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Java编程——编写高质量代码的思考

前言 最近在看《代码大全》,可以说是一本软件开发的百科全书,特别厚,但是干货也很多。平时写代码,代码规范是一个最低的要求(很多老代码连最低要求都达不到),为什么要这样规定代码要这么写,而不是那么写?这是一个值得深究的问题。而不是说我照着代码规范写代码就算完了,高质量的代码是一个专业工程师的追求。要知其然知其所以然,最近写发票解析的代码,因为涉及带解析PDF的算法,复杂度比较高,所以花了很多时间在重构,学以致用的时候积累了一些心得。 信息隐藏原则 信息隐藏是面向对象设计的一个原则,是对封装和模块化的一个更高维度的概括。从Java的整个访问限制设计就体现了信息隐藏的原则,各种访问修饰符:public,protect,private,在类设计的时候,我们就要决定什么暴露给外部,什么隐藏起来。 举一个例子下面的代码表示一个有自增ID的Person类。 上面的类设计有什么问题呢?它违反了信息隐藏的原则,直接将ID分配的方式暴露了,这会给后面的维护带来很多问题:当你想给id的范围做出限制的时候怎么办?当你在所有代码中使用++G_MAX_ID分配ID时突然需要修改ID分配的算法怎么办?是不是需要去改所有++G_MAX_ID出现的地方?更好的设计是将ID的分配算法隐藏起来。 咋一看只是将++G_MAX_ID写到一个方法里面而已,但是它隐藏了ID分配的算法,让调用者不需要关心里面的实现,同时控制了变化,不管ID分配算法怎么变,都不会影响其他的代码。调用者了解的信息越多,受到的影响就越大,信息隐藏可以降低复杂度,控制变化的范围。 上面的例子只是信息隐藏的一个简单应用,下面我们来举几个其他的应用例子: 为什么不推荐使用魔法值(即未经定义的常量)?:这个明显违反了信息隐藏的原则,当你将字面量直接写在代码里面时,就将信息直接暴露了,后面需要修改的时候,一旦少改了某个地方的字面量,bug就出现了。 循环依赖(即A调用B,B调用A的情况):类或方法之间的循环依赖会破坏信息隐藏,一个很直接的影响就是在测试的时候,A,B都需要同时准备好才能进行测试,而无法mock任意一方。 使用全局变量:这个就不用说了,所有人都可以访问你的时候信息就暴露无疑了,全局变量能不用就不用。 考虑性能损失:有时候我们为了一些性能上的考虑就破坏信息隐藏原则,将一些变量全局化,这样性能提高得不多,维护成本却上升不少,完全是得不偿失。 最后总结一下信息隐藏的好处: 隐藏信息即隐藏了复杂度,降低了编程的负担。 隐藏信息即隐藏了底层变化,以便于在局部控制变化。 一些不太常见的编程技巧 函数(function)与过程(procedure)的选择 我们先来看看函数与过程区别: Function:有返回值的方法 Procedure:没有返回值的方法 平时我们编程其实没有太区别函数与过程,什么时候用函数,什么时候用过程其实没有过多的考虑,感觉都可以用。一个选择的规则就是当你的方法的目的是想返回跟你方法名称相符的值的时候用函数,否则用过程 举个例子,我看过很多XXProcessor接口里面的方法都是XX process(),严格来讲,这样的命名是不符合上面的规则的,process是一个没有含义的命名,但是却有返回值,如果没有返回值那它的命名才是合理的。 当然了,上面的规则仅供参考,世事无绝对,具体情况具体分析,当你不清楚用函数还是用过程的时候,可以参考这个规则。 使用boolean值来给程序做注释 相信大家看到一个if语句有很多条件的时候都会特别头痛,因为很难理解。例如下面的例子: 但如果换成下面的写法,用boolean值的名字来给if语句注释,看起来就很好理解了。 总结 怎么写高质量的代码是一个很大的话题,这里只是抛砖引玉,其实面向对象设计的很多原则都能够给我们写代码的时候提供指导,写代码的时候要时刻记得学以致用,而不是敷衍了事,专业的软件工程师必然要能写得一手好代码。 如有不同意见,欢迎留言探讨,如对本文感兴趣,欢迎关注笔者,笔者持续更新。

