云计算、大数据、人工智能，简单聊聊2024年大数据开发开发的现状和思考

高速发展的信息时代,新一轮科技革命和变革正在加速推进,技术创新日益成为重塑经济发展模式和促进经济增长的重要驱动力量,而“大数据”无疑是核心推动力。
什么是“大数据”呢?如果从字面意思来看,大数据指的是巨量数据。那么，多大量级的数据才叫大数据?不同的机构或学者有不同的理解,难以有一个非常定量的定义,只能说,大数据的计量单位已经趁过TB级别发展到 PBEBZBYB甚至BB来衡量。
最早提出“大数据”这一概念的是全球知名咨询公司麦肯锡,他是这样定义大数据的:一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型以及价值密度等特征。
研究机构 Gartner 是这样定义大数据的:“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发
现力和流转优化能力,来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。若从技术角度来看,大数据的战略意义不在于掌握庞大的数据,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理,换言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业盈利的关键在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
麦肯锡全球研究院对大数据的定义是:大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。IBM 给出一个“4V 特性”的定义:强调了大数据的数量多样性、速度和真实性等方面，后来也将数据价值吸引进来，成为大数据的“5V 特性”。

二、大数据的特征

（一）体量大

大数据的计量单位已经越过 TB级别发展至少以 PBEB,甚至 ZB 为单位

（二）种类多

数据类型繁多,大约 5%是结构性的数据,95%是非结构性的数据。使用传统的数据库技术无法存储这些数据。

(三) 速度快

要求处理速度快,时效性要求高。

(四)价值密度低

数据价值密度相对较低，只有通过分析才能实现从数据到价值的转变。

(五)真实性

大数据的真实性是指数据的准确度和可信赖度,代表数据的质量可靠真实。

三、大数据技术

面对大数据,数据处理的思维和方法有三个特点:
(1)不是抽样统计,而是面向全体样本。
(2)允许不精确和混杂性。
(3)不是因果关系,而是相互关系。

四、大数据的应用领域

大数据无处不在,包括金融、汽车、零售、餐饮、电信、能源、政务、医疗、体育、娱乐等在内的社会各行各业都已经融人了大数据的印迹。

(一）人大数据在医疗行业的应用

大数据让就医看病变得更简单。过去,对于患者的治疗方案,大多数都是通过医师的经验来进行，优秀的医师固然能够为患者提供好的治疗方案,但由于医师的水平不相同,所以很难保证患者都能够接受最佳的治疗方案。
而随着大数据在医疗行业的深度融合,大数据平台积累了海量的病例病例报告、治愈方案、药物报告等信息资源。所有常见的病例、既往病例等都记录在案,医生通过有效、连续的诊疗记录,能够给病人优质、合理的诊疗方案。这样不仅提高医生的看病效率,而且能够降低误诊率,从而让患者在最短的时间接受最好的治疗。

（二）大数据在金融行业的应用

随着大数据技术的应用,越来越多的金融企业也开始投身到大数据应用实践中。麦肯锡的一份研究显示,金融业在大数据价值潜力指数中排名第一。下面列举若干大数据在金融行业的典型应用。
1.精准营销
银行在互联网的冲击下,迫切需要掌握更多用户信息,继而构建用户 360 立体画像,即可对细分的客户进行精准营销、实时营销等个性化智慧营销。
2.风险管控
应用大数据平台,可以统一管理金融企业内部多源异构数据和外部征信数据,更好地完善风控体系。内部可保证数据的完整性与安全性,外部可控制用户风险。

3.决策支持
通过大数据分析方法改善经营决策,为管理层提供可靠的数据支撑,从而使经营决策更高效、敏捷精准。
4.服务创新
通过对大数据的应用,改善与客户之间的交互、增加用户黏性，为个人与政府提供增值服务,不断增强金融企业业务核心竞争力。
5.产品创新
通过高端数据分析和综合化数据分享,有效对接银行、保险、信托、基金等各类金融产品,使金融企业能够从其他领域借鉴并创造出新的金融产品。

（三）大数据在零售行业的应用

进行用户需求分析根据销售的结果,利用大数据进行分析,可以找出用户需求较大的商品,排放在显眼的位置,或者是进行捆绑销售,能够提高成交率。例如,美国零售业曾经有这样一个传奇故事,某家商店将纸尿裤和啤酒并排放在一起销售,结果纸尿裤和啤酒的销量双双增长,为什么看起来风马牛不相及的两种商品搭配在一起,能取到如此惊人的效果? 经过分析发现,这些购买者多数是已婚男士,这些男士在为小孩购买尿不湿的同时,会同时为自己购买一些啤酒。发现这个秘密后,沃尔玛超市就大胆地将啤酒摆放在尿不湿旁边,这样顾客购买的时候更方便,销量自然也会大幅上升。

