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AI 吓尿指数与终端智慧化未来的三大痛点

华为在人工智能相关领域的发展路径选择，也许将直接改变中国 AI+ 时代的产业格局和江湖面貌。对于这句话，有些人能迅速心领神会。过去几年，AI 已经成为华为的重中之重。新智元在和安卓绿色联盟、中科院自动化所合办的 6 月百人会闭门论坛上，特别邀请到华为 CBG 软件工程部 VP、终端智慧工程部部长张宝峰做了专门的讲解。张宝峰 1998 年加入华为，在信息科技领域有超过 18 年的工作经验，目前负责华为终端 AI 软件的开发和交付。他说：“对于手机终端智慧化的未来，我谈谈我的认知和理解，大家可以看看，哪些东西是对的，哪些是错的。”也许，他的认知和理解，正是理解终端智慧化产业方向的一把钥匙。张宝峰简历：张宝峰，华为CBG软件工程部VP，终端智慧工程部部长，负责终端AI软件的开发和交付。曾担任华为诺亚方舟实验室副主任，负责数据科学领

2017-07-31

顽疾反复发作：大数据技术领域的九大痛点

就目前来讲，GPU的使用成本优势并没能得到很好的体现，这是因为我们难以针对其进行编程，而且几乎没办法在不建立特定模型的前提下完成这项任务。

2017-07-31

《Android和PHP开发最佳实践》一2.4 Android系统四大组件

2.4 Android系统四大组件之前我们已经学习了Android应用框架的四大核心要点，对Android的应用框架有了一个总体性的了解，接下来我们要学习Android应用程序中的四个重要组成部分，也就是我们一般所说的

2017-07-31

颠覆多因素验证技术的五大发展趋势

2.内置身份验证目前以Vasco、SfaeNet等为代表的厂商开始构建非常复杂的API，从而将MFA(即多因素验证)纳入应用代码当中。

2017-07-31

你不知道的六大Apache大数据项目新星

“通过在数据之上提供一个在线的分析处理(OLAP)模型，Lens无缝地集成Hadoop和传统数据仓库，提供统一的外部接口。它同时提供系统中查询历史、统计和查询的生命周期管理。”

2017-07-31

历经时间考验的五大数据中心解决方案

对于数据中心管理人员和IT人士来说，科技进步有时比我们这个创新驱动的世界速度更快，人们感叹这惊人的演变，却没有意识到这种科技进步为当今解决方案的发展铺平了道路。是否保留过去或奠定未来创新的框架，我们认为可能一些技术是过时的，但如今我们可能会认为其更重要。许多流行的技术已经随着时间的推移，已经成为我们现代社会生产的服务的一部分。例如，技术伴随着时间而发展进步，例如以前的拨盘电话进化到今天的智能手机，而其他的技术会让人们感到惊讶。如果考古学家挖掘出1800年的第一台电力电池，他们会发现其实其原理和性能一直保持不变。对于数据中心来说，也存在这种情况，某些系统和解决方案伴随技术的不断进步而发展改变，而其他一部分技术则保持不变。以下分享经受住了时间的考验五个解决方案。 (1)BMS(楼宇管理系统) 这个帮助管理机械和电气设备的专有系统，曾被人们认为使用在数据中心的这种技术是短暂的，但证明是相当专业的和有用的，这些系统实际上已经变得更加实用和安全，因为已经演变成BAS(楼宇自动化系统)，我们至今仍在使用，其所提供的功能可以无缝地监测和控制机械，以及电气和管道(MEP)系统。 (2)预防性维护由于监控技术和管理手段的进步，人们认为数据中心有一天不需要人工干预。然而现实的情况是，训练有素的人员进行维护仍然是有利的。这是特别真实的，当它涉及到电气设备和电源管理解决方案，就汇集技术人员的专业知识与创新理念。技术人员推出了一系列新的远程监控和管理解决方案，可以实时采集和分析数据，这对未来的发展有着深刻的影响，因为分析在预测和最终避免昂贵的电源事件中发挥更大作用。 (3)机柜上锁由于在数据中心入口部署远程监控，具备了双级安全性，很少有人关注在数据中心谁在做什么。然而，随着技术的不断变化，在这样的多租户设施较新的应用程序的IT和数据中心基础架构之间的空间较小，现在比以往任何时候都需要为机柜上锁。随着数据中心的日益复杂化，这个解决方案对构建一个全面的数据中心保护平台进行了弥补。 (4)数据中心UPS IT设备和架构的性能得到了大幅提升，使数据中心运营商放弃了“保障可用性”的口号，并实现效率和冗余性的最佳平衡。这样，有人认为那些工作效率为80%-90%的数据中心UPS可能面临淘汰。因为人们希望获得平衡的可用性，提高效率，降低运营成本，同时最大限度地减少令人讨厌的干扰。如今，数据中心采用了双转换效率高达97%的UPS,在技术上得到了巨大改进。多模式的UPS也可以迅速切换，这取决于市电电压，可提供高达99%的效率运行模式。这些系统降低了当今的数据中心运营商快速匹配操作模式的风险，并结合了其最高的效率和控制能力。 (5)数据中心的水大型主机采用水来冷却IT设备，但谁会希望IT设备采用这个危险液体?其实在当今繁忙的数据中心中，水冷技术成为最流行的冷却技术，可以满足不断升级的电力和冷却需求，而水为现代社会数据中心提供了更高的效率和更高的功率密度。随着新技术的不断涌现迅速，今天的创新技术可能成为明天的古董。我们知道这一点。但是，正如一些数据中心最有用的系统和资源所证明的那样，总有一些技术在不断变化的环境中保持永恒。作者：Harris编辑来源：51CTO