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2017视频监控趋势的一些思考

去年开始,安防行业迎来了全新的人工智能时代,根据一年的市场情报收集以及国外论坛的讨论,现将一些值得玩味的信息总结如下: 一、固定摄像头的失宠 如果说大数据的时代到来,摄像头作为城市重要传感器,在及时获取大量的视频图像数据有着先天的优势,但随着移动互联网以及物联网技术的发展,这种前端采集的功能已经开始逐步迁移到更多公共设施或者移动设备(手机、行车记录仪)等身上。 Milestone Systems首席技术官Bjorn Skou Eilertsen认为:“视频在过去两年中创造了全球90%的数据,但是这些数据中,逐年上增的是手机、可携带式设备、无人机等采集的数据,因此我相信在不到五年内,超过50%的视频管理系统中的数据来源,将不会是固定的摄像机。” 如果联系起“速7”中的电影片段,“天眼”与我们现实的视频监控系统的差别之一也正是在于此。深圳云天励飞技术有限公司产品与方案部方案总监陈丹提出:“当前采集设备的覆盖及安装数量与电影仍然有一段距离,影片中所有带有摄像头的设备都可以充当采集端,这在我们现实中是有差异的,这是现在与未来的一段时间内,都没法实现如此多的设备统一调度使用。” 那么未来随着硬件分析能力的加速以及物联网的发展,未来固定摄像头的局限性必然会被打破,虽然这个时间段我们仍然无法准确的判断,但固定摄像头的失宠是必然的趋势。 二、聚合、自动化能力增强 以前我们看摄像头或者可以将其视为一个固定的传感器,是非常常规化的的物品。但随着网络化的发展,全球共有14亿只摄像头正在工作,它们之间有的存在着各种相互融合、贯通的逻辑关系,而这一切便是聚合。 聚合下的系统,便要面对PB级的视频信息,如何实现对如此庞大及复杂的数据操作,仅仅依靠人力是无法的,更加自动化的能力或者称为智能的概念便会被提出,而人工智能更被视为引发视频监控行业质变的关键所在。 通过神经网络算法,摄像头已经可以初步实现人的行为预测,打破了技术的枷锁,视频行业从事后逐步走向事前。 清华大学微电子学研究所副所长王志华教授在接受媒体采访时提出:“但不管是安防还是互联网传递领域,只要你是可知的应用,那你就老老实实的说你在做应用、在做图像解析,而不要吆喝着所谓的‘人工智能’。”如果从严谨的科学态度去给当前的“安防+AI”定位,笔者仍为自动化能力的提升会是一个看上去没有那么火,但却十分吻合的字眼。 三、无所不能的巨无霸时代要结束? 这是一个有趣的话题,可能在这里谈并不太适合,但从技术的角度而言,这确实不会发生。无论是华为还是戴尔也好,这些在ICT行业沉浸多年的“老司机”,他们更多强调的是开放以及合作,在安防业内,也有宇视及科达等在这些字眼上下足功夫。 在技术变革的阶段,尤其是打破了传统行业的壁垒,各种未知的挑战及技术难题,将迫使企业走向合作。Milestone Systems首席技术官Bjorn Skou Eilertsen表示:“在我看来,一家公司尝试和做所有事情的日子已经结束了。我们都需要集体前进,行业自动化以及聚合的趋势会让单打独斗变成寸步难行。” 最后随便举个例子,当前华为安防本着上不做应用,下不碰数据在塑造全新的生态合作,而宇视科技也正在今年提出解决方案赋能工程(UNIview Solution Enabling Engineering),他们不约而同的在做好一件事——设备及解决方案供应商,与人合作,与人分享,重塑行业价值。其他的厂商也有很多,这里不列举了。 或许在这个追逐利益的时代,这些行为看上去很笨拙,但行业需要疯狂的“傻子”,去感染更多的人,才能形成更包容及健康生态环境。 本文转自d1net(转载)

