比如，大数据基于与互联网金融结合产生的智能投顾、智能科技与互联网金融结合产生的智能项目匹配、云计算与互联网金融融合产生的智能风控……这些新技术与互联网金融深度融合产生的概念，能够完善互联网金融的运作逻辑 比如，我们能够通过大数据的手段来强化对于项目各个方面的风控问题，通过多个维度，多种角度的控制让互联网金融的项目风险不再仅仅只是人为控制的，而是通过大数据的手段智能控制的，另外它的这种风控的方式也告别了单一
全国科学技术名词审定委员会25日发布试用204条科技新词，其中包括“大数据”“云计算”“物联网”“三维打印”等42条热点名词以及“暗能量”“宏基因组”“碳交易”“量子通信”等162条专业新词。
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以阿里、腾讯、百度为代表的互联网巨头对于以AI、大数据、云计算为代表的新科技的布局更加加注了这种发展趋势，未来随着这种布局的深入，对金融行业产生影响将会是迟早的事。 因为借助大数据技术、AI技术、云计算技术，我们能够在项目上线之前就能够提前预知到项目的盈利情况、目标用户的情况、市场需求情况等，借助这种提前的研判，我们能够做到项目的精准运作，精准投资，而且能够减少项目盲目上线带来的风险 进入到新科技时代之后，我们生活的每一个环节都与金融行业联系在了一起，我们对于个人的信用评估也不再仅仅局限在某个方面或某些方面，而是通过大数据的手段将个人在生活当中的每一个环节的数据都能够进行整合，再根据这些数据进行一个综合评估 比如，传统时代我们必须要进行的项目尽调和信用调查，可能会因为大数据与AI科技的加入而消失不见，他们将会变成了一个数字化的东西，而不是一个流程。 而在新科技时代，由于智能科技、大数据技术、云计算技术的成熟，再加上这些技术是从金融本身着手对金融进行一些改善，所以，即使金融的运行速度加快，但是这些外部技术的发展能够与金融本身深度融合，而且能够跟得上金融运行的脚步
IDC所称的DX经济上成功是指使用诸如移动设备、云计算、大数据分析、物联网、人工智能和机器人等技术来“通过新产品、新商业模式、新顾客、供应商和经销商关系建立竞争优势”。 企业将争相雇佣他们做这些至关重要的工作，而软件设计师的关键作用是创立新的、产生收益、提高生产力的应用软件；挖掘新技术（例如物联网）潜能；嵌入数据分析。 云计算将会是新IT “云优先”将如同“云计算是企业IT化的新核心”一样成为企业IT化的新口头禅，IDC的Gens如是说。云端将会发现最“功能丰富的IT产品”。 大数据变得更大 DX经济的成功将取决于建立鲁棒性“数据管道”的能力，在该管道中企业的数据双向流动。 原文地址：7 Predictions for 2016 from IDC（译者/史红霞 审校/朱正贵 责编/仲浩） 译者介绍：史红霞，网络设备维护监控工程师，关注云计算。
美国中央情报局的CTOGusHunt表示，为了提高情报分析能力，他们已经加快了运用云计算的步伐。 神秘的大数据平台Palantir就是美国CIA、FBI等寻求的合作对象。 预测过程中融入多步时间序列预测中的递推计算的思想，将每一步预测的不确定性作为下一次预测迭代的输入要素加以充分考虑。仿真结果证实，利用大数据分析的预测精度和效率都高于传统模式。 据公开报道，通过对社交网络等信息的大数据挖掘，我国成功破获多个涉恐案件。而随着数据量的增长，利用大数据来打击犯罪的比例正在提高。 大数据是手段 预警预测是目的—— 大数据的本质是系统通过处理采集到的所有数据，去提取其特征和共性的信息。通过大数据的处理使得所有的数据都有价值。 3、实施创新驱动发展战略，突破已有的思维定势，大力引进公安大数据相关的知识图谱技术、大数据可视化、语义分析计算等前沿技术。