（四）大数据在其他行业的作用

(1)大数据可以帮助发现规律
(2)大数据可以帮助解释现象
(3)大数据可以帮助预测未来，
(4)社会:大数据提高决策能力和政府治理能力
(5)经济:大数据成为推动经济转型发展的新动力
(6)科研:大数据成为科学研究的新途径。

人工智能

一、人工智能的概念

人工智能,英文缩写为 AI,是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以与人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言。

二、人工智能关键技术

(一)人工智能包括五大核心技术

1、计算机视觉
计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务
2、机器学习
机器学习是从数据中自动发现模式,模式一旦被发现便可以做预测,处理的数据越多,预测也会越准
确
3、自然语言处理
对自然语言文本的处理是指计算机拥有的与人类类似的对文本进行处理的能力。例如自动识别文档中被提及的人物、地点等,或将合同中的条款提取出来制作成表。
4、机器人技术
近年来，随着算法等核心技术提升,机器人取得重要突破。例如无人机、家务机器人、医疗机器人等。
5、识别技术
识别可融合计算机、光学、声学、生物传感器、生物统计学,利用人体固有的身体特征如指纹、人脸、虹膜、静脉、声音、步态等进行个人身份鉴定,最初运用于司法鉴定。

(二)人工智能关键技术的优势

1、促进生产力提升
促进生产力提升是推动人工智能技术发展的重要原动力之一,从目前人工智能产品在工业领域的应用情况来看,未来更多的智能体将逐渐走进产业领域,人工智能也将是产业领域发展的新动能。

2、降低岗位工作难度

人工智能对于职场人最为积极的一个影响就是会降低岗位工作难度,降低岗位工作难度的同时，也必然会提升岗位工作效率。
3、了加速创新
人工智能技术的运用会进一步促进创新，这在当前产业结构升级的大背景下，具有非常实际的意义。

(三)人工智能关键技术延伸方向

1、机器视觉现在机器视觉已在一些领域得到应用,如零件识别与定位、产品的检验、国防系统等2.指纹识别
2、指纹识别主要根据人体指纹的纹路、细节特征等信息对操作或被操作者进行身份鉴定,得益于现代电子集成制造技术和快速而可靠的算法研究，已经开始走人我们的日常生活,成为目前生物检测学中研
究最深人，应用最广泛，发展最成熟的技术.
3、人脸识别
人脸识别技术是基于人的脸部特征,对输人的人脸图像或者视频流，首先判断其是否存在人脸,如果存在人脸，则进一步给出每个脸的位置、大小和条个主要面部器官的位置信息。并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴含的身份特征，并将其与已和的人脸进行对比,从而识别每个人脸的不同。

什么是ChatGPT？

ChatGPT是一种由OpenAI训练的大型语言模型。它的原理是基于Transformer架构，通过预训练大量文本数据来学习如何生成人类可读的文本，然后通过接受输入并生成输出来实现对话。

ChatGPT的用途非常广泛，可以用于自然语言处理（NLP）任务，如对话生成、问答系统、文本生成等。

如果你想使用ChatGPT，你可以用它来构建对话机器人，回答问题，生成文本等。它的应用非常广泛，可以用于各种场景，如客服、帮助提供者、教育机构等。

三、人工智能的应用

人脸人脸智能已经逐渐走进我们的生活,并应用于各个领域,它不仅给许多行业带来了巨大的经济效益，也为我们的生活带来了许多改变和便利。

物联网

一、物联网的基本概念

物联网是物物相连的互联网,是互联网的延伸,它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人员和物等通过新的方式联在一起,形成人与物、物与物相连,实现信息化和远程管理控制。

二、物联网的特征

物联网最基本的三个特征,分别是物体感知、信息传输、智能处理。

(一) 物体感知

物体感知是利用无线射频识别(RFID)、传感器、定位器和二维码等手段随时随地对物体进行信息采集和获取。感知包括传感器的信息采集、协同处理、智能组网,甚至信息服务,以达到监控、控制的目的。

