java和python哪个好 -足球推荐网

本文将带你了解物联网之物联网对数据中心有何影响?，希望本文对大家学物联网有所帮助。

　　如今，网络互联和物联网(iot)的技术和应用不断发展，正在导致人们的职业和生活发生巨大变化。
     
      　　在制造行业，人们可能了解机器人、自动化和机器学习将会影响未来的“智能”工厂的发展。工业4.0有可能让英国制造行业增加数千亿英镑的产值，并带来大量的就业机会。然而，一个典型的智能工厂每周将产生5   pb以上的数据，而数据中心需要解决巨大的容量和计算处理问题。
     
    　　同样在医疗保健领域，人们发现物联网和人工智能有助于缓解英国国家医疗服务体系(nhs)面临的提供一线护理(即机器人协助手术或人工智能提供非紧急患者诊断)所面临的巨大压力，并将减轻医生和护士硬性管理的负担压力。
     
      　　在职业化体育方面，人们看到数据分析如何改变从球员招募、伤病恢复和个性化健身培训计划到增强球迷体验，以及影响蓬勃发展的体育和赌博业的各种事情。
     
    　　在线视频游戏世界每年的收入达到了200亿美元，而playstation network和xbox live等平台越来越普及，每月的游戏数据将会快速增长。
     
      　　在这四个领域中，数据容量需求的增加给数据中心运营商带来了特殊挑战。但是在人们日常生活中的其他方面还有很多可能会被大数据所改变。人们可能很了解无人驾驶车辆、虚拟助理或机器人仓库管理等概念，而以下是人们可能不太熟悉的一些用途：
     
    　　意想不到的物联网应用
     
    　　1. 执法助手
     
    　　尽管人们对公民自由和隐私有着自然的担忧，人工智能正在越来越多地被用来打击犯罪。在去年，英国达勒姆警方开始使用一种预测性的情报算法，以提醒嫌疑犯是否应该被羁押。危害评估风险工具(hart)使用34个变量来预测再犯罪的风险，包括犯罪行为的先前历史、年龄和居住的地方。
     
    　　今年早些时候，英国内政大臣amber   rudd主张更多地使用数据分析来帮助识别持刀伤人案件的热点，并通过机器学习识别所有提及刀具或刀片等犯罪报告。而英国反恐首席官员提倡使用算法和数据分析，在检测和处理网络和社交媒体上发布的恐怖主义宣传和攻击性材料方面的成功率达到94%。
     
    　　2. 辅助招聘
     
      　　包括百事可乐、宜家、欧莱雅在内的一些公司都采用人工智能技术来帮助招募员工。这些公司都是机器人“vera”的签约客户，这个俄罗斯开发的机器人技术使用人工智能来面试和筛选求职者。
     
    　　它可以在一个九小时的工作日内面试多达15000名求职者，而这是招聘人员花费几个月的时间才能实施匹配的。该软件还扫描求职者的简历，并自动联系符合所需资格的求职者，以查看此人是否有兴趣应聘。
     
    　　vera使用语音识别和自我学习软件来分析130亿个单词。除了在招聘员工中发挥作用外，机器人vera还可以对计划离职的员工开展离职面谈。
     
    　　3. 农业、食品生产和超市欺诈检测
     
      　　在农业和粮食生产中，以前许多传统的手工作业现在都是自动化实施。例如，在葡萄园里的修剪葡萄园，而生菜机器人则能从庄稼中去除杂草。机器人甚至可以操作无人驾驶拖拉机。
     
    　　精准农业利用传感器和无人机来测量和预测水位、估测产量和土壤酸度等条件，帮助农民更有效地计划并增加作物收成。
     
      　　一旦成品在超市或商店货架上时，人工智能仍然扮演重要角色。在线商店ocado在实施了它声称是世界上第一个基于人工智能的食品杂货订单欺诈检测系统之后，将检测的虚假购物量提高了15倍。
     
    　　4. 货币问题——银行和保险业的人工智能
     
      　　在银行业务中，预测分析软件实时监控交易细节，识别消费习惯，并向客户发送有关其账户的提醒，甚至提示帮助控制其支出。同样，许多主要的在线博彩平台都使用机器学习来检查投注模式，并标出潜在的问题投注者。
     
      　　保险业是物联网最大的受益者之一。传感器和gps追踪器允许根据实时驾驶数据计算使用定义的汽车保险。高级人工智能系统可以解释病患症状、手术数据和住院情况，以自动确定保险赔付的过程。日本经纪人fukoku   互惠人寿保险公司利用电脑替代了30多名员工，从而使生产力提高了30%。
     
    　　物联网对数据中心意味着什么?
     
