云计算实现人生价值（云计算给人类社会生活带来了哪些好处）

本篇文章给大家谈谈云计算实现人生价值，以及云计算给人类社会生活带来了哪些好处对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、初中学生学什么技术能有好的发展？
• 2、人存在的意义是什么？
• 3、专科学计算机类的专业怎么样？有发展前途，好找工作吗？
• 4、大数据、云计算、人工智能之间有什么样的关系？
• 5、广元会计培训班哪里有

初中学生学什么技术能有好的发展？

初中毕业学什么技术？刚初中毕业的孩子，年龄尚小，不具备直接进入社会的心智及技能，所以学习一技之长，为未来技能+学历+创业的道路，打好基础。有州贺哪哪些技能可以学习呢？ 传统型：美容美发、美甲造型等美容美发以及美甲造型等市场册码前景都是十分广泛的，很多行业都缺少这部分人才，而且作为一技之长，未来可以作为创业的根本，开创属于自己的事业天地。 新兴型：摄影摄像、短***运营等摄影摄像不仅仅应用于影楼、婚礼等，很多行业的产品展示、企业展示都需要专业的商业摄影摄像，另外还可以入行***作品拍摄等，相对对于这类人才的专业度具有更高的要求。1、初中生可以根据自己的兴趣爱好，学习一些技能，例如：计算机、平面设计、软件测试等等。初中生只要愿意接触未知领域的技能，就能有所成就，不过，初中生在挑选学习内容的时候，需要从自身的兴趣爱好出发。 2、初中生若是不知道自己想要学什么，就跟着家人的思路，去选择一些技能，例如：美容美发、修车工、电焊学徒等等。初中生大脑里面没有任何学习的思路，就根据家长的意愿，进初中能学什么技术？ 可拍拆以选择学厨师技术，从事餐饮行业，前景好，可以学西餐，中餐，西点，餐饮酒店管理，好就业，前景好，可持续性发展强，日后发展方向多元化，可以从事管理岗位，职教老师，或者自己创业不管你什么学历，只要你想学，兴趣是最好的老师。西点是这几年才在国内兴起的，算得上一个新兴的热门职业。未来五年，中国至少缺200万的西点师，从就业这块来说，西点师的优势还是很明显的，工作岗位很多。我校在大力培养西点师，学习的都是现在社会上的前沿技术，无论是就业还是创业，都是很好的选择。。

人存在的意义是什么？

从生物学的角铅逗配度来看，人类生命存在的意义就是“传递基因”，也就是“繁殖”。在复杂多变的环槐指境中，传递下自己的基因，而人类这样的智慧生物出现，给生命的未来增加了更多的可能性，因为在未来地球会逐渐变得不适合生命生指绝存，而人类借助高科技飞船可以离开地球，前往宇宙中寻找其他适合居住的行星，让生命遍布宇宙。

专科学计算机类的专业怎么样？有发展前途，好找工作吗？

计算机类的专业历年都是考生咨询的重点。

从2015年开始，我就在我校的招生办接听电话咨询，根据接听电话的量来看，想报考计算机类专业的学生还是比较多的。

下面我介绍信下我们学校的计算机类专业。

计算机信息技术学院

主要由原电气与电子工程学院的计算机教研室及原公共课部计算机中心两部分组成。学院现有计算机网络技术、计算机应用技术、软件技术、数字媒体应用技术（武警直招士官）等专业及计算机网络技术（3+2专本一体）、计算机网络技术（武汉地铁订单班）、计算机网络技术（英才班）、信息技术（海外留学生班）等专业或专业方向。2019年学院将招收云计算技术与应用专业。其中，计算机网络技术、软件技术专业 历史 悠久。学院设有软件技术教研室、计算机网络技术教研室、计算机应用技术教研室和实训教学教研室。学院拥有湖北省高职高专教育教学重点专业，湖北省高等职业教育品牌和特色专业，湖北省高职高专教育改革试点专业，计算机网络技术专业与湖北工业大学联合进行本科培养。

学院拥有完善的实践教学体系及实验设备，有27个实验、实训室。学院以培养学生实践能力、创新能力为主线，建立专业基础型、综合应用型、创新型等多层次、多模块的实验教学体系。学院综合实验教学平台可进行校内、外开放服务和优质***共享。

学院拥有一支富有教育教学经验的教职工队伍，其中副高以上技术职称18人，双师型教师25人，博士、硕士学历（学位）31人。学院多次组织铅山学生参加世界技能大赛、全国大学生软件设计大赛、全国软件和信息专业人才大赛、全国高校SDN软件定义网络技能竞赛、网络安全技术大赛等各级各类专槐誉中业技能比赛，均取得了优秀的成绩。“赛教相融”的教育教学模式，提高了学生的综合竞争力。学院毕业生就业率稳定在98%以上，就业岗位面向国内大中型知名企业，如 华为技术有限公司、烽火 科技 、中国移动、微软（中国）公司、锐捷网络、武汉地铁 等企业。

软件技术

【专业特色】 本专业是教改试点专业，拥有一支双师素质过硬的优秀教学团队。在校期间根据IT行业知识、技能与素质要求，既注重传统应用软件开发技术技能培养，又突出新一代大数据、人工智能技术为特色的前沿技能培养，专业核心课程全部***用基于CMMI3等级的卓越项目管理模式教学，突出专业实践能力、沟通表达能力和创新创业能力的培养。