(二)信息传输

信息传输是指通过 NB-IOT、ROLA、ZigBee、蓝牙、WIFI及移动电信通信等融合,对接收到的感知信息进行实时远程传送,实现信息的交互和共享,并进行各种有效的处理。传输过程包括无线和有线网络。由于传感器网络是一个局部的无线网,因而无线移动通信网、5G 网络是作为承载物联网的一个有力的支撑。

(三)智能处理

智能处理是指利用云存储、人工智能、模糊识别等各种智能计算技术,对随时接收到的跨地域、跨行业、跨部门的海量数据和信息进行分析处理,提升对物理世界、经济社会各种活动和变化的洞察力,实现智能化的决策和控制。

三、物联网关键技术

从目前来看,物联网的基础技术主要有:射频识别技术、产品电子编码、短距离通信技术、互联网等.物联网的关键技术是在物联网技术基础上的进一步扩展与深化,是支撑其发展的关键。物联网的关键技术主要有:RFID与EPC 技术感知控制技术无网络技术中间件技术和智能处理技术等。

(一)射频识别技术

射频识别技术,是一种自动识别技术,通过无线射频方式,RFID 进行非接触双向数据通信,以对目标进行识别。与传统的识别方式相比,RFID 无须直接接触、无须光学可见、无须人工干预就可完成信息的采集与处理,其方便、快捷。

(二)产品电子编码

RFID 电子标签是产品电子代码 EPC 的载体,可采用互联网或者其他数据通信系统进行信息的传送。EPC旨在为每一件物品建立全球的、开放的标识标准,实现全球范围内对单个物品的跟踪与追溯，从而有效提高物流的管理水平、降低物流成本。EPC 是一个完整复杂的综合系统。

(三)短距离通信技术

短距离通信技术是构成短距离通信系统的各种有线或无线通信技术,主要有线短距离通信技术包括各种串行、并行总线、现场工业总线等;短距离无线通信技术主要包括蓝牙、红外、超宽带、无线传感网络等技术。短距离无线通信技术种类较多、应用灵活、组网技术复杂,是物联网的主要支撑技术之一。

(四)互联网

互联网是物联网的重要的基础技术,是重要的数据通信技术,它将海量的包括个人计算机在内的各种计算机、数据终端以标准的通信协议有机地互连在一起,成为信息传送、信息共享、信息存储和信息处理的一个巨大的系统。目前,移动通信已经进人了 5G 时代,从 3G 开始,移动通信实现了移动互联,各种智能移动终端实现了以前互联网上的计算机功能,从而将互联网从有线网扩展到了无线网范围,构成了全球性的、可以灵活移动的、能随时、随地进行信息交互、存储、处理的互联网,即移动互联网。

(五)感知控制技术

感知是应用传感器采集“物”的信息,控制器是按照信息处理与应用系统的决策对“物”进行控制。传感器涉及非电量的信息获取、将非电量信息转换为电量信息,以及对电量信息的处理传输等方面,与材料、机械制造、微电子、信息处理、通信等技术密切相关,是多种技术的综合。控制主要是应用决策信息改变“物”的某一运动状态,它涉及测量与执行等多个方面。
由于感知控制器一般用在环境状况不佳的地方,如何保障它的可靠性、持久性是设计、制造感知控制器的关键,另外感知控制器如部署在无人的恶劣环境中,还要考虑他的电能攻击的有效性和持续性，以尽量提高其生命周期。

(六)无线网络技术

无线网络技术主要包括短距离无线网络技术、基于IEEE802.11 系列的无线物联网技术、移动通信技术,以及其他无线网络技术。短距离无线网络技术主要包括无线传感网、蓝牙等技术。尤其是无线传感网,由于其节点的通信距离有限、携带的电能有限,因此长距离的通信需要多个节点通过组网技术来实现,因此,如何在有限的电能与有限的通信距离约束的条件下持久的工作,是无线传感网络的关键技术。

(七)中间件技术

在物联网中的感知控制层存在着大量的硬件接口不同、软件接口不同的感知传感器，他们要接入到传输网络并与信息处理与应用系统交互,必须采用相同的软硬件接口,但目前没有统一的标准规范，因此需要一个中间件来完成。