2017-07-31

2017就在眼前，深度学习有哪十大趋势值得关注？

发布于 Medium 的这篇文章主要对 2017 年深度学习的十大趋势做出了预测，雷锋网(公众号：雷锋网)编译，未经许可不得转载。

2017-07-31

以Flink为例，消除流处理常见的六大谬见

这样可以让代码的更新、维护、迁移、调试和各种模拟测试变得简单。

2017-07-31

五大无线技术谁能一统标准

Wi-Fi ：向点对点直连和临近感知演进 Wi-Fi 是目前所有无线技术中具有最广泛应用基础的一支，传输距离长，传输速度高，但功耗大、组网差一直是其进入物联网的一道门坎。

2017-07-31

十大Node.js 的Web框架，快速提升工作效率

控制器示例代码： module.exports={ hi:function(req,res){ returnres.send("Hithere!")

2017-07-31

深信服发布子品牌——智安全、云IT ,两大业务并驾齐驱

【51CTO.com原创稿件】 11月18日，在深信服子品牌发布会上，深信服正式发布了企业级安全和云计算两大子品牌——智安全、云IT。

2017-07-31

安全态势，交互发现 —— 基于阿里云轻松搭建安全大屏

本文是阿里云MVP 傅奎的实践分享，今天和大家讲讲 “安全态势，交互发现 —— 基于阿里云轻松搭建安全大屏” 一句话概述背景介绍产品介绍需求分析实现方法导出态势感知 DNS 日志定制返回 JSON

2017-07-24

大数据产业迅猛发展解读2017年八大趋势

弗雷斯特研究公司的研究人员发现：2016年，近40%的公司在实施大数据技术，并且扩大了采用力度。另有30%的公司计划在未来12个月内采用大数据技术。迅猛发展的互联网将我们带入了大数据时代，大数据已经成为发展中不可或缺的力量支撑，那些专注于数据挖掘和数据服务的公司同样成为不可低估的新兴力量。在已经走完的2016年里，我们见证了大数据的应用与变革，2017年，大数据的世界又将发生怎样的变化？大数据的发展在预测未来之前，先来看看大数据近四年的发展。2013年被成为大数据元年，发展至今，新的技术不断进入市场，改变原有格局，旧的技术在使用中不断升级，未来还将继续改革。前几年，大数据主要依靠互联网、政府机构和科研院推动发展，如今科研院从名单中消失，互联网巨头与政府的推动力毋庸置疑，值得一提的是，创业企业被寄予厚望。大数据的应用，目前集中体现在互联网与金融两个领域，当人们满足了物质层面的需求，可能会将目光转向更加贴近生活的层面，如健康与智慧城市。大数据的突破并不完全是量的积累，还需要采集用户多元化的数据。未来趋势预测目前，“大数据”一词正在越来越频繁的出现，越来越多的企业开始正视大数据的重要性。可以大胆预测，2017年大数据将会进一步渗透到各个领域，其发展扩张势不可挡。一、数据量将持续增长大数据的增长一方面提供了更多的参考数据，另一方面，对技术的要求更为严格。如何在数据海洋中筛选出对应的信息，如何处理垃圾消费信息，都需要制定相应的技术与规则。二、机器学习继续成为智能分析核心技术机器学习在近几年成长迅速，渗透到生活各个领域：客服机器人、垃圾邮件过滤、人脸识别、语音识别、个性化推荐……随着大数据分析能力的不断提高，企业纷纷开始投资机器学习。三、Hadoop的应用领域将更加广泛仅仅数年时间，Hadoop从边缘技术迅速成长，想要挖掘大数据这所金矿，Hadoop绝对是不可离手的一把利器。四、政府大数据发展迅速数字平台既省力，又对以用户为中心的设计起到了帮助作用，如提供支付、身份管理和验证等服务。2017年，政府面临着改善服务交付和节约成本的持续压力，利用大数据，可以简化流程、提高公民交互和降低支出。五、数据科学兴起与多学科融合大数据的兴起，引起了越来越多人的关注，其中不乏专业人员的研究与讨论。同时，大数据不是单一的学科，交叉性的讨论研究会使它逐渐完备。六、物联网、云技术、大数据和网络安全深层融合数据管理技术，比如说数据质量控制、数据准备、数据分析以及数据整合等方面的融合程度将在新的一年当中达到新的高度。当我们对智能设备的依赖程度增加时，互通性以及机器学习将会成为保护资产免遭网络安全危害的重要手段。七、大部分APP将一定程度上应用AI 从AI地图到AI红包，APP将使用机器学习和AI技术创建智能应用程序。这些应用程序采用大数据分析技术来分析用户过往的行为，为用户提供个性化的服务。八、隐私的保护与大数据的安全备受关注大数据应用在带来便利的同时，也暴露了一系列问题，人们开始担心个人信息的安全，骚扰电话、账户盗用、地址泄露……如何保护隐私大数据应该尽早提上日程。大数据产业的发展一方面如火如荼，另一方便也充满危机与挑战。作为战略性新兴产业，发展预期同样被投资界持续看好。据不完全统计，截至2016年10月底，中国大数据行业有184家企业获得投融资。在2017年，将会有更多像柠檬科技这样拥有数据源的大数据公司，在行业内愈发扮演举足轻重的角色。本文转自d1net（转载）