【就业前景】 学生毕业后可在***、金融、企事业单位从事计算机软件（管理信息系统、企业******系统，文化 *** 产品和控制系统）开发的需求调查、编码、测试、维护、营销售后服务及软件生产管理等工作。主要就业岗位：J***a软件工程师、Android应用开发工程师、网站设计和开发工程师、软件测试工程师、数据库管理员、数据分析师、软件需求工程师、软件售前（售后）工程师、软件实施（维护）工程师等。

【核心课程】 主干课程包括：J***a高级程序设计、J***a Web应用开发、移动APP终端开发、移动互联网高级开发、J***a EE开发、数据库原理与应用、Python程序设计、Python数据分析与应用、HTML5开发、J***aScript应用开发、Web前端框架应用开发等。

计算机网络技术（3+2转本连读）

【专业特色】 计算机网络技术（3+2专本连读）专业是湖北省高职高专教育重点专业、与湖北工业大学物联网本科专业联合培养技术技能型人才“3+2”试点专业。本专业拥有一支双师素质过硬的优秀教学团队。在校期间根据计算机网络人才的知识与能力要求，既注重计算机学科基础理论教学，又突出网络配置管理技术与动态网站开发技术为特色的技术技能培养，按“实践主导、多元支撑、项目驱动、教学做一体化”的模式培养高素质技术技能型人才。

【就业前景】 本专业专科毕业后，可对口升入湖北工业大学网络工程本科专业继续学习，经考核合格可颁发学士学位。就业主要面向武汉城市圈、湖北、长三角、珠三角地区的拥有内部网络的机关事业单位虚衫、网络（通信）工程及网络设备生产企业，移动互联网企业，从事网络组建与服务、网站设计管理、网络安全管理及网络应用系统开发维护等工作，亦可在相关领域从事教学和研究工作。

【核心课程】 主要开设课程有：离散数学、网络技术基础、面向对象程序设计、软件工程、数据库原理及应用、数据结构、操作系统、网页制作、ASP.NET应用程序开发、路由器配置与管理、LAN交换和无线、广域网技术、网络组建与服务器管理、Linux操作系统管理、综合布线技术与施工、信息安全、计算机网络管理、移动互联网开发、物联网技术等。

计算机网络技术

【专业特色】 本专业是湖北省高职高专教育重点专业、学院教学改革特色专业、现代信息化 社会 中最具增值潜力的专业。本专业坚持以就业为导向，以增强就业竞争能力为目标，构建基于工作过程，融职业素质养成、职业能力形成和知识运用于一体的教育教学组织体系。

【就业前景】 本专业主要面向武汉城市圈、湖北、长三角、珠三角地区，拥有内部网络的机关事业单位、网络（通信）工程建设、网络设备研发生产等企业，从事网络组建与服务、网站设计管理、网络安全管理及网络应用系统维护等工作。毕业生就业单位包括科研院所、华为聚信、惠普、中兴 科技 、福建星网锐捷网络有限公司等。

【核心课程】 主要开设网络技术基础、路由与交换技术、网络组建与管理、Linux操作系统管理、广域网技术、J***A程序设计、Python、Web前端设计、动态网页设计、中小型网站设计与实践、电子商务、网络安全管理、网络系统集成等课程。

数字媒体应用技术（武警直招士官）

【专业特色】 本专业是武警部队依托我院招收的定向培养士官专业。本专业拥有一支年富力强极具创造力的专业教学与管理团队，在校期间紧密贴近部队实际，***取军事化管理和训练，***用创新军地共建人才培养模式，着力培养一批具备基本军人素质、思想过硬、业务精通、动手能力强的信息化军事人才队伍。

【就业前景】 本专业定向为武警部队培养从事网络通信、网络组建、网络安全与信息化管理、网络服务应用开发、多媒体制作等方面工作专门人才。主要就业单位为武警部队定向分配的全国各省区武警总队支队机关。

【核心课程】 本专业主要开设有多媒体技术基础、网络安全管理、计算机图像处理、计算机平面动画制作、Linux操作系统管理、网络组建与维护、路由协议和路由器的配置与管理、卫星通信原理、LAN交换和无线等专业核心课程。

计算机应用技术

【专业特色】 本专业是湖北省行业特色专业。计算机应用技术专业拥有一支双师素质过硬的优秀专业教学团队。本专业以软件开发与网络知识为基础，进而发展为互联网前端专业方向。学生可以在理论与实践的结合中学习到丰富的知识与技能，以提高育人的针对性和实效性，促进技能型人才的培养。

【就业前景】 学生毕业后可在***、金融、企事业单位，从事互联网、电子商务、计算机软件开发和IT服务等方面的工作，主要就业岗位有：前端开发工程师、移动Web前端开发工程师、Web全栈工程师、UI设计师等。

【核心课程】 本专业主要开设C语言、计算机图形图像处理、J***a程序设计语言、数据库应用、网页制作、Web前端设计、动态网站开发、移动Web前端开发、计算机网络基础、Linux操作系统、计算机网络与网站建设等课程。