    　　以上探索了一些不寻常的应用，在这些应用中互连的设备和传感器正在改变人们的生活。当然，物联网正在帮助其他大量的领域进行改变。
     
      　　毫无疑问，到2025年，预计每人每天将与连接的设备进行4800次交互，相当于每18秒一次!但是，所有这些额外数据的含义是什么?它为数据中心和关键电源保护部门提出了一个棘手的问题。
     
      　　以前，数据中心主要是存储信息的手段。但要真正获得人工智能和机器学习的回报，需要实时分析和处理数据。这需要更大的容量和功率。而且这会给不间断电源(ups)等基础设施提供的关键电源保护设施带来额外的压力。
     
      　　现在很多部门的运营都依赖于物联网，而电力长时间中断是不可想象的。这样的事件不仅会造成灾难性的破坏，并且会影响生产力，它们构成了灾难性数据丢失的真正威胁。它使得可靠的ups系统和备用电源成为任何组织的风险管理策略和应急计划的重要组成部分。
     
    　　物联网正在影响科技生态系统的每一部分，其中包括数据中心
     
      　　虽然近年来云存储容量已经大幅增加，但对实时处理的需求也见证了边缘计算的兴起。企业在现场或尽可能靠近用户位置的地方安装微型数据中心，并提供更快的处理时间，因为数据不需要一直传送到云端并返回。
     
    　　模块化数据中心无疑在这一趋势中发挥了至关重要的作用，它们为运营商提供了灵活性，只需添加必要的机架，即可在需要时快速扩展。模块化ups的发展使电源保护能够以类似敏捷、渐进的方式提供。
     
      　　紧凑且功率丰富的模块化ups单元可以提供更高的能量密度，使用更少的电能，占地面积更小，因此它们是苛刻的ict和数据中心设施管理人员的理想足球推荐网的解决方案。模块化ups可以与数据中心的电源需求紧密匹配，并提供“n 1”冗余，这对于减少任何破坏性停机风险至关重要。
     
    　　数据中心自身运作的方式也受到互联互通和自动化的影响。以前人工执行的许多任务现在都由计算机或软件自动执行。这意味着数据中心设施几乎无人操作，因此它提出了是否实际需要加热或照明的问题。
     
      　　很明显，物联网、人工智能和机器学习正在走向一个不可阻挡的旅程，将会改变人们生活的每一个方面。但是，只有通过数据中心收集和处理所有信息，人们将会继续从中受益。
     
     
     
     
     
         

以上就介绍了物联网的相关知识，希望对物联网有兴趣的朋友有所帮助。了解更多内容，请关注职坐标人工智能之物联网频道！

延伸阅读

java和python哪个好

编程语言已经不再是开发人员的专属，测试人员也要掌握一定的编程语言才能在行业中有更多选择的余地，python和java可以成为首选。

毫无疑问，人工智能在不同行业将技术提升到另一个层次。ai中没有完美的编程语言；不同的应用程序需要不同的编程语言来进行开发。关于在java和python之间选择哪种编程语言的争论是无休止的，我们在这里做一个简要的对比：

选择好一门编程语言是首当其冲的，尽管java语言在研发领域有着举足轻重的地位，但是入门门槛比较高，掌握这门语言需要花费更多的实践时间，所以很多测试人员会首选python语言。python语言入门简单、容易掌握，会让您更快速地走上自动化测试的道路。

编程开发课程也分为前端开发和java、python等后端开发。前端培训时间和价格相对较低，课程更容易。如果你对代码语言感兴趣，你可以考虑学习编程开发课程，开发行业的工资也相对较高。

编程语言的能力会决定你测试技术的深度。一般来说，java和python这两门编程语言在工作中用的地方会多一些，掌握一定的编程语言为基础自动化测试做准备，同时还要掌握编程语言在自动化中的应用以及代码的函数封装、类封装的技能。

不过，最后还是可以对编程语言进行一些概括。对于数据科学、人工智能和机器学习任务，python将是一个好的的选择。另一方面，当需要为最终用户编写应用程序时，特别是嵌入式和跨平台应用程序，java可能占据首位。java也是创建服务器端代码的杰出选择。无论这些首选项是否适用于你，希望这种比较有助于你自己选择编程语言。返回搜狐，查看更多

虽然我们的审查支持python的灵活性和易用性，但我们绝不会建议忽略java。java仍然是服务器端编码的优秀语言。重要的是要理解这两种语言都是工具，开发人员使用适合于每个任务的工具。打包两种语言的工具包在解决新应用程序不断增长的需求方面最为有效。话虽如此，我们还可以补充说，python正在征服宇宙，因为需要python的应用程序数量在不断扩大，而具有最高潜力的领域是人工智能和机器学习工作。

如果你有编程语言的相关开发经验，特别是java/python开发，那么转行大数据几乎是无缝衔接，我也欢迎有兴趣的小伙伴们转行入坑。很多大数据的技术底层都是由java实现的，因此代码的理解和开发其实已经不是问题，只要学习大数据相关的技术原理和底层框架的使用即可。

当然，任何一门语言都会有他的弊端，python执行效率比较慢。python是一门动态语言，这也是他为什么容易学的原因，但是他的执行效率比较慢，这一点在测试行业的劣势并不明显。但如果要构建巨型应用、对性能有很高要求的领域就不太合适，这时候你需要学一门静态语言，比如说java。