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部署SDN:拒绝诱惑 认真思考企业需求

软件定义网络(SDN)被视作互联网的秘密武器。尽管SDN面临发展疲软,技术出现问题等状况,不过到目前为止,企业仍对其兴趣满满。 这可能是由于SDN带来的节省成本、提高安全性并实现真正的敏捷的优势。不过话又说回来,这种高复杂性以及惊人的许可成本的SDN真的是企业想要的吗? 虽然部署SDN和SDDC带来的好处足够诱人,但也带来了新的挑战。在真正迈入SDN之前,仍有企业需要解决的一些关键点。 你的企业IT团队关注KTLO,保持灯一直亮的时间是多久?如果IT团队无法解决新的要求,那么自然也没有时间来处理SDN带来的新问题。 也许你会问“SDN不是会让我们更具效率吗?”也许如此,不过需要花费你一些时间。除非你构建一个新的数据中心,否则不要以为这是个快活儿。即使在虚拟化做的非常好的企业里,也总会有历史遗留问题。 战胜旧的虚拟化环境 这引出了另一个关键点:“遗留”问题。如果还有上个世纪的组装机用的胶带,那你就麻烦了。为此你不得不让两个环境平行存在,等待更换主机的时间。现实是,大多数组织需要将两个生态系统融合,并完善长期的架构策略。 当前的虚拟化环境运行状况如何?如果它过时了,那么你仍将面临同样多的问题,甚或比合并物理基础设施问题更多。此外,如果你尚未对使用虚拟化提供自动化和自助服务功能做好准备,那部署SDN很可能不太明智。如果你的企业想要部署SDN,那么最好还是先从升级现有基础架构,以支持网络功能虚拟化和测试自动化功能开始。 你的企业是否具备专职人员来管理和解决SDN基础架构的问题?你需要一些多面手:了解虚拟化的网络人员以及熟悉网络的系统工程师。如果企业中这两个团队不合作,那么SDN部署的成功概率也是非常小的。 评估SDN带来的冲击性 其次,除非企业理解并致力于DevOps的持续集成和部署,否则融合hyper是行不通的。要不,你将如何实现基础设施代码? 推动SDN部署和融合hyper的主要动力在于企业需要一个反映敏捷和灵活的IT。尽管它的确是网络的未来,但并非所有的企业都为此做好了准备。太突然的转变会让企业陷入基本的管理高效基础设施的囹圄。你在背负技术债务吗?你的企业政策、标准和程序是否正常运作?你的员工是否也跟得上技术的脚步了?对于部署SDN或SDDC,首先要做的还是一步步设计,对当前环境进行分析,从而制定一个能够逐渐解决问题的路线图。 最重要的是,拒绝诱惑,拒绝厂商炒作,认真考虑什么对你的企业来说才是最好的。 作者:Michele Chubirka 翻译:张程程 来源:51CTO