云计算技术与应用

【专业特色】 云计算技术与应用专业是近年来兴起的一门新型高 科技 专业。人们熟悉的大数据、物联网和人工智能等新技术都是基于云计算这个平台实现的。通过本专业的学习学生将掌握云平台的构建、使用和管理技术，能够为企业信息化建设提供先进的云解决方案，实现IT技术精英的人生价值。

【就业前景】 本专业毕业生主要在机关、企事业单位及中小企业从事云计算基础设施建设、大数据分析系统的维护管理工作。工作岗位主要为云计算系统集成工程师、云计算系统运维工程师、云计算应用开发工程师、云计算技术支持工程师，包括云计算项目系统集成、应用程序开发、云计算设备及相关产品的售前、售后服务等。

【核心课程】 本专业主要开设python语言程序设计、Linux操作系统管理、服务器与虚拟化技术、云计算基础架构平台应用、网络数据库技术与应用、Web前端技术、云存储技术与应用、云计算开发服务平台技术与应用、云技术安全与应用等课程。

计算机专业不错，热门专业。随着国家 科技 的高速发展，计算机应用已经普及，党政机关、企事业单位， 社会 的各个领域。只要学的好，工作没问题！

正所谓360行，行行出状元。计算机专业目前来说还是热门专业，每年行业缺口大概在300万人左右，院校毕业生大概在200万，还有一些是通过培训机构出来的。

虽然说专科学历在一线城市找好工作比较困难，大厂对学历要求比较高。但是找一般的工作还是没问题的。

最重要不是你学什么专业，而是你是否学到东西。

很多人都把上大学当成了学习的终点，岂不知，大学才是人生学习的起点，大学不打好基础，毕业就等于失业，然后又得重新学习技能。

所以我建议，如果你对这个专业感兴趣，可以读，前景不错，但竞争也大。如果不感兴趣就报别的专业，毕竟计算机专业周期大概就是十几年，超过35岁跳槽基本找不着工作的。

计算机现在很有发展前途，我之前本科舍友就是计算机的，他说他们老师和他们说过，你们本科毕业和专科生基本一样，没什么大的区别。也就是说，学校教给你们都都差不多，但最终你们能吸收多少，就看自己的了。

建议：多学习，肯定没错，勤于思考，多练习，我舍友从大二开始就有大的课设，一开始只是编程一个类似大鱼吃小鱼的 游戏 ，只有一个场景，然后难度逐步上升，可以升级，变换场景等，到后来就做一个类似地图导航的程序。计算机专业是一个实践性很强的专业，平时多练习，并根据兴趣做一些有趣的东西，比如我们学校就有大神做了学校的论坛，还可以使用外网查成绩，非常棒，毕业找工作的时候直接展示你的作品，要比你对着hr说一些你学过什么什么课程，有什么什么技能之类的话管用的多。

祝好

学历是一个人能力的参考指标，但专业技能的高低更能凸显一个人真实的业务能力和水平，因此纵使的专科学历，只要好好攻克专业难题，练就过硬的专业技能和本领，仍旧可以在专业领域找到自己的一席之地。

任何专业的学习，都不可能直接给你“发展前途”。学校的课程只是给了你一个领域的入门机会，要有前途和钱途，还需要靠自己的不懈努力和对机会的把握。

计算机专业的用人需求是比较大的，这是相对其他专业的优势。但专科学历在就业上又具有弱势，除非个人能力特别突出，尽量避免跟本科和硕士学历的竞争者正面硬抗。

建议考虑跟计算机相关的销售、咨询、测试类工作，这样你的竞争对手很有可能是非计算机专业的，你就拥有了相对优势。

大数据、云计算、人工智能之间有什么样的关系？

云计算最初的目标是对***的管理，管理的主要是计算***，网络***，存储***三个方面。想象你有一大堆的服务器，交换机，存储设备，放在你的机房里面，你最想做的事情就是把这些东西统一的管理起来，最好能达到当别人向你请求分配***的时候（例如1核1G内存，10G硬盘，1M带宽的机器），能够达到想什么时候要就能什么时候要，想要多少就有多少的状态。

这就是所谓的弹性，俗话说就是灵活性。灵活性分两个方面，想什么时候要就什么时候要，这叫做时间灵活性，想要多少就要多少，这叫做空间灵活性。

物理机显然是做不到这一点的。虽然物理简友设备是越来越牛了：

服务器用的是物理机，例如戴尔，惠普，IBM，联想等物理服务器，随着硬件设备的进步，物理服务器越来越强大了，64核128G内存都算是普通配置。

网络用的是硬件交换机和路由器，例如思科的，华为的，从1GE到10GE，现在有40GE和100GE，带宽越来越牛。

存储方面有的用普通的磁盘，也有了更快的拦伏槐SSD盘。容量从M，到G，连笔记本电脑都能配置到T，更何况磁盘阵列。所以人们想到的第一个办法叫做虚拟化。所谓虚拟化，就是把实的变成虚的。

