回答:有機會,但是建議不要做泛和大,從垂直領域出發(fā)比較好,為啥這樣說呢?原因如下。1、各大運營商、互聯(lián)網(wǎng)公司、設備制造商等等企業(yè)都在做綜合性的平臺。國內有ucloud、ucloud、三大運營商、百度、ucloud、小米、海爾、京東、中電科等。國外有亞馬遜、IBM、SAP、谷歌、GE、西門子、博世等。通過以上名單可以發(fā)現(xiàn),這些公司的特點。某領域巨頭或頭部玩家。有錢、有資源、有客戶群體。物聯(lián)網(wǎng)不是他們現(xiàn)有的...
回答:云計算是物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展基石以NB-IoT和LoRa為核心的低功耗廣域網(wǎng)無線連接規(guī)模日益擴大,并在5G開啟沖刺時期,大連接將掀起新一輪的信息科技變革,即一個萬物互聯(lián)時代即將到來。但萬物互聯(lián)后最終透過云端實現(xiàn)跨行業(yè)和跨設備互聯(lián)互通,各種設備所收集到的數(shù)據(jù)經過云端處理,對數(shù)據(jù)的利用,將會催生眾多新的商業(yè)模式。換一句話說,萬物互聯(lián)在于通信技術發(fā)展,而萬物智能在于數(shù)據(jù)處理,使得各種設備具有感知能力,云端作為數(shù)據(jù)...
回答:這是一個非常好的問題,很多大專畢業(yè)生也面臨類似的選擇問題,作為一名IT行業(yè)的從業(yè)者,同時也是一名計算機專業(yè)的教育工作者,我來回答一下這個問題。首先,物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分別代表一個行業(yè)細分領域,各自都涉及到一個完整的技術體系,從業(yè)崗位也相對比較多。從當前產業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的大趨勢來看,物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)都有比較廣闊的發(fā)展前景,而且這二者之間也有比較緊密的聯(lián)系。如果自身的動手實踐能力比較強,建議選擇物聯(lián)網(wǎng)方向,一...
回答:從現(xiàn)在的發(fā)展趨勢來看,常用的編程語言主要有:C、C++、Python,Java、Visual Basic、PHP、Perl、C#、JavaScript、Delphi、SAS、Ruby、PL/SQL、D、ABAP、Lisp/Scheme、COBOL、Ada、Pascal、Visual FoxPro等。而且,學編程在精不在于多。只要學會、并熟練掌握了一種高級語言(可以選擇C、C++、Python,Ja...
回答:大家好,我們以java排序算法為例,來看看面試中常見的算法第一、基數(shù)排序算法該算法將數(shù)值按照個位數(shù)拆分進行位數(shù)比較,具體代碼如下:第二、桶排序算法該算法將數(shù)值序列分成最大值+1個桶子,然后遞歸將數(shù)值塞進對應值的桶里,具體代碼如下:第三、計數(shù)排序算法該算法計算數(shù)值序列中每個數(shù)值出現(xiàn)的次數(shù),然后存放到單獨的數(shù)組中計數(shù)累加,具體代碼如下:第四、堆排序算法該算法將數(shù)值序列中最大值挑選出來,然后通過遞歸將剩...
回答:由于我經常被邀請做為一些大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的面試官,所以我來回答一下這個問題。一般面試初級Java工程師都是應屆畢業(yè)生或者是1至2年左右工作經驗的程序員較多,這兩種情況雖然面試的都是初級程序員的崗位,但是面試的要求上還是有所區(qū)別的。應屆畢業(yè)生針對于應屆畢業(yè)生來說,面試官最為關心的內容是面試者的知識結構是否健全。往往面試官在篩選的時候首要考慮的是學校,然后是專業(yè),然后是知識的掌握情況。因為有不少科技公司...
????????物聯(lián)網(wǎng)解決方案對數(shù)字世界來說并不新鮮,事實上,它們改變了許多行業(yè)。物聯(lián)網(wǎng)軟件開發(fā)已被證明對全球經濟的幾乎所有主要部門都有用,無論是教育、零售還是物流和運輸...
隨著時間的發(fā)展,物聯(lián)網(wǎng)概念所涉及的東西越來越多。除了內置有內部傳感器和處理器外,這些東西還直接與網(wǎng)絡相連,在線傳輸它們的數(shù)據(jù)。雖然家庭自動化可能是這一概念的主要用武之地,例如冰箱內的牛奶沒有了,冰...
導讀 中國互聯(lián)網(wǎng)安全大會(China Internet Security Conference,簡稱 ISC)始辦于 2013 年,至今已是第四屆。在國家網(wǎng)信辦、工信部、公安部指導下,由中國互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會和 360 互聯(lián)網(wǎng)安全中心共同主辦, SegmentFault 特別支持的 2016 年中...