(八)智能处理技术

在物联网中，感知层获得了海量的信息，这些信息只有通过处理才能为人们提供某一领域的服务就像互联网中的搜索殷勒一样,当人们输人关键字后,殷勤就将给出与关键字相关的信息，但这需要人的参与,对引擎给出的信息做进一步处理。然而信息是海量的,人们无法对海量的信息做出进一步的处理如何从这些信息中获得人们所需要的信息呢? 这就需要智能处理技术了。另外,人们在获得信息服务的同时,也需要获得某种决策服务,如在智能交通服务中,系统可根据交通情况为人们规划一条合理的道路。决策服务也需要智能处理,以提供高效服务，可以说,物联网的最终目标之一就是让机器替人思考。

四、物联网的应用领域

物联网已经广泛应用于智能交通、智慧医疗、智能家居、环保监测、智能安防、智能物流、智能电网、智慧农业、智能工业等领域,对国民经济与社会发展起到了重要的推动作用。

虚拟现实技术

虚拟现实技术(Virtual Reality,VR),是 20 世纪发展起来的一项全新的实用技术。所谓虚拟现实,顾名思义,就是虚拟和现实相互结合。虚拟现实技术是一种可以创建和体验虚拟世界的计算机仿真系统，它利用计算机生成一种模拟环境,使用户沉浸到该环境中。

一、VR 的基本概念

虚拟现实技术就是利用现实生活中的数据,通过计算机技术产生的电子信号,将其与各种输出设备结合使其转化为能够让人们感受到的现象,这些现象可以是现实中真真切切的物体,也可以是我们肉眼所看不到的物质,通过三维模型表现出来。因为这些现象不是我们直接所能看到的,而是通过计算机技术模拟出来的现实中的世界,故称为虚拟现实。

二、VR的特征

(一)沉浸性

沉浸性是虚拟现实技术最主要的特征,就是让用户成为并感受到自己是计算机系统所创造环境中的一部分,虚拟现实技术的沉浸性取决于用户的感知系统，当使用者感知到虚拟世界的刺激时,包括触觉味觉、嗅觉、运动感知等,便会产生思维共鸣,造成心理沉浸,感觉如同进入真实世界。

(二)人交互性

交互性是指用户对模拟环境内物体的可操作程度和从环境得到反馈的自然程度,使用者进入虚拟空间,相应的技术让使用者跟环境产生相互作用,当使用者进行某种操作时,周围的环境也会做出某种反应。如使用者接触到虚拟空间中的物体,那么使用者手上应该能够感受到,若使用者对物体有所动作,物体的位置和状态也应改变。

(三)多感知性

多感知性表示计算机技术应该拥有很多感知方式,比如听觉、触觉、嗅觉等等。理想的虚拟现实技术应该具有一切人所具有的感知功能。由于相关技术;特别是传感技术的限制,目前大多数虚拟现实技术所具有的感知功能仅限于视觉、听觉、触觉、运动等几种。

(四)想象性

使用者在虚拟空间中,可以与周围物体进行互动,可以拓宽认知范围,创造客观世界不存在的场景或不可能发生的环境。想象可以理解为使用者进入虚拟空间,根据自己的感觉与认知能力吸收知识，发散拓宽思维，创立新的概念和环境。

(五)自主性

自主性是指虚拟环境中物体依据物理定律动作的程度。如当受到力的推动时,物体会向力的方向移动、或翻倒、或从桌面落到地面等.

三、VR 的技术应用

(一)在影视娱乐中的应用

VR 技术与游乐的结合不言而喻，游戏也是 VR 目前最好的应用场景,因为无与伦比的沉浸感,惊险和刺激、激情和对抗类的游戏的体验会非常突出,在政策宽松的地区可以实现飞速传播。奇幻、科幻等题材也可以获得非凡的观感。贴近自然逻辑的交互设计,也会为电子游戏带来革命性的转变。

VR 技术的出现，让影视圈的导演们拥有了一种全新的讲故事的媒介;另一方面,依托沉浸感和多视角,观众可以真正融人电影中,创新了观众观看电影的方式。电影不再只是一小块屏幕上的影像,它将让观众站在电影中心,更直观真实地体验电影。VR 将改变许多人的娱乐方式。利用虚拟现实建立虚拟舞台、虚拟游戏厅、虚拟 KTV等,让你不仅能放开唱歌跳舞,还可以和其他人一起互动,体验到比真实场馆还好玩的娱乐方式。