物理机变为虚拟机：cpu是虚拟的，内存是虚拟的。

物理交换机变为虚拟交换机：网卡是虚拟的，交换机是虚拟的，带宽也是虚拟的。

物理存储变成虚拟存储：多块硬盘虚拟成一个存储池，从中虚拟出多块小硬盘。

虚拟化很好的解决了上面的三个问题：

人工运维：虚拟机的创建和删除都可以远程操作，虚拟机被玩坏了，删了再建一个分钟级别的。虚拟网络的配置也可以远程操作，创建网卡，分配带宽都是调用接口就能搞定的。

浪费***：虚拟化了以后，***可以分配的很小很小，比如1个cpu，1G内存，1M带宽，1G硬盘，都可以被虚拟出来。

隔离性差：每个虚拟机有独立的cpu, 内存，硬盘，网卡，不同虚拟机的应用互不干扰。

在虚拟化阶段，领跑者是VMware，可以实现基本的计算，网络，存储的虚拟化。

当然这个世界有闭源，就有开源，有Windows就有Linux，有iOS就有Andord，有VMware，就有Xen和KVM。在开源虚拟化方面，Citrix的Xen做的不错，后来Redhat在KVM发力不少。

对于网络虚拟化，有Open vSwitch，可以通过命令创建网桥，网卡，设置VLAN，设置带宽。

对于存储虚拟化，对于本地盘，有LVM，可以将多个硬盘变成一大块盘，然后在里面切出一小块给用户。

但是虚拟化也有缺点，通过虚拟化软件创建虚拟机，需要人工指定放在哪台机器上，硬盘放在哪个存储设备上，网络的VLAN

ID，带宽具体的配置，都需要人工指定。所以单单使用虚拟化的运维工程师往往有一个Excel表格，有多少台机器，每台机器部署了哪些虚拟机。所以，一般虚拟化的集群数目都不是特别的大。

为了解决虚拟化阶段的问题，人们想到的一个方式为池化，也就是说虚拟化已经将***分的很细了，但是对于如此细粒度的***靠Excel去管理，成本太高，能不能打成一个大的池，当需要***的时候，帮助用户自动的选择，而非用户指定。所以这个阶段的关键点：调度器Scheduler。

于是VMware有了自己的vCloud。

于是基于Xen和KVM的私有云平台CloudStack，后来Citrix将其收购后开源。

当这些私有云平台在用户的数据中心里面卖的其贵无比，赚的盆满钵满的时候。有其他的公司开始了另外的选择，这就是AWS和Google，开始了公有云领域的探索。

AWS最初就是基于Xen技术进行虚拟化的，并且最终形成了公有云平台。也许AWS最初只是不想让自己的电商领域的利润全部交给私有云厂商吧，于是自己的云平台首先支撑起了自己的业务，在这个过程中，AWS自己严肃的使用了自己的云计算平台，使得公有云平台不是对于***的配置更加友好，而是对于应用的部署更加友好，最终大放异彩。

公有云的第一名AWS活的很厅改爽，第二名Rackspace就不太爽了，没错，互联网行业嘛，基本上就是一家独大。第二名如何逆袭呢？开源是很好的办法，让整个行业大家一起为这个云平台出力，兄弟们，大家一起上。于是Rackspace与美国航空航天局（NASA）合作创始了开源云平台OpenStack。OpenStack现在发展的和AWS有点像了，所以从OpenStack的模块组成，可以看到云计算池化的方法。

OpenStack包含哪些组件呢？

计算池化模块Nova：OpenStack的计算虚拟化主要使用KVM，然而到底在那个物理机上开虚拟机呢，这要靠nova-scheduler。

网络池化模块Neutron：OpenStack的网络虚拟化主要使用Openvswitch，然而对于每一个Openvswitch的虚拟网络，虚拟网卡，VLAN，带宽的配置，不需要登录到集群上配置，Neutron可以通过SDN的方式进行配置。

存储池化模块Cinder:OpenStack的存储虚拟化，如果使用本地盘，则基于LVM，使用哪个LVM上分配的盘，也是用过scheduler来的。后来就有了将多台机器的硬盘打成一个池的方式Ceph，则调度的过程，则在Ceph层完成。

有了OpenStack，所有的私有云厂商都疯了，原来VMware在私有云市场实在赚的太多了，眼巴巴的看着，没有对应的平台可以和他抗衡。现在有了现成的框架，再加上自己的硬件设备，你可以想象到的所有的IT厂商的巨头，全部加入到社区里面来，将OpenStack开发为自己的产品，连同硬件设备一起，杀入私有云市场。

网易当然也没有错过这次风口，上线了自己的OpenStack集群，网易云基础服务（网易蜂巢）基于OpenStack自主研发了IaaS服务，在计算虚拟化方面，通过裁剪KVM镜像，优化虚拟机启动流程等改进，实现了虚拟机的秒级别启动。在网络虚拟化方面，通过SDN和Openvswitch技术，实现了虚拟机之间的高性能互访。在存储虚拟化方面，通过优化Ceph存储，实现高性能云盘。

但是网易并没有杀进私有云市场，而是使用OpenStack支撑起了自己的应用，仅仅是***层面弹性是不够的，还需要开发出对应用部署友好的组件。

随着公有云和基于OpenStack的私有云越来越成熟，构造一个成千上万个物理节点的云平台以及不是问题，而且很多云厂商都会***取多个数据中心部署多套云平台，总的规模数量就更加大了，在这个规模下，对于客户感知来说，基本上可以实现想什么时候要什么时候要，想要多少要多少。