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物联网热潮下MEMS产业的冷思考

【内容提要】MEMS在消费电子产品中的应用进一步得到普及,多传感集成将成为MEMS发展的必然趋势。赛迪顾问研究认为,国内MEMS产业将进入加速发展阶段,MEMS创新技术孵化器有助于MEMS中小企业在新应用领域的技术创新和产品开发,助力企业成长与发展,帮助形成产业的集聚效应;同时,设立MEMS产业投资并购基金一方面可以扶持培育中小型企业,帮助他们解决资金不足的问题,进而推动MEMS产业的发展。另一方面可以鼓励国内领先的MEMS本土企业并购国际龙头MEMS企业,帮助我国本土企业快速提升自身技术研发能力,加速我国MEMS产业的发展进程。 【关键词】MEMS传感器物联网 目前全球MEMS市场规模已经逼近150亿美元,随着MEMS在可穿戴设备、VR/AR等消费类产品中应用渗透率高速增长的影响,美国MEMS市场实现平稳增长;欧洲MEMS市场也在汽车工业的带动下保持活力;亚太MEMS市场在智能手机、平板电脑、可穿戴设备等电子产品产量大幅提高的带动下,规模进一步扩大。相比之下,中国MEMS产业尚处于起步阶段,与连续三年高增长的市场不相匹配。旺盛的市场需求与相对薄弱的产业形成反差,具有一定知名度和出货量的本土MEMS企业仍然屈指可数,逐鹿中国市场的主要竞争者仍以跨国企业为主。 一、物联网热潮为MEMS市场创造巨大需求 (一)物联网产业蓬勃发展,传感器成为发展核心 目前,我国物联网发展与全球同处于起步阶段,初步具备了一定的技术、产业和应用基础,呈现出良好的发展态势。2016年我国整体物联网的市场规模有望突破9000亿元。近几年我国物联网产业发展的综合增长率达到了30%以上,充分体现了其强劲的发展势头。物联网产业中的关键技术之一就是传感器技术,MEMS传感器已经广泛应用于物联网中的各个领域。随着物联网产业的快速发展,各类终端产品的数量将达到100亿以上的规模,对MEMS传感器的市场需求也将迅速增加。2016年,中国MEMS市场规模继续保持高速增长,有望突破350亿元。中国智能手机、平板电脑、可穿戴设备等MEMS应用整机产品产量保持稳定增长,带动加速传感器、陀螺仪、硅麦克风等产品需求的增长。与此同时,上述整机产品中,加速度传感器、陀螺仪、硅麦克风等的渗透率进一步提高对MEMS市场规模的扩大也起到重要作用。另外,中国汽车工业的增长也推动了压力传感器、微机械陀螺仪等MEMS主力产品市场的增长。 (二)消费领域全面普及,MEMS持续高速增长 现在,越来越多的MEMS传感器被应用到手机中来提高手机的用户体验。高端手机普遍已经装配有加速度传感器、压力传感器、陀螺仪、硅麦克风、指纹传感器、距离传感器,环境光传感器、磁传感器等数种MEMS产品。在可穿戴产品中MEMS器件的应用也越来越广泛,如测量运动记录步数的加速度传感器、进行心率监控的心率监控传感器、测量血氧值的血氧传感器、感知海拔高度变化的气压传感器等等。可以说,惯性传感器已经成为了智能手机、平板电脑和可穿戴设备的标配,并且其他各种类型的MEMS传感器在消费电子领域的应用正在逐步普及。目前,仍在研发的新产品也都在手机等消费电子领域试水,而在数码相机中使用MEMS器件加强防抖功能,在摄像机、笔记本电脑等中使用硅麦克风已经成为常态,未来将有更多的MEMS器件进驻消费电子产品,而原来只在高端产品出现的地磁场传感器、射频器件等将扩散到中低端产品中去。 (三)多传感集成技术成熟,成为产业发展必然趋势 随着人们生活应用的不断丰富,传感器感测多个物理信号的功能需求也变的越来越多,多种传感集成的MEMS器件也应运而生。如今,惯性传感器已经出现了三轴、六轴、九轴甚至十轴的集成模块,将MEMS加速度传感器、陀螺仪、磁传感器等MEMS器件集成在一起,以满足生产厂商更小体积、更低成本的要求,同时给予了用户更加丰富的用户体验。法国知名市场研究机构Yole Développement于2016年3月份提出了未来三大传感器集成方向:密闭封装集成传感器、开放腔体集成传感器和光学窗口集成传感器。这三大集成方向无论从生产端还是用户端都在逐渐满足越来越多新出现的需求,由此可见,多传感集成已经成为未来MEMS产业发展的一种必然趋势。 二、我国MEMS产业发展面临多方面挑战 (一)关键技术需要突破,产品结构有待改善 目前我国MEMS传感器产品在精度和敏感度等性能指标上与国外存在巨大差距,应用范围也多局限于传统领域。