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无锡转型发展迈向“智慧名城”

10月30日到11月1日，物联网领域规格最高、规模最大的2016世界物联网博览会在江苏无锡举行。从2009年开始，无锡抢抓中国物联网发展的机遇，正式获批“国家传感网创新示范区”。7年间，示范区建设成效显著，多个物联网项目成为全国典范，列入物联网产业的企业营收7年涨了8倍，半数以上物联网国际标准由无锡制定。 “西方个别国家试图通过国际标准管理规则方面的漏洞，更换该项目主编辑，来推翻中国提出的体系架构，从而抢夺最高话语权。”无锡物联网产业研究院院长刘海涛介绍，这场没有硝烟的“争夺战”历时一年多。无锡物联网产业研究院副院长沈杰最终当选ISO／IEC30141国际标准主编辑，捍卫了国际物联网顶层架构设计的主导权。 主导权得到捍卫的背后，是无锡在物联网产业的奋力突破，是江苏乃至国家层面的全力支持。2010年，《无锡国家传感网创新示范区发展规划纲要》由国务院批复同意，工信部牵头、约20个部委参与成立协调小组，在规划实施、项目安排、资金扶持等方面给予支持。与此同时，江苏省则强化指导，为无锡示范区建设提供了政策和资金支持。 7年来，物联网从概念层面走向实际应用，从技术研发走向了成果转化，正深刻改变着无锡的产业生态。用自动增氧装置进行水产养殖；用智慧交通系统，保障居民出行；用智慧医疗系统，让看病更方便……物联网的应用已经蔓延至产业发展、市民生活的方方面面。 在无锡乃至全国，没有哪个新兴产业能增长这么快。产业爆发式发展的背后，是无锡对于物联网产业链的精心架构。 近年来，无锡市陆续出台了促进物联网发展的一系列政策意见，全面布局物联网产业链。下一步，无锡还将继续“国际化布局”，进一步扩大国际市场份额。江苏省委常委、无锡市委书记李小敏表示，无锡将成为物联网技术创新核心区、物联网产业发展集聚区和物联网应用示范先导区，向着“智造强市”“智慧名城”全力奋进。 本文转自d1net（转载）
2017-07-02
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最全最新的大数据系统交流路径

大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段，处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据处理手段所无法完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。 大数据入门，需要学习以下这些知识点： 1、Java编程技术 Java编程技术是大数据学习的基础，Java是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，是大数据工程师最喜欢的编程工具，因此，想学好大数据，掌握Java基础是必不可少的。 2、Linux命令 对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的，相比Linux操作系统，Windows操作系统是封闭的操作系统，开源的大数据软件很受限制，因此，想从事大数据开发相关工作，还需掌握Linux基础操作命令。 3、Hadoop Hadoop是大数据开发的重要框架，其核心是HDFS和MapReduce，HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce为海量的数据提供了计算，因此，需要重点掌握，除此之外，还需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高级管理等相关技术与操作! 4、Hive Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析。对于Hive需掌握其安装、应用及高级操作等。 5、Avro与Protobuf Avro与Protobuf均是数据序列化系统，可以提供丰富的数据结构类型，十分适合做数据存储，还可进行不同语言之间相互通信的数据交换格式，学习大数据，需掌握其具体用法。 6、ZooKeeper ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要组件，是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务等，在大数据开发中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的实现方法。 7、HBase HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，它不同于一般的关系数据库，更适合于非结构化数据存储的数据库，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，大数据开发需掌握HBase基础知识、应用、架构以及高级用法等。 8、phoenix phoenix是用Java编写的基于JDBC API操作HBase的开源SQL引擎，其具有动态列、散列加载、查询服务器、追踪、事务、用户自定义函数、二级索引、命名空间映射、数据收集、行时间戳列、分页查询、跳跃查询、视图以及多租户的特性，大数据开发需掌握其原理和使用方法。 9、Redis Redis是一个key-value存储系统，其出现很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用，它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客户端，使用很方便，大数据开发需掌握Redis的安装、配置及相关使用方法。 10、Flume Flume是一款高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据;同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(可定制)的能力。大数据开发需掌握其安装、配置以及相关使用方法。 11、SSM SSM框架是由Spring、SpringMVC、MyBatis三个开源框架整合而成，常作为数据源较简单的web项目的框架。大数据开发需分别掌握Spring、SpringMVC、MyBatis三种框架的同时，再使用SSM进行整合操作。 12、Kafka Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，其在大数据开发应用上的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消息。大数据开发需掌握Kafka架构原理及各组件的作用和使用方法及相关功能的实现。 13、Scala Scala是一门多范式的编程语言，大数据开发重要框架Spark是采用Scala语言设计的，想要学好Spark框架，拥有Scala基础是必不可少的，因此，大数据开发需掌握Scala编程基础知识! 14、Spark Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，其提供了一个全面、统一的框架用于管理各种不同性质的数据集和数据源的大数据处理的需求，大数据开发需掌握Spark基础、SparkJob、Spark RDD、spark job部署与资源分配、Spark shuffle、Spark内存管理、Spark广播变量、Spark SQL、Spark Streaming以及Spark ML等相关知识。 15、Azkaban Azkaban是一个批量工作流任务调度器，可用于在一个工作流内以一个特定的顺序运行一组工作和流程，可以利用Azkaban来完成大数据的任务调度，大数据开发需掌握Azkaban的相关配置及语法规则。 16、Python与数据分析 Python是面向对象的编程语言，拥有丰富的库，使用简单，应用广泛，在大数据领域也有所应用，主要可用于数据采集、数据分析以及数据可视化等，因此，大数据开发需学习一定的Python知识。了解更多产品详情可点击加关注
2019-05-22
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企业应用大数据探索发展新路径