云计算解决了基础***层的弹性伸缩，却没有解决应用随基础***层弹性伸缩而带来的批量、快速部署问题。比如在双十一期间，10个节点要变成100个节点，如果使用物理设备，再买90台机器肯定来不及，仅仅有IaaS实现***的弹性是不够的，再创建90台虚拟机，也是空的，还是需要运维人员一台一台地部署。于是有了PaaS层，PaaS主要用于管理应用层。我总结为两部分：一部分是你自己的应用应当自动部署，比如Puppet、Chef、Ansible、

Cloud

Foundry，CloudFormation等，可以通过脚本帮你部署；另一部分是你觉得复杂的通用应用不用部署，比如数据库、缓存等可以在云平台上一点即得。

要么就是自动部署，要么就是不用部署，总的来说就是应用层你也少操心，就是PaaS的作用。当然最好还是都不用去部署，一键可得，所以公有云平台将通用的服务都做成了PaaS平台。另一些你自己开发的应用，除了你自己其他人不会知道，所以你可以用工具变成自动部署。

当然这种部署方式也有一个问题，就是无论Puppet、

Chef、Ansible把安装脚本抽象的再好，说到底也是基于脚本的，然而应用所在的环境千差万别。文件路径的差别，文件权限的差别，依赖包的差别，应用环境的差别，Tomcat、

PHP、

Apache等软件版本的差别，JDK、Python等版本的差别，是否安装了一些系统软件，是否占用了哪些端口，都可能造成脚本执行的不成功。所以看起来是一旦脚本写好，就能够快速***了，但是环境稍有改变，就需要把脚本进行新一轮的修改、测试、联调。例如在数据中心写好的脚本移到AWS上就不一定直接能用，在AWS上联调好了，迁移到Google

Cloud上也可能会再出问题。

容器是Container，Container另一个意思是集装箱，其实容器的思想就是要变成软件交付的集装箱。集装箱的特点，一是打包，二是标准。

在没有集装箱的时代，***设将货物从A运到B，中间要经过三个码头、换三次船。每次都要将货物卸下船来，摆的七零八落，然后搬上船重新整齐摆好。因此在没有集装箱的时候，每次换船，船员们都要在岸上待几天才能走。

有了集装箱以后，所有的货物都打包在一起了，并且集装箱的尺寸全部一致，所以每次换船的时候，一个箱子整体搬过去就行了，小时级别就能完成，船员再也不能上岸长时间耽搁了。

这是集装箱“打包”、“标准”两大特点在生活中的应用。

部署任何一个应用，也包含很多零零散散的东西，权限，用户，路径，配置，应用环境等！这就像很多零碎地货物，如果不打包，就需要在开发、测试、生产的每个环境上重新查看以保证环境的一致，有时甚至要将这些环境重新搭建一遍，就像每次将货物卸载、重装一样麻烦。中间稍有差池，都可能导致程序的运行失败。

那么容器如何对应用打包呢？还是要学习集装箱，首先要有个封闭的环境，将货物封装起来，让货物之间互不干扰，互相隔离，这样装货卸货才方便。

封闭的环境主要使用了两种技术，一种是看起来是隔离的技术，称为namespace，也即每个namespace中的应用看到的是不同的IP地址、用户空间、程号等。另一种是用起来是隔离的技术，称为cgroup，也即明明整台机器有很多的CPU、内存，而一个应用只能用其中的一部分。

有了这两项技术，集装箱的铁盒子我们是焊好了，接下来就是如何将这个集装箱标准化，从而在哪艘船上都能运输。这里的标准一个是镜像，一个是容器的运行环境。

所谓的镜像，就是将你焊好集装箱的那个时刻，将集装箱的状态保存下来，就像孙悟空说定，集装箱里面就定在了那一刻，然后将这一刻的状态保存成一系列文件。这些文件的格式是标准的，谁看到这些文件，都能还原当时定住的那个时刻。将镜像还原成运行时的过程（就是读取镜像文件，还原那个时刻的过程）就是容器的运行的过程。

有了容器，云计算才真正实现了应用层和***层的完全弹性。

在云计算的发展过程中，云计算逐渐发现自己除了***层面的管理，还能够进行应用层面的管理，而大数据应用作为越来越重要的应用之一，云计算也可以放入PaaS层管理起来，而大数据也发现自己越来越需要大量的计算***，而且想什么时候要就什么时候要，想要多少就要多少，于是两者相遇，相识，相知，走在了一起。

说到大数据，首先我们来看一下数据的分类，我们生活中的数据总体分为两种： 结构化数据和非结构化数据。

结构化数据：指具有固定格式或有限长度的数据，如数据库，元数据等。

非结构化数据：指不定长或无固定格式的数据，如邮件， word 文档等

当然有的地方还会提到第三种，半结构化数据，如 XML， HTML 等，当根据需要可按结构化数据来处理，也可抽取出纯文本按非结构化数据来处理。

随着互联网的发展，非结构化数据越来越多，当我们遇到这么多数据的时候，怎么办呢？分为以下的步骤：

数据的收集：即将散落在互联网世界的数据放到咱们的系统中来。数据收集分两个模式，推和拉，所谓的推，即推送，是在互联网世界里面放很多自己的小弟程序，这些小弟程序收集了数据后，主动发送给咱们的系统。所谓的拉，即爬取，通过运行程序，将互联网世界的数据下载到咱们的系统中。

