《陈瑶跨界唱跳爱豆,谁能拒绝高个甜妹瑶,网友喊话浪姐|岳...》剧情简介：他终于可以灼烁正大地叫李桂兰一声"妈"了甚至随着时间越来越长蓝彩心的心魔都最先逐渐增添每次遇到仇人时都会如疯魔了一样平常杀的震天动地陈瑶跨界唱跳爱豆,谁能拒绝高个甜妹瑶,网友喊话浪姐|岳...无常也深深的感受到了方寒的威胁天地一体的境界关于他来说也极其恐怖他是头一次感受到了别人对自己有这么强烈的威胁幸亏法官的眼睛是雪亮的最终法院判伍智恒胜诉直至对方百年归老
《陈瑶跨界唱跳爱豆,谁能拒绝高个甜妹瑶,网友喊话浪姐|岳...》视频说明：说完谢玉斌和林跃相视一笑一切尽在不言中恒久静止状态会导致血液循环减缓肠道蠕动镌汰肠道残渣滞留时间变长容易诱发便秘、毒素重吸收即便面临着舆论的种种质疑和非议,金靖自己似乎并不在意这些她坚持着自己一直的作风,坚持着事情和生涯的高强度
以至于越来越多的人都最先敌手机形成依赖性一天24小时都不舍到手机离手就连睡觉前也会躺床上刷会儿手机等玩累了之后直接放到床上就睡觉了着实并不建议各人这么做要知道无论是手机照旧平板电脑都属于电子装备这些电子装备在运行历程当中也会释放出蓝光从而影响到我们的睡眠质量
第三局赌什么二人从始至终都没有提过但相互心里都一种特别的默契知道第三局赌什么终于有人把云盘算、大数据和人工智能批注确了2019-04-12 18:44·机械工业出书社故事内里三个角色：兼具经济效益与情怀的云盘算 ；起劲把信息变为智慧的大数据 ；模拟人类大脑事情方法学会推理的人工智能三个从身世最先就注定量子纠缠的伙伴他们之间相亲相爱相辅相成的跌荡故事献给非专业手艺配景可是需要相识行业的你今天跟各人讲讲云盘算、大数据和人工智能这三个词现在非� ；�并且它们之间似乎相互有关系一样平常谈云盘算的时间会提到大数据、谈人工智能的时间会提大数据、谈人工智能的时间会提云盘算……感受三者之间相辅相成又不可支解但若是是非手艺的职员就可能较量难明确这三者之间的相互关系以是有须要诠释一下云盘算最初的目的我们首先来说云盘算云盘算最初的目的是对资源的管理管理的主要是盘算资源、网络资源、存储资源三个方面管数据中心就像配电脑什么叫盘算、网络、存储资源好比你要买台条记本电脑是不是要体贴这台电脑是什么样的 CPU多大的内存这两个就被我们称为盘算资源这台电脑要上网就需要有个可以插网线的网口或者有可以毗连我们家路由器的无线网卡您家也需要到运营商好比联通、移动或者电信开通一个网络好比 100M 的带宽然后会有师傅弄一根网线到您家来师傅可能会帮您将您的路由器和他们公司的网络毗连设置好这样您家的所有的电脑、手机、平板就都可以通过您的路由器上网了这就是网络资源您可能还会问硬盘多大已往的硬盘都很小巨细如 10G 之类的 ；厥后纵然 500G、1T、2T 的硬盘也不新鲜了(1T 是 1000G)这就是存储资源关于一台电脑是这个样子的关于一个数据中心也是同样的想象你有一个很是很是大的机房内里堆了许多的服务器这些服务器也是有 CPU、内存、硬盘的也是通过类似路由器的装备上网的这时的问题就是：运营数据中心的人是怎么把这些装备统一的管理起来的呢无邪就是想啥时要都有想要几多都行管理的目的就是要抵达两个方面的无邪性详细哪两个方面呢举个例子来明确：好比有小我私家需要一台很小的电脑只有一个 CPU、1G 内存、10G 的硬盘、一兆的带宽你能给他吗像这么小规格的电脑现在随便一个条记本电脑都比这个设置强了家里随便拉一个宽带都要 100M然而若是去一个云盘算的平台上他想要这个资源时只要一点就有了这种情形下它就能抵达两个方面的无邪性：时间无邪性：想什么时间要就什么时间要需要的时间一点就出来了空间无邪性：想要几多就有几多需要一个空间很小的电脑可以知足 ；需要一个特殊大的空间例如云盘云盘给每小我私家分派的空间动不动就很大很大随时上传随时有空间永远用不完也是可以知足的空间无邪性和时间无邪性即我们常说的云盘算的弹性而解决这个弹性的问题履历了漫长时间的生长物理装备不无邪第一个阶段是物理装备时期这个时期客户需要一台电脑我们就买一台放在数据中心里物理装备虽然是越来越牛：例如服务器内存动不动就是百 G 内存例如网络装备一个端口的带宽就能有几十 G 甚至上百 G例如存储在数据中心至少是 PB 级别的(一个 P 是 1000 个 T一个 T 是 1000 个 