大量物聯(lián)網(wǎng)設備所產生的數(shù)據(jù)洪流加大了云端的存儲和計算壓力,因此有人提出將存儲和計算在邊緣端完成的策略,邊緣計算在兩年前應運而生,經過兩年發(fā)展目前已經在安防和工業(yè)領域初見成果,IDC預測,到2020年全球有超過50...
...物智聯(lián)時代。 近日,UCloud優(yōu)刻得重磅發(fā)布了第一款物聯(lián)網(wǎng)平臺產品UIoT-Core,該平臺架起了IoT設備與云服務之間的橋梁,讓物聯(lián)網(wǎng)用戶可以更為便捷地實現(xiàn)海量IoT設備上云,可廣泛應用于工業(yè)制造、物流倉儲、智慧港口、智慧...
...的發(fā)展。而萬物互聯(lián)、萬物感知的智能社會,則是跟物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展相伴而生,邊緣計算系統(tǒng)也因此應聲而出。事實上,物聯(lián)網(wǎng)的概念已經提出有超過15年的歷史,然而,物聯(lián)網(wǎng)卻并未成為一個火熱的應用。一個概念到真正的應用...
...5G網(wǎng)絡的到來,將開啟萬物即插即慧的新時代。這就是物聯(lián)網(wǎng),當網(wǎng)絡不再是阻礙,萬物互聯(lián),萬物可視,把數(shù)字世界帶入每個人、每個家庭、每個組織,構建萬物互聯(lián)的智能世界。 說起物聯(lián)網(wǎng),大家的第一反應就是智慧城市。...
...,往往成為系統(tǒng)設計師選擇存儲產品的重大挑戰(zhàn)。隨著物聯(lián)網(wǎng)的逐步興起,所有設備都開始通過網(wǎng)絡實現(xiàn)互聯(lián)。保守估計,2020年將有100億臺設備實現(xiàn)聯(lián)網(wǎng),其中包括汽車、工業(yè)自動化設備、植入式醫(yī)療器械、可穿戴設備和智能...
... 1、背景 隨著網(wǎng)絡環(huán)境日益便利,物聯(lián)網(wǎng)速成長期,物聯(lián)網(wǎng)設備跟隨產品定位不同導致的碎片化特別嚴重,但他們都有一個共同點就是都需要迭代更新,產品多樣且復雜,那么必然導致升級類型和樣式多,不...
當考慮物聯(lián)網(wǎng) (IoT)的 時候 , 可能會想到傳感器設備或者基于云的應用程序。但是傳感器和云之間發(fā)生了什么?答案可能是 : 將大量小數(shù)據(jù)轉化為大數(shù)據(jù)的復雜而必要的過程。這些過程使得物聯(lián)網(wǎng)的分布式智能、自主操作和...
...設備生成,并且源自臺式機、筆記本電腦、智能手機、物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)視器或其他系統(tǒng)。在某些情況下,數(shù)據(jù)在其生成位置附近收集,并通常會在其他位置發(fā)送。例如,銷售代表可能使用移動應用程序向云計算服務上托管的Web應用程序...
...以及分析發(fā)生的位置,因此涵蓋了一系列可能的用途。物聯(lián)網(wǎng)(IoT)設備,移動設備以及具有不同處理要求和優(yōu)先級的網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)量已經產生并將繼續(xù)產生。這種轉變將強調計算發(fā)生的重要性,需要更小,更靈活的處理單元更貼近...
...將其歸納為4個V——Volume,Variety,Value,Velocity。物聯(lián)網(wǎng)、云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、手機、平板電腦、PC以及遍布地球各個角落的各種各樣的傳感器,無一不是數(shù)據(jù)來源或者承載的方式。基礎階段:Linux、Docker、KVM、MySQ...
...以及分析發(fā)生的位置,因此涵蓋了一系列可能的用途。物聯(lián)網(wǎng)(IoT)設備,移動設備以及具有不同處理要求和優(yōu)先級的網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)量已經產生并將繼續(xù)產生。這種轉變將強調計算發(fā)生的重要性,需要更小,更靈活的處理單元更貼近...
...享一些常用工具的主要步驟。遷移到聯(lián)合基礎設施是將物聯(lián)網(wǎng)集成到IT系統(tǒng)的核心部分,因為更多的可組合性,允許IT通過單個易于編程的API來協(xié)調所有這些資源。這樣做對于大規(guī)模混合工作負載環(huán)境是理想的,而物聯(lián)網(wǎng)本質上...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用,將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的,但推理(inference/serving)用4090不能說合適,...
圖示為GPU性能排行榜,我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據(jù)訓練、推理能力由高到低做了...