中高档传感器产品几乎100%从国外进口,90%的芯片依赖国外。从MEMS产业的设计、制造和封装三个环节来看,国内缺乏对MEMS相关关键技术的自主研发和产业化能力。我国尚无一套有自主知识产权的传感器设计软件,国产传感器可靠性也远不如国外同类产品;MEMS制造能力更为薄弱,国内具备一定规模的设计企业基本选择国外代工厂,而多数小型设计企业选择与科研院所的中试线绑定,这就导致产业化进程相对缓慢;我国的MEMS封装尚未形成系列、标准和统一接口。 由于我国MEMS产业起步较晚,我国的MEMS传感器产品多处于技术相对成熟、市场格局相对稳定的传统MEMS应用领域,而新兴领域的MEMS产品在测量精度、温度特性、响应时间、稳定性、可靠性等方面与国外差距较大,尚未形成具有市场竞争力、较为完善的产品系列,产品结构略显单薄。 (二)缺少代工服务平台,初创企业发展艰难 随着物联网时代的逐步到来,传感器现正被广泛应用于包括各类智能终端、智能汽车、生物医疗等在内的众多新兴领域,需求量与日俱增。但新兴领域的MEMS创新应用存在一定的局限性,现在仍然处于市场前景不明朗的初期阶段,存在产品量产风险大等问题。因此,小批量的中试生产现在已经成为MEMS产业界推出新产品的必由之路。 此外,由于MEMS产品具有“一种产品,一种工艺”的特点,新产品的开发必须与配套工艺紧密结合,这就要求代工厂的设备和工艺具有定制化特性。MEMS产品的另外一个特点是种类多、总量小,因此小批量的订单使得大型代工企业不愿投入过多精力进行技术的升级改造,以至于不愿接受MEMS初创企业的中试需求。然而,我国的MEMS设计环节现在尚处于起步阶段,相关企业正呈现出“小、散、弱”的局面,企业的发展也在受到技术、资金、客户等诸多因素影响,企业研发的新型产品更是被国内MEMS代工服务平台的缺乏所制约,导致产品的迭代周期延长,错过应用市场需求强烈的最佳时期。 三、结合发展要素加速MEMS产业发展进程 (一)MEMS创新技术孵化器将推动MEMS产品加速开拓新兴市场 孵化器作为一种有效促进新兴产业创新发展的工具,已经在全世界包括中国的部分城市和区域得到了广泛应用和推广,其重要作用也愈发突出。一方面孵化器可以孵育一批具有创新能力的初创企业,特别是为具备科技创新能力的中小企业提供了发展的土壤,帮助他们将其研究和技术往商品化、市场化方向进行转化;同时孵化器还在一定程度上承担了保障技术创新研发、激发企业发展活力,加速新兴产业集聚等新兴产业发展要素的重任。 我国MEMS市场虽然需求旺盛,但是MEMS产业还处于发展的起步阶段,国内产业规模相对较小,MEMS企业也多属于初创类中小型企业,存在着分布比较分散、资金不足、科研能力和吸引人才的能力较弱、企业与高校及科研院所合作少等问题。而MEMS领域的孵化器可以有效解决这些问题,以MEMS中小企业为服务对象,建立一些制造和测试环节的公共服务平台,为入驻孵化企业提供一系列的服务支持,降低创业者的创业风险和创业成本,提高创业成功率,促进MEMS创新技术成果转化,尤其是支持MEMS中小企业在新应用领域的技术创新和产品开发,助力企业成长与发展,帮助形成产业的集聚效应,加速我国MEMS产业的发展进程。 (二)产业投资基金成为资本助力MEMS产业实现跨越的重要途径 产业投资基金的成立有利于促进高科技产业和新兴产业的发展。产业投资基金具有风险共担、收益共享的优势,是支持科技发展事业,提高产业领域的科技含量,实现经济集约化发展的有效途径。2014年6月,1388亿元规模的国家集成电路产业投资基金成立,用于促进我国集成电路产业的发展。大基金成立2年来已经有效决策项目35个,涉及26家集成电路企业,完成有效承诺投资额超过600亿元,成功带动起全国集成电路产业发展的积极性,为我国集成电路产业营造了良好的发展环境。 我国MEMS产业的发展应当借鉴集成电路产业投资基金的相关经验,强化政府引导,积极联合各界社会资本,设立MEMS产业投资基金。一方面,与大基金略有区别的是,鉴于MEMS产业处于起步阶段的发展特点,MEMS产业投资基金应该瞄准初创型项目,扶持培育中小型企业健康发展,帮助他们解决资金不足的问题,进而推动MEMS产业的发展。另一方面,鼓励国内领先的MEMS本土企业并购国际上在MEMS新兴领域具有优势技术的龙头企业,帮助我国本土企业通过吸收他们的先进技术来提升在MEMS新兴领域的相关技术水平,从而提高我国本土MEMS产品的市场竞争力,实现我国MEMS产业在新兴领域的龙头地位。 本文转自d1net(转载)