G)然而物理装备不可做到很好的无邪性：首先是它缺乏时间无邪性不可够抵达想什么时间要就什么时间要好比买台服务器、买个电脑都要有采购的时间若是突然用户告诉某个云厂商说想要开台电脑使用物理服务器其时去采购就很难与供应商关系好的可能需要一个星期与供应商关系一样平常的就可能需要采购一个月用户等了良久电脑才到位这时用户还要登录上去逐步最先安排自己的应用时间无邪性很是差其次是它的空间无邪性也不可例如上述的用户需要一个很小很小的电脑但现在哪尚有这么小型号的电脑不可为了知足用户只要一个 G 的内存、80G 硬盘的就去买一个这么小的机械可是若是买一个大的又会由于电脑大需要向用户多收钱可用户需要用的只有那么小一点以是多付钱就很冤虚拟化无邪多了有人就想步伐了第一个步伐就是虚拟化用户不是只要一个很小的电脑么数据中心的物理装备都很强盛我可以从物理的 CPU、内存、硬盘中虚拟出一小块来给客户同时也可以虚拟出一小块来给其他客户每个客户只能看到自己的那一小块但着实每个客户用的是整个大的设惫亓一小块虚拟化的手艺使得差别客户的电脑看起来是隔离的也就是我看着似乎这块盘就是我的你看着这块盘就是你的但现真相形可能我的这个 10G 和你的这个 10G 是落在同样一个很大很大的存储上并且若是事先物理装备都准备好虚拟化软件虚拟出一个电脑是非�？斓�基本上几分钟就能解决以是在任何一个云上要建设一台电脑一点几分钟就出来了就是这个原理这样空间无邪性和时间无邪性就基本解决了虚拟天下的赚钱与情怀在虚拟化阶段最牛的公司是 VMware它是实现虚拟化手艺较量早的一家公司可以实现盘算、网络、存储的虚拟化这家公司很牛性能做得很是好虚拟化软件卖得也很是好赚了很多多少的钱厥后让 EMC(天下五百强存储厂商第一品牌)给收购了但这个天下上照旧有许多有情怀的人的尤其是程序员内里有情怀的人喜欢做什么事情开源这个天下上许多软件都是有闭源就有开源源就是源代码也就是说某个软件做的好所有人都爱用但这个软件的代码被我关闭起来只有我公司知道其他人不知道若是其他人想用这个软件就要向我付钱这就叫闭源但天下上总有一些大�？床还咔既靡患易巳サ那樾�大牛们以为这个手艺你会我也会 ；你能开发出来我也能我开发出来就是不收钱把代码拿出来分享给各人全天下谁用都可以所有的人都可以享受到利益这个叫做开源好比最近的蒂姆·伯纳斯·李就是个很是有情怀的人2017 年他因发明万维网、第一个浏览器和使万维网得以扩展的基本协媾和算法而获得 2016 年度的图灵奖图灵奖就是盘算机界的诺贝尔奖然而他最令人钦佩的是他将万维网也就是我们常见的 WWW 手艺无偿孝顺给全天下免费使用我们现在在网上的所有行为都应该谢谢他的收获若是他将这个手艺拿来收钱应该和比尔盖茨差未几有钱开源和闭源的例子有许多：例如在闭源的天下里有 Windows各人用 Windows 都得给微软付钱 ；开源的天下内里就泛起了 Linux比尔盖茨靠 Windows、Office 这些闭源的软件赚了许多钱称为天下首富就有大�？⒘肆硗庖恢植僮飨低� Linux许多人可能没有听说过 Linux许多后台的服务器上跑的程序都是 Linux 上的好比各人享受双十一无论是淘宝、京东、考拉……支持双十一抢购的系统都是跑在 Linux 上的再若有 Apple 就有安卓Apple 市值很高可是苹果系统的代码我们是看不到的于是就有大牛写了安卓手机操作系统以是各人可以看到险些所有的其他手机厂商内里都装安卓系统缘故原由就是苹果系统不开源而安卓系统各人都可以用在虚拟化软件也一样有了 VMware这个软件很是贵那就有大牛写了两个开源的虚拟化软件一个叫做 Xen一个叫做 KVM若是不做手艺的可以不必管这两个名字可是后面照旧会提到虚拟化的半自动和云盘算的全自动要说虚拟化软件解决了无邪性问题着实并不全对由于虚拟化软件一样平常建设一台虚拟的电脑是需要人工指定这台虚拟电脑放在哪台物理机上的这一历程可能还需要较量重大的人工设置以是使用 VMware 的虚拟化软件需要考一个很牛的证书而能拿到这个证书的人薪资是相当高也可见其庞洪水平以是仅仅凭虚拟化软件所能管理的物理机的集群规模都不是特殊大一样平常在十几台、几十台、最多百台这么一个规模这一方面会影响时间无邪性：虽然虚拟出一台电脑的时间很短可是随着集群规模的扩大人工设置的历程越来越重大越来越耗时另一方面也影响空间无邪性：当用户数目多时这点集群规模还远达不到想要几多要几多的水平很可能这点资源很快就用完了还得去采购以是随着集群的规模越来越大基本都是千台起步动辄上万台、甚至几十上百万台若是去查一下 