数据的传输：收到的数据需要通过一个载体进行传输，多***用队列的方式，因为大量的数据同时过来，肯定处理不过来，通过队列，让信息排好队，一部分一部分的处理即可。

数据的存储：好不容易收集到的数据，对于公司来讲是一笔财富，当然不能丢掉，需要找一个很大很大的空间将数据存储下来。

数据的分析：收到的大量的数据，里面肯定有很多的垃圾数据，或者很多对我们没有用的数据，我们希望对这些数据首先进行清洗。另外我们希望挖掘出数据之间的相互关系，或者对数据做一定的统计，从而得到一定的知识，比如盛传的啤酒和尿布的关系。

数据的检索和挖掘：分析完毕的数据我们希望能够随时把我们想要的部分找出来，搜索引擎是一个很好的方式。另外对于搜索的结果，可以根据数据的分析阶段打的标签进行分类和聚类，从而将数据之间的关系展现给用户。

当数据量很少的时候，以上的几个步骤其实都不需要云计算，一台机器就能够解决。然而量大了以后，一台机器就没有办法了。

所以大数据想了一个方式，就是聚合多台机器的力量，众人拾柴火焰高，看能不能通过多台机器齐心协力，把事情很快的搞定。

对于数据的收集，对于IoT来讲，外面部署这成千上万的检测设备，将大量的温度，适度，监控，电力等等数据统统收集上来，对于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，这显然一台机器做不到，需要多台机器组成网络爬虫系统，每台机器下载一部分，同时工作，才能在有限的时间内，将海量的网页下载完毕。开源的网络爬虫大家可以关注一下Nutch。

对于数据的传输，一个内存里面的队列肯定会被大量的数据挤爆掉，于是就产生了Kafka这样基于硬盘的分布式队列，也即kafka的队列可以多台机器同时传输，随你数据量多大，只要我的队列足够多，管道足够粗，就能够撑得住。

当数据量非常大的时候，一个索引文件已经不能满足大数据量的搜索，所以要分成多台机器一起搜索，如图所示，将索引分成了多个shard也即分片，分不到不同的机器上，进行并行的搜索。

所以说大数据平台，什么叫做大数据，说白了就是一台机器干不完，大家一起干。随着数据量越来越大，很多不大的公司都需要处理相当多的数据，这些小公司没有这么多机器可怎么办呢？

于是大数据人员想起来想要多少要多少，想什么时候要什么时候要的云平台。空间的灵活性让大数据使用者随时能够创建一大批机器来计算，而时间的灵活性可以保证整个云平台的***，不同的租户你用完了我用，我用完了他用，大家都不浪费***。

于是很多人会利用公有云或者私有云平台部署大数据集群，但是完成集群的部署还是有难度的，云计算的人员想，既然大家都需要，那我就把他集成在我的云计算平台里面，当大家需要一个大数据平台的时候，无论是Nutch,

Kafka，hadoop，ElasticSearch等，我能够马上给你部署出来一套。我们管这个叫做PaaS平台。

大数据平台于是作为PaaS融入了云计算的大家庭。

作为国内最早诞生的互联网公司之一，网易在过去十余年的产品研发、孵化和运维过程中，各个部门对数据有着不同且繁杂的需求。而如何把这些繁杂的需求用统一的手段来解决，网易在大数据分析方面同样进行了十余年的探索，并自去年开始通过“网易云”将这些能力开放出来

“网易猛犸”与“网易有数”两大数据分析平台就是在这个阶段逐渐成型的。

网易猛犸大数据平台可以实现从各种不同数据源提取数据，同步到内核存储系统，同时对外提供便捷的操作体验。现在每天约有130亿条数据进入网易猛犸平台，经过数据建模和清洗，进行数据分析预测。

网易的另一大数据分析平台，网易有数则可以极大简化数据探索，提高数据可视化方面的效率，提供灵活报表制作等，以帮助分析师专注于自己的工作内容。

有了大数据平台，对于数据的处理和搜索已经没有问题了，搜索引擎着实火了一阵，当很多人觉得搜索引擎能够一下子帮助用户搜出自己想要的东西的时候，还是非常的开心的。

但是过了一阵人们就不满足于信息仅仅被搜索出来了。信息的搜索还是一个人需要适应机器的思维的过程，要想搜到想要的信息，有时候需要懂得一些搜索或者分词的技巧。机器还是没有那么懂人。什么时候机器能够像人一样懂人呢，我告诉机器我想要什么，机器就会像人一样的体会，并且做出人一样的反馈，多好啊。

这个思想已经不是一天两天了，在云计算还不十分兴起的时候，人们就有了这样的想法。那怎么做的这件事情呢？

人们首先想到的是，人类的思维方式有固有的规律在里面，如果我们能够将这种规律表达出来，告诉机器，机器不就能理解人了吗？

人们首先想到的是告诉计算机人类的推理能力，在这个阶段，人们慢慢的能够让机器来证明数学公式了，多么令人欣喜的过程啊。然而，数学公式表达相对严谨的，推理的过程也是相对严谨，所以比较容易总结出严格个规律来。然而一旦涉及到没有办法那么严谨的方面，比如财经领域，比如语言理解领域，就难以总结出严格的规律来了。