(二)在教育中的应用

VR 技术广泛应用在教育领域。虚拟现实技术已经成为促进教育发展的新型教育方法,利用 VR 技术打造生动、逼真的学习场景,让学生们用感受来增强记忆力,相比传统的教育方式,VR 技术让学生自主学习更容易提升学生的成绩;更有效地激发学生的学习兴趣。还可让学生们足不出户就能够接受教育使教育的门槛大大降低。在教育领域中,VR 技术能让用户更高效地探索未知,可以轻松、无缝体验各种现实中无法实现的场景。另外,VR 还能通过增强现实效果来强调特定事物、技术和理念的使用方法。除了传统的文化课程,未来我们还能看到能源、建筑、生产、运输和建筑等行业均采用沉浸式 VR 培训。而在相关技术彻底普及,以及动作捕捉技术相对成熟时,就连部分体育训练和音乐训练等领域都会逐渐加大 VR 技术的比重。毕竟,人们对于图形化尤其是高度拟真的事物更加感兴趣,其视觉记忆的效果远胜文字配图。基于这一原理,VR 技术所打造的学习体验,将会极大地提升学习效率。

(三)在旅游领域的应用

旅游领域。传统的去景区旅游,都是手里拿着景区图,才了解景区有哪些热门景点,现在只要使用手机输入这个景区的名字,前提是这个景区支持 VR 智慧景区,就能提前了解景区任何一个角落的场景,目前很多个景区都在逐步使用 VR 技术打造智慧景区,不仅能够提高游客的游览体验,还能够方便景区进行园区管理。如 2017 年,故官推出了《故宫 VR 体验馆》项目。借助先进的 VR 技术,游客好像突破了时空限制,摇身一变成了古人,在鲜活的历史场景中行走、触摸和体验。

(四)虚拟现实在医学方面的应用

医疗上引人 VR 技术也提上了日程,当下 VR 技术在医疗行业已有部分解决方案,例如 VR 干预自闭症、VR 模拟手术等等,VR 在医学上的四大应用主要体现在四个方面。

1.医疗培训
利用 VR 逼真、立体、可互动的特点,真实的模拟心脏以及其他内脏结构。我们可以利用 VR 设备把心脏托在手里面转圈、看肌肉和血流等等。避免抽象的理论知识,通过实物立体形象的展示,能在操作中深刻记忆操作手法,有效提高手术的安全性,加快学习速度,降低学习成本。

2.干预治疗
VR 在健康保健领域的运用,像用于冥想、减压等,通过 VR 环境进行疾病的干预及治疗。比如,VR技术可以帮助烧伤患者缓解治疗所带来的疼痛,还有 PDST 患者(创伤后应激障碍)。

3.模拟手术
以前医生练刀的机会都是在真实面对面的环境下练的,这样付出的代价实在太大、风险较高。现在无经验或者手术成功率把握不大的医生可以利用 VR 技术来模拟手术场景,并且在虚拟场景中会设置更多的突发状况,锻炼医生的应对能力,同时提高手术的成功率。

4.断病情
VR 可以让医生通过三维视角观察和鉴别患者的脑部内部结构和病理,将放射影像应用于三维虚拟现实,结合 CT、核磁共振和数字减影等造影等技术采集生成的图像,有助于医生找到病状之间的联系,精准地找到病变位置。

(五)虚拟现实在军事方面的应用

目前 VR 技术在军事领域的应用主要有以下两个方面

1.模拟真实战场环境
通过背景生成与图像合成创造一种险象环生、几近真实的立体战场环境,使受训士兵“真正”进入形象逼真的战场,从而增强受训者的临场反应,大大提高训练质量。与常规的训练方式相比较,虚拟现实训练具有环境逼真、“身临其境”感强、场景多变、训练针对性强和安全经济、可控制性强等特点。目前广泛装备各国军队的各种训练模拟器,就是典型虚拟现实技术产品。
2.模拟多军种联合演习
建立一个“虚拟战场”,使参战双方同处其中,根据虚拟环境中的各种情况及其变化,实施“真实的”对抗演习。在这样的虚拟作战环境中,可以使众多军事单位参与到作战模拟中来,而不受地域的限制,可大大提高战役训练的效益;还可以评估武器系统的总体性能,启发新的作战思想。将虚拟现实应用于军事领域,符合减少人员、物资的损耗,提高军事训练效费比的现实需求与发展方向。今后的应用将会越来越广泛，发挥的作用也将会越来越大。