BAT包括网易、谷歌、亚马逊服务器数目都大的吓人这么多机械要靠人去选一个位置放这台虚拟化的电脑并做响应的设置险些是不可能的事情照旧需要机械去做这个事情人们发明了种种各样的算法来做这个事情算法的名字叫做调理(Scheduler)通俗一点说就是有一个调理中心几千台机械都在一个池子内里无论用户需要几多 CPU、内存、硬盘的虚拟电脑调理中心会自动在大池子内里找一个能够知足用户需求的地方把虚拟电脑启动起来做好设置用户就直接能用了这个阶段我们称为池化或者云化到了这个阶段才可以称为云盘算在这之前都只能叫虚拟化云盘算的私有与公有云盘算大致分两种：一个是私有云一个是公有云尚有人把私有云和公有云毗连起来称为混淆云这里暂且不说这个私有云：把虚拟化和云化的这套软件安排在别人的数据中心内里使用私有云的用户往往很有钱自己买地建机房、自己买服务器然后让云厂商安排在自己这里VMware 厥后除了虚拟化也推出了云盘算的产品并且在私有云市场赚的盆满钵满公有云：把虚拟化和云化软件安排在云厂商自己数据中心内里的用户不需要很大的投入只要注册一个账号就能在一个网页上点一下建设一台虚拟电脑例如 AWS 即亚马逊的公有云 ；海内的阿里云、腾讯云、网易云等亚马逊为什么要做公有云呢我们知道亚马逊原来是外洋较量大的一个电商它做电商时也一定会遇到类似双十一的场景：在某一个时刻各人都冲上来买工具当各人都冲上买工具时就特殊需要云的时间无邪性和空间无邪性由于它不可时刻准备好所有的资源那样太铺张了但也不可什么都禁绝备看着双十一这么多用户想买工具登不上去以是需要双十一时就建设一大批虚拟电脑来支持电商应用过了双十一再把这些资源都释放掉去干别的因此亚马逊是需要一个云平台的然而商用的虚拟化软件着实是太贵了亚马逊总不可把自己在电商赚的钱所有给了虚拟化厂商于是亚马逊基于开源的虚拟化手艺如上所述的 Xen 或者 KVM开发了一套自己的云化软件没想到亚马逊厥后电商越做越牛云平台也越做越牛由于它的云平台需要支持自己的电商应用 ；而古板的云盘算厂商多为 IT 厂商身世险些没有自己的应用以是亚马逊的云平台对应用越发友好迅速生长成为云盘算的第一品牌赚了许多钱在亚马逊宣布其云盘算平台财报之前人们都推测亚马逊电商赚钱云也赚钱吗厥后一宣布财报发明不是一样平常的赚钱仅仅去年亚马逊 AWS 年营收达 122 亿美元运营利润 31 亿美元云盘算的赚钱与情怀公有云的第一名亚马逊过得很爽第二名 Rackspace 过得就一样平常了没步伐这就是互联网行业的残酷性多是赢者通吃的模式以是第二名若是不是云盘算行业的许多人可能都没听过了第二名就想我干不过老大怎么办呢开源吧如上所述亚马逊虽然使用了开源的虚拟化手艺但云化的代码是闭源的许多想做又做不了云化平台的公司只能眼巴巴的看着亚马逊挣大钱Rackspace 把源代码一果真整个行业就可以一起把这个平台越做越好兄弟们各人一起上和老大拼了于是 Rackspace 和美国航空航天局合作开办了开源软件 OpenStack如上图所示 OpenStack 的架构图不是云盘算行业的不必弄懂这个图但能够看到三个要害字：Compute 盘算、Networking 网络、Storage 存储照旧一个盘算、网络、存储的云化管理平台虽然第二名的手艺也是很是棒的有了 OpenStack 之后果真像 Rackspace 想的一样所有想做云的大企业都疯了你能想象到的所有如雷贯耳的大型 IT 企业：IBM、惠普、戴尔、华为、遐想等都疯了原来云平台各人都想做看着亚马逊和 VMware 赚了这么多钱眼巴巴看着没步伐想自己做一个似乎难度还挺大现在好了有了这样一个开源的云平台 OpenStack所有的 IT 厂商都加入到这个社区中来对这个云平台举行孝顺包装成自己的产品连同自己的硬件装备一起卖有的做了私有云有的做了公有云OpenStack 已经成为开源云平台的事实标准IaaS资源层面的无邪性随着 OpenStack 的手艺越来越成熟可以管理的规模也越来越大并且可以有多个 OpenStack 集群安排多套好比北京安排一套、杭州安排两套、广州安排一套然后举行统一的管理这样整个规模就更大了在这个规模下关于通俗用户的感知来讲基本能够做到想什么时间要就什么时间要想要几多就要几多照旧拿云盘举例子每个用户云盘都分派了 5T 甚至更大的空间若是有 1 亿人那加起来空间多大啊着实背后的机制是这样的：分派你的空间你可能只用了其中很少一点好比说它分派给你了 5 个 T这么大的空间仅仅是你看到的而不是真的就给你了你着实只用了 50 个 G则真实给你的就是 50 个 G随着你文件的一直上传分给你的空间会越来越多当各人都上传云平台发明快满了的时间(例如用了 