看来仅仅告知机器如何推理还不够，还需要告诉机器很多很多的知识，很多知识是有领域的，所以一般人做不来，专家可以，如果我们请财经领域的专家或者语言领域的专家来总结规律，并且将规律相对严格的表达出来，然后告知机器不就可以了么？所以诞生了一大批专家系统。然而专家系统遭遇的瓶颈是，由人来把知识总结出来再教给计算机是相当困难的，即便这个人是专家。

于是人们想到，看来机器是和人完全不一样的物种，干脆让机器自己学习好了。机器怎么学习呢？既然机器的统计能力这么强，基于统计学习，一定能从大量的数字中发现一定的规律。

其实在***圈有很好的一个例子，可见一斑

有一位网友统计了知名歌手在大陆发行的 9 张专辑中 117 首歌曲的歌词，同一词语在一首歌出现只算一次，形容词、名词和动词的前十名如下表所示（词语后面的数字是出现的次数）：

如果我们随便写一串数字，然后按照数位依次在形容词、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：坚强，路，飞，自由，雨，埋，迷惘。稍微连接和润色一下：

坚强的孩子，

依然前行在路上，

张开翅膀飞向自由，

让雨水埋葬他的迷惘。

是不是有点感觉了？当然真正基于统计的学习算法比这个简单的统计复杂的多。

然而统计学习比较容易理解简单的相关性，例如一个词和另一个词总是一起出现，两个词应该有关系，而无法表达复杂的相关性，并且统计方法的公式往往非常复杂，为了简化计算，常常做出各种独立性的***设，来降低公式的计算难度，然而现实生活中，具有独立性的***是相对较少的。

于是人类开始从机器的世界，反思人类的世界是怎么工作的。

人类的脑子里面不是存储着大量的规则，也不是记录着大量的统计数据，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，当接收到输入的时候，会产生一个输出来***其他的神经元，于是大量的神经元相互反应，最终形成各种输出的结果。例如当人们看到美女瞳孔放大，绝不是大脑根据身材比例进行规则判断，也不是将人生中看过的所有的美女都统计一遍，而是神经元从视网膜触发到大脑再回到瞳孔。在这个过程中，其实很难总结出每个神经元对最终的结果起到了哪些作用，反正就是起作用了。

于是人们开始用一个数学单元模拟神经元

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表示，输入根据重要程度不同(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连接在一起，n这个数字可以很大很大，所有的神经元可以分成很多列，每一列很多个排列起来，每个神经元的对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东西的时候，希望输出一个对人类来讲正确的结果。例如上面的例子，输入一个写着2的图片，输出的列表里面第二个数字最大，其实从机器来讲，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。正如对于神经元来说，他们既不知道视网膜看到的是美女，也不知道瞳孔放大是为了看的清楚，反正看到美女，瞳孔放大了，就可以了。

对于任何一张神经网络，谁也不敢保证输入是2，输出一定是第二个数字最大，要保证这个结果，需要训练和学习。毕竟看到美女而瞳孔放大也是人类很多年进化的结果。学习的过程就是，输入大量的图片，如果结果不是想要的结果，则进行调整。如何调整呢，就是每个神经元的每个权重都向目标进行微调，由于神经元和权重实在是太多了，所以整张网络产生的结果很难表现出非此即彼的结果，而是向着结果微微的进步，最终能够达到目标结果。当然这些调整的策略还是非常有技巧的，需要算法的高手来仔细的调整。正如人类见到美女，瞳孔一开始没有放大到能看清楚，于是美女跟别人跑了，下次学习的结果是瞳孔放大一点点，而不是放大鼻孔。

听起来也没有那么有道理，但是的确能做到，就是这么任性。

神经网络的普遍性定理是这样说的，***设某个人给你某种复杂奇特的函数，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。

如果在函数代表着规律，也意味着这个规律无论多么奇妙，多么不能理解，都是能通过大量的神经元，通过大量权重的调整，表示出来的。

这让我想到了经济学，于是比较容易理解了。

我们把每个神经元当成社会中从事经济活动的个体。于是神经网络相当于整个经济社会，每个神经元对于社会的输入，都有权重的调整，做出相应的输出，比如工资涨了，菜价也涨了，股票跌了，我应该怎么办，怎么花自己的钱。这里面没有规律么？肯定有，但是具体什么规律呢？却很难说清楚。

基于专家系统的经济属于***经济，整个经济规律的表示不希望通过每个经济个体的独立决策表现出来，而是希望通过专家的高屋建瓴和远见卓识总结出来。专家永远不可能知道哪个城市的哪个街道缺少一个卖甜豆腐脑的。于是专家说应该产多少钢铁，产多少馒头，往往距离人民生活的真正需求有较大的差距，就算整个***书写个几百页，也无法表达隐藏在人民生活中的小规律。

基于统计的宏观调控就靠谱的多了，每年统计局都会统计整个社会的就业率，通胀率，GDP等等指标，这些指标往往代表着很多的内在规律，虽然不能够精确表达，但是相对靠谱。然而基于统计的规律总结表达相对比较粗糙，比如经济学家看到这些统计数据可以总结出长期来看房价是涨还是跌，股票长期来看是涨还是跌，如果经济总体上扬，房价和股票应该都是涨的。但是基于统计数据，无法总结出股票，物价的微小波动规律。