现在还为此在努力...... 2：而今天呢，结合一些培训机构的学习路线图，今天发一个大数据云计算的学习路线图，也许有的人心中会有些疑问说这货是骗浏览量，点击量的吧，可是原因不是这样的哦！ 【ps:有的人会想，之前发了Java学习路线，今天又发大数据云计算学习路线，这货瞎搞什么，下面我说说一些原由】。 为什么说这个，还要从lz发的Java攻城狮学习路线图说起，发这个图大概一年了吧，lz虽然专业是云计算，但是由于大学老师讲的也很浅，加上电脑硬件和需要服务器等等一些原由，lz没有学习云计算开发,而lz一直学习的是 ，云计算，真的是太多太多了，甚至外行转行来学习编程，而又仔细想想，学的最多的也就是这种大家都能学的，但是现在都说是大数据云计算时代，真正学精通的还真不多，lz也是我们学校第一届招收的云计算专业，虽然lz 学习云计算大数据真的需要投入啊，而且我们都是搭建在学校的服务器上的，课下基本没法好好学习啊，当然在lz眼里也挺复杂的，都是命令，但是很装逼啊，都是命令行，啪啪啪的敲起来】，所以先发个图震震惊，就像之前发的
而移动技术、大数据与云计算对物联网有哪些影响和利弊呢？ 以下为英文原文。 随着物联网不断发展，今天我们再来讲讲移动技术、大数据与云计算对物联网的影响。 很多企业已经转向了诸如Hadoop和集群计算这样的新技术来减少处理数据所花费的时间。即使面对海量数据，这些技术也可能在很短时间内就完成处理。 数据处理的即时性也取得了长足的进步。 在设计分析解决方案时，也要考虑到从多种设备采集信息并产生一定的反馈。 云计算 时至今日云计算已经成为主流，但我们心中一直存有疑虑那就是物联网的云端化会产生怎样的结果。 云计算在万物互联的世界中显示出了它的灵活性、扩展性和高性能。事实上云计算有着解决物联网应用架构方面问题的潜力。 云计算使不同的用户分享计算资源，但它也同时带来了数据泄露的风险。 大部分的进展是在移动技术、大数据与云计算领域。这三个领域的发展融合一定能为企业提供更好的综合IT架构平台并在企业中大放异彩。
然而，云计算却处于一个截然不同的阶段，远远超过了初始的炒作阶段，进入了一个混合部署的新时代，在这一新时代中云计算显然地扩展到了数据中心中。 在2014年，我们可以期待大数据和云计算的发展： 1、大数据和云计算一同成长：大多数组织知道他们应该使用云计算平台，但云计算到大数据的主要贡献将会转移。 不久，云计算将成为许多大数据的来源，从开放数据到社会数据到聚合数据——所有来源都将为大数据项目提供能量和动力。 企业要建立一个包括全面数据源的大数据基础设施。 3、混合数据中心的云渲染：虽然企业已经采用了云计算，但云部署仍然十分的孤立，在云中运行的这些基于内部部署的系统并不总能正常的工作。不久，基于云的和内部部署的不同将会变得无关紧要。 公司将不仅仅是IT公司——他们将成为数据公司。 企业只是刚刚接触大数据——还将会出现许多趋势。在未来的一年中，企业将能够利用新技术——特别是云计算——利用整合系统和数据工具的优势。
云计算和大数据现状不说了 学习BigData和Cloud，需要学习这些基本的技能与知识： 大数据Java基础 大数据Linux基础 大数据网络基础， Python网络编程开发， 大数据统计学基础， 大数据矩阵计算基础 研究方向有这些： Hadoop方向 Spark方向 NoSQL 虚拟化方向：Openstack云系统 流数据实时分析系统 Storm实时数据平台 高性能计算 这些方向具体就不说了，列出来大家有个底。】
关于大数据和云计算二者的区别你们都知道吗？人们对于它们通常会混淆或者误解，分别用一句话来解释它们之间的关系就是：云计算是硬件资源的虚拟化；大数据是海量数据的高效处理。 另外，如果做一个更形象的解释，云计算相当于我们的计算机和操作系统，将大量的硬件资源虚拟化之后再进行分配使用，在云计算领域目前的老大应该算是Amazon，可以说为云计算提供了商业化的标准，另外值得关注的还有 VMware(其实从这一点可以帮助你理解云计算和虚拟化的关系)，开源的云平台最有活力的就是Openstack了。 整体来看，未来的趋势是，云计算作为计算资源的底层，支撑着上层的大数据处理，而大数据的发展趋势是，实时交互式的查询效率和分析能力，借用Google一篇技术论文中的话，“动一下鼠标就可以在秒级操作PB级别的数据 数据先要通过存储层存储下来，然后根据数据需求和目标来建立相应的数据模型和数据分析指标体系对数据进行分析产生价值。而中间的时效性又通过中间数据处理层提供的强大的并行计算和分布式计算能力来完成。