70%)会采购更多的服务器扩充背后的资源这个对用户是透明的、看不到的从感受上来讲就实现了云盘算的弹性着实有点像银行给储户的感受是什么时间取钱都有只要差别时挤兑银行就不会垮总结到了这个阶段云盘算基本上实现了时间无邪性和空间无邪性 ；实现了盘算、网络、存储资源的弹性盘算、网络、存储我们常称为基础设施 Infranstracture, 因而这个阶段的弹性称为资源层面的弹性管理资源的云平台我们称为基础设施服务也就是我们常听到的 IaaS（Infranstracture As A Service）云盘算不但管资源也要管应用有了 IaaS实现了资源层面的弹性就够了吗显然不是尚有应用层面的弹性这里举个例子：好比说实现一个电商的应用平时十台机械就够了双十一需要一百台你可能以为很好办啊有了 IaaS新建设九十台机械就可以了啊但 90 台机械建设出来是空的电商应用并没有放上去只能让公司的运维职员一台一台的弄需要很长时间才华装置好的虽然资源层面实现了弹性但没有应用层的弹性依然无邪性是不敷的有没有要领解决这个问题呢人们在 IaaS 平台之上又加了一层用于管理资源以上的应用弹性的问题这一层通常称为 PaaS（Platform As A Service）这一层往往较量难明确大致分两部分：一部分笔者称为你自己的应用自动装置一部分笔者称为通用的应用不必装置自己的应用自动装置：好比电商应用是你自己开发的除了你自己其他人是不知道怎么装置的像电商应用装置时需要设置支付宝或者微信的账号才华使别人在你的电商上买工具时付的钱是打到你的账户内里的除了你谁也不知道以是装置的历程平台帮不了忙但能够帮你做得自动化你需要做一些事情将自己的设置信息融入到自动化的装置历程中方可好比上面的例子双十一新建设出来的 90 台机械是空的若是能够提供一个工具能够自动在这新的 90 台机械上将电商应用装置好就能够实现应用层面的真正弹性例如 Puppet、Chef、Ansible、Cloud Foundary 都可以干这件事情最新的容器手艺 Docker 能更好的干这件事情通用的应用不必装置：所谓通用的应用一样平常指一些重大性较量高但各人都在用的例如数据库险些所有的应用都会用数据库但数据库软件是标准的虽然装置和维护较量重大但无论谁装置都是一样这样的应用可以酿成标准的 PaaS 层的应用放在云平台的界面上当用户需要一个数据库时一点就出来了用户就可以直接用了有人问既然谁装置都一个样那我自己来好了不需要花钱在云平台上买虽然不是数据库是一个很是难的工具光 Oracle 这家公司靠数据库就能赚这么多钱买 Oracle 也是要花许多钱的然而大大都云平台会提供 MySQL 这样的开源数据库又是开源钱不需要花这么多了但维护这个数据库却需要专门招一个很大的团队若是这个数据库能够优化到能够支持双十一也不是一年两年能够搞定的好比您是一个做单车的虽然没须要招一个很是大的数据库团队来干这件事情本钱太高了应该交给云平台来做这件事情专业的事情专业的人来做云平台专门养了几百人维护这套系统您只要专注于您的单车应用就可以了要么是自动安排要么是不必安排总的来说就是应用层你也要少操心这就是 PaaS 层的主要作用虽说剧本的方法能够解决自己的应用的安排问题然而差别的情形千差万别一个剧本往往在一个情形上运行准确到另一个情形就不准确了而容器是能更好地解决这个问题容器是 ContainerContainer 另一个意思是集装箱着实容器的头脑就是要酿成软件交付的集装箱集装箱的特点：一是封装二是标准在没有集装箱的时代假设将货物从 A 运到 B中心要经由三个码头、换三次船每次都要将货物卸下船来摆得七零八落然后搬上船重新整齐摆好因此在没有集装箱时每次换船海员们都要在岸上待几天才华走有了集装箱以后所有的货物都打包在一起了并且集装箱的尺寸所有一致以是每次换船时一个箱子整体搬已往就行了小时级别就能完成海员再也不必上岸长时间延误了这是集装箱封装、标准两大特点在生涯中的应用那么容器怎样对应用打包呢照旧要学习集装箱首先要有个关闭的情形将货物封装起来让货物之间互不滋扰、相互隔离这样装货卸货才利便幸亏 Ubuntu 中的 LXC 手艺早就能做到这一点关闭的情形主要使用了两种手艺：看起来是隔离的手艺称为 Namespace也即每个 Namespace 中的应用看到的是差别的 IP 地址、用户空间、程号等用起来是隔离的手艺称为 Cgroups也即显着整台机械有许多的 