2017-07-19

2017数字化转型路 5大关键技术值得投入

存储是第二大虚拟化对象，11%的被调查对象表示正在进行存储系统虚拟化的Beta测试。紧随其后的为服务器虚拟化(10%)、移动虚拟化(8%)和网络设备虚拟化(7%)。

2017-07-13

2017年大数据前瞻：解读八大发展趋势

摘要：弗雷斯特研究公司的研究人员发现：2016年，近40%的公司在实施大数据技术，并且扩大了采用力度。弗雷斯特研究公司的研究人员发现：2016年，近40%的公司在实施大数据技术，并且扩大了采用力度。另有30%的公司计划在未来12个月内采用大数据技术。迅猛发展的互联网将我们带入了大数据时代，大数据已经成为发展中不可或缺的力量支撑，那些专注于数据挖掘和数据服务的公司同样成为不可低估的新兴力量。在已经走完的2016年里，我们见证了大数据的应用与变革，2017年，大数据的世界又将发生怎样的变化? 大数据的发展在预测未来之前，先来看看大数据近四年的发展。2013年被成为大数据元年，发展至今，新的技术不断进入市场，改变原有格局，旧的技术在使用中不断升级，未来还将继续改革。 (图片信息来源：CCF大数据专家委员会) 前几年，大数据主要依靠互联网、政府机构和科研院推动发展，如今科研院从名单中消失，互联网巨头与政府的推动力毋庸置疑，值得一提的是，创业企业被寄予厚望。大数据的应用，目前集中体现在互联网与金融两个领域，当人们满足了物质层面的需求，可能会将目光转向更加贴近生活的层面，如健康与智慧城市。未来趋势预测目前，“大数据”一词正在越来越频繁的出现，越来越多的企业开始正视大数据的重要性。可以大胆预测，2017年大数据将会进一步渗透到各个领域，其发展扩张势不可挡。一、数据量将持续增长大数据的增长一方面提供了更多的参考数据，另一方面，对技术的要求更为严格。如何在数据海洋中筛选出对应的信息，如何处理垃圾消费信息，都需要制定相应的技术与规则。二、机器学习继续成为智能分析核心技术机器学习在近几年成长迅速，渗透到生活各个领域：客服机器人、垃圾邮件过滤、人脸识别、语音识别、个性化推荐……随着大数据分析能力的不断提高，企业纷纷开始投资机器学习。三、Hadoop的应用领域将更加广泛仅仅数年时间，Hadoop从边缘技术迅速成长，想要挖掘大数据这所金矿，Hadoop绝对是不可离手的一把利器。四、政府大数据发展迅速数字平台既省力，又对以用户为中心的设计起到了帮助作用，如提供支付、身份管理和验证等服务。2017年，政府面临着改善服务交付和节约成本的持续压力，利用大数据，可以简化流程、提高公民交互和降低支出。五、数据科学兴起与多学科融合大数据的兴起，引起了越来越多人的关注，其中不乏专业人员的研究与讨论。同时，大数据不是单一的学科，交叉性的讨论研究会使它逐渐完备。六、物联网、云技术、大数据和网络安全深层融合数据管理技术，比如说数据质量控制、数据准备、数据分析以及数据整合等方面的融合程度将在新的一年当中达到新的高度。当我们对智能设备的依赖程度增加时，互通性以及机器学习将会成为保护资产免遭网络安全危害的重要手段。七、大部分APP将一定程度上应用AI 从AI地图到AI红包，APP将使用机器学习和AI技术创建智能应用程序。这些应用程序采用大数据分析技术来分析用户过往的行为，为用户提供个性化的服务。八、隐私的保护与大数据的安全备受关注大数据应用在带来便利的同时，也暴露了一系列问题，人们开始担心个人信息的安全，骚扰电话、账户盗用、地址泄露……如何保护隐私大数据应该尽早提上日程。大数据产业的发展一方面如火如荼，另一方便也充满危机与挑战。作为战略性新兴产业，发展预期同样被投资界持续看好。据不完全统计，截至2016年10月底，中国大数据行业有184家企业获得投融资。在2017年，将会有更多像柠檬科技这样拥有数据源的大数据公司，在行业内愈发扮演举足轻重的角色。