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关于“大数据”的15条干货思考

马云创造了“DT”(大数据时代)这个词,说未来社会不是IT时代,而是DT时代,而阿里巴巴战略定位为做DT时代的基础设施。类似于IT时代的微软,移动互联网时代的苹果之类的意思。马云去年在云栖大会上提出未来30年的“五个新”,分别是“新零售,新制造,新金融,新技术,新能源”,其中“新能源”就是大数据,其讨论的相对比较少,似乎公众只关心的是公民数据安全问题,对于产业方面的大数据觉得比较抽象,实际上真正的“大数据”与阿里战略更为密切。 大数据 最早把大数据应用在商业上的是亚马逊,直接根据用户的阅读兴趣推荐与之相关书籍,人家在PC时代就这么干了,是《大数据时代:生活、工作与思维大变革》一书中的经典案例;而在无线互联网时代的,今日头条根据用户阅读点击行动来形成个性化标签的“千人千面”,成为应用用户大数据的新样板;二者之间是不是有一些相似呢? 手机正把一切都数据化,自从苹果做机身一体化以外,现在国产手机的电池都不可拆卸了,即使手机关机,也可以定位到,这个功能给军事、刑侦带来便利,比如以前儿童走失寻回机率很小,如今有了跟踪功能,大家看支付宝、滴滴出行、今日头条会推动这一方面消息成功率明显提升了很多,对犯罪分子具有很强的威慑力,很多岗位因为数据的力量实际上更加“实证化”了,在这种局面下,做一个好人会更多回报,而做一个坏人会得到更大的惩罚,这是社会昌明的前兆。 手机里的数据可以实时上传到“云”上,如果数据没有“在线”,就不是所谓的大数据,而大数据与“云服务”是孪生兄弟,数据在线化需要存储、访问、下载,以前做数据存储是追求存储的空间大,就像手机的内存、电脑的硬盘、机房的服务器一样,当一切都数据化之后,盲目追求物理存储量显然行不通了,所以要转上“云”,也就是在线化了,(听说这个与“马云”爸爸的名字相关)。要用“在线”的思维去理解大数据,而不是停留在海量的直观上。 云服务也是亚马逊的AWS最早做公有云,IT企业不必向以前自建机房了,使用亚马逊的云服务,等于亚马逊为大家建了一个云服务的平台,这也就从IaaS(基础即服务)转向了PaaS(应用即服务)。在亚马逊做了云服务之后,阿里也做了阿里云,比如我所了解的智能锁品牌果加+、曼申、小嘀等,都是使用阿里云的服务,很多的SaaS软件也是购买的阿里云,阿里云目前稳坐企业服务市场的头把交椅,形成了网络效益。 SaaS(企业即服务软件)之所以火也与云服务相关,是在移动端可以直接下载App软件,有的连PC端系统都没有了,SaaS与ERP的区别是,SaaS是云端化下载、再安装,产品也更加标准化;而此前的ERP是固定的装机。现在SaaS比较多,似乎每个职能部门都有对立的SaaS,以便于提升创业者的人效。缺点是SaaS实在太多,有些碎片化,应该会出现一个类似微信一样的“统一型的企业软件”,成为企业管理中的“瑞士军刀”,看在阿里是有to B的基因上,我大胆预测是阿里钉钉。 一切都在数据化,并不是意味着所有的数据都有用,比如百度积累了很多年的搜索数据,需要“结构化”之后才能定向地分发信息;百度糯米的O2O数据目前的商业价值,还没有完全释放出来,还需要“云计算”能力跟上来。几乎所有的应用Push信息都比较烦人,说明大数据的场景化还很不成熟。 除了积累数据之外,互联网巨头都在疯狂购买或兼并数据,目前,现在数据的流通和交换还处于相对初期的阶段。数据使用之后可以不像实物会折旧损耗,还可以继续用,其数据结构化更强,反而增加了价值。目前市场上的数据很多还是在咨询公司或互联网公司手中,并没有很好发挥数据共享的作用,总体来看,数据的壁垒和鸿沟还很大。 要想首先解决数据开放问题,指望互联网公司开放似乎不大现实,人家的数据积累的好辛苦,都是资本的血汗钱。可行的是政府把自己的大数据开放出来,比如启信宝就是把工商税务数据进行结构化分类,产品体验做好形成了一个很实用的App;当然政府的数据有些涉密,所以推动起来还得看这次两会之后能否有指导文件出台。一旦医疗卫生、交通安全、能源化工之类的大数据公布其含金量将会比互联网数据更大,不过处在“原矿”阶段,还需要专业化团队开发,比如浪潮集团与很多地方政府进行政务云合作就是为了开发政府大数据的巨大潜能。 数据要想发挥作用,数据资源只是前提,核心还是“云计算”能力,最关键的是看应用的场景;也许这些数据放在这儿没有用,但是在另外的地方却是宝贝,因而应该会出现一个类似淘宝一样的C2C数据交易平台,我有需要的数据找有的人买;而你有的数据我正好需要;而数据之间的流通都是可以在移动端直接进行支付的,反正货币本质上也是数字。这样的大数据平台也许是一种全新的电商(线上交易)平台,今年两会孙丕恕代表有提到发展“数商”的重要理念。 大数据越来越成为TMT行业发力的起点,如果创业者掌握没有数据就没有办法照亮消费者,也没有办法去回溯生产端进行C2B(定制生产);在这点上,数据开始回顾到了市场营销(Marketing)的本质,满足用户的需求,所以大数据最早爆发的领域是在精准营销或者数字营销上;直接服务于互联网公司的广告销售;尤其是目前创业流量成本越来越高,广告投放精准化需要有程序化平台做专业投放;目前百度做人工智能就是主要以数字营销为发力点。 人工智能(AI)是一个与“移动互联网”、“互联网+”相媲美的大风口,但是人工智能必须要有大数据作为训练素材,机器学习、深度学习需要有大数据提升其机器人的学习能力。比如如果没有消费场景的大数据,就没有办法做出商业智能;如果没有医疗方面的大数据,就做不出智慧医生。鉴于目前的大数据产业本身还没有火起来,阿星认为AI近几年不可能迅速引爆,处于早期阶段。但是人工智能概念的热炒、资本大量涌入,为大数据交易平台的出现以及数据购买带来钱景相当可观的增量,反而促进了大数据产业开始受重视。 大数据把人都“标签化”了,以前互联网公司数据对立的都是ID(账户)数据,但是很难接近真人的数据,如今最能真实反映人的数据还是阿里和腾讯,让以前无数多、散、匿、杂的数据越来越集中,越来越接近真人;而用户也可以跳出物理范畴去延伸线上的世界,人与人之间的信任成本降低,陌生人之间的线上交易形成一个相对良好的契约基础,这就是大数据所给予我们的第一波红利。 可以预料,国内的大数据产业将与欧美完全不同,国外讲究个人隐私,有严格的反隐私法的规定;并且东亚文化圈对上网“隐私”容忍度很高,相关法律机制也不健全,也给了一些大数据公司和互联网用数据牟利带来了“空间”,这有点像互联网行业早期发展与国内知识产权相对宽松氛围相关,整个行业抄去抄来,网民无版权意识用免费内容用惯了。但如果在互联网行业已经成熟的今天,还在吃法律不健全的红利显然比较low了。 大数据是把双刃剑,公民的数据信息必须得依法监管,如果一旦出现行业性数据安全泄密事件,将会相关新的新行业将陷入危机之中;如智能家居数据泄密将会造成人身财产安全隐患;比如在3月10日曝出一起某互联网公司员工人盗取50亿条公民数据的信息;这是DT崛起前最大的绊脚石;也从侧面证明了大数据产业所处的原始混乱状态。 本文转自d1net(转载)

