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2017年电信业值得关注的7大颠覆性技术

如果要用一张图来形容2016年的通信技术趋势,它一定是这张... 2017年电信业值得关注的7大颠覆性技术 2016年,就像是一场接力赛跑到了交棒点。 CT传棒给IT,4G传棒给5G,硬件传棒给软件,闭源传棒给开源... 只是这场接力赛的总长度太长,交棒绝不可能瞬间完成,它将持续好几年。 这也好,拉长了时间,让我们得以看到更多丰富的细节,因而注定了2017年的通信必将更精彩。 人工智能 把人工智能放在这里,看起来调子起得有点高,但我们并不这样认为。 2016年,人工智能着实火了一把,它已如洪流一般扩散并融入到IT领域的方方面面,开始掌管云接入和服务,并高高坐在价值链的最顶端。 2017年,在诸如MWC这样的通信展上,我们必将看到大量人工智能、机器学习、深度学习、语音识别、图像识别等技术应用于电信领域。 人工智能让物联网时代的大数据变得更有意义。比如车联网,我们可以通过大数据分析、不断学些和优化,为用户提供智能导航出行方案。 语音将在物联网时代重新焕发生机。比如,这个3D全息虚拟人妻… 有了她,你不必独自面对空荡荡的家,你可以和她交流对话,她还可以控制你的家电,甚至在你外出上班之时可以随...

大数据研究趋于商业化 回顾2016大数据领域成果|

2016即将结束,外媒KDnuggets日前针对大数据领域在2016年度取得的重大发展,以及2017年度可能出现的变化趋势,询问了8位行业内的顶级专家。 虽然各位专家的意见不尽相同,但从其发言中大约可以总结出一个共通点:大数据研究正在由前几年的新鲜技术变得越来越普及和商业化。同时,由于研究的向前推进,以数据为基础的人工智能、机器学习和物联网等其他各个领域也将会取得越来越大的成果。 1.CraigBrown,大数据、数据科学、数据库技术领域专家。美国知名的青年导师、科技导师,以及作家。 在2016年,数据科学领域出现了一次大规模的数据增长。这一增长从需求端推动了诸多云计算服务供应商的快速成长,包括亚马逊AWS、微软Azure和Rackspace等。我认为,数据增长的势头将在2017年得到延续。并且,2017年将会出现更多的基于这些大数据研究的应用项目,包括机器学习、认知计算以及预测分析等。不过,随着数据量的增加,应用项目的逐渐丰富,用户的数据安全问题也将变得日益严峻,这一点在2017年也不会有很大改善。2017年,数据科学家、首席数据官、首席数据架构师等职位将变得越来越抢手,岗位职责和定...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。