处理大数据的典型方法是基于硬件，并且使用分布式计算、并行处理、云计算和Hadoop堆栈等专用软件。 而对于使用磁盘数据，你需要计划（和索引）更多。 从一台计算机到多台计算机。当你的数据不再适合一台计算机上的一个磁盘时，会出现下一个重要阈值。 迁移到分布式环境会使计算变得更具挑战性，因为你进行计算所需的所有数据不在同一个地方。设计分布式算法要困难得多，并且你会极大地受到数据在计算机之间分离方式的限制。 11 什么是云计算 云计算的官方定义见： http://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/Legacy/SP/nistspecialpublication 800-145.pdf 云计算是一种用于提供支持的模型 目前的研究兴趣涵盖开源分析、社交媒体分析、云计算交互等。 本文摘编自《R用户Python学习指南》，经出版方授权发布。
大数据和云计算硬币的正反面 “大数据也需要云计算这个平台，这是一个硬币的正反面。”阿里云总裁王文彬（花名：菲青）与媒体交流时表示。这几年IT行业发生了翻天覆地的变化，直到现在大家依然在谈论云计算。 大数据和云计算 是分不开的硬币正反面 传统IT已经被颠覆 阿里云从2009年开始在云计算服务方面进行研究到目前已经有五个年头了，这五年中阿里云突破了各种各样的技术难题，从去年的5K集群到今年的ODPS， 在阿里云看来，云计算和大数据是不可分割的，就好比一个硬币的两面，精准的大数据分析依赖于强大的云计算平台。 3探秘阿里云的御膳房与登月计划 探秘阿里云的“御膳房” 基于ODPS，阿里为第三方软件服务商和品牌商提供大数据计算、挖掘、存储的云环境开发平台，构建阿里数据生态。 强大稳定的计算能力，提供离线分布式计算平台及强大的算法环境，自主提交计算任务，自主开发模型挖掘数据价值，大数据计算快速响应。 4.安全的操作平台。
，实施大数据开放与共享的建设与开发，完成了2个国家级税务处理中心的扩容，包括计算存储资源、系统软件及备份系统建设等，以提高各单位的数据处理能力，并按照国家在云计算、大数据、互联网+等方面的战略部署，适应国家财税体制改革及税制改革要求 ，可以说统一的计算、存储、网络的共享都做的不错，但数据的共享还不全面。 标杆 笔者走访过陕西国税，在听完介绍3个小时候之后，陕西国税坚持以数据为中心、顶层设计+基层创新、迭代发展的原则，深入推进税收大数据实践，积极构建了数据管税体系，创建了具有陕西地税特色的“1+1+X+Y 落地 最好能够建立一体化的IAAS，PAAS，SAAS，DAAS平台，选择有系列云产品的企业，专业公司深度合作，充分利用社会云计算资源，通过整合的方式，将传统基础设施体系的改造与云计算平台的建设结合，逐步形成云计算技术支撑下的税务系统管理 、建设和维护的新混合云计算体系。
大数据，云计算系统架设卫星授时（GPS北斗时钟）的重要性 大数据，云计算系统架设卫星授时（GPS北斗时钟）的重要性 云计算（Cloud Computing）是基于互联网的相关服务的增加、使用和交互模式， 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。 云计算（Cloud Computing）是分布式计算（Distributed Computing）、并行计算（Parallel Computing）、效用计算（Utility Computing）、网络存储 它是通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，企业数据中心的运行将与互联网更相似。这使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。
这一部分主要是讲大规模数据处理平台和云计算平台。 ? 由于现在数据量在不断增加，单独的机器很难完成大规模的数据处理。 所以引进了hadoop和spark这样的平台，提供更好地平行计算能力，容错能力，以及load balance，极大的提高了数据处理的的速度和规模。 另外，就是了解一些OLTP和数据仓库的知识。在很多商业数据处理方面，需要用到这类知识来更好做数据汇报。 最后要就是云计算服务了。 ? 云计算服务有三种模式，SaaS，PaaS，和IaaS。 IaaS：基础设施即服务, 用户无需购买硬件, 而是租赁云计算提供商的基础设施, 部署自己的OS, 进行自己的计算, 这里的用户一般是商业机构而不是终端消费者。 PaaS：与IaaS类似, 只是用户不再控制OS, 而是利用云计算提供商提供的OS和开发环境做开发。 这张图就是解释不同云服务所控制的范围的差别： ? 打个比方，公路就是IaaS。
