云計算應用中的7個常見問題及其解決方法

行業專家指出，云計算技術使組織大規模運行應用程序和服務變得更加容易。然而，云計算也帶來了一些問題。如今很多組織將其業務從內部部署數據中心遷移到云平臺，AWS、Microsoft Azure、谷歌云平臺等云計算提供商可以提供更多的云服務，但用戶為此也支付了更多的費用。

物聯網應用存在的安全風險

公眾之所以質疑物聯網應用的安全性，一方面在于，目前仍在快速(乃至野蠻)發展的物聯網技術/物聯網產業，各國針對性制定、修改的法律都可以說非常少。而這其中，無疑，也涉及安全性方面的挑戰。

邊緣計算和云計算如何結合在一起

邊緣計算和云計算之間有著天然的聯系：可以將邊緣計算視為云計算的一種擴展，尤其是混合云基礎設施。還可以將這種關系視為雙向的：資源可以在需要的時間和地點從核心的云計算移到邊緣，也可以在需要的時候從邊緣可以回流到核心的云平臺。

基于云計算的人工智能移動應用程序將不斷增長和改進

近年來，移動學習和人工智能極大地影響了人們與機器協作的方式，對更適合個人客戶的體驗的需求與日俱增。在過去的十年中，由于人工智能相關用戶參與度的提高，移動應用程序的范圍不斷增長和改進。

大數據賦能經濟轉型，“互聯網+”加出高質量發展承載區

近日，從濱城區彭李街道了解到，該街道堅持“項目為王”工作理念，發揚“店小二”精神，班子成員、社區書記人人都是“駐企服務員”，依托“聯社聯親、入網入心”大數據平臺開啟“彭易通”助企服務平臺，線上線下精準服務16個重點項目和72家規上企業，助推經濟良性發展。同時，積極推進互聯網+經濟，通過創新平臺搭建、產業園區拉動和創新產業引育，加速新產業、新業態集群集聚，裝配創新創業“新引擎”，助推經濟發展轉型升級，著力打造高質量發展承載區。

運用大數據不宜“看人下菜碟”

對消費者合法權益的保護不能僅限于用戶數據的安全應用，職能部門還應將監管深入至算法機制層面，督促互聯網企業不斷優化大數據算法，堅決杜絕大數據技術成為損害消費者合法權益的幫兇，營造風清氣正、公平透明的市場環境。

數據分析崗位必須要學習各項編程語言嗎？

數據分析師使用的主要工具可以是編程;但是目前來講其實也已經存在了大量的十分強大以及易用的數據分析工具，比如Excel、Tableau、SPSS等，所以數據分析的基本能力使用這些工具也能完成簡單的數據分析工作。

在電子商務中有效使用人工智能的十種方法

“人工智能”如今已經成為一個流行術語，并被廣泛使用。但是，在其宣傳和炒作的背后，卻有某些提供強大功能的技術奇跡，尤其是對于B2C企業而言。從本質上來說，人工智能屬于計算機科學領域，它教會計算機如何解釋數據并從中獲得答案。當然，這是對人工智能過分簡化的描述，即使基于相同的基本原理，現代人工智能的實現其實復雜得多。

用于數字化和從圖像中提取特征的六個預先訓練的深度學習模型

無處不在的傳感器每天都在收集大量圖像，而使用人工智能技術自動提取圖像特征的需求日益增加。深度學習模型可以輕松地自動完成從衛星圖像分析、點云數據數字化，以及提取地理特征等繁瑣的工作和任務。組織通過6個經過預先訓練的深度學習模型，可以將其用于從提取建筑物足跡到檢測沉船的各種應用場景中。

大數據行業人才真的供大于求了嗎？

大數據行業人才真的供大于求了嗎？近來有收到咨詢說這個行業的人才早已供大于求了，但是事實真的是這樣嗎?其實你永遠不必為程序員過多而擔憂，因為在這個行業缺的永遠不是人，而是人才。