CPU、内存而一个应用只能用其中的一部分所谓的镜像就是将你焊好集装箱的那一刻将集装箱的状态生涯下来就像孙悟空说：定集装箱内里就定在了那一刻然后将这一刻的状态生涯成一系列文件这些文件的名堂是标准的谁看到这些文件都能还原其时定住的谁人时刻将镜像还原成运行时的历程（就是读取镜像文件还原谁人时刻的历程）就是容器运行的历程有了容器使得 PaaS 层关于用户自身应用的自动安排变得快速而优雅大数据拥抱云盘算在 PaaS 层中一个重大的通用应用就是大数据平台大数据是怎样一步一步融入云盘算的呢数据不大也包括智慧一最先这个大数据并不大原来才有几大都据现在各人都去看电子书上网看新闻了在我们 80 后小时间信息量没有那么大也就看看书、看看报一个星期的报纸加起来才有几多字若是你不在一个大都会一个通俗的学校的图书馆加起来也没几个书架是厥后随着信息化的到来信息才会越来越多首先我们来看一下大数据内里的数据就分三种类型：结构化的数据：即有牢靠名堂和有限长度的数据例如填的表格就是结构化的数据国籍：中华人民共和国民族：汉性别：男这都叫结构化数据非结构化的数据：现在非结构化的数据越来越多就是未必长、无牢靠名堂的数据例如网页有时间很是长有时间几句话就没了 ；例如语音视频都是非结构化的数据半结构化数据：是一些 XML 或者 HTML 的名堂的不从事手艺的可能不相识但也没有关系着实数据自己不是有用的必需要经由一定的处置惩罚例如你天天跑步带个手环网络的也是数据网上这么多网页也是数据我们称为 Data数据自己没有什么用处但数据内里包括一个很主要的工具叫做信息（Information）数据十分杂乱经由梳理和洗濯才华够称为信息信息会包括许多纪律我们需要从信息中将纪律总结出来称为知识（Knowledge）而知识改变运气信息是许多的但有人看到了信息相当于白看但有人就从信息中看到了电商的未来有人看到了直播的未来以是人家就牛了若是你没有从信息中提取出知识天天看朋侪圈也只能在互联网滔滔大潮中做个看客有了知识然后使用这些知识去应用于实战有的人会做得很是好这个工具叫做智慧（Intelligence）有知识并纷歧定有智慧例如很多多少学者很有知识已经爆发的事情可以从各个角度剖析得头头是道但一到实干就歇菜并不可转化成为智慧而许多的创业家之以是伟大就是通过获得的知识应用于实践最后做了很大的生意以是数据的应用分这四个办法：数据、信息、知识、智慧最终的阶段是许多商家都想要的你看我网络了这么多的数据能不可基于这些数据来帮我做下一步的决议改善我的产品例如让用户看视频的时间旁边弹出广告正好是他想买的工具 ；再如让用户听音乐时另外推荐一些他很是想听的其他音乐用户在我的应用或者网站上随便点点鼠标输入文字对我来说都是数据我就是要将其中某些工具提取出来、指导实践、形成智慧让用户陷入到我的应用内里不可自拔上了我的网就不想脱离手一直所在、一直地买许多人说双十一我都想断网了我妻子在上面一直地买买买买了 A 又推荐 B妻子大人说哎呀B 也是我喜欢的啊老公我要买你说这个程序怎么这么牛这么有智慧比我还相识我妻子这件事情是怎么做到的呢数据怎样升华为智慧数据的处置惩罚分以下几个办法完成了才最后会有智慧：数据网络数据传输数据存储数据处置惩罚和剖析数据检索和挖掘数据网络首先得有数据数据的网络有两个方法：拿专业点的说法叫抓取或者爬取例如搜索引擎就是这么做的：它把网上的所有的信息都下载到它的数据中心然后你一搜才华搜出来好比你去搜索的时间效果会是一个列表这个列表为什么会在搜索引擎的公司内里就是由于他把数据都拿下来了可是你一点链接点出来这个网站就不在搜索引擎它们公司了好比说新浪有个新闻你拿百度搜出来你不点的时间那一页在百度数据中心一点出来的网页就是在新浪的数据中心了推送有许多终端可以帮我网络数据好比说小米手环可以将你天天跑步的数据心跳的数据睡眠的数据都上传到数据中心内里数据传输一样平常会通过行列方法举行由于数据量着实是太大了数据必需经由处置惩罚才会有用可系统处置惩罚不过来只好排好队逐步处置惩罚数据存储现在数据就是款子掌握了数据就相当于掌握了钱要不然网站怎么知道你想买什么就是由于它有你历史的生意数据这个信息可不可给别人十分名贵以是需要存储下来数据处置惩罚和剖析上面存储的数据是原始数据原始数据多是杂乱无章的有许多垃圾数据在内里因而需要洗濯和过滤获得一些高质量的数据关于高质量的数据就可以举行剖析从而对数据举行分类或者发明数据之间的相互关系获得知识好比盛传的沃尔玛超市的啤酒和尿布的故事就是通过对人们的购置数据举行剖析发明了男子一样平常买尿布的时间会同时购置啤酒这样就发明了啤酒和尿布之间的相互关系获得知识然后应用到实践中将啤酒和尿布的柜台弄的很近就获得了智慧数据检索和挖掘检索就是搜索所谓外事不决问 