2017-07-10

智能家居生态圈渐成产业6大新气象显现

新应用传统大品牌的新阵地因为物联网时代的趋势，又加之智能家居领域依旧是未开发的蓝海市场，智能家居企业对于众多企业都有着巨大的吸引力，市场份额没有领头羊就意味着巨大的机遇。

2017-07-09

2017年数据领域的八大发展趋势

有一些甚至都不需要编程，同时另外一些工具使得在一个工作流下融合代码、图像和文本变得更加简单。

2017-07-09

音乐行业如何运用大数据打造下一个“大热门”？

数字革命对传统音乐行业来说是冲击还是契机？PBS NewsHour的资深记者朱迪·伍德乐夫在采访了许多著名音乐人后，给出的答案是后者，她总结道，“所有音乐流媒体购买和分享所产生的数据，都正在影响着音乐的创造。” 大数据如何重塑音乐行业？最近，阿里音乐联合阿里云开展的一项实验尝试解答这个问题——通过将阿里音乐平台上的用户行为数据与整体网络播放、互动、搜索等指数结合，基于阿里云“数加”的强大数据计算能力，能够预测哪些音乐人将成为下一位流行巨星。早在十几年前，听众的口味一直由唱片公司主导，而今听众有了更多的发言权和决策权。用户在音乐平台上收听、分享、收藏音乐的行为，以及在社交网络、视频网站、贴吧论坛上做出关注、评论、转发、点赞等动作，都反映着用户的喜好趋向。数据科学家通过word2vector算法，结合用户的举动对关键词进行聚类，通过gbdt分布式算法预测分析下一个“TFboys”。当然也有人并不看好。比如华纳音乐的前任全球总裁里尔·科恩认为，产业大佬们依然是新兴艺人进入行业的把关人。不过他同时也表示，对于发掘和培养艺人来说，结合数据会更具有可参考性。事实上，数据的重要性并不在于数据本身，而在于数据背后可挖掘、分析和研究的价值。音乐大数据不仅具有“预知未来”的能力，还有深入推测、挖掘相应的音乐资源的指示作用。可能这种影响不太容易能被单个的听众感知到，但正是听众选择的聚合，引导着音乐的潮流走向。美国一款歌曲识别软件Shazam能够利用智能手机在数秒内识别一首歌，通过研究每天高达200万条的搜索信息，Shazam可以最先知道什么歌在什么地方受欢迎，星探们也可以从用户搜索的“流行地图”中挖掘到极具潜力的未来之星。互联网造就了越来越多的独立音乐人，他们到底在互联网上被多少人认可和关注，显示了他们以后的发展潜力。音乐人社会化媒体监测平台NextBigSound创办的初衷就是希望通过监测各个音乐人、乐队在各种社会化媒体中的热度，分析拿到的数据，发现下一个巨星。大数据对音乐行业的渗透会越来越深刻，Frist fuel software公司的数据科学家BadrilRaghavan预测，在2016年会有更多人利用数据分析工具，给音乐行业提供个性化、引人入胜的体验。本文转自d1net（转载）

2017-07-04

我国公有云市场格局初定，三大企业占领半壁江山

数据显示，该市场呈现两大特点：规模持续扩大，竞争格局初定。2016年度，中国公有云IaaS市场规模达到133.6亿，2015年和2014年则分别为99亿元和58.5亿元。

2017-07-04

物联网处理器五大类型应用分析指南

越来越明显的是，物联网市场被细分为五大类别(如下所示)。因此在多个细分市场中，相比重用旧的解决方案，为每个不同的物联网设备类别定制SoC则更具有优势。

2017-07-04

资源下载

更多资源

Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

Spring

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。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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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