掌握基于大数据、云计算等标准和技术的IT专业人士会获得最高的报酬。因为CEO们明白数据的巨大价值和潜力，而掌握这些技术就可以象老鹰一样俯瞰整个项目的所有数据。 1.大数据 毫无疑问，大数据绝对是近年来的热门词。最近几年，在大公司，这门技术从“可有可无”的边缘迅速演变成了“必须获取”的核心。 热门的大数据技术有：MapReduce|Hadoop|R|HBase|NoSQL 2.云计算 云计算是2014年最流行的IT词汇。在网络上到处充斥着云的实现，甚至让你都有点对“云”这个词感到厌烦了。 但是，如果你身处就业市场，你就会发现雇主对会云计算的人才是有多么的欣赏和重视了。例如，OpenStack的专业人才每年的平均工资达到了10万7千美元。 热门的云计算技术有：OpenStack|Cloudera|Azure|Amazon Web Services 3.信息安全 与大数据和云计算不同，信息安全是一门成熟的技术。
大数据” 三个字其实是个marketing语言，从技术角度看，包含范围很广，计算、存储、网络都涉及，知识点广、学习难度高。 #大数据和云计算技术社区#希望通过坚持定期分享能帮助同学在大数据学习道路上尽一份微博之力。相信长期坚持认真阅读周报的同学，在技术的道路上一定会日益精进！感谢编辑们的长期坚持！ #大数据和云计算技术社区#长期招募有兴趣参与社区编辑和运营的同学，欢迎扫描文末二维码联系（参与社区工作，收获知识和进步，还有红包哦）。 特别提醒，文末有惊喜！ 实现了全部实时数据应用的数据源统一，保证了应用数据指标、维度的口径的一致。在几次数据口径发生修改的场景中，我们通过对仓库明细和汇总进行改造，在完全不用修改应用代码的情况下就完成全部应用的口径切换。 https://mp.weixin.qq.com/s/O6BpebOqwJpd-7A5YbQ_5w 10 数据库连接池 数据库连接池在Java数据库相关中间件产品群中，应该算是底层最基础的一类产品，作为企业应用开发必不可少的组件
写在第41期 “大数据” 三个字其实是个marketing语言，从技术角度看，包含范围很广，计算、存储、网络都涉及，知识点广、学习难度高。 #大数据和云计算技术社区#希望通过坚持定期分享能帮助同学在大数据学习道路上尽一份微博之力。相信长期坚持认真阅读周报的同学，在技术的道路上一定会日益精进！感谢编辑们的长期坚持！ １ spark streaming 1)本文讲解了Spark Streaming应用中如何有效地控制offsets的各种方式，这些方法能够帮助用户在持续不断地计算和存储数据应用中更好地面对应用失效和数据恢复的场景 告警模块无疑是监控系统中最关键的一个模块，任何业务逻辑映射的告警规则，最终都需要告警模块进行告警状态计算。 ref=myread 6 推荐系统 “基于 MaxCompute 搭建社交好友推荐系统”，主要对大数据在好友推荐系统中的应用、好友推荐系统的分析模型、好友推荐系统在阿里云上的实现方式和 MaxCompute
，它基于 Amazon Dynamo 的分布式设计和 Google Bigtable 的数据模型，由 Facebook 创建，在一些最流行的网站中得到应用。 库，Spark虽然包含机器学习很多算法，但其基于RDD的数据预处理方式很繁琐。 ，提出新的视觉计算模型与方法，克服当前模型与方法局限性，提升视觉计算的性能（准确性、鲁棒性、自适应性、可泛化性、可解释性等）。 脑科学与视觉计算可以从如下两个方向加一结合，一是基于脑科学机制进行视觉计算的启发建模，二是现有服务于视觉计算的神经网络模型为脑启发机理提供分析和借鉴 https://mp.weixin.qq.com/s /rKHA2H4msHSInVn7A-fqHg 9Datax 使用Datax进行两个集群间的数据同步，在读取HDFS数据时，会出现数据丢失问题，本文针对数据丢失问题做出了分析以及对应解决方案，希望帮助大家在使用
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