Google内事不决问百度内外两大搜索引擎都是将剖析后的数据放入搜索引擎因此人们想寻找信息的时间一搜就有了另外就是挖掘仅仅搜索出来已经不可知足人们的要求了还需要从信息中挖掘出相互的关系好比财经搜索当搜索某个公司股票的时间该公司的高管是不是也应该被挖掘出来呢若是仅仅搜索出这个公司的股票发明涨的特殊好于是你就去买了其时其高管发了一个声明对股票十分倒运第二天就跌了这不坑害宽大股民么以是通过种种算法挖掘数据中的关系形成知识库十分主要大数据时代众人拾柴火焰高当数据量很小时很少的几台机械就能解决逐步的当数据量越来越大最牛的服务器都解决不了问题时怎么办呢这时就要聚合多台机械的力量各人同心协力一起把这个事搞定众人拾柴火焰高关于数据的网络：就 IoT 来讲外面安排着成千上万的检测装备将大宗的温度、湿度、监控、电力等数据一切网络上来 ；就互联网网页的搜索引擎来讲需要将整个互联网所有的网页都下载下来这显然一台机械做不到需要多台机械组成网络爬虫系统每台机械下载一部分同时势情才华在有限的时间内将海量的网页下载完毕关于数据的传输：一个内存内里的行列一定会被大宗的数据挤爆掉于是就爆发了基于硬盘的漫衍式行列这样行列可以多台机械同时传输随你数据量多大只要我的行列足够多管道足够粗就能够撑得住关于数据的存储：一台机械的文件系统一定是放不下的以是需要一个很大的漫衍式文件系统来做这件事情把多台机械的硬盘打成一块大的文件系统关于数据的剖析：可能需要对大宗的数据做剖析、统计、汇总一台机械一定搞未必处置惩罚到猴年马月也剖析不完于是就有漫衍式盘算的要领将大宗的数据分成小份每台机械处置惩罚一小份多台机械并行处置惩罚很快就能算完例如著名的 Terasort 对 1 个 TB 的数据排序相当于 1000G若是单机处置惩罚怎么也要几个小时但并行处置惩罚 209 秒就完成了以是说什么叫做大数据说白了就是一台机械干不完各人一起干可是随着数据量越来越大许多不大的公司都需要处置惩罚相当多的数据这些小公司没有这么多机械可怎么办呢大数据需要云盘算云盘算需要大数听说到这里各人想起云盘算了吧当想要干这些活时需要许多的机械一块做真的是想什么时间要就什么时间要想要几多就要几多例如大数据剖析公司的财务情形可能一周剖析一次若是要把这一百台机械或者一千台机械都在那放着一周用一次很是铺张那能不可需要盘算的时间把这一千台机械拿出来 ；不算的时间让这一千台机械去干别的事情谁能做这个事儿呢只有云盘算可以为大数据的运算提供资源层的无邪性而云盘算也会安排大数据放到它的 PaaS 平台上作为一个很是很是主要的通用应用由于大数据平台能够使得多台机械一起干一个事儿这个工具不是一样平常人能开发出来的也不是一样平常人玩得转的怎么也得雇个几十上百号人才华把这个玩起来以是说就像数据库一样照旧需要有一帮专业的人来玩这个工具现在公有云上基本上都会有大数据的解决计划了一个小公司需要大数据平台的时间不需要采购一千台机械只要到公有云上一点这一千台机械都出来了并且上面已经安排好了的大数据平台只要把数据放进去算就可以了云盘算需要大数据大数据需要云盘算二者就这样团结了人工智能拥抱大数据机械什么时间才华懂人心虽说有了大数据人的欲望却不可够知足虽说在大数据平台内里有搜索引擎这个工具想要什么工具一搜就出来了但也保存这样的情形：我想要的工具不会搜表达不出来搜索出来的又不是我想要的例如音乐软件推荐了一首歌这首歌我没听过虽然不知道名字也没法搜可是软件推荐给我我简直喜欢这就是搜索做不到的事情当人们使用这种应用时会发明机械知道我想要什么而不是说当我想要时去机械内里搜索这个机械真像我的朋侪一样懂我这就有点人工智能的意思了人们很早就在想这个事情了最早的时间人们想象要是有一堵墙墙后面是个机械我给它语言它就给我回应若是我感受不出它那里是人照旧机械那它就真的是一小我私家工智能的工具了让机械学会推理怎么才华做到这一点呢人们就想：我首先要告诉盘算机人类推理的能力你看人主要的是什么人和动物的区别在什么就是能推理要是把我这个推理的能力告诉机械让机械凭证你的提问推理出响应的回覆这样多好着实现在人们逐步地让机械能够做到一些推理了例如证实数学公式这是一个很是让人惊喜的一个历程机械竟然能够证实数学公式但逐步又发明这个效果也没有那么令人惊喜由于各人发明了一个问题：数学公式很是严谨推理历程也很是严谨并且数学公式很容易拿机械来举行表达程序也相对容易表达然而人类的语言就没这么简朴了好比今天晚上你和你女朋侪约会你女朋侪说：若是你早来我没来你等着 ；若是我早来你没来你等着这个机械就较量难明确了但人都懂以是你和女朋侪约会是不敢迟到的教给机械知识因此仅仅告诉机械严酷的推理是不敷的还要告诉机械一些知识但告诉机械知识这个事情一样平常人可能就做不来了可能专家可以好比语言领域的专家或者财经领域的专家语言领域和财经领域知识能不可体现成像数学公式一样稍微严酷点呢例如语言专家可能会总结出主谓宾定状补这些语规则则主语后面一定是谓语谓语后面一定是宾语将这些总结出来并严酷表达出来不就行了吗厥后发明这个不可太难总结了语言表达千变万化就拿主谓宾的例子许多时间在口语内里就省略了谓语别人问：你谁啊我回覆：我刘超但你不可划定在语音语义识别时要求对着机械说标准的书面语这样照旧不敷智能就像罗永浩在一次演讲中说的那样每次对着手机用书面语说：请帮我呼叫某某某这是一件很尴尬的事情人工智能这个阶段叫做专家系统专家系统不易乐成一方面是知识较量难总结另一方面总结出来的知识难以教给盘算机由于你自己还模模糊糊以为似乎有纪律就是说不出来又怎么能够通过编程教给盘算机呢算了教不会你自己学吧于是人们想到：机械是和人完全纷歧样的物种爽性让机械自己学习好了机械怎么学习呢既然机械的统计能力这么强基于统计学习一定能从大宗的数字中发明一定的纪律着实在娱乐圈有很好的一个例子可窥一斑：有一位网友统计了着名歌手在大陆刊行的 9 张专辑中 117 首歌曲的歌词统一词语在一首歌泛起只算一次形容词、名词和动词的前十名如下表所示（词语后面的数字是泛起的次数）：若是我们随便写一串数字然后凭证数位依次在形容词、名词和动词中取出一个词连在一起会怎么样呢例如取圆周率 3.1415926对应的词语是：顽强路飞自由雨埋迷惘稍微毗连和润色一下：顽强的孩子依然前行在路上张开同党飞向自由让雨水埋葬他的迷惘是不是有点感受了虽然真正基于统计的学习算法比这个简朴的统计重大得多然而统计学习较量容易明确简朴的相关性：例如一个词和另一个词总是一起泛起两个词应该有关系 ；而无法表达重大的相关性并且统计要领的公式往往很是重大为了简化盘算经常做出种种自力性的假设来降低公式的盘算难度然而现实生涯中具有自力性的事务是相对较少的模拟大脑的事情方法于是人类最先从机械的天下反思人类的天下是怎么事情的人类的脑子内里不是存储着大宗的规则也不是纪录着大宗的统计数据而是通过神经元的触发实现的每个神经元有从其他神经元的输入当吸收到输入时会爆发一个输出来刺激其他神经元于是大宗的神经元相互反应最终形成种种输出的效果例如当人们看到玉人瞳孔会放大绝不是大脑凭证身段比例举行规则判断也不是将人生中看过的所有的玉人都统计一遍而是神经元从视网膜触发到大脑再回到瞳孔在这个历程中着实很难总结出每个神经元对最终的效果起到了哪些作用横竖就是起作用了于是人们最先用一个数学单位模拟神经元这个神经元有输入有输出输入和输出之间通过一个公式来体现输入凭证主要水平差别(权重)影响着输出于是将 n 个神经元通过像一张神经网络一样毗连在一起n 这个数字可以很大很大所有的神经元可以分成许多列每一列许多个排列起来每个神经元关于输入的权重可以都不相同从而每个神经元的公式也不相同当人们从这张网络中输入一个工具的时间希望输出一个对人类来讲准确的效果例如上面的例子输入一个写着 2 的图片输出的列表内里第二个数字最大着实从机械来讲它既不知道输入的这个图片写的是 2也不知道输出的这一系列数字的意义没关系人知道意义就可以了正如关于神经元来说他们既不知道视网膜看到的是玉人也不知道瞳孔放大是为了看的清晰横竖看到玉人瞳孔放大了就可以了关于任何一张神经网络谁也不敢包管输入是 2输出一定是第二个数字最大要包管这个效果需要训练和学习事实看到玉人而瞳孔放大也是人类许多年进化的效果学习的历程就是输入大宗的图片若是效果不是想要的效果则举行调解怎样调解呢就是每个神经元的每个权重都向目的举行微调由于神经元和权重着实是太多了以是整张网络爆发的效果很难体现出非此即彼的效果而是向着效果微微地前进最终能够抵达目的效果虽然这些调解的战略照旧很是有技巧的需要算法的能手来仔细的调解正如人类见到玉人瞳孔一最先没有放大到能看清晰于是玉人跟别人跑了下次学习的效果是瞳孔放大一点点而不是放大鼻孔没原理但做获得听起来也没有那么有原理但简直能做到就是这么任性神经网络的普遍性定理是这样说的假设某小我私家给你某种重大奇异的函数f(x)：不管这个函数是什么样的总会确保有个神经网络能够对任何可能的输入 