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关于智慧城市建设要点问题的思考

本文首先对智慧城市的概念和内涵进行了分析,然后阐述了智慧城市建设的重要意义,最后对推进智慧城市建设的策略进行了深入研究。 智慧城市是信息化发展到一定阶段的必然产物,本文在此提出了自己的建议和观点。 一、智慧城市的概念和内涵 随着智慧城市建设的不断深入,国内外学者、IT企业等开始对智慧城市进行研究,并就智慧城市的内涵提出了自己的观点。智慧城市充分利用信息化相关技术,通过监测、分析、整合以及智能响应的方式,综合各职能部门,整合优化现有资源,提供更好的服务、绿色环境、和谐社会,保证城市可持续发展,为企业及大众建立一个良好的工作、生活和休闲的环境,它包括城市智能交通系统、城市指挥中心、能源管理系统、公共安全、环境保护等;智慧城市充分运用信息和通信技术手段感测、分析、整合城市运行核心系统的各项关键信息,从而对包括民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活动在内的各种需求做出智能响应,能为人类创造更好的城市生活; 智慧城市就是一个网络城市,物联网是智慧城市的重要标志。 二、智慧城市建设的重要意义 1、 有利于保持经济持续快速发展,转变增长方式 由于资源紧张,人口膨胀、环境恶化等问题日益严重,我国大多数城市发展遇到了瓶颈,面临的土地、空间、能源、清洁水等压力越来越大,这些都成为制约城市发展的因素。目前发达国家正在研究如何创新性地使用新一代信息技术、知识和智能技术手段来重新审视城市的本质、城市发展目标的定位、城市功能的培育、城市结构的调整、城市形象与特色等一系列现代城市发展中的关键问题,特别是通过智慧传感和城市智能决策平台解决节能、环保、水资源短缺等问题。 2、 有利于促进产业升级和结构调整,保持可持续发展 在未来世界,一个城市能否获得可持续发展,关键要看其是否拥有一批具有核心竞争力的企业。目前的资源密集型和劳动密集型产业在未来的发展中是不具备竞争力的。智慧城市建成以后,国内各企业与高校之间将实现产、学、研一条龙资源链,从而达到资源互补,实现强强联合,并建立起协同创新机制和平台,提高创新能力。还可以通过技术引入手段,以行业为单位建立创新协同机制,并整合不同行业之间的协同机制,进一步提升城市内部和城市之间的创新能力,以达到推动产业升级和结构调整的目的。 3、 有利于改变人们后工业时代的生活方式 随着近几十年工业化步伐的加快,我国的城市迅速发展,在工业化发展的同时,人们不仅收获了物质财富,同时也彻底改变了以往的生活模式。伴随着历史巨变,生活逐渐社会化和国际化,一些旧有的意识形态和价值观被人们怀疑和背叛,也出现了众多的安全问题。城市规模不断扩大,人员构成复杂,流动人口增多,物流系统遍布各个角落,不安全因素空前增加,传统的由质检部门和居委会进行管理的传统方式已经捉襟见肘。为应对这一现状,城市管理系统必须进行革新,即利用新一代信息技术建立起智能监控和管理系统,实现智慧化管理,维护现代城市的宜居、安全和舒适。智慧社区就是其中一个重点建设目标,它是指充分利用物联网、云计算、移动互联网等新一代信息技术的集成应用,为社区居民提供一个安全、舒适、便利的现代化、智慧化生活环境,从而形成基于信息化、智能化社会管理与服务的一种新的管理形态的社区。城市宜居性的提高也是吸引人才的一个重要元素。 4、 有利于迅速和妥善解决突发性事件和应急事件 经济和技术的发展促进了全球的一体化,但全球一体化也带来了许多弊端,如恶性传染病爆发、恶性犯罪事件的增加、国际恐怖主义的威胁等问题。通过其智能化的调控能力和行为意识加快(由城市智能决策平台或由市长)判断和决策的准确性、有效性和及时性,从而实现不同区域和行业的协同和应对能力。同时智慧城市也具备“学习能力”,从而不断提高处理突发性事件和应急事件的水平,使应急预案程序化、智能化。 三、推进智慧城市建设的策略 1、 强化智慧城市顶层设计 第一,全面规划。智慧城市顶层设计规划的范围不仅应包括信息通信基础设施、城市信息产业发展战略、城市信息应用系统,还应包括城市建设与运行机制、相关法律法规与网络安全机制。 第二,设计顶层架构。“信息孤岛”造成资源难以高效整合,如何有效利用采集来的信息,如何实现相关信息应用系统效能的整合,以及各信息系统如何实现互联互通,都需要一个完整的体系结构与顶层设计加以协调。 第三,制定实施规划。