计算机行业前沿方向——AI、分布式计算、云计算、大数据、区块链
AIAI:机器学习算法——KNN 逻辑回归 SVM 决策树 随机森林 神经网络DR——PCA 、AutoEncoder神经网络——深度学习Distributed Computation、Processsing分布式计算:利用互联网上的闲置CPU,把大任务分解成小任务,分配给许多计算机处理。在不同计算机上的软件间共享数据。网格计算:也是一种分布式计算,强调数据虚拟化。即,传输数据到节点计算。云计算:
AI
AI:机器学习算法——KNN 逻辑回归 SVM 决策树 随机森林 神经网络
DR——PCA 、AutoEncoder
神经网络——深度学习
Distributed Computation、Processsing
分布式计算:利用互联网上的闲置CPU,把大任务分解成小任务,分配给许多计算机处理。在不同计算机上的软件间共享数据。
网格计算:也是一种分布式计算,强调数据虚拟化。
即,传输数据到节点计算。
云计算:也是一种分布式计算,强调硬件虚拟化,以数据为中心,采用集群管理数据资。
即,调度计算任务到节点运行。
BIG DATA
大数据:数据规模极大、无法在可承受的时间内用常规软件处理的数据,只能通过分布式计算处理(就是比较广范围的数据挖掘和分析)
——主要是分析趋势和发展
优势:Volume、Velocity、Variety、Value。大量、快速、多样、价值。
数据挖掘:主要是发现问题和诊断。对数据做预处理,通过算法搜索隐藏与其中的信息,如通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统、模式识别等,找到具有价值的信息。
数据分析:主要对数据做出针对性的分析和诊断、判断数据背后的信息。通过用适当的统计分析方法对数据进行分析,提取有用的信息,从而形成结论。这是计算机科学和数学相结合的产物。
BLOCK CHAIN
区块链:不可篡改的、分布式的数据库
核心优势:分布式、不可篡改
关键机制:密码学原理、数据存储机构、共识机构
优势:解决不同主体件间信任问题,从而极大减小交易成本,如融资、跨国交易
劣势:计算成本高,没有统一监管、风险高,不适合小额交易
与AI的联动:区块链产生新块的哈希算法可以用类似深度学习的矩阵运算来替代,大大提高效率
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