基于神经网络的微观经济学才是对整个经济规律最最准确的表达，每个人对于从社会中的输入，进行各自的调整，并且调整同样会作为输入反馈到社会中。想象一下股市行情细微的波动曲线，正是每个独立的个体各自不断交易的结果，没有统一的规律可循。而每个人根据整个社会的输入进行独立决策，当某些因素经过多次训练，也会形成宏观上的统计性的规律，这也就是宏观经济学所能看到的。例如每次货币大量发行，最后房价都会上涨，多次训练后，人们也就都学会了。

然而神经网络包含这么多的节点，每个节点包含非常多的参数，整个参数量实在是太大了，需要的计算量实在太大，但是没有关系啊，我们有大数据平台，可以汇聚多台机器的力量一起来计算，才能在有限的时间内得到想要的结果。

于是工智能程序作为SaaS平台进入了云计算。

网易将人工智能这个强大的技术，应用于反垃圾工作中，从网易19***年推出邮箱产品开始，我们的反垃圾技术就在不停的进化升级，并且成功应用到各个亿量级用户的产品线中，包括影音***，游戏，社交，电商等产品线。比如网易新闻、博客相册、云音乐、云阅读、有道、***O、考拉、游戏等产品。总的来说，反垃圾技术在网易已经积累了19年的实践经验，一直在背后默默的为网易产品保驾护航。现在作为云平台的SaaS服务开放出来。

回顾网易反垃圾技术发展历程，大致上我们可以把他分为三个关键阶段，也基本对应着人工智能发展的三个时期：

第一阶段主要是依赖关键词，黑白名单和各种过滤器技术，来做一些内容的侦测和拦截，这也是最基础的阶段，受限于当时计算能力瓶颈以及算法理论的发展，第一阶段的技术也能勉强满足使用。

第二个阶段时，基于计算机行业里有一些更新的算法，比如说贝叶斯过滤(基于概率论的算法)，一些肤色的识别，纹理的识别等等，这些比较优秀成熟的论文出来，我们可以基于这些算法做更好的特征匹配和技术改造，达到更优的反垃圾效果。

最后，随着人工智能算法的进步和计算机运算能力的突飞猛进，反垃圾技术进化到第三个阶段：大数据和人工智能的阶段。我们会用海量大数据做用户的行为分析，对用户做画像，评估用户是一个垃圾用户还是一个正常用户，增加用户体验更好的人机识别手段，以及对语义文本进行理解。还有基于人工智能的图像识别技术，更准确识别是否是***，广告图片以及一些***图片等等。

广元会计培训班哪里有

广元会计培训机构好的有新东方教育、新文道教育、跨考教育。

一、新东方教育：

1、师资颤穗歼方面，新东方考研机构的师资力量非常雄厚。该机构内部自主培养老师，每一位老师都是经过多轮选拔、考验并且至少拥有3到5年以上的代课经验。

2、课程丰富度，新东方机构提供的课程种类非常丰富，不仅包括英语、政治、数学三大公共课茄冲程，还包括管综、经综和专业课程。

3、服务方面，新东方教育机构提供的服务也非常全面，能够满足学生在学习过程中的各种需求。

例如，该机构使用的资料是由新东方专业老师共同参与研发的，针对历年会计考试大纲制定；此外还有各种刷题小程序，帮助学生进行高频的学习训练。除此之外，新东方线上会计考试班型还提供一对一的导学服务、阶段测试、模拟考试、考不过重读等等。

二、新文道教育：

1、新文道教育科技集团是一家从事会计培训等教育服务的专业机构，以“好老师、好课程、好产品、好资料、好服务、好管理”为优势，总部位于北京，在全国各省市设立分支机构，业务范围涵盖考试研究、课程研发、图书发行、题库开发、测评答疑服务等。

2、湖北新文道教育在培训领域独创线上线下融合的OMO智能学习系统——凤凰***，充分利用族备互联网、大数据、人工智能、云计算等技术创新成果，研发系列线上精品课程，同时结合线下小班课的强互动与沉浸式学习，帮助考生提升学习效率，让备考更简单、更高效、更轻松、更有趣。

3、新文道教育以“教育成就卓越梦想”为使命，秉持“追逐梦想，开创未来”的发展理念，发扬“专注、专业、共享、共赢”的企业精神，不断为学员提供更多更好的智慧教育产品和服务，帮助更多的学员实现人生价值和卓越梦想。

三、跨考教育：

1、跨考教育是一家专注于考研培训领域的教育咨询有限公司，成立十数年来，一直专注于各地区会计考试。

2、截止到2021年8月，跨考教育已在全国创立2大全日制教学基地，6个直营分校，100余家加盟分校，拥有近百位行业优秀全职教师，百余位专业的专职咨询顾问，全国超百位高素质教学服务保障团队，千余名各界状元辅导顾问。培养出一批批人才娇子、业之精英，成为备考学子心中辅导的择优之选。

3、跨考教育在会计辅导的道路上，秉承“生而为赢”的精神，以教学研发、互联网驱动、专业可信赖为发展的核心目标，励精图治，不断创新。以“让有理想的人更加卓越”为使命，为大学生提供高端学历与职业提升整体解决方案，创造更优质的线上线下相结合的教学产品体验，帮助有理想的会计人实现梦想。

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