智慧城市顶层设计不能是纯理论的,而应同时制定切实可行的实施规划。智慧城市建设需分阶段进行,并应针对不同的情况及时做出调整,不能因智慧城市建设而影响到当地社会经济的发展以及居民的正常生活。 2、 构建高效综合的协调机制 智慧城市建设涉及领域广泛,包括城市管理、城市运行、城市交通、社会公共服务、电子政府等,因此,需要构建一个高效综合的协调机制对各个领域进行协调。但是,目前我国尚未建立一个高效综合的协调机制对智慧城市建设加以引导规划。实际上,由任何一个单一部门来主导智慧城市建设都难免出现问题。因此,当前我们应以国家信息化领导小组颁布的关于智慧城市建设的指导意见为根本,成立智慧城市建设管理办公室,并定期或不定期地就智慧城市建设中出现的相关问题举行跨部门的协调会议,共同商讨解决对策。 3、 有效整合资源 首先,制定统一的行业标准与规范。目前,我国物联网技术缺乏国家标准,在高频领域主要使用国际标准,而关键的超高频领域的标准仍由国外控制。行业标准与规范的缺失,导致我国智慧城市建设存在着诸多问题,如信息孤岛现象严重、信息共享与协同难度大、各地区信息化水平差异大等。因此,在智慧城市建设中我们必须加强技术标准化、行业应用标准化、服务标准化建设,从而实现各部门之间信息的互联互通,尽可能减少“信息孤岛”。我们应充分利用各级管理部门的力量,制定智慧城市建设的标准体系。另外,在制定行业标准与规范过程中,应注意制标队伍的整体素质。 其次,做好智慧城市顶层设计的前期规划。我们应在借鉴西方发达国家智慧城市建设成功经验的基础上,结合我国的具体国情,做好智慧城市顶层设计的规划工作。通过科学规划,明确城市系统内各部门的业务范围以及相应的责任,加强部门之间的分工合作,避免管理分治。另外,应充分整合各部门的信息资源,实现资源优化配置,避免低水平重复建设现象的发生。 再次,进一步完善城市管理运行体系,构建一套全方位的合作机制。当前我国智慧城市建设中城市管理运行体系尚不健全,各部门之间缺乏有效的协同合作,因此,我们必须构建一套全方位的合作机制。从横向上看,同级部门应密切融合; 从纵向上看,上下级政府部门应当保持良好的沟通合作关系,省市之间在智慧城市建设中应加强沟通合作,同时还要加强政企之间的沟通合作 总之,建设智慧城市并不轻松,从宏观上需要统一规划,完整的科学标准以及运行体系,从微观上需要丰富的人才储备和强大的技术研发能力,还要有持续不断的资金投入。 本文转自d1net(转载)

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PostgreSQL 与 12306 抢火车票的思考

标签 PostgreSQL , 12306 , 春节 , 一票难求 , 门禁广告 , 数组 , 范围类型 , 抢购 , 排他约束 , 大盘分析 , 广告查询 , 火车票 背景 马上春节了, 火车票又到了销售旺季, 一票难求依旧。 抢火车票是很有意思的一个课题,对IT人的智商以及IT系统的健壮性,尤其是数据库的功能和性能都是一种挑战。 为什么这么说呢,我们一起来缕一缕。 售票系统的需求 铁路售票系统最基本的需求,查询余票、余票统计、购票、车次变化等。 下面分析一下这些需求。 查询余票 你如果要买从北京到上海的火车票,通常会查一下哪些车次还有余票。 过滤条件很多,比如 1. 源、目的、中转站 2. 车次类型 3. 出发时段 4. 到达时段 5. 席别 6. 过滤掉没有余票的车次 输出还要考虑到排序、分页。 查询余票通常不是实时的、或者说不一定是准确的,有可能是分时统计的结

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

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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。

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Rocky Linux

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。

WebStorm

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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