8月6日，第四届中国数据分析行业峰会在北京中国国际展览中心举行。此次峰会以“大数据用起来”为主题，旨在探讨如何更好地应用大数据造福人类。 北京犀数科技首席数据官孙雪女士介绍了大数据技术的前沿应用。在介绍Facebook人脸识别软件的应用时，孙雪谈道，现如今，机器对人脸识别的准确性已经达到了很精确的程度。2014年度Facebook对人脸识别的精确度为97.25%;不看正脸的情况下，仅凭背影、穿着、走路姿势等特征进行人脸识别，精确度达到了83%。到2016年，应用大数据，各个企业将继续发展人脸识别的应用，不仅能从图片中识别人脸，还将发展成从视频中进行人脸识别。 据孙雪介绍，机器不仅拥有了智慧的“眼睛”，还拥有了“最强大脑”。微软研究院应用大数据，甚至可以对奥运会、世界杯、美国总统大选等活动进行结果预测。“在大数据背景下，犀数科技设计了Datahoop平台，用来进行用户画像和用户流失分析，以帮助企业创造并留住客户。” 大数据时代给医疗健康产业也带来深远的影响。SCG大健康产业投资基金创始合伙人冼峰提出：“大数据可以为个人提供个性化的医疗服务。过去我们看病，医生只能对我们当下的身体情况做出判断。而在大数据的帮助下，现在的诊疗可以对一个患者的累计历史数据进行分析，并结合遗传变异、对特定疾病的易感性和对特殊药物的反应等关系，实现个性化的医疗。” 据冼峰介绍，健康产业应用大数据，实现了四个方面的转变：从规模化向个性化转变，从人工化向智能化转变，从产品化向服务化转变，从经验化向数据化转变。大数据的应用使健康数据的采集、分析和处理等新的行业出现，健康管理、疾病管理、远程医疗等这些目前尚处在萌芽阶段的行业，由于大数据的出现开始蓬勃发展。在健康产业的传统商业模式中，医疗健康企业只是出售药品、服务和设备，但是利用大数据，医疗健康机构可以通过开放数据，开展个性化医疗服务。此外，大数据的运用对产品开发与定价、生产制造、市场营销、内部管理等环节进行全面改造升级，会更加精准，更加个性化，会推动运营模式的巨大创新。 而当医疗数据积累到足够大之后，这些数据的应用场景就极具想象力，包括疫情监测、疾病防控、临床研究、医疗诊断决策、医疗资源调度、家庭远程医疗等方方面面。冼峰介绍说：“企业通过用户画像和用户疾病数据的分析，可以帮助医疗机构进行疾病预测。例如，百度的疾病预测于2014年6月上线，目前可以对全国 34个省区、331个地市、2870个区县、19个城市的2558个商圈的流感、艾滋病、肺癌、肺结核、肝炎、高血压、宫颈癌、乳腺癌、糖尿病、性病等 11种疾病进行未来趋势的预测。用户可以查看过去30天以内的数据和未来7天的预测趋势。” 此外，大数据的安全问题也要引起重视。冼峰表示，“保护个人隐私及数据安全是大数据健康医疗发展的基本保障。”大数据健康医疗的核心是医疗数据，需要在做到医院信息共享的同时，尽早研究医疗健康数据的个人隐私保护问题。 本文作者：佚名 来源：51CTO
2017-07-31

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Nacos

Nacos

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。

时间: 2026-09-24 大小: 189MB 下载: 9次
Spring

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。

时间: 2026-08-21 大小: 5MB 下载: 2次
Rocky Linux

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。

时间: 2026-08-21 大小: 1.42GB 下载: 6次
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。

时间: 2025-12-13 大小: 249.54MB 下载: 22次
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