(六)虚拟现实在航空航天方面的应用

航天员训练器利用虚拟训练系统对航天员进行失重心理训练,使其建立失重环境下空间方位感。其次,通过构造航天器虚拟座舱模型,训练航天员熟悉舱内布局、界面和位置关系,演练飞行程序和操作技能等。通过虚拟现实工具包和模拟管理器,让航天员可以打开舱门、用手操纵开关等。而且还带有声音识别合成功能,能发出相应动作的声音,这样能使航天员更加沉浸于虚拟世界中,提高仿真试验效果

四、VR的发展局限

(1)部分用户使用 VR 设备会带来脑晕、呕吐等不适之感,这也造成其体验不佳的问题。部分原因来自清晰度的不足，而另一部分来自刷新率无法满足要求
(2)VR体验的高价位同样是制约了其扩张的原因之一。

区块链技术

区块链是一个信息技术领域的术语。从本质上讲,它是一个共享数据库,存储于其中的数据或信息，具有“不可伪造”“全程留痕”“可以追溯”“公开透明”“集体维护”等特征。基于这些特征,区块链技术奠定了坚实的“信任”基础,创造了可靠的“合作”机制,具有广阔的运用前景。
区块链起源于比特币,2008年11月1日,一位自称中本聪的人发表了《比特币:一种点对点的电子现金系统》一文,阐述了基于 P2P 网络技术、加密技术、时间藏技术、区块链技术等的电子现金系统的构架理念，这标志着比特币的诞生。

一、区块链的基本概念

工信部指导发布的《中国区块链技术和应用发展白皮书 2016》中指出:
狭义来讲,区块链是一种按照时间顺序将数据区块以顺序相连的方式组合成的一种链式数据结构，并以密码学方式保证的不可篡改和不可伪造的分布式账本。
广义来讲,区块链技术是利用块链式结构来验证数据和存储数据、利用分布式节点共识算法来生成和更新数据、利用密码学的方式保证数据传输和访问的安全性、利用自动化脚本代码组成的智能合约来编程和操作数据的一种全新的分布式基础架构和计算范式。

二、区块链的特征

(一)去中心化

区块链技术不依赖额外的第三方管理机构或硬件设施,没有中心管制，除了自成一体的区块链本身,通过分布式核算和存储,各个节点实现了信息自我验证、传递和管理。去中心化是区块链最突出、最本质的特征。

(二)开放性

区块链技术基础是开源的，除了交易各方的私有信息被加密外,区块链的数据对所有人开放,任何人都可以通过公开的接口查询区块链数据和开发相关应用,因此整个系统信息高度透明。

(三)独立性

基于协商一致的规范和协议(类似比特币采用的哈希算法等各种数学算法),整个区块链系统不依赖第三方,所有节点能够在系统内自动安全地验证、交换数据,不需要任何人为的干预。

(四)安全性

只要不能掌控全部数据节点的 51%,就无法肆意操控修改网络数据,这使区块链本身变得相对安全避免了主观大为的数据变更

(五)匿名性

除非有法律规范要求,单从技术上来讲,各区块节点的身份信息不需要公开或验证,信息传递可以匿名进行。

三、区块链的应用

(一)金融领域

区块链在国际汇兑、信用证、股权登记和证券交易所等金融领域有着潜在的巨大应用价值。将区块链技术应用在金融行业中,能够省去第三方中介环节,实现点对点的直接对接,从而在大大降低成本的同时,快速完成交易支付。

(二)物联网和物流领域

自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。

深知大多数大数据工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长或者是报班学习，但对于培训机构动则几千的学费，着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

因此收集整理了一份《2024年大数据全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，基本涵盖了95%以上大数据开发知识点，真正体系化！

由于文件比较大，这里只是将部分目录大纲截图出来，每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频，并且后续会持续更新

如果你觉得这些内容对你有帮助，可以添加VX：vip204888 （备注大数据获取）

！**

因此收集整理了一份《2024年大数据全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。
[外链图片转存中…(img-I5t3ya0r-1712551288610)]
[外链图片转存中…(img-QJl2w2Bi-1712551288611)]
[外链图片转存中…(img-lcJT9fcb-1712551288611)]
[外链图片转存中…(img-qFRStH9W-1712551288611)]
[外链图片转存中…(img-qQ6HG0VM-1712551288612)]

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，基本涵盖了95%以上大数据开发知识点，真正体系化！

由于文件比较大，这里只是将部分目录大纲截图出来，每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频，并且后续会持续更新

如果你觉得这些内容对你有帮助，可以添加VX：vip204888 （备注大数据获取）
[外链图片转存中…(img-1w3EZZV0-1712551288612)]