大数据、人工智能、云盘算、物联网、区块链序言【大数据导论】
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本篇序言前 必看
【大数据导论】—大数据序言
五大前沿领域
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此中关于大数据序言
在现在这个数据爆炸的期间中，三大领域与数据痛痒相关（大数据、云盘算、互联网）
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云盘算
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先先容IT资源 ：
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数据中心
把大量的IT资源 存放到一个空间中，该空间称为数据中心
云盘算离不开数据中心（现在中国最大的数据中心在贵州）
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云盘算界说
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云盘算的本质是：整合和优化各种IT资源，并通过网络便宜的提供给用户
技术上（次点）
大规模分布式并行盘算技术
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贸易上（重点）
[*]初期零成本，瞬间可获得
[*]后期免维护，使用成本低
[*]供应IT资源"予取予求"
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云服务模式
[*]公有云（即基础设施层）
[*]面向所有用户提供服务
[*]私有云（即平台层）
[*]向特定用户提供服务
[*]混合云（即应用层）
[*]综合公有云和私有云的特点
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现在环球 云盘算厂商排名
[*]亚马逊
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[*]微软
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[*]阿里云
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云盘算产业
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[*]此中硬件与装备制造
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[*]此中基础设施运营
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[*]此中软件与解决方案供应商
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[*]此中基础设施即服务
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[*]此中平台即服务
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[*]此中软件即服务
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[*]此中云安全
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[*]此中云盘算交付/咨询/认证
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物联网
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物联网技术架构
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此中感知层 包含许多传感器（比方温度传感器，湿度传感器，摄像头、GPS装备等）
网络层包含各种类型的网络（比方互联网、移动通信网络、卫星通信网络等）
处理层包含数据存储和分析平台
应用层满足各种应用的需求（比方智慧农业、智慧医疗、智能工业等）
物联网的关键技术
具体点
[*] 二维码
[*] RFID标签
[*] 传感器
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[*] 各种类型的网络连接
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抽象点
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[*]此中网络与通信技术包含：
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短距离无线通信技术
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长途通信技术
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物联网产业
[*]核心感应器件提供商
[*]感知层末端装备提供商
[*]网络提供商
[*]软件与行业解决方案提供商
[*]系统集成商
[*]运营及服务提供商
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未来两大前沿领域（人工智能、区块链）也与数据高度相连
人工智能
人工智能界说
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该领域包含
[*] 呆板人
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[*] 语言识别
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[*] 图像识别
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[*] 自然语言处理
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[*] 智能AI系统
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人工智能技术
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[*]此中呆板学习
研究盘算机怎样模仿和实现人的学习活动，以获取新的知识和技能，从而不停的改善自身的性能
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呆板学习与算法、模型、评估高度相关
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涉及统计学，系统辨识，逼近理论，神经网络，优化理论，盘算机科学，脑科学
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呆板学习应用
[*]个性化保举系统
[*]金融反敲诈系统
[*]语音识别
[*]自然语言处理
[*]呆板翻译
[*]模式识别
[*]智能控制
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[*]此中知识图谱
是显示知识发展进程与结果关系的一系列差异的图形
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是使用可视化的方式描述知识及其载体进行发掘、分析、构建、绘制、显示其知识之间的关系
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知识图谱的应用
[*]搜索引擎
[*]可视化展示
[*]精准营销
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[*]此中自然语言处理（人工智能领域中紧张的一个方向）
人与盘算机之间使用自然语言进行有用沟通的理论和方法
自然语言处理应用
[*]呆板翻译
[*]手写体和印刷体之间的识别
[*]语音识别
[*]信息检索
[*]信息抽取与过滤
[*]文本的分类和聚类
[*]舆情分析与发掘
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自然语言处理涉及
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[*] 此中人机交互
[*]研究系统与用户之间交互关系
人机交互的应用
智慧头戴式交互智能家居
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[*] 此中盘算机视觉（人工智能领域中一个紧张的方向）
研究如何使盘算机能够看的一门科学
盘算机视觉涉及
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盘算机视觉应用
[*]人脸识别
[*]图像检索
[*]游戏与控制
[*]摄像头检测异常
[*]智能汽车信息观测
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[*] 此中生物特性识别
鉴别人的身份并保障身份安全的技术
涉及领域
[*]图像处理
[*]盘算机视觉
[*]语音识别
[*]呆板学习
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生物特性识别应用
[*]金融安全
[*]教育安全
[*]交通安全
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[*]此中VR/AR
[*]虚拟现实简称VR
[*]增强现实简称AR
关键技术为：
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人工智能产业
智能基础设施
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此中的智能芯片未来的发展方向无非两个：
[*]模仿人类大脑结构的芯片
[*]量子芯片
智能信息与数据
智能产物
智能技术服务
[*] 提供 技术平台和算法模型
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[*] 提供 团体解决方案
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[*] 提供人工智能在线服务
区块链
用块链式数据结构来验证和存储数据，使用分布式节点公式算法来生成和更新数据，使用密码学的方式保证数据传输和访问安全
区块链的特点
[*] 去中心化（关键技术工作量证明，即解数学题）
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[*] 防窜改（关键技术哈希函数SHA256）
区块链的三要素
[*]生意业务
[*]区块
[*]链
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区块链涉及
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区块链的应用
[*]比特币
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[*]金融领域
[*]跨境支付
[*]教育领域
[*]物流领域
[*]物联网领域
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好的，到此为止啦，祝您变得更强
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想说的话
学习来源厦门大学林子雨老师的 《大数据导论》（反反复复学习了5遍哈并且做了相应的训练 然后才进行的这篇博客的誊写）
实不相瞒，写的这篇博客要写五个小时以上（加上自己学习和纸质笔记，共七小时吧），很累，希望大佬支持一下
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道阻且长 行则将至 个人主页：在线OJ的阿川https://img-blog.csdnimg.cn/direct/f4d00d4392e1447e950b3047872b47e4.jpeg#pic_center大佬的支持和鼓励，将是我成长路上最大的动力 https://img-blog.csdnimg.cn/direct/ee7f6ecc4525423aa3d53d1fb3b13149.png
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