x其值 f(x)（或者某个能够准确的近似）是神经网络的输出若是在函数代表着纪律也意味着这个纪律无论何等巧妙何等不可明确都是能通过大宗的神经元通过大宗权重的调解体现出来的人工智能的经济学诠释这让我想到了经济学于是较量容易明确了我们把每个神经元当成社会中从事经济运动的个体于是神经网络相当于整个经济社会每个神经元关于社会的输入都有权重的调解做出响应的输出好比人为涨了、菜价涨了、股票跌了我应该怎么办、怎么花自己的钱这内里没有纪律么一定有可是详细什么纪律呢很难说清晰基于专家系统的经济属于妄想经济整个经济纪律的体现不希望通过每个经济个体的自力决议体现出来而是希望通过专家的高屋建瓴和远见卓识总结出来但专家永远不可能知道哪个都会的哪个街道缺少一个卖甜豆腐脑的于是专家说应该产几多钢铁、产几多馒头往往距离人民生涯的真正需求有较大的差别就算整个妄想誊写个几百页也无法表达隐藏在人民生涯中的小纪律基于统计的宏观调控就靠谱多了每年统计局都会统计整个社会的就业率、通胀率、GDP 等指标这些指标往往代表着许多内在纪律虽然不可准确表达可是相对靠谱然而基于统计的纪律总结表达相对较量粗糙好比经济学家看到这些统计数据可以总结出恒久来看房价是涨照旧跌、股票恒久来看是涨照旧跌若是经济总体上扬房价和股票应该都是涨的但基于统计数据无法总结出股票物价的细小波动纪律基于神经网络的微观经济学才是对整个经济纪律最最准确的表达每小我私家关于自己在社会中的输入举行各自的调解并且调解同样会作为输入反响到社会中想象一下股市行情细微的波动曲线正是每个自力的个体各自一直生意的效果没有统一的纪律可循而每小我私家凭证整个社会的输入举行自力决议当某些因素经由多次训练也会形成宏观上统计性的纪律这也就是宏观经济学所能看到的例如每次钱币大宗刊行最后房价都会上涨多次训练后人们也就都学会了人工智能需要大数据然而神经网络包括这么多的节点每个节点又包括很是多的参数整个参数目着实是太大了需要的盘算量着实太大但没有关系我们有大数据平台可以汇聚多台机械的力量一起来盘算就能在有限的时间内获得想要的效果人工智能可以做的事情很是多例如可以判别垃圾邮件、判别黄色暴力文字和图片等这也是履历了三个阶段的：依赖于要害词是非名单和过滤手艺包括哪些词就是黄色或者暴力的文字随着这个网络语言越来越多词也一直地转变一直地更新这个词库就有点顾不过来基于一些新的算法好比说贝叶斯过滤等你不必管贝叶斯算法是什么可是这个名字你应该听过这是一个基于概率的算法基于大数据和人工智能举行越发精准的用户画像、文本明确和图像明确由于人工智能算法多是依赖于大宗的数据的这些数据往往需要面向某个特定的领域(例如电商邮箱)举行恒久的积累若是没有数据就算有人工智能算法也白搭以是人工智能程序很少像前面的 IaaS 和 PaaS 一样将人工智能程序给某个客户装置一套让客户去用由于给某个客户单独装置一套客户没有相关的数据做训练效果往往是很差的但云盘算厂商往往是积累了大宗数据的于是就在云盘算厂商内里装置一套袒露一个服务接口好比您想判别一个文本是不是涉及黄色和暴力直接用这个在线服务就可以了这种形势的服务在云盘算内里称为软件即服务SaaS (Software AS A Service)于是工智能程序作为 SaaS 平台进入了云盘算基于三者关系的优美生涯终于云盘算的三兄弟凑齐了划分是 IaaS、PaaS 和 SaaS以是一样平常在一个云盘算平台上云、大数据、人工智能都能找获得一个大数据公司积累了大宗的数据会使用一些人工智能的算法提供一些服务 ；一小我私家工智能公司也不可能没有大数据平台支持以是当云盘算、大数据、人工智能这样整合起来便完成了相遇、相识、相知的历程泉源：数字化企业推荐阅读《数据即未来：大数据王者之道》作者：[美] 布瑞恩·戈德西（Brian Godsey）本书详细先容了数据科学项目的三个阶段准备阶段举行信息网络 ；构建阶段将妄想付诸行动使用准备阶段获得的信息以及相关统计和软件提供的可用工具来构建产品 ；交付阶段举行产品的交付、反响及修改等本书在先容历程中会教你怎样预见问题以及如那里置不确定性一步步指导你完成软件和科学头脑的佳实践再见了QQ不要容易爱上横断山21张醒脑图叫醒你的2019大江大河40年：改变运气的七次时机中国422位天子被拉到一个微信群里他们在聊些什么